Data Warehouse: clave para el almacenamiento óptimo del Big Data

Big Data: análisis por encima de cantidad

La revolución digital protagonista desde hace 50 años origina el nacimiento de numerosos términos tecnológicos que acuñan expertos internacionales para denominar a los nuevos avances. Uno de los más importantes, y que ha supuesto un cambio en el paradigma de los KPI’s empresariales es el término Big Data. 

El Big Data es un término que describe el gran volumen de datos que recogen las empresas cada día sobre la actividad de su negocio: hábitos de comportamiento de sus clientes, productos más vendidos, análisis de la competencia o analíticas de marketing digital.

Sin embargo, muchos expertos coinciden en que lo importante no es la cantidad de datos que obtenga una empresa, sino la capacidad de analizar la información para la toma de decisiones en las estrategias empresariales. Aun así, cada vez es más común automatizar la recogida de datos, y los científicos ya empiezan a advertir de que no hay espacio suficiente para gestionar el aumento del 300% de la información previsto para 2025. 

La solución a la cantidad de Big Data: los Data Warehouse

Por sorprendente que parezca, los ingenieros llevan décadas alertando del sobrealmacenamiento de datos y buscando formas para optimizar la recogida y el análisis de estos. De hecho, el concepto de Data Warehouse, traducido al castellano significa almacenamiento de datos, fue acuñado por primera vez a finales de los años 80 por Paul Murphy y Barry Devlin, investigadores en IBM. 

Ahora sí, un Data Warehouse es un almacén unificado para los datos que recogen los diversos sistemas de una empresa, los agrupa y los analiza. Este proceso ayuda al uso estratégico de los datos, que podrán consultarse y ser analizados por los usuarios de forma organizada. Este tipo de repositorios constituyen la base del Business Intelligence, un conjunto de procesos necesarios para ofrecer soluciones informáticas que nos dejen analizar el funcionamiento de una compañía. 

Un Data Warehouse funciona como un repertorio central. La información proviene de una o varias fuentes de datos, como sistemas transaccionales u otras bases de datos relacionales. Los datos pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados. Unificando la información en un mismo lugar, una empresa logra tener una visión de conjunto de los clientes u otros elementos importantes. De hecho, los Data Warehouse hacen posible el Data Mining, procedimiento que consiste en buscar tendencias y patrones en los datos y apoyarse en ellos para argumentar las ventas y los beneficios de la empresa. 

Aplicaciones del Data Warehouse en diferentes sectores

Los Data Warehouse son utilizados principalmente por empresas que, por su volumen de negocio, tratan diariamente con una gran cantidad de datos porque los recopilan desde múltiples fuentes diferentes.

Por este motivo, su utilización puede darse prácticamente en todos los sectores de actividad. Sin embargo, hay algunos que lo necesitan más que otros:

Grandes cadenas alimenticias o de distribución

Luchan para mantenerse en el top of mind del consumidor final para que elija los productos de una empresa y no otra. Los datos que almacenan las multinacionales se almacenan en Data Warehouse. Éstas unifican toda la información en un único repositorio para crear campañas de marketing personalizadas y aumentar el engagement. Además, lo usan para organización de inventario, control de logística, optimizar los precios o lanzar campañas de publicidad segmentadas.

Sector de las telecomunicaciones

 Almacena datos de sus clientes para tomar decisiones de venta y distribución, incluso creación de nuevos modelos y gadgets en base al feedback recibido. De hecho, las empresas tienen la obligación de avisar a sus usuarios de que se podría enviar un informe de errores o analizar sus hábitos de búsqueda y descargas, con el fin de optimizar las futuras versiones operativas. 

Sector de los seguros y la banca

También almacenan miles de datos sobre los hábitos de comportamiento de sus usuarios, las tendencias del mercado, identificar potenciales clientes y ofrecer propuestas cada vez más personalizadas. Los Data Warehouse se han convertido en una parte esencial en la toma de decisiones, tanto que los bancos que utilizan este sistema ahora se llaman Fintech, y los seguros basados en Big Data Proptech. 

Data Warehouse de la mano de Álvaro Montero

¿Te apetece seguir indagando sobre el Data Warehouse? Nuestro profesor Álvaro Montero nos habla sobre ello en este vídeo de una de sus clases para el Master de Data Science y Big Data.

Desde MIOTI Tech & Business School somos conscientes del cambio revolucionario que ha supuesto el mundo de los datos para las empresas. De hecho, con el fin de canalizar las oportunidades que brinda el Big Data a las empresas, la escuela tiene en marcha varios masters especializados como el Master en Data Science y Analytics, Master en Deep Learning y Master en Data Strategy.