La revoluci\u00f3n digital<\/strong> protagonista desde hace 50 a\u00f1os origina el nacimiento de numerosos t\u00e9rminos tecnol\u00f3gicos que acu\u00f1an expertos internacionales para denominar a los nuevos avances. Uno de los m\u00e1s importantes, y que ha supuesto un cambio en el paradigma de los KPI\u2019s<\/strong> empresariales es el t\u00e9rmino Big Data.\u00a0<\/span><\/p>\n El Big Data<\/strong> es un t\u00e9rmino que describe el gran volumen de datos que recogen las empresas cada d\u00eda sobre la actividad de su negocio: h\u00e1bitos de comportamiento de sus clientes, productos m\u00e1s vendidos, an\u00e1lisis de la competencia o anal\u00edticas de marketing digital.<\/span><\/p>\n 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 informaci\u00f3n para la toma de decisiones en las estrategias empresariales<\/strong>. Aun as\u00ed, cada vez es m\u00e1s com\u00fan automatizar la recogida de datos, y los cient\u00edficos ya <\/span>empiezan a advertir<\/span><\/a> de que no hay espacio suficiente para gestionar el aumento del 300% de la informaci\u00f3n previsto para 2025<\/strong>.\u00a0<\/span><\/p>\n Por sorprendente que parezca, los ingenieros llevan d\u00e9cadas alertando del sobrealmacenamiento de datos<\/strong> y buscando formas para optimizar la recogida y el an\u00e1lisis de estos. De hecho, el concepto de <\/span>Data Warehouse<\/strong>, <\/span><\/i>traducido al castellano significa almacenamiento de datos, fue acu\u00f1ado por primera vez a finales de los a\u00f1os 80 por Paul Murphy<\/strong> y Barry Devlin<\/strong>, investigadores en IBM<\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n Ahora s\u00ed, un Data Warehouse<\/strong> es un almac\u00e9n unificado para los datos que recogen los diversos sistemas de una empresa<\/strong>, los agrupa y los analiza. Este proceso ayuda al uso estrat\u00e9gico de los datos, que podr\u00e1n consultarse y ser analizados por los usuarios de forma organizada. Este tipo de repositorios constituyen la base del Business Intelligence<\/strong>, un conjunto de procesos necesarios para ofrecer soluciones inform\u00e1ticas que nos dejen analizar el funcionamiento de una compa\u00f1\u00eda.\u00a0<\/span><\/p>\n Un Data Warehouse<\/em> funciona como un repertorio central. La informaci\u00f3n proviene de una o varias fuentes de datos<\/strong>, como sistemas transaccionales u otras bases de datos relacionales. Los datos pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados. Unificando la informaci\u00f3n en un mismo lugar, una empresa logra tener una visi\u00f3n de conjunto de los clientes<\/strong> u otros elementos importantes. De hecho, los Data Warehouse hacen posible el <\/span>Data Mining<\/span><\/a>, 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.\u00a0<\/span><\/p>\n Los Data Warehouse<\/strong> son utilizados principalmente por empresas que, por su volumen de negocio, tratan diariamente con una gran cantidad de datos porque los recopilan desde m\u00faltiples fuentes diferentes. <\/span><\/p>\n Por este motivo, su utilizaci\u00f3n puede darse pr\u00e1cticamente en todos los sectores de actividad<\/strong>. Sin embargo, hay algunos que lo necesitan m\u00e1s que otros:<\/span><\/p>\n Luchan para mantenerse en el top of mind<\/em> del consumidor final<\/strong> para que elija los productos de una empresa y no otra. Los datos que almacenan las multinacionales se almacenan en Data Warehouse<\/em>. \u00c9stas unifican toda la informaci\u00f3n en un \u00fanico repositorio para crear campa\u00f1as de marketing personalizadas y aumentar el engagement. Adem\u00e1s, lo usan para organizaci\u00f3n de inventario, control de log\u00edstica, optimizar los precios o lanzar campa\u00f1as de publicidad segmentadas<\/strong>.<\/span><\/p>\n \u00a0Almacena datos de sus clientes para tomar decisiones de venta y distribuci\u00f3n<\/strong>, incluso creaci\u00f3n de nuevos modelos y gadgets en base al feedback recibido. De hecho, las empresas tienen la obligaci\u00f3n de avisar a sus usuarios de que se podr\u00eda enviar un informe de errores o analizar sus h\u00e1bitos de b\u00fasqueda y descargas, con el fin de optimizar las futuras versiones operativas.\u00a0<\/span><\/p>\n Tambi\u00e9n almacenan miles de datos sobre los h\u00e1bitos de comportamiento de sus usuarios, las tendencias del mercado, identificar potenciales clientes y ofrecer propuestas cada vez m\u00e1s personalizadas<\/strong>. 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 <\/span>Fintech<\/b>, y los seguros basados en Big Data <\/span>Proptech<\/b>.\u00a0<\/span><\/p>\n \u00bfTe apetece seguir indagando sobre el Data Warehouse? Nuestro profesor \u00c1lvaro Montero nos habla sobre ello en este v\u00eddeo de una de sus clases para el Master de Data Science y Big Data.<\/p>\nLa soluci\u00f3n a la cantidad de Big Data: los Data Warehouse<\/h2>\n
Aplicaciones del Data Warehouse en diferentes sectores<\/h2>\n
Grandes cadenas alimenticias o de distribuci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n
Sector de las telecomunicaciones<\/strong><\/h3>\n
Sector de los seguros y la banca<\/strong><\/h3>\n
Data Warehouse de la mano de \u00c1lvaro Montero<\/h2>\n