Antes de profundizar en la arquitectura de un almacén de datos, es esencial comprender qué es un almacén de datos. Bill Inmon, ampliamente reconocido como el “padre del almacenamiento de datos”, lo define como:

“Una recopilación de datos orientada a temas, integrada, variable en el tiempo y no volátil para respaldar el proceso de toma de decisiones de la dirección”.”

Esta concisa definición captura la esencia del almacenamiento de datos y tiene amplias implicaciones en el mundo de los datos. Analicémosla más detenidamente.

Características clave de un almacén de datos

Orientado al tema

Un almacén de datos organiza los datos en torno a temas centrales, como las ventas, los clientes o el inventario, en lugar de sistemas de origen individuales. Esto garantiza una visión unificada y holística de cada tema, lo que permite un mejor análisis y generación de informes. Por ejemplo, todos los datos de ventas, independientemente de su origen, se pueden agrupar de forma lógica para que los usuarios puedan explorar a fondo las tendencias de ventas.

Integrado

Los datos procedentes de múltiples sistemas fuente, como CRM, ERP o plataformas de comercio electrónico, se estandarizan y concilian en el almacén. Por ejemplo, el almacén de datos garantiza la coherencia al unificar diferentes formatos, como “California” y “CA”.”

Variable en el tiempo

A diferencia de las bases de datos transaccionales, que se centran en los datos actuales, un almacén de datos almacena datos históricos durante largos periodos de tiempo. Esto permite a las empresas analizar tendencias, predecir resultados y realizar análisis avanzados, como el modelado de IA/ML.

No volátil

Una vez que los datos se almacenan en un almacén de datos, no se sobrescriben ni se eliminan. Esta estabilidad permite realizar análisis coherentes y fiables. Los datos existentes permanecen inalterados mientras se añaden nuevos datos, lo que mantiene la integridad histórica.

El papel de la arquitectura del almacén de datos

La arquitectura de un almacén de datos constituye la columna vertebral estructural que sustenta la consolidación, el almacenamiento y el análisis de grandes volúmenes de datos. Integra sistemas dispares en un marco coherente y permite la toma de decisiones basada en datos. La arquitectura ofrece un diseño ágil que admite inteligencia empresarial, análisis y generación de informes autoservicio.

Todas las organizaciones, independientemente de si han sido diseñadas conscientemente o no, cuentan con algún tipo de arquitectura de almacén de datos. Sin embargo, una arquitectura ineficiente puede obstaculizar el rendimiento, la escalabilidad y el acceso a los datos.

Capas principales de la arquitectura del almacén de datos

Un almacén de datos bien diseñado consta de varias capas funcionales, cada una de las cuales tiene un propósito específico. Las capas más comunes son:

Capa fuente
Este es el punto de entrada donde se recopilan los datos de varios sistemas de registro (SOR). Algunos ejemplos son los sistemas de punto de venta, las plataformas CRM y las herramientas ERP. Los formatos de datos y los métodos de ingestión pueden variar significativamente según la fuente.
Capa de puesta en escena
La capa de preparación sirve como repositorio temporal para los datos sin procesar antes de su transformación. En esta fase, no se aplica ninguna lógica empresarial ni transformación para garantizar la integridad de los datos originales. Es fundamental que los datos de preparación no se utilicen para análisis hasta que se hayan limpiado, modelado y validado.
Capa de almacén
Este es el centro de almacenamiento central donde los datos se organizan por temas, se integran, varían en el tiempo y son no volátiles. Aquí residen los esquemas físicos, las tablas, las vistas y los procedimientos para permitir una consulta y recuperación eficientes.
Capa de consumo
También conocida como capa analítica, es aquí donde se modelan los datos para las herramientas de los usuarios finales. Los analistas de negocios, los científicos de datos y las herramientas de generación de informes utilizan esta capa para la visualización, la exploración y el análisis avanzado.

Métodos de ingesta y transformación de datos

Procesamiento por lotes

Los datos se procesan en grandes volúmenes a intervalos programados. Aunque es fiable y se utiliza ampliamente, el procesamiento por lotes puede introducir latencia y requerir importantes recursos computacionales.

Datos en streaming

El streaming procesa los datos en tiempo real o casi en tiempo real a medida que se generan. Es ideal para escenarios como el análisis en tiempo real o los sistemas de monitorización. A diferencia del procesamiento por lotes, el streaming ofrece información inmediata, pero puede ser más complejo de implementar.

Captura de datos modificados (CDC)

CDC realiza un seguimiento de los cambios en los sistemas de origen, como los registros recién creados o actualizados, y solo incorpora los datos modificados. Este método garantiza una sincronización eficiente de los datos y minimiza el procesamiento redundante.

Intercambio de datos

Las plataformas modernas como Snowflake permiten compartir datos sin duplicaciones. El intercambio en tiempo real facilita análisis escalables y colaborativos entre equipos u organizaciones distribuidos.

Componentes arquitectónicos de un almacén de datos

Procesos ETL y ELT

ETL (Extraer, Transformar, Cargar)

Los datos se extraen, se transforman para ajustarse a la lógica empresarial y, a continuación, se cargan en el sistema de destino. Aunque es fiable, el ETL puede enfrentarse a retos en cuanto a rendimiento y escalabilidad.

ELT (Extraer, Cargar, Transformar)

El enfoque moderno carga primero los datos sin procesar en la capa de preparación y luego los transforma. Las plataformas basadas en la nube, como Snowflake y Databricks, utilizan ELT para obtener una mejor escalabilidad y rendimiento.

Servicios de metadatos

Los metadatos, o “datos sobre datos”, proporcionan contexto y linaje a los datos del almacén. Facilitan el modelado, la catalogación y la supervisión eficientes de los datos, lo que garantiza que los usuarios comprendan las propiedades y el historial de los datos.

Motores de ejecución

Los motores de ejecución procesan consultas y transformaciones, normalmente utilizando SQL o lenguajes propietarios. Las plataformas modernas admiten integraciones con Python, R y herramientas de aprendizaje automático para permitir análisis avanzados.

Servicios de almacenamiento

Los sistemas de almacenamiento albergan todos los datos: sin procesar, preparados y modelados, lo que garantiza una partición, replicación, compresión y gestión del ciclo de vida eficientes. Las plataformas en la nube como Amazon Redshift, Google BigQuery y Snowflake optimizan el almacenamiento para lograr escalabilidad y rentabilidad.

Gobernanza y seguridad

Los protocolos sólidos de gobernanza y seguridad, incluyendo la autenticación, el control de acceso basado en roles (RBAC), el cifrado y el enmascaramiento de datos, son fundamentales para proteger la información confidencial.

¿Qué sigue?

Comprender estas capas y componentes fundamentales es el primer paso para evaluar o diseñar la arquitectura de su almacén de datos. Las preguntas clave que hay que tener en cuenta son:

¿Utilizará el procesamiento por lotes, la transmisión o CDC para la ingesta de datos?
¿Se preparan sus datos antes de la transformación?
¿Debería pasar de ETL a ELT para obtener un mejor rendimiento?
¿Qué motores de ejecución se ajustan mejor a sus necesidades analíticas?
¿Son exhaustivas sus medidas de gobernanza y seguridad en todos los niveles?

Estén atentos para obtener más información sobre las arquitecturas de almacenes de datos de varios niveles, donde exploraremos cómo adaptar su arquitectura a los requisitos de la organización y fomentar el análisis de autoservicio.

Al tener en cuenta estos aspectos, estará mejor preparado para diseñar un almacén de datos que admita información escalable, fiable y útil.

Arquitectura del almacén de datos