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4. Fundamentos del Data Warehouse

HILO CONDUCTOR

Es evidente que para garantizar el buen funcionamiento del negocio y optimizar las decisiones para crear planes estratégicos desde esta inexperta dirección, será necesario instaurar un sistema de gestión inteligente, cuya base estará constituida por un repositorio de datos internos y externos, que haga la función de gran almacén, con el fin de que el negocio de Ana pueda generar ventajas competitivas para hacer frente a los nuevos y amenazantes vecinos.

El Data Warehouse representa la arquitectura encargada de manejar la información edificada previo análisis y depuración de datos. El objetivo es el de optimizar la eficiencia empresarial, determinada principalmente por los cambios vertiginosos a los que se somete las organizaciones en una sociedad en continua y rápida evolución, favorecidos por la incorporación de las nuevas tecnologías.

En ocasiones es común cometer el error de confundir el término Data Warehouse con el tan de moda concepto Big Data. Sin embargo, existe una clara diferenciación entre ellos:

BIG DATA = TECNOLOGÍA enfocada a (Gran solución de datos)

DATA WAREHOUSE = ARQUITECTURA que soporta (Gran almacén de datos)

EJEMPLO

Bill Inmon, estudioso de los datos, expuso en un ejemplo claro que la diferencia entre Tecnología y Arquitectura es similar a la comparativa entre martillos y clavos con las viviendas de la localidad de Santa Fe.

Con martillos y clavos se pueden realizar infinidad de cosas diferentes y muy diversas, pero cuando miras las casas de Santa Fe, observas irremediablemente unas estructuras claramente definidas que las identifican con esa localidad y que todas ellas reúnen unas características similares que las agrupan como una arquitectura peculiar de la zona.

Ahora que identificas más claramente el Data Warehouse como una arquitectura y no como una tecnología, podrás comprender mucho mejor que su función principal es la de servir de cimiento firme en la construcción de un sistema gerencial inteligente basado en la información, siendo capaz de asumir el papel integrador de todas las diferentes fuentes de datos de las que se alimenta.

Representación gráfica de la arquitectura básica de un almacén de datos mediante la figura de un cubo

El Data Warehouse es un contenedor que almacena datos procedentes de fuentes con distintas funcionalidades, integrándolas desde las actividades operacionales y rutinarias de la organización, desde su nivel más básico, hasta otras más complejas y que una vez procesados son capaces de ofrecer una información desde diferentes perspectivas.

Elevar estos resultados al orden jerárquico correspondiente permite establecer pautas rápidas de actuación a los responsables, dando respuestas que optimizan la toma de decisiones en las empresas, a una velocidad imprescindible y necesaria para mantener niveles de competitividad para la supervivencia de las mismas.

En este lugar de almacenaje también quedan organizados datos estratégicos y tácticos de los que se extrae información y que, aplicando técnicas analíticas, es posible incluso obtener información no visible sobre el desarrollo del negocio, siendo de gran ayuda, puesto que dan respuesta a preguntas como: ¿qué clase de riesgo se corre con un determinado tipo de cliente?

IMPORTANTE

Un Data Warehouse es un contenedor donde quedan integrados todos los datos de interés que soporta un negocio; su almacenaje permite integrar diferentes datos expresados cada uno de ellos en distintos lenguajes de empresa (gráficos, movimientos bancarios, etc.). En ningún caso pretende aislar datos, sino incorporarlos para ser expresados posteriormente en un lenguaje integrador, que facilite consultas y así obtener respuestas rápidas para el buen funcionamiento del negocio.

5. Características

HILO CONDUCTOR

Cada una de las cuatro clínicas almacena los informes y expedientes de sus pacientes. Estos documentos quedan agrupados en cuatro nubes diferentes, recopilando la actividad diaria de cada clínica. De esta manera, Ana, que lógicamente dispone de acceso a todas ellas, puede mantenerse informada de los diagnósticos, tratamientos y evolución de todos los pacientes que reciben las prestaciones sanitarias y de estética en sus centros. Por otra parte, la documentación relativa a la contabilidad, nómina y pago a proveedores es gestionada por una gestoría externa mediante un software específico de este sector y adquirido ya hace unos años. Este motivo justifica el “analfabetismo empresarial” que caracteriza a la odontóloga. Es evidente la necesidad de construir un Data Warehouse que permita integrar todos los datos acumulados, que facilite posteriormente la expresión de informes en un leguaje mucho más empresarial.

Como has visto, una de las principales características que identifica un Data Warehouse es el carácter integrador de todos y cada uno de los datos de diferente índole que maneja y almacena. Lo que supone que toda la información proveniente de diferentes fuentes y con diversas representaciones (gráficos, radiografías, transacciones bancarias, etc.) debe ser expresada en un lenguaje estandarizado e integrador, siendo capaz de enunciar con cierta uniformidad y sencillez la diversidad de datos que recopila y almacena. Por otra parte, otra característica importante es poder contar con la capacidad de agrupar y estructurar toda la información para ofrecer diferentes niveles de detalle en las consultas, para de esta manera poder ser aplicado a diferentes usos o usuarios.

EJEMPLO

No es lo mismo el nivel de detalle de un informe que analizará la dirección de una empresa que el contenido de un informe para un jefe de departamento.

Es en este momento cuando se hace necesario nombrar de nuevo a Bill Inmon, como propulsor del concepto Data Warehouse en sus cinco características:

INTEGRADA

 El carácter integrador implica contar con una estructura de almacenaje de datos consistentes, esto implica la necesidad de eliminar las debilidades entre sistemas de operaciones.

TEMÁTICA

 La organización de los datos por temas, facilita la comprensión y acceso a ellos, esto significa que su ordenación se realiza pensando en los usuarios finales, cada uno de ellos interesados en gestionar temas y áreas de la empresa diferentes.

HISTÓRICA

 Esto implica la recogida y almacenaje de datos, identificando momentos determinados de tal manera que es posible el análisis de las tendencias en intervalos de tiempos definidos y medidos, para poder comparar cada uno de los datos seleccionados.

NO VOLÁTIL

 Este almacén está diseñado para almacenar información permanente que no pueda ser modificada, lo que significa que se cargan datos para exclusivamente ser consultados.

METADATOS

 El Data Warehouse está compuesto de metadatos.

DEFINICIÓN

Metadatos

Son el conjunto de información alrededor de la cual se describe un dato, siendo capaz de identificarlo dentro de un contexto repleto de información, con el objeto de posibilitar la preservación del mismo para poder ser analizado y utilizado en su trasvase, desde los sistemas operacionales, donde se obtienen, hasta los sistemas de información.

El Data Warehouse, un almacén virtual que agrupa e integra todos los datos departamentales de una organización.

6. Ventajas

HILO CONDUCTOR

Ana comienza a descubrir las bondades que le está ofreciendo su nuevo contenedor de datos. Todo el camino recorrido hasta ahora ha sido relativamente fácil, gracias a que Ana conocía claramente el propósito para el cual se diseñó esta gran arquitectura virtual de datos. Ahora toca entender el entramado de análisis de los mismos, que dará sentido a esta gran infraestructura. Como anécdota, decir que Carlos, el consultor digital en el que Ana deposita su confianza, e iniciando el camino para que Ana conozca y comprenda el entramado analítico de datos, está plenamente convencido y así se lo hace saber a ella, que para él es mucho más complicado entender cómo un brackets o invisalign es capaz de mover y recolocar a la perfección una deformada dentadura.

Ya conoces que al Data Warehouse hace las funciones de almacén y a él le corresponde la recopilación y agrupamiento de datos de fuentes diversas. Este paso previo se hace indispensable para posteriormente procesar los datos mediante herramientas y mecanismos de análisis creados para tal fin, con el objeto de extraer información de valor para la empresa.

IMPORTANTE

Que un negocio cuente con estos almacenes de información supone una ventaja competitiva de primer orden, ya que será clave para identificar oportunidades empresariales, pero también para detectar amenazas disfrazadas en un entorno económico global, donde se desarrollan las empresas del siglo XXI.

A continuación, verás una lista de las ventajas que ofrece un Data Warehouse:

Información asequible, uniforme y actualizada

Influye positivamente en la calidad de las decisiones

Muy eficaz para un enfoque a medio y largo plazo

De implementación sencilla

Da información sobre el funcionamiento de la empresa

Ayuda a la Dirección a crear planes de acción exitosos

Aumenta la productividad empresarial

Mejora las relaciones con clientes y proveedores

Convierte los datos en información y la información en conocimiento

Agiliza los tiempos de respuesta reduciendo costes empresariales

Aporta valor a la empresa en el procesamiento de la información

Facilita el camino para una acertada toma de decisiones

Favorece la comunicación entre diferentes departamentos en la empresa

Pero si todavía tienes algunas dudas sobre los beneficios que pueden aportar los datos para una organización, te invito a que conozcas el caso real que te presento en el siguiente ejemplo:

EJEMPLO

Una reciente publicación en la prensa digital del ABC Internacional fechada 9 de abril del 2018 revela la siguiente noticia:

https://redirectoronline.com/businessintelligence0102

TAREA 1

La empresa inmobiliaria de Quique desea incorporar un sistema de gestión inteligente como soporte de ayuda a la toma de decisiones estratégicas. La compañía tiene varias agencias, donde se ofertan alquileres de una amplia variedad de inmuebles como apartamentos, pisos, casas rurales, etc.

Con este sistema de gestión inteligente pretende además centralizar la información de todas las agencias, con el objetivo de definir nuevas estrategias de negocio. Se quiere analizar tanto las ventas como los alquileres realizados desde cada oficina, así como los costes para poder estudiar cuáles son los puntos de venta que más beneficios aportan, los perfiles de los clientes y la eficiencia de los comerciales, entre otros aspectos.

En base a esto, explica las ventajas competitivas que le supondrá al negocio de Quique la aplicación de un sistema de gestión inteligente.

7. Sistemas OLTP

HILO CONDUCTOR

Ana comienza a comprender que no solo es necesario disponer de un software que dé soluciones contables para la gestión de clínicas dentales, sino que además y lo que es más importante e indispensable es disponer de un sistema de gestión que dé respuestas inteligentes a propuestas concretas. Para ello, se hace necesario reconocer cómo desde la operativa diaria de las clínicas es posible alimentar en tiempo real ese gran contenedor de datos, que servirá de fuente de respuestas para la gerencia inteligente de su negocio.

El Business Intelligence requiere de una herramienta tecnológica capaz de procesar, gestionar, mantener y administrar de manera constante y diaria todas las actividades que genera el sistema operacional del negocio y que quedan almacenadas en los Data Warehouse. Estos registros de los procesos transaccionales cuyo origen se encuentra en el nivel operativo de la empresa, son la base del desarrollo del Business Intelligence actual, traducido en los procesamientos analíticos en línea, con el fin de poder brindar un servicio ágil y de garantía para todos los consumidores, entre ellos, el cliente digital, un cliente exigente que demanda velocidad, seguridad y veracidad de respuesta.

DEFINICIÓN

Cliente digital

Aquel usuario que navega por internet y consume o adquiere productos o servicios por medio de este escenario virtual, desenvolviéndose con total soltura, dejando una huella digital.

Las siglas OLTP corresponden a los términos On Line Transaction Processing y hacen referencia a un sistema de almacenaje cuya base de datos está orientada a procesar las transacciones y operaciones en tiempo real. Por tanto, un sistema OLTP es un sistema de soporte de operaciones del que dispone la empresa para poder realizar las transacciones diarias, así como los pedidos, las transacciones bancarias, etc.

Estos sistemas suponen una ventaja para las empresas, pero has de saber que soportan una gran cantidad de operaciones diarias, pudiendo presentar algunos inconvenientes para las compañías:

ACTIVIDAD COMPLEMENTARIA

2. En esta actividad deberás leer atentamente el siguiente documento, que expresa y explica la evolución, el desarrollo y la importancia de los Sistemas de Información para la compleja toma de decisiones en una empresa.

Indica qué beneficios aporta la acumulación y el almacenaje estructurado de datos para la toma de decisiones empresariales.

https://redirectoronline.com/businessintelligence0103

8. Implementación del Data Warehouse

HILO CONDUCTOR

Hasta ahora, Ana ha comprendido que toda esta revolución a la que está siendo sometida su empresa es necesaria como proceso para asimilar e incorporar una nueva visión de negocio. No obstante, y aunque Carlos le ha comentado que no tiene porqué ser una experta en conocer cada detalle del sistema circulatorio de la Inteligencia de Negocios, sí es importante identificar las fases para implementar la base en la que quedará sustentada esta inteligencia superior y que le proporcionará en un futuro muy próximo grandes satisfacciones.

Uno de los principales retos a los que se enfrentan los negocios a la hora de crear un Data Warehouse es que estos almacenes de datos no es posible adquirirlos mediante la compra de un software, ya que se trata de un proceso de construcción evolutivo, que requiere tiempo y dedicación.

Para ello, necesitarás establecer unas pautas claras, precisas y conscientes apoyadas en una metodología que te permitirá avanzar en los procesos para la adecuada implementación del Data Warehouse de tu negocio, así como la posibilidad de realizar controles de la evolución y desarrollo de las fases de implementación de este gran almacén de datos.

Una buena práctica consiste en iniciar este proceso en un área específica de la compañía mediante fases claramente establecidas, para posteriormente ser propagado su modelo a la totalidad departamental de la organización, pudiendo de esta forma comprobar los beneficios más a corto plazo:

1 Objetivos: los objetivos deben quedar claramente identificados para establecer la razón por la que se realiza la acción. Para ello, es de vital importancia definir unos objetivos claros.

2 Requerimientos: es muy importante establecer todos los pasos que se irán desarrollando en la construcción del Data Warehouse. Para ello, necesitarás conocer los requerimientos de la información para la elaboración del proyecto.

3 Diseño: el diseño quedará determinado por los requerimientos de la información; una vez establecido el paso anterior podrás diseñar un modelo de Data Warehouse.

4 Extracción y carga: llegado esta fase, la implementación en la empresa de un Data Warehouse requiere la extracción de datos provenientes de los procesos operacionales y la carga de los mismos en el almacén de datos; esto supone que pueda posteriormente ser explotados por el Data Warehouse por medio de herramientas, técnicas y sistemas que harán que este almacén ya construido sea útil para su uso práctico por parte de los usuarios.

5 Revisión: la revisión juega un papel determinante, puesto que has de saber que un Data Warehouse quedará bien implantado siempre y cuando se haya sometido a preguntas que den respuestas a posibles mejoras, para sacar el máximo provecho a esta acumulación de información.

TAREA 2

La agencia de viajes que dirige Marta ofrece viajes turísticos desde hace muchos años en la provincia de Jaén. Sus clientes suelen ser familias de la zona que repiten año tras año, contratando los servicios de esta agencia. Aunque su facturación anual no es muy elevada, es cierto que la gran mayoría de sus clientes siguen apostando por ellos. Aun así, la gerencia es consciente de la necesidad de insuflar cambios para garantizar la supervivencia de la misma. Gracias a los años que lleva funcionando, el conocimiento de sus clientes, proveedores y destinos, será posible implementar sin duda un Data Warehouse exitoso.

En base a esto, describe los diferentes pasos que deben darse en el proceso de implementación de un Data Warehouse para que la agencia de viaje de Marta cumpla sus propósitos.

ACTIVIDAD COMPLEMENTARIA

3. Visualiza atentamente el siguiente documental, donde podrás apreciar las virtudes de un Data Warehouse. Además, en él se detallan, mediante explicaciones e imágenes, cómo se va construyendo e implementado este gran almacén de datos, teniendo como referencia un objetivo y, por último, te ofrecerá además un anticipo de información que desarrollarás en la unidad.

Tras su visualización, reflexiona sobre el propósito que puede perseguir tu organización, empresa o negocio, para construir un Data Warehouse.

https://redirectoronline.com/businessintelligence0104

9. Análisis OLAP (Drill Down, Drill Up)

HILO CONDUCTOR

La transformación comienza a tener sus frutos. Ana observa atentamente cada uno de los procesos y Carlos no duda en explicarle cada detalle. Ana comienza a entender la gran arquitectura de datos que hay detrás de toda la información que generan sus clínicas; toma consciencia de los pasos para convertir un dato en conocimiento, haciendo suya la frase: “La información es poder”.

Entender la Inteligencia de Negocios como una estrategia empresarial no tendría sentido en esta nueva Era tecnológica si solo es capaz de hacer una radiografía de datos históricos de aquello que ha ocurrido en el pasado. Por ello, en este entorno económico globalizado y cambiante, la Inteligencia de Negocios debe adoptar un carácter predictivo, dando respuestas a lo que pudiera suceder al plantearle una serie de suposiciones futuras.

En este sentido, los Sistemas OLAP surgen como base de datos corporativas que en su carácter dimensional dan sustento a un análisis descriptivo, pero también predictivo desde diferentes enfoques, siendo una excelente fuente de información para los procesos de soporte de decisiones relevantes para el funcionamiento óptimo de la empresa.

DEFINICIÓN

Sistema OLAP

También es conocido como proceso analítico en línea; es una base de datos dimensional, orientada a servir de soporte para el análisis de predicciones de situaciones futuras y tendencias.

Los sistemas OLAP quedan representados gráficamente por la figura de un cubo; de esta manera es posible, mediante sus dimensiones, catalogar datos descriptivos y además mediante las medidas se informa de datos cuantitativos. Cada pieza de este cubo contiene información específica y cuenta con movilidad, favoreciendo el proceso analítico de consulta con agilidad.

En función de la movilidad de las piezas consultadas se determinará si la técnica de análisis es:

1 Drill Down (de la generalidad a la particularidad): es una de las herramientas más significativas y útiles del sistema OLAP para gerentes de una empresa, ya que permite al usuario desglosar cualquier dato, navegando en su búsqueda desde lo general a lo particular.

2 Drill Up (un informe te lleva a otro informe relevante para los datos que se analizan): es una herramienta cuya técnica de análisis permite al usuario la comparativa entre diferentes informes, por lo que facilitaría un trabajo de comparativa de ventas entre diferentes comerciales.

Esto implica consultas en ambas direcciones como, por ejemplo, ventas de un producto determinado en España, Región Andaluza, Málaga, (Antequera) o podrías acceder a información de n.^o de ventas por productos, pero también a información sobre comerciales que satisfacen las ventas de una localidad.

NOTA

La técnica de análisis Drill Up es muy efectiva para la gerencia, puesto que permite desglosar las ventas de nuevos productos realizadas por cada vendedor en periodos de consulta cada vez más reducidas (semestre, trimestre, mensuales, quincenales, diarias), pudiendo dar una información fiable por su trazabilidad, lo que permite conocer de dónde vienen los datos y hacer una previsión de ventas a tenor de datos confiables.

A continuación y a modo de ejemplo, verás cómo queda representado un proceso analítico de ventas de una juguetería mediante un cubo OLAP:

Por lo general, la gerencia de una empresa está acostumbrada a la utilización de las ya tradiciones hojas de cálculo, pero los modelos OLAP ofrecen además alternativas mucho más ventajosas: son capaces de representar la información solicitada mediante un lenguaje empresarial mucho más actual y en las diferentes formas en las que se explica el resultado de aplicar la Inteligencia de Negocio: Dimensión, Medida, Jerarquía y Granularidad.

DIMENSIÓN

 Trabaja con base de datos dimensionales, capaz de dar a la información diferentes perspectivas para su análisis con el objetivo de entender y facilitar su comprensión. Ejemplo de dimensiones pueden ser País, Ciudad, Región, Sector, Negocio, etc.

MEDIDA

 Son los valores representados por números que te ayudan a dar un significado a las dimensiones objeto de estudio. Son los números que te ayudan a entender una gráfica. Ejemplo de medida puede ser Cantidad, Ventas, Unidades, Coste, etc.

JERARQUÍA

 Cuando quieres investigar sobre un dato y profundizas en él, es lo que se denomina jerarquía. Un ejemplo es cuando quieres ver las ventas en una provincia y profundizas en las localidades.

GRANULARIDAD

 Cuanto mayor nivel de detalle tenga la información sobre la que se desea trabajar, mayor será su grado de granularidad, por tanto, mayor será la cantidad de datos a analizar. Un ejemplo de una granularidad con la jerarquía anterior sería obtener datos de ventas de la localidad por semestre, trimestre, mes, día, hora etc.