Búsquedas frecuentes
Tutoriales actualizados
Un data warehouse es la base de datos donde una empresa consolida el historial de todos sus sistemas, organizado para consultarlo y analizarlo. Lo que lo distingue de la base de datos de un sistema de gestión es para qué está diseñado: la base operativa se optimiza para escribir muchas transacciones pequeñas al instante, y el data warehouse para leer grandes volúmenes y responder preguntas que cruzan años y áreas. Guarda los datos ya depurados y unificados, con una definición común para cada indicador. Por eso una consulta que en la base operativa tardaría horas, y además la frenaría, ahí se responde en segundos.
La base de datos de un sistema de gestión está hecha para anotar operaciones a toda velocidad, una por una.
Preguntarle cómo evolucionó el margen por sucursal en cinco años la obliga a un trabajo para el que no fue diseñada.
El circuito que lo alimenta se conoce por su sigla en inglés, ETL: extraer, transformar y cargar.
La extracción toma los datos de cada sistema de origen sin alterarlos.
La transformación unifica formatos, resuelve duplicados y aplica las reglas de negocio acordadas.
La carga deposita el resultado en el almacén, normalmente en una ventana nocturna.
Un data mart es un recorte del almacén dedicado a un área, como ventas o finanzas, con menos datos y consultas más rápidas.
Un cubo organiza las cifras por varias dimensiones a la vez, de modo que la misma venta se mira por artículo, período y zona.
Los metadatos describen qué contiene cada campo y de dónde salió, y son lo que permite auditar un número.
Conviene cuando los datos están repartidos entre varios sistemas que no se hablan entre sí.
Y cuando el volumen histórico ya vuelve lentas las consultas de análisis sobre la base operativa.
No se justifica cuando un solo sistema de gestión ya concentra todo, porque en ese caso el almacén suma costo de mantenimiento sin resolver un problema real.
El hub de Inteligencia de negocios, informes y tableros ubica este concepto dentro de un proceso empresarial.
En Big Data en empresas medianas: mito, realidad y qué hacer con tus Datos hoy vemos cómo se aplica a decisiones y tareas concretas.
Informes y Paneles de la Plataforma muestra cómo se refleja dentro de la Plataforma.
Y Base de datos de la Plataforma EGA Futura lo muestra desde otra parte del sistema.
Antes de armar un depósito de datos conviene entender en qué se diferencia de la base del sistema de gestión. Vemos también qué significa ETL, qué es un data mart y cuándo hace falta uno.
La base del sistema de gestión está optimizada para registrar operaciones al instante.
El data warehouse está optimizado para consultar el historial y cruzar años y áreas.
Son las tres etapas que alimentan el almacén: extraer de cada origen, transformar para unificar y cargar el resultado.
La transformación es la que más trabajo lleva, porque ahí se resuelven formatos y duplicados.
Es un recorte del data warehouse dedicado a un área concreta.
Contiene menos datos, así que sus consultas son más rápidas y su puesta en marcha más corta.
No: si un único sistema de gestión ya concentra ventas, compras, stock y contabilidad, los datos ya están juntos.
El almacén se justifica cuando hay varias fuentes que no comparten base, o cuando el historial vuelve lentas las consultas.
Los términos del glosario que empiezan igual que este. Las demás letras se abren acá mismo, sin salir de la página.
Ventas, compras, inventario, finanzas y equipo, con la información al día y disponible desde cualquier dispositivo. Funciona en la nube, así que no hay servidores que mantener.
