Si sabes qué es Data Warehouse, sabrás que su principal función es reunir información procedente de distintas fuentes para facilitar su análisis. Por ejemplo, los datos de ventas, clientes, facturación o costes que una empresa tiene repartidos entre diferentes herramientas.
Ahora bien, para aprovechar toda esa información, no basta con almacenarla en un mismo lugar. Es necesario organizarla, establecer criterios comunes y prepararla para que pueda consultarse correctamente.
Por eso, antes de implementar un Data Warehouse, conviene definir qué información necesita la empresa, de dónde se va a obtener y qué decisiones se quieren tomar a partir de ella.
A continuación, veremos cómo implementar Data Warehouse paso a paso, cuáles son sus principales funciones y qué aspectos conviene tener en cuenta durante el proceso.
¿Cuáles son las funciones de un Data Warehouse?
En primer lugar, debemos tener claro que un Data Warehouse es un sistema que permite centralizar información procedente de diferentes herramientas. Todo ello para que sea más fácil consultar los datos y poder analizarlos.
Dicho esto, sus principales funciones son:
- Centralizar la información. Reúne datos procedentes del CRM, ERP, programas de facturación y otras herramientas de la empresa.
- Integrar datos de distintas fuentes. Permite relacionar información que inicialmente se encuentra separada.
- Mejorar la calidad de los datos. Facilita la identificación de errores, duplicados e inconsistencias antes de utilizarlos.
- Conservar información histórica. Permite comparar resultados de distintos meses, años o períodos.
- Facilitar la elaboración de informes. Proporciona información organizada que puede utilizarse en cuadros de mando y herramientas de análisis.
- Apoyar la toma de decisiones. Ayuda a identificar tendencias, analizar resultados y detectar posibles problemas.
Por ejemplo, una empresa puede conocer cuánto ha vendido durante un trimestre. Pero si también quiere saber qué productos han generado mayor rentabilidad, necesitará relacionar las ventas con los costes.
Precisamente, una de las funciones del Data Warehouse es facilitar ese análisis conjunto.
¿Cómo implementar Data Warehouse paso a paso?
En base a lo anterior, ahora podemos comentar cómo implementar Data Warehouse. Y para ello diremos que hay que seguir una serie de fases que van desde el análisis de las necesidades de la empresa hasta la puesta en marcha del sistema.
Igualmente, hay que señalar que no todas las organizaciones necesitan la misma solución. Una empresa que trabaja con tres fuentes de información tendrá unas necesidades diferentes a otra que gestiona grandes volúmenes de datos procedentes de distintos departamentos.
Por eso, antes de comenzar, conviene estudiar cada caso.
1. Definir los objetivos y las necesidades de la empresa
Para entender cómo implementar Data Warehouse, el primer paso es determinar los objetivos o qué se quiere conseguir.
Es decir, qué información necesita consultar la empresa y qué decisiones quiere tomar a partir de ella.
Por ejemplo, conocer la rentabilidad de sus productos, comparar las ventas entre delegaciones o analizar la evolución de sus clientes.
A partir de estas necesidades, se definen los indicadores que se van a utilizar y los informes que será necesario generar.
2. Identificar las fuentes de datos
El siguiente paso para entender cómo implementar Data Warehouse es localizar dónde se encuentra la información que se necesita.
Entre las fuentes más habituales encontramos:
- Sistemas ERP para gestionar operaciones y recursos.
- CRM con información comercial y de clientes.
- Programas de facturación y contabilidad.
- Bases de datos internas.
- Hojas de cálculo y otras aplicaciones empresariales.
En esta fase también conviene revisar la calidad de los datos. Por ejemplo, comprobar si existen registros duplicados, información incompleta o diferencias entre departamentos.
3. Diseñar la arquitectura del Data Warehouse
Ahora toca definir cómo se va a organizar la información. Es un paso fundamental para asegurar un buen uso de la misma.
Y para ello, primero hay que ver cómo llegarán los datos. También cómo se van a almacenar y cómo se pueden consultar.
Otro punto clave es elegir el modelo de datos adecuado. Los más habituales son el esquema en estrella, que organiza la información mediante tablas de hechos y dimensiones. Y el esquema en copo de nieve, que utiliza una estructura más normalizada.
La elección dependerá de las necesidades de análisis, el volumen de información y la complejidad del proyecto.
4. Seleccionar las herramientas y tecnologías
Si seguimos con el proceso que da respuesta a cómo implementar Data Warehouse, ahora es el momento de elegir herramientas.
En este sentido, existen diferentes plataformas para implementar un Data Warehouse, tanto en servidores propios como en la nube. Algunas son:
- Google BigQuery. Permite almacenar y analizar grandes conjuntos de datos en la nube.
- Amazon Redshift. Ofrece una solución de almacenamiento orientada al análisis de información.
- Snowflake. Permite gestionar almacenamiento y procesamiento de datos en la nube.
- Microsoft Azure Synapse Analytics. Integra diferentes capacidades de almacenamiento y análisis.
A ellas hay que sumar herramientas para visualizar los datos como Power BI.
5. Integrar y transformar los datos
Llegados a este punto, debemos hablar de cómo vamos a llevar la información desde sus fuentes originales hasta el Data Warehouse.
Habitualmente, este trabajo se realiza mediante procesos ETL, cuyas siglas corresponden a extracción, transformación y carga. El proceso comprende tres operaciones:
- Extracción. Recoger la información de los diferentes sistemas.
- Transformación. Limpiar los datos, corregir errores y establecer criterios.
- Carga. Incorporar la información preparada al Data Warehouse.
Por ejemplo, si una empresa registra las fechas de venta con formatos diferentes en dos programas, será necesario unificarlos para poder comparar los resultados.
6. Realizar pruebas y validar la información
Ya casi hemos terminado de explicar cómo implementar Data Warehouse. Pero una parte que no podemos olvidar es comprobar que funciona correctamente.
Aquí toca verificar que los datos se han integrado bien, que los cálculos son correctos y que las consultas dan los resultados esperados.
También conviene comprobar el rendimiento del sistema y asegurarse de que los usuarios pueden acceder correctamente.
De esta forma, se pueden detectar posibles errores antes de utilizar los informes para tomar decisiones empresariales.
7. Mantener y optimizar el sistema
Por último, hay que tener presente que no podemos montar el sistema y dejarlo sin más. Necesitamos un mantenimiento que ayude a optimizarlo.
Y es que a medida que se añaden nuevas herramientas, aumenta su volumen de información o modifica sus necesidades, puede ser necesario realizar ajustes. Por eso, conviene revisar periódicamente:
- Los procesos de actualización.
- El rendimiento de las consultas.
- La calidad de los datos.
- Las medidas de seguridad.
También es importante documentar el funcionamiento del sistema y formar a las personas que van a utilizarlo.
¿Qué necesita una empresa antes de implementar Data Warehouse?
Como hemos visto, implementar un Data Warehouse requiere tomar decisiones tanto técnicas como empresariales. Recordemos que no todas las empresas necesitan almacenar la misma información ni analizar los mismos indicadores.
Por ello, primero hay que entender la empresa y luego trabajar sobre arquitectura, herramientas y procesos. En este sentido, contar con una consultoría de business intelligence puede ayudar a analizar la situación inicial, definir los requisitos y diseñar una solución adaptada a la empresa.
Si estás valorando implementar un Data Warehouse, podemos estudiar tus necesidades y determinar por dónde empezar.