Base de datos o data warehouse: ¿cuál es la diferencia?

En el paisaje empresarial de 2019, los datos son la única moneda que cuenta. El éxito de una empresa el año que viene y los siguientes dependerá por completo del volumen de datos que recopile, de su precisión y de las posibilidades de creación de informes que permitan, así como de su capacidad para analizar dichos datos, derivar información útil de ellos y actuar en consecuencia.

En cualquier caso, para obtener los datos que impulsen su negocio, hay un primer paso fundamental: garantizar que la información se recopile e identifique de tal modo que resulte sencillo encontrarla y elaborar informes a partir de ella que presenten los datos más relevantes.

Da igual si los informes los elabora un usuario final, un equipo de científicos de datos o un algoritmo de IA: el futuro de su empresa depende de su capacidad para tomar esos datos y mejorar con ellos la calidad que el cliente recibe, a un coste menor. Por tanto, ¿cuál es la elección correcta para su empresa a la hora de recopilar, almacenar y analizar los datos? La decisión se reduce a una base de datos o un data warehouse, pero empecemos por explicar qué es y por qué se utiliza cada uno.

Empecemos por la base (de datos)

Una base de datos es, por definición, «cualquier colección de datos organizados para su almacenamiento, acceso y recuperación». Las bases de datos suelen consistir en información dispuesta en filas, columnas y tablas, y organizada principalmente con el fin de facilitar la introducción y recopilación de distintos eventos. Las bases de datos comunes que la mayoría utilizamos en nuestra vida cotidiana son relacionales, lo que incluye los sistemas ERP y de gestión de procesos empresariales, las bases de datos SQL, los sistemas CRM e incluso las hojas de cálculo de Excel.

Una base de datos contiene múltiples tablas, cada una formada por filas y columnas. Cada columna se asigna a un atributo y cada fila contiene un único registro. Por ejemplo, imagine que tiene una base de datos que recopila transacciones de clientes. Las columnas especifican los atributos de estos registros y actividades (nombre del cliente, número de cliente, vendedor asignado, importe de la transacción, fecha, etc.), mientras que las filas contienen los eventos concretos y las transacciones en sí. Aparte, la misma base de datos podría tener una sección totalmente nueva dedicada a realizar un seguimiento de la información de transacciones por artículo, con más detalles sobre la ubicación de los artículos, su envío, el proveedor, etcétera. Así es como funcionan las bases de datos en esencia: son colecciones de tablas vinculadas mediante claves que permiten comprender las relaciones entre ellas cuando se hace una consulta. Para elaborar un informe a partir de esos datos, no solo tiene que comprender dónde se encuentran los datos, sino también cuáles son las relaciones entre estas tablas y sus dependencias.

Las bases de datos se pueden almacenar en un servidor local o en la nube, y se puede acceder a ellas para crear informes de muchos modos distintos, ya sea a través de las limitadas herramientas nativas incluidas en el propio sistema de recopilación de datos, de exportaciones a Excel o de distintas opciones de conexión directa. Las bases de datos relacionales son increíblemente útiles para la gestión de una empresa, aunque no están optimizadas para la extracción de información. Por este motivo, la elaboración de informes a partir de varias tablas o bases de datos requiere mucho tiempo y resulta tediosa, si no imposible, para alguien sin conocimientos técnicos. Además, la creación de informes basados en tablas provoca con frecuencia problemas de rendimiento, en especial cuando los conjuntos de datos son grandes.

Ahora que ya está familiarizado con las bases de datos, vamos a compararlas con sus primos más grandes y fornidos: los data warehouses.

Entre en el almacén

sino de cualquier usuario común como gerentes, ejecutivos, profesionales financieros, etcétera. Como cimiento del business intelligence y el análisis empresarial, el data warehouse extrae datos de las fuentes existentes (bases de datos), especifica un conjunto de reglas para transformarlos y, a continuación, los carga en un repositorio central para que se pueda acceder a ellos y controlarlos rápidamente. Este proceso automatizado de extracción, transformación y carga de datos en un data warehouse suele denominarse ETL y supone una enorme ventaja para el análisis de la información.

Un data warehouse almacena detalles en el nivel de transacción y sirve a las amplias necesidades analíticas y de creación de informes de una organización. Crea una fuente de verdad para la elaboración de modelos semánticos o la distribución de datos estructurados, simplificados y armonizados para herramientas como Power BI, Excel o incluso SSRS. Mientras que las bases de datos utilizan el procesamiento de transacciones en línea (OLTP) para almacenar las transacciones actuales y permitir un acceso rápido a transacciones específicas que requieren determinados procesos empresariales en curso, los data warehouses también cuentan con cubos para almacenar grandes cantidades de datos históricos, automatizar y precalcular evaluaciones de esos datos, y permitir la realización de consultas rápidas y complejas.

Normalmente, los data warehouses los utilizan empresas con un grado elevado de diversidad de datos o grandes requisitos analíticos. Los data warehouses y sus cubos llevan integradas transformaciones de datos comunes, como cálculo de costes estándar, conversión de divisas, conversión de unidades de medida y otros cálculos empresariales aprobados y validados. De este modo, se garantiza que los informes muestren realmente los resultados esperados. El diseño de modelo dimensional de un data warehouse permite la implementación de dimensiones de variación lenta, que muestran el estado de las distintas transacciones y atributos exactamente como eran en un momento dado.

La única desventaja de los data warehouses es que históricamente han tenido fama de complejos, de requerir mucho tiempo y de resultar caros en su creación y mantenimiento. La buena noticia es que, hoy en día, es posible encontrar soluciones de business intelligence con data warehouses integrados, lo que elimina la complejidad, reduce significativamente los costes y aminora los riesgos.

Mejora de un data warehouse con cubos

Para gestionar todos los datos integrados de un data warehouse, muchas empresas emplean cubos (OLAP o tabulares) para poder crear rápidamente informes y análisis. Un cubo es una sección multidimensional de datos creada a partir de las tablas de un data warehouse. Contienen cálculos y fórmulas que suelen agruparse según funciones empresariales específicas: un cubo para ventas, uno para compras, otro para inventario, etcétera. Cada cubo contiene métricas contextuales, pertinentes y útiles para su área empresarial particular.

Debido al modo en que están estructurados, los cubos son muy útiles para que usuarios sin conocimientos técnicos puedan acceder a los datos y realizar informes: todo el trabajo pesado ya está hecho mediante cálculos previos. Cuando hace una consulta para obtener respuestas basadas en sus datos, esta se dirige al cubo apropiado. Informes que antes tardaban 5 minutos en crearse ahora se elaboran en cuestión de segundos, y los usuarios finales ya no tienen por qué comprender la compleja red de referencias que vincula una colección de tablas.

Cuando las organizaciones comienzan a recopilar información de varias bases de datos, el tamaño de los datos crece de forma exponencial. Al realizar una consulta estándar en grandes conjuntos de datos de una base de datos relacional activa, se producen problemas de rendimiento graves que no solo afectan a la productividad, sino que pueden llevar a los usuarios a dejar de lado los informes. Cuando esto sucede, se descarta información importante porque los usuarios sencillamente no tienen tiempo para esperar a que los datos se compilen. Con los cubos, se tarda el mismo tiempo en consultar las transacciones de venta del día anterior que las ventas de los cinco últimos años: en la mayoría de los casos, el análisis se completa en pocos segundos gracias al cálculo previo de los valores.

Base de datos o data warehouse

A medida que crece la complejidad y el volumen de los datos empleados, y las organizaciones tratan de sacar más partido a sus esfuerzos de análisis, los data warehouses se van imponiendo sobre las bases de datos para la creación de informes y el análisis. Veamos el porqué:

• Calidad y coherencia de los datos

Un data warehouse convierte datos de numerosas fuentes, los estandariza, les confiere subjetividad, los organiza y se asegura de que estén ordenados y etiquetados según restricciones uniformes. De este modo, se garantiza una mayor fiabilidad de los datos presentados, se reducen los puntos ciegos de la organización y se generan más oportunidades de colaboración, ya que unidades de negocio independientes, como ventas, marketing y finanzas, crean informes a partir del mismo repositorio de datos. La alineación de toda la organización será mayor que nunca, ya que departamentos hasta ahora aislados podrán por fin utilizar los mismos datos para llegar a las mismas conclusiones.

• Business intelligence supervitaminada

Una de las principales ventajas de los data warehouses es el mayor alcance y fiabilidad de los datos almacenados. Al mejorar el acceso a los datos de la organización, mejora la capacidad de los líderes para ejecutar una estrategia más inteligente, basada en una imagen más completa y precisa. El uso de data warehouses permite a las empresas correlacionar mejor los datos de sistemas dispares para así tomar decisiones que tengan en cuenta todos los factores. El business intelligence potenciado mediante data warehouses proporciona más información sobre la cadena de suministro, el proceso de venta, el estado financiero y muchas cosas más.

• Alto retorno de la inversión

El uso de data warehouses permite a las empresas ahorrar en los análisis y, por tanto, generar mayores ingresos. A medida que el coste se reduce, el impacto de los data warehouses irá creciendo de forma exponencial. Al combinarlos con software de BI para, en esencia, democratizar los datos y reducir el personal en funciones de análisis y creación de informes, las empresas recuperan su inversión más rápido que nunca.

• Desempeño mejorado

Los data warehouses están diseñados para ser rápidos; específicamente, para ofrecer a las organizaciones de gran tamaño acceso rápido a la recuperación y el análisis de datos. En vez de dedicar una valiosa capacidad de computación a la edición y gestión de registros de datos aislados, el objetivo de los data warehouses es permitir cuanto antes el acceso a los datos, así como su cotejo y análisis, de modo que se puedan tomar decisiones empresariales esenciales al momento, sin que los responsables pierdan un tiempo valioso esperando a que las consultas se carguen.

Si es cliente de Microsoft Dynamics, su base de datos relacional está haciendo el trabajo para el que fue diseñada: gestionar transacciones. Si busca una solución que lo ayude a analizar los datos de dichas transacciones, le recomendamos encarecidamente que se plantee el uso de un data warehouse.

Jet Global sabe que no todos cuentan con el presupuesto o el personal técnico para crear un data warehouse y cubos, y por eso ofrece una solución de creación de informes y business intelligence que proporciona un conjunto pregenerado y listo para usar de data warehouse y cubos. Además de contar con una extensa biblioteca de plantillas de informes y cuadros de mando, Jet Analytics está pensado para ofrecerle información valiosa sobre sus datos desde el primer día.

En los próximos años, la calidad, coherencia y accesibilidad de los datos será lo que marque la diferencia para empresas de todos los tamaños. Por eso, las organizaciones deben prepararse adecuadamente para el éxito y optar por la infraestructura y el almacenamiento idóneos.

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