El DWH en las arquitecturas modernas

El mundo de los datos ha cambiado. Mucho. Ya no hablamos solo de bases de datos o informes mensuales. Hoy todo gira en torno a arquitecturas cloud, datos en tiempo real, machine learning y data lakes que parecen infinitos. En medio de esta revolución tecnológica, hay un componente que sigue ahí, tranquilo, robusto, eficaz: el Data Warehouse.

Y no solo sigue presente. Es clave.

¿Un clásico entre modernas?

Sí. Un DWH bien diseñado no es una pieza obsoleta. Es el centro neurálgico del ecosistema de datos. Aunque ahora hablemos de arquitecturas distribuidas, de eventos, de microservicios y de datos en bruto, el Data Warehouse sigue haciendo lo que mejor sabe hacer: dar sentido al caos.

Arquitectura moderna: muchos ladrillos, una base sólida

Hoy en día, una arquitectura moderna de datos suele estar compuesta por:

• Data Sources: ERP, CRM, sensores IoT, redes sociales, logs web, etc.
• Data Lake: el gran contenedor. Datos en crudo, sin procesar. Todo vale. Desde un CSV hasta un JSON con datos semiestructurados o una imagen.
• Procesos de ingesta y transformación: pipelines en tiempo real (streaming) o en batch. Tecnologías como Azure Data Factory, Synapse Pipelines, Databricks o Spark.
• Data Warehouse: aquí empieza el orden. Se integran, validan y modelan los datos que realmente tienen valor analítico.
• Data Marts y herramientas de BI: Power BI, Tableau, Looker… donde se crean los informes, dashboards, KPIs.
• Plataformas de IA o ciencia de datos: que consumen tanto datos estructurados del DWH como datos en bruto desde el Lake.

¿Para qué sirve cada uno?

• El Data Lake guarda todo, sin filtro. Es el diario de campo de tu negocio. Pero ojo: no está pensado para consultar fácilmente.
• El Data Warehouse recoge lo relevante, lo que se ha depurado. Es donde están las ventas finales, los clientes validados, los importes coherentes. El dato “de verdad”.
• Las herramientas de BI beben del DWH. Si conectas Power BI a un Data Lake directamente, que la fuerza te acompañe: rendimiento pobre, resultados inconsistentes. En cambio, desde un DWH: fluidez.
• La IA y los modelos predictivos usan ambos mundos. A veces necesitan datos sucios, sin procesar. Pero para entrenar modelos serios, fiables… mejor con datos bien cuidados. El DWH también aporta aquí.

El DWH no ha muerto. Se ha adaptado.

Ahora vive en la nube. Escala según lo necesites. Se integra con APIs. Se recarga cada hora o cada minuto. Usa almacenamiento columnar. Se controla con Git. Es mucho más que un SQL Server en una sala de servidores.

También convive con el Lakehouse, ese intento de unir lo mejor del DWH y del DL. Y aunque no siempre lo consigue, va en buena dirección. Pero incluso en una arquitectura Lakehouse, hay una parte estructurada, optimizada para el análisis. Eso, en el fondo, sigue siendo un DWH.

¿Dónde está la clave?

No hay que elegir entre lo nuevo y lo antiguo: hay que integrar.

El DWH es la pieza que aporta fiabilidad, contexto, estructura. No está para almacenar todo, sino lo que importa.

Si vas a construir una arquitectura moderna de datos, empieza por definir qué papel va a tener tu DWH. Porque sin él, todo lo demás se tambalea.
Y si no sabes por dónde empezar, ya sabes dónde encontrarnos.