¿Estás Diseñando un Data Warehouse?
En un entorno empresarial cada vez más orientado al análisis de datos, contar con un Data Warehouse (DWH) bien diseñado y estructurado es fundamental para tomar decisiones basadas en datos. Sin embargo, crear un DWH eficiente requiere planificación, adaptabilidad y una visión clara de las necesidades presentes y futuras de la empresa.
La calidad de un Data Warehouse es determinante para el éxito de cualquier estrategia de datos. Por eso, aplicamos tres prácticas esenciales en cada uno de nuestros proyectos, garantizando que cada DWH sea sólido, escalable y fácil de administrar.
1. Capas Bien Definidas y Estructuradas: La Organización es Clave
Una de las primeras decisiones que debemos tomar es cómo estructurarlo internamente. Dividir el proceso en diferentes capas, y subcapas si fuera necesario, facilita la comprensión de cada etapa y asegura que cada elemento tenga su objetivo definido. Las capas comunes en un DWH son:
- Capa de extracción: Donde los datos se recopilan desde diferentes fuentes (ERP, bases de datos…) manteniendo estructura original.
- Capa de transformación: Donde se procesan y limpian los datos para convertirlos en información útil.
- Capa de almacenamiento: El lugar donde los datos transformados se almacenan en su formato final.
- Capa de presentación: Donde se visualizan los datos listos para ser utilizados por los usuarios finales.
Cuando las diferentes etapas del proceso no están bien estructuradas, resulta muy difícil entender lo que está ocurriendo en cada una de ellas. Detectar un error o realizar un ajuste puede convertirse en una tarea muy complicada, si no se cuenta con un proceso bien diseñado. Al organizar y dividir las distintas funciones, es mucho más fácil identificar dónde se encuentra un problema y realizar cambios de manera más rápida.
La creación de subcapas adquiere relevancia después de la capa de extracción de datos. Estas subcapas consisten en procesos de validación que permiten aplicar diferentes tipos de revisiones a los datos:
- Técnicas
- Funcionales
- Una combinación de ambas.
Aunque son opcionales, su implementación es altamente beneficiosa en la mayoría de los casos. Permiten detectar incoherencias en los datos y asegurar que todo el equipo trabaje bajo las mismas reglas, favoreciendo la coherencia y precisión en el análisis.
2. Escalabilidad Pensada Desde el Principio
Cualquier Data Warehouse debe estar preparado para crecer, evitando tener que rehacerse cada vez que surgen nuevas necesidades. La escalabilidad no solo se refiere a la capacidad de manejar más datos, sino a la capacidad de adaptarse a las demandas cambiantes del negocio. Si un DWH está bien diseñado para ser escalable, se puede añadir nuevas fuentes de datos, ajustar los procesos de análisis o incorporar nuevas funcionalidades.
Hay que implementar modelos flexibles y procesos configurados desde el principio, de manera que se puedan adaptar con facilidad a los cambios sin tener que rehacer todo el sistema. Esto implica, por ejemplo:
- Modelos dimensionales flexibles, que permiten agregar nuevas tablas o columnas sin afectar al proceso de trabajo.
- Sistemas distribuidos y escalables, que permiten gestionar grandes volúmenes de datos, dividiendo el trabajo entre varios servidores.
- Procesos automáticos y configurables, que permiten ajustar las transformaciones de datos y el almacenamiento sin intervención manual.
3. Documentación y Versionado Integrados
En el desarrollo de un Data Warehouse, la documentación y el control de versiones no deben verse como tareas opcionales ni algo que se realiza al final del proyecto. Estos elementos deben ser parte del proceso desde el inicio para garantizar que el equipo pueda trabajar de manera eficiente, detectar errores rápidamente y hacer evolucionar el sistema sin ningún problema.
Documentación clara y actualizada
Una buena documentación describe cómo se organizan los datos, cómo se procesan y qué cambios se aplican en cada etapa. Esto permite a cualquier miembro del equipo (presente y futuro) entender el sistema, identificar mejoras, y tomar decisiones informadas.
Control de versiones
El control de versiones es una práctica imprescindible desde el inicio del proyecto, para garantizar seguridad en el desarrollo de este. Con un buen sistema de control de versiones, se puede retroceder a versiones anteriores si algo falla, realizar cambios y ajustes sin afectar al entorno en producción, facilitar el trabajo en equipo – ya que todos los cambios se quedan registrados – y revisar, entender y justificar cualquier cambio que se haya hecho en el Data Warehouse.
En Mistral, no solo construimos Data Warehouses que satisfacen las necesidades actuales, sino que nos aseguramos de que estén diseñados para crecer y evolucionar con tu negocio.