La inteligencia empresarial ágil requiere la capacidad de acceder y analizar rápidamente todos los datos relevantes para una pregunta empresarial. En las últimas décadas, la tecnología se ha desarrollado para capacitar a los equipos a tomar decisiones basadas en datos, aprovechando oportunidades y evitando riesgos. En el pasado, los almacenes de datos y los cubos de datos en las instalaciones eran las únicas opciones para almacenar datos destinados al análisis. Se desarrolló un debate en torno al cubo de datos frente al almacén de datos, ya que cada uno tiene sus pros y sus contras. En este artículo, examinaremos este debate y exploraremos cómo la nube ha transformado la forma en que las organizaciones de hoy en día hacen inteligencia de negocios.
¿Qué es un Almacén de Datos?
Un almacén de datos tradicional es una base de datos que una organización utiliza para almacenar información por separado de una base de datos operativa. El almacén sirve como una ubicación única para los datos de fuentes dispares, donde los equipos de inteligencia empresarial pueden encontrar datos limpios y organizados. El almacén de datos apareció por primera vez en la década de 1980, cuando las bases de datos relacionales utilizando SQL reemplazaron los métodos obsoletos de almacenamiento, lo que hizo que las bases de datos fueran más valiosas. Si bien algunas organizaciones continúan utilizando almacenes de datos en las instalaciones, las empresas de hoy en día han pasado a utilizar almacenes de datos y plataformas en la nube (de las que hablaremos más adelante).
Ventajas y Desventajas de los Almacenes de Datos
Durante una década, el almacén de datos tradicional fue la única opción disponible para las organizaciones que realizaban inteligencia de negocios. Veamos las ventajas que experimentan las organizaciones al utilizar un almacén de datos y los desafíos a los que se enfrentan.
Pros del Almacén de Datos
- Datos consolidados: La razón por la que surgieron los almacenes de datos fue permitir a los equipos de inteligencia empresarial acceder rápidamente a cualquier conjunto de datos. En lugar de ir entre fuentes de datos dispares, los profesionales de datos pueden encontrar los datos que necesitan, por tema, en una ubicación única.
- Alertas de errores de entrada: Un almacén de datos requiere que los datos se carguen correctamente, por lo que es fácil ver si hay errores en los datos antes de que se ingresen en el almacén.
Contras del Almacén de Datos
- Costo: Uno de los mayores problemas con los almacenes de datos en las instalaciones es que requieren muchos recursos para construirlos. Además de los gastos de hardware, las organizaciones también deben retener al personal necesario para mantenerlo y gestionar los datos que se ingresan en él.
- Complicaciones de integración: Los almacenes de datos en las instalaciones pueden ser difíciles de integrar con otros sistemas y aplicaciones. Se debe mantener a expertos técnicos en el personal para garantizar que todos los sistemas y aplicaciones funcionen juntos como deberían.
- Procesamiento de datos que consume mucho tiempo: Debido a que los almacenes de datos en las instalaciones tienen una potencia informática limitada, lleva tiempo procesar los datos antes del análisis. Esta desventaja es la razón por la cual se desarrollaron los cubos de datos.
Cubo de Datos vs. Almacén de Datos
Un cubo de datos es una matriz multidimensional de valores utilizada para reunir datos y organizarlos para su análisis. Un almacén de datos es una base de datos donde se almacenan los datos y se mantienen listos para la toma de decisiones.
¿Qué es un Cubo de Datos?
Un cubo de datos (también conocido como cubo de inteligencia empresarial o cubo OLAP) es una estructura de datos optimizada para un análisis rápido y eficiente. Permite consolidar o agregar datos relevantes en el cubo y luego profundizar, segmentar o pivotar los datos para verlos desde diferentes ángulos. Esencialmente, un cubo es una sección de datos construida a partir de tablas en una base de datos que contiene cálculos. Los cubos OLAP generalmente se agrupan según la función empresarial, que contiene datos relevantes para cada función.
Ventajas y Desventajas de los Cubos de Datos
El cubo de datos fue una excelente solución para evitar tiempos de procesamiento lentos para el análisis de datos complejos en un momento en que la potencia informática estaba limitada. Los cubos de datos tienen sus propias ventajas y desventajas.
Pros del Cubo de Datos
- Consultas más rápidas: Debido a que los datos relevantes se agregan en un cubo, acelera las consultas de datos.
- Interfaz de usuario más sencilla: Los cubos de datos son considerados por muchos profesionales de datos como una interfaz de usuario mejor que los almacenes de datos tradicionales, lo que permite a los usuarios trabajar más rápidamente con los datos.
Contras del Cubo de Datos
- Se requieren nuevos cubos o modificaciones para nuevos informes: Un cubo de datos solo contiene las dimensiones necesarias cuando se creó para un análisis específico. Nuevos análisis que incluyen dimensiones nuevas o diferentes requieren la creación de nuevos cubos o la modificación del cubo existente.
- Modelado que consume mucho tiempo: Debido a que un cubo de datos debe crearse o modificarse cada vez que se necesita un nuevo informe, los datos deben organizarse en el almacén de datos de una manera que permita acceder rápidamente y ponerlos en un cubo. Por esta razón, se necesitan técnicas de modelado de datos que consumen mucho tiempo.
- Información resumida: En un cubo de datos, no se puede acceder al detalle a nivel de transacción. Los cubos siempre contienen información resumida, por lo que para acceder al detalle de la transacción, es necesario salir del cubo y acceder directamente a la base de datos. Este proceso es engorroso y, en gran medida, anula el propósito de utilizar un cubo.
Por qué el Debate Cubo de Datos vs. Almacén de Datos es un Paradigma Obsoleto
Los almacenes de datos tradicionales tenían limitaciones y los cubos de datos ayudaron a abordar algunas de ellas. En ese momento, los cubos de datos fueron revolucionarios, permitiendo a los equipos de inteligencia empresarial procesar datos más rápidamente con una potencia informática limitada. Pero con el advenimiento del almacén de datos en la nube y las herramientas de canalización en la nube, el debate entre cubo de datos y almacén de datos se volvió en gran medida obsoleto: las capacidades de las plataformas y herramientas en la nube resuelven los desafíos involucrados en el uso de almacenes de datos en las instalaciones y cubos de datos.
Almacenamiento y potencia informática casi ilimitados
La nube hace que la potencia informática y la RAM sean increíblemente asequibles. Incluso las pequeñas y medianas empresas pueden escalar fácilmente los recursos según sea necesario. Con un moderno almacén de datos en la nube como Google BigQuery, Amazon Redshift o Snowflake Data Cloud, las organizaciones pueden almacenar de manera rentable grandes cantidades de datos en bruto.
Estructura de base de datos columnar
Con el desarrollo de la estructura de base de datos columnar en el almacén de datos en la nube, los equipos de inteligencia empresarial pueden comenzar a realizar cargas de trabajo de tipo OLAP con un alto rendimiento sin necesidad de extraer datos y construir cubos. En la práctica, esta capacidad permite a las organizaciones realizar tareas directamente en el almacén de datos, sin tener que crear o mantener cubos.
Herramientas de canalización como servicio (SaaS)
Las modernas soluciones de canalización de datos como Fivetran y Matillion ofrecen conectividad lista para usar con fuentes de datos populares y también pueden normalizar y transformar fuentes de datos dispares y moverlas sin requerir que los usuarios escriban código. Estas herramientas han acelerado enormemente el procesamiento de datos.
Herramientas de análisis nativas en la nube
Las herramientas de análisis de datos actuales (como Sigma) se conectan directamente al almacén de datos en la nube, aprovechando la potencia y la escalabilidad del almacén de datos en la nube para acceder a grandes cantidades de datos actualizados cuando sea necesario. Las mejores soluciones permiten a los tomadores de decisiones consultar directamente datos en vivo, hasta el detalle a nivel de fila, al tiempo que mantienen una estricta gobernanza de datos. Además, los usuarios de estas herramientas pueden recorrer los datos a través de múltiples jerarquías según la elección del usuario, en lugar de una experiencia de exploración premodelada rígida como la que proporcionan los cubos.
Supera el Debate Cubo de Datos vs. Almacén de Datos
Utilizar plataformas y aplicaciones modernas basadas en la nube acelerará tu inteligencia empresarial. Hoy en día, puedes aprovechar el poder y la escalabilidad de la nube para almacenar, procesar y consultar datos relevantes de manera rápida y sencilla de forma segura y gobernada.
¡Únete a Sigma hoy mismo! Programa una demostración ahora.
Si quieres conocer otras notas parecidas a El cubo virtual en la inteligencia de negocios puedes visitar la categoría Inteligencia.