Saber qué es y cuáles son los componentes de un Data Warehouse se ha convertido en un conocimiento fundamental dentro del manejo de los macrodatos. Este sistema destaca dentro del mundo del Big Data gracias a su efectividad, puesto que asegura la confiabilidad y certeza de los datos y sus respectivos análisis.
Además, si quieres convertirte en un buen data scientist, esta es una de las herramientas base para implementar en la gestión de los datos, puesto que es sumamente popular y, por tanto, muy demandada en el sector. Por esta razón, en este post, te explicaremos cuáles son los componentes de un Data Warehouse y a qué se remite cada uno de ellos desde los componentes del Big Data.
¿Qué es Data Warehouse (DW)?
Antes de entrar en materia sobre la pregunta de cuáles son los componentes de un almacén de datos o los componentes de un Data Warehouse, es necesario esclarecer qué es esta herramienta. Por tanto, un DW (Data Warehouse) es un tipo de almacén de datos cuyo objetivo principal es contener y asegurar los datos que son necesarios para una organización.
Por otra parte, en los objetivos principales de un Data Warehouse o almacén de datos podrás encontrar, principalmente, los siguientes:
- En primer lugar, con Data Warehouse se puede lograr una integración de los datos de la organización.
- En segunda instancia, llevar a cabo la segmentación de los datos según el propósito de divulgación que tengas pensado.
Ahora es momento de pasar a responder cuáles son los componentes de un almacén de datos.
¿Cuáles son los componentes de un Data Warehouse?
En cuanto a los componentes del Big Data y de un Data Warehouse, te podrás encontrar con cuatro grandes grupos: ODS (Operational Data Store), STAGING AREA, DATAMARTS y METADATOS. Cada uno de ellos forma parte de la construcción e implementación de un Data Warehouse como estrategia para el procesamiento de los datos de una organización a partir de los componentes del Big Data.
A continuación, te exponemos cada uno de estos componentes de un Data Warehouse y a qué se refiere y dedica cada uno de ellos:
ODS (Operational Data Store o almacén operacional de datos)
El almacén operacional de datos de Data Warehouse (Operational Data Store) es un contenedor de datos activos diseñado para integrar datos de múltiples fuentes.
De hecho, con una ventana de refresco pequeña, o incluso en tiempo real, este almacén de datos guarda una copia de los datos de los sistema origen o fuentes, de manera que se utiliza como una capa intermedia para un Data Warehouse.
STAGING AREA
STAGING AREA es otro de los sistemas intermedios y componentes de un Data Warehouse o almacén de datos. Este sistema tiene el objetivo de facilitar la extracción y la transformación de los datos.
Por otra parte, a diferencia del ODS (Operational Data Store), este sistema suele ser volátil y, normalmente, se borra una vez se ha hecho la carga de datos final en el DW (Data Warehouse) o tras una fase de validación.
DATAMARTS
Otro de los componentes de un Data Warehouse son los DATAMARTS o Data Marts. Estos hacen referencia a los subconjuntos de datos de un DW (Data Warehouse).
Por ejemplo, podrás contar con este tipo de subconjuntos: Data Mart Contable, Data Mart Recibos, entre otros.
METADATOS
Por último, podrás encontrar entre los componentes de un Data Warehouse a los METADATOS. Estos datos se definen comúnmente como los datos acerca de los datos. El metadato documenta y responde a preguntas como las siguientes:
- ¿Qué tablas existen en un DW (Data Warehouse) o almacén de datos?
- ¿Cuáles son las columnas que se utilizan y qué tipo de datos contienen?
- ¿Cuáles son los procesos que explotan estas tablas y datos?
- ¿En dónde se está visualizando dicha información?
- ¿Cuáles son los componentes de un almacén de datos?
¿Quieres seguir aprendiendo sobre Big Data?
En el desarrollo de este post, has conocido cuáles son los componentes de un Data Warehouse y a qué se remite cada uno de ellos. Ten en cuenta que este desarrollo que te hemos mostrado a grandes rasgos no es más que una de las tantas alternativas para el procesamiento del Big Data. Queda mucha información respecto al Big Data por conocer y, por ello, te aconsejamos seguir aprendiendo sobre el tema de Data Warehouse para poder convertirte en un profesional.
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