¿Cómo construir DataWarehouse?

Dentro del mundo de la gestión de datos, cuestiones como construir DataWarehouse se convierten en un saber fundamental para el desarrollo de un procesamiento de datos efectivo y preciso. Por ello, entablar las bases de esta herramienta puede considerarse una clase de deber para un data scientist.

De hecho, este tipo de conocimiento debe aplicarse desde la teoría hasta la práctica de la gestión de datos, de manera que pueda desenvolverse adecuadamente durante el estudio de la información. En el desarrollo de este post, te explicamos cómo construir DataWarehouse y te recordamos en qué consiste esta herramienta.

¿Qué es DataWarehouse?

Antes de aprender a construir DataWarehouse, debes tener en cuenta que un DW (DataWarehouse) es un almacén de datos cuyo objetivo es contener datos que son necesarios para una organización.

Dentro de los objetivos principales que debes tener en cuenta para construir DataWarehouse se encuentra:

• Principalmente, lograr la integración de los datos.
• En segundo lugar, llevar a cabo una segmentación de datos según su propósito de divulgación.

¿Cómo construir DataWarehouse?

Pues bien, para construir DataWarehuse resulta imprescindible que reconozcas y analices una cierta cantidad de elementos en la organización por medio de sus respectivas tablas. A continuación, te compartimos a qué se refieren cada uno de estos aspectos:

Dimensiones

Por medio de las dimensiones se representan determinados factores que se analizan en una determinada área del negocio. En definitiva, estas son tablas normalmente pequeñas que sirven como maestros de información. Existen diferentes tipos, como, por ejemplo, dimensiones de tiempo, producto, tipo de cliente, etc.

Hechos

Por otra parte, están las tablas de hechos (fact tables), que son el eje o la tabla principal de un modelo dimensional, como los mencionados anteriormente. En suma, estas tablas contienen campos clave, que se unen a las tablas de dimensión, y métricas.

Por lo general, se trata de tablas con un gran volumen de datos y sirven para medir o analizar diferentes factores, como cantidad, importe, precio, margen, número de operaciones, etc. Entre las cosas que pueden realizar están, por ejemplo, llevar a cabo un análisis de ventas, operaciones o llamadas de un call center.

Modelos DataWarehouse

Para construir DataWarehouse, además, se establecen dos tipos de modelos de datos. Estos hacen referencia a la forma de organizar y visualizar cómo se encuentran las dos variables mencionadas antes. A continuación, te exponemos los dos modelos principales:

Modelo de datos en Estrella

Modelo de datos en Copo de Nieve

Tipos de análisis para construir DataWarehouse

Análisis evolución global

Dentro de este se pueden encontrar las siguientes alternativas:

1. Evolución de los alquileres de películas en el tiempo, es decir, que se pueda visualizar el alquiler de manera anual, trimestral o mensual.
2. El modelo debe permitir analizar la evolución del número de alquileres de películas y el importe, de manera que se pueda desglosar el dato por cliente, almacén, staff y categoría de película.

Análisis por cliente

A continuación, te exponemos breves ejemplos de cómo se desarrolla un análisis por cliente efectivo:

1. El modelo pensado debe permitir analizar la evolución de los clientes de Netflix:
   a. Cuáles han generado más ingresos.
   b. Cuáles son los clientes morosos (con pagos pendientes).
   c. Cuáles son los que tienen películas por devolver.
2. En este modelo también debes poder ver qué clientes puedes considerar VIP según su gasto mensual en la empresa.
3. Este análisis debe permitir visualizar las películas y/o categorías más vistas por los clientes.
4. Debe permitir el análisis global y debe estar desglosado por país y ciudad.
5. Podrás establecer un top de clientes por mes, por almacén, ciudad o país.

Análisis por Staff o Almacén

Siguiendo con el ejemplo, por medio de este análisis podrás establecer:

1. Qué empleados generan más ingresos. Por ejemplo: Ranking Top empleados del mes. Además, este puede desarrollarse por almacén, ciudad, país, etc.
2. Podrás visualizar los almacenes que más ingresos generan.
3. Análisis de alquileres por staff, almacén y categoría de películas. De manera que podrás contar con datos como, por ejemplo, qué categorías alquila más un empleado concreto.
4. En suma, podrás analizar a los empleados que no generan ingresos y saber quién es su manager de almacén.

Análisis de fecha

De nuevo con el mismo ejemplo, en un análisis de fecha podrás sacar datos como:

1. Cuál es la distribución del número de clientes alquilando por mes, día, hora.
2. En qué periodos del año o en qué mes hay más actividad de alquiler.

¿Cómo seguir aprendiendo sobre Big Data?

En el transcurso de este post, te has podido instruir sobre cómo construir DataWarehouse para un análisis de datos. Sin embargo, como has podido notar, este proceso requiere de varias consideraciones, por lo que te recomendamos estudiar su teoría en profundidad y llevarlo a la práctica cuanto antes.

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