¿Cómo es el diseño de ODS y DW?

El universo de herramientas creadas para el manejo y procesamiento de datos aumenta cada vez más y, dentro de estas, podrás encontrarte con el diseño de ODS y DW, que es un gran planteamiento para llevar a cabo un estudio de los datos eficaz. Sin embargo, desarrollar un amplio conocimiento del diseño de ODS y DW implica disponer de una gran disciplina y estudio.

Desde KeepCoding sabemos lo complicado que esto puede llegar a ser, por ello, te compartimos este post, que te ayudará a reconocer cada uno de los elementos del diseño de ODS y DW junto a sus requisitos para que puedas implementar este tipo de almacenaje en tu manejo de datos.

¿Qué es ODS y DW?

Antes de abordar cómo es el diseño de ODS y DW hace falta conocer los dos tipos de almacenaje. En primer lugar, debes saber qué se entiende como ODS (Operational Data Store); como su nombre indica, es el almacén operacional de datos.

Por otra parte, el ODS (Operational Data Store) es uno de los componentes de un DataWarehouse y funciona como el contenedor de los datos activos. Ahora bien, el DW (DataWarehouse) es un tipo de almacenaje de datos que cumple con el fin de contener y asegurar el gran volumen de datos primordiales y necesarios para la organización.

En definitiva, el almacén operacional de datos (ODS) cumple con la principal función dentro del DataWarehouse de estar diseñado para integrar los datos a partir de múltiples fuentes y sistemas de origen de datos. En efecto, en conjunto se mezclan para conseguir la integración de los datos de determinada organización.

Por último, también ayudan a llevar a cabo una segmentación de los datos según el propósito de divulgación planteado en el procesamiento de los datos.

¿Cómo es el diseño de ODS y DW?

El diseño de ODS y DW, es decir, de un Operational Data Store junto a un DataWarehouse, se encuentra a la par de otros tres elementos que confluyen para desarrollar un diseño adecuado una vez se instaure en el almacenaje de los macrtodatos.

A continuación, te exponemos cuáles son esos procesos para llevar a cabo un diseño de ODS y DW efectivo:

Análisis

1. Definir el alcance del proyecto de integración de datos para disponer de una visión clara de los requisitos que deben cumplir los procesos ETL (extract, transform, load).
2. Evaluar y analizar los datos origen, es decir, la ubicación de los datos en origen y el análisis de volumetrías.

Diseño

1. Diseño de los Modelos Destino: el Diseño del Modelo Lógico y Físico de datos del sistema destino.
2. Diseño Mapa Fuente-Destino de los datos: diseño detallado de los mapas lógicos y técnicos de carga de los campos origen y destino.
3. Diseño del Plan de Pruebas.

Construcción

1. Construcción de los procesos ETL (extracción, transformación, carga).
2. Ejecución y carga de los datos.
3. Ejecución del Plan de Pruebas para certificar que los procesos está bien construidos y los datos corresponden a los requisitos establecidos.

Implantación

1. Implantación de los procesos ETL: traslado de los procesos al entorno de producción (real).
2. Carga de datos históricos (si procede).
3. Planificación y ejecución de los procesos.

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Por medio de este post, te has podido familiarizar con cómo es el diseño de ODS y DW, es decir, de un Operational Data Store junto a un DataWarehouse. Recuerda que debes tener en cuenta cada una de estas características del diseño una vez vayas a llevar a cabo un diseño de ODS y DW. Para ello, te aconsejamos instaurar estos conceptos a tu proyecto de datos para asegurar un estudio de la información eficaz.

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