Descripción del proyecto

Recomendaciones para implementar un Data Warehouse en la nube

Hoy día cada vez más empresas buscan implementar un Data Warehouse en la nube porque comprenden las ventajas de migrar sus de datos. Aunque es un proceso que ya se venía implementando, en los últimos años se ha acelerado.

Los negocios entienden que aspectos como la versatilidad, agilidad y escalabilidad son imperativos para crecer y ofrecer mejores servicios a sus clientes. Por ello, aquí te indicaremos cuáles son las claves para implementar un Data Warehouse en la nube de forma exitosa.

Importancia de implementar un Data Warehouse en la nube

El Data Warehouse en la nube es una arquitectura de datos que trabaja con la integración de información corporativa.

Si bien, anteriormente, el almacén de Data para analítica se hacía mediante un sistemas on premise, con la aparición de la tecnología en la nube, ya eso no es necesario. Parte de su importancia radica en esto, así como en los siguientes beneficios:

  • Disminución de costos por prescindir de hardware propio y, entre otras cosas, por contar con modelos de pago por uso.
  • Escalabilidad como solución para hacer frente al constante crecimiento empresarial.
  • Datos definidos y estructurados para un propósito concreto.
  • Permitir procesos de analítica más rápido con software como Analytics o cualquier otro.
  • Mantener la seguridad de los datos, ya que el Data Warehouse en la nube ofrece una capacidad superior para el resguardo de estos.

Estos beneficios hacen del Data Warehouse una gran alternativa actual, moderna y confiable.

Claves para una implementación exitosa de un Data Warehouse

Sigue estas claves y aprovecha el potencial de la innovación tecnológica para optimizar los procesos empresariales:

Entendimiento del problema
Es imperativo que la solución de Data Warehouse tenga la capacidad de soportar y manejar el volumen de datos y alcance del proyecto.

Por esto, el equipo de desarrolladores deberá evaluar las necesidades de la empresa para diagnosticar un aproximado de la cantidad de datos presentes y futuros. Sin embargo los costos asociados se irán aprovisionando de forma gradual según se vaya usando y creciendo el sistema.

Identificación de las fuentes de datos
En vista de que un Data Warehouse extrae datos de fuentes informativas, se deben identificar las fuentes origen para luego organizarlos en una misma base de datos, de forma centralizada (Data Lake). Estas fuentes de datos pueden ser: sistemas aplicativos (ERP, CRM, etc), bases de datos, archivos de Excel, etc.

Comprensión del modelo de Data Warehouse
Se deben tener presente algunas capas importantes para el modelado del almacén de datos en la nube. Este proceso es importante, ya que al final un modelo por capas permite brindar diferentes servicio bajo una misma plataforma, por ejemplo la misma fuente puede alimentar un Data Mart o lo puede usar un Data Scientist para desarrollar un modelo de aprendizaje con Machine Learning.

Las capas principales a las que se hace referencia son:

Capa de automatización
Consiste en automatizar el proceso de carga de datos. Para ello, un experto en de datos puede emplear herramientas tipo ETL, las cuales sirven para extraer los datos, transformarlos y cargarlos al sistema de almacenamiento.

Capa de transformación
En esta capa se buscan normalizar los datos para estructurarlos y que puedan ser entendibles. Aquí estos suelen ser depurarlos para después integrarlos al Data Warehouse.

Capa de modelado
En esta fase se organiza la información para que pueda ser explotada por un sistema Business Intelligence. De esta forma, los datos se convierten en información relevante para que puedan ser explotados y visualizados por un software de Business intelligence.

En esta capa también se puede aplicar Data Mining, análisis con Redes Neuronales en Data Science, etc.

Capa de presentación
Esta fase consiste en preparar una interfaz para mostrar tableros con la información gráfica previamente organizada. Se suelen emplear herramientas como: Power BI, Oracle BI o cualquier otra similar.

Elección de partners agnósticos
Debido a las dificultades de migrar entre nubes, por ejemplo, entre Microsoft Azure y la nube de Amazon, una excelente recomendación es elegir partners con tecnología agnóstica.

Gracias al enfoque agnóstico puedes tener mayor grado de resiliencia a largo plazo. Todo ello sin que crear nexos de dependencia con una sola nube. Como ejemplo se encuentra Snowflake, el cual te permite tener, entre otras cosas, un Data Lake para aplicar Business Analytics en diferentes nubes corriendo de forma simultánea.

División del proyecto en fases

Es importante contar con un patrocinador por cada área departamental principal de la empresa, como el área de comercio o finanzas. Además, se deben identificar los KPI prioritarios de estos departamentos. En este caso se puede optar por:

  • Listar los KPI ya empleados en el negocio.
  • Listar los KPI que se puedan emplear a futuro.

Hacer esto maximiza la eficiencia en la obtención de información a través de los indicadores verdaderamente relevantes.

Creación de una arquitectura adecuada

Para la implementación del almacenamiento en la nube lo mejor es crear una arquitectura basada en dos tipos de metodologías, estas son:

  • Metodología ágil.
  • Metodología de cascada.

Aquí toda la capa de análisis y arquitectura se deberá hacer en cascada, mientras que las fases que corresponden al negocio se deberán crear con metodologías ágiles.

Elegir el mejor Data Warehouse es fundamental si quieres contar con un almacén con datos organizados y seguros, usar la nube es una gran ventaja. ¡Qué esperas! Elige la plataforma que cumpla con los estándares de la industria y haz crecer tu negocio.