Un almacén de datos empresarial (EDW) es un repositorio centralizado de datos estructurados listos para el análisis extraídos de sistemas de toda una organización. Se prevé que supere los 53.000 millones de dólares para 2035, el creciente mercado de los EDW ha llegado para quedarse. Un EDW, sin embargo, solo es tan valioso como los datos que lo alimentan. Puedes invertir mucho en infraestructura en la nube, herramientas de modelado y dashboards de inteligencia empresarial (BI), pero si los datos subyacentes están obsoletos o incompletos, cada decisión posterior hereda esos fallos. La arquitectura, los controles de gobernanza y la capa de movimiento de datos que creas en torno a un EDW determinan su valor para la empresa.

A continuación, explicamos qué es un almacén de datos empresarial, qué hace que un almacén de datos esté bien construido y cómo pensar en el movimiento de datos como una preocupación principal.

Destacados

• Un EDW moderno sirve para cargas de trabajo de inteligencia empresarial, informes financieros y machine learning a partir de un único repositorio controlado de datos estructurados y listos para el análisis.

• Los controles de gobernanza, que incluyen el acceso basado en la función, el enmascaramiento a nivel de columna, el registro de auditoría y el linaje de datos, determinan si los equipos confían en el almacén y lo utilizan.

• La capa de movimiento de datos es donde fallan muchos proyectos de EDW, y los conectores de origen nativos mantienen las canalizaciones en funcionamiento sin una carga de mantenimiento continua.

¿Qué es un almacén de datos empresarial?

Un almacén de datos empresarial (EDW) es un repositorio de datos centralizado que impulsa la inteligencia empresarial, los informes financieros y, cada vez más, las tiendas de funciones y los conjuntos de datos de entrenamiento que respaldan los modelos de machine learning.

Originalmente, los EDW se crearon para la elaboración de informes. Ahora se han convertido en la base gobernada de la que dependen los sistemas de inteligencia artificial (IA), lo que eleva el listón en cuanto a calidad, coherencia y frescura de los datos.

¿Cómo funciona un almacén de datos empresarial?

A grandes rasgos, un EDW toma datos de toda la empresa, los estandariza y los hace utilizables. Ese proceso suele dividirse en tres etapas.

Así es como funciona un almacén de datos empresarial.

Ingesta

Los datos fluyen desde los sistemas de origen, como las plataformas de pago, los sistemas de gestión de las relaciones con los clientes (CRM), los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) y las bases de datos de productos, hacia una única capa. En este punto, todavía están en bruto: los esquemas varían, las marcas de tiempo pueden entrar en conflicto y los valores que faltan son incoherentes.

Modelo

Aquí es donde los datos en bruto resultan útiles. Los equipos limpian, unen y remodelan los datos en bruto en conjuntos de datos fiables utilizando herramientas de transformación (normalmente dbt).

Dos enfoques de modelado comunes son:

• Esquema de estrella: Una tabla de hechos central (como los pedidos) conectada a tablas de dimensiones (clientes, productos, fechas). Es simple, rápido de consultar y se usa ampliamente para la generación de informes.

• Esquema de copo de nieve: Una versión más normalizada del esquema de estrella, en el que las dimensiones se dividen en tablas relacionadas más pequeñas. Reduce la redundancia, pero puede dificultar las consultas.

Servicio

Los datos limpios y modelados se ponen a disposición de los usuarios posteriores. Los analistas los consultan mediante el lenguaje de consulta estructurado (SQL), los dashboards se actualizan automáticamente y los equipos empresariales confían en métricas coherentes.

¿En qué arquitectura se ejecuta un almacén de datos empresarial moderno?

La mayoría de los EDW modernos están basados en la nube y se basan en un principio central: la separación del cálculo del almacenamiento. Esto permite a los equipos escalar la potencia de procesamiento independientemente del volumen de datos.

Otro cambio importante es el paso de extraer, transformar y cargar (ETL) a extraer, cargar y transformar (ELT). En lugar de transformar los datos antes de cargarlos, ELT primero carga los datos en bruto en el almacén y los transforma allí mediante SQL. Esto hace que los pipelines sean más fáciles de adaptar a medida que cambian las necesidades de la empresa.

Los EDW bien diseñados también comparten algunas cualidades:

• Computación aislada para la concurrencia: Diferentes cargas de trabajo, desde informes financieros hasta ciencia de datos, se ejecutan simultáneamente sin competir por los recursos.

• Arquitectura de datos en capas: La clara separación entre los datos sin procesar, las transformaciones intermedias y los modelos listos para la producción garantiza la trazabilidad y facilita la depuración.

• Soporte para múltiples casos de uso: Una sola plataforma puede dar servicio a casos de uso empresariales, de análisis, de machine learning y de inteligencia empresarial sin duplicidades.

¿Qué hace que un almacén de datos empresarial sea fiable?

Un EDW solo es valioso si la gente confía en él. Los controles de gobernanza y seguridad pueden evitar disputas métricas, reducir el riesgo de cumplimiento de la normativa y mantener los datos confidenciales fuera de las manos equivocadas.

Así es como los controles de gobernanza y seguridad preparan un almacén de datos empresarial para la empresa:

• Control de acceso basado en funciones (RBAC): los permisos se asignan por función, lo que garantiza que los usuarios solo vean los datos que necesitan.

• Enmascaramiento a nivel de columna: los campos confidenciales, como los números de identificación fiscal, las cifras salariales o los datos confidenciales de los clientes, se ocultan o se convierten en tokens en función del acceso del usuario.

• Registros de auditoría: cada consulta puede rastrearse, lo que es importante para el cumplimiento de la normativa (como en el caso del Control de organización de servicios 2 o la PCI DSS, según tus tipos de datos). Cuando se disputa una métrica, los registros de auditoría te permiten rastrear exactamente sobre qué versión de los datos se creó un informe.

• Linaje de datos: los términos pueden rastrear cualquier métrica hasta su origen, lo que hace que la depuración sea mucho más eficiente.

• Definiciones de métricas coherentes: una capa semántica compartida evita que los diferentes equipos calculen la misma métrica de diferentes formas.

¿Cómo auditar la preparación de un almacén de datos empresarial antes de modernizarlo?

Muchos proyectos de modernización de EDW fracasan porque los equipos avanzan demasiado rápido sin entender su estado actual. Una auditoría estructurada ayuda a evitarlo.

Debes centrarte en lo siguiente:

• Haz un inventario de tus fuentes de datos y propietarios: Identifica cada sistema que introduce datos en tu almacén actual o en los informes manuales, a quién pertenece y su grado de fiabilidad.

• Mapea tus obstáculos actuales: Busca cargas de trabajo manuales, canalizaciones frágiles y fallos recurrentes.

• Evalúa la calidad y el linaje de los datos: Comprueba si hay registros duplicados, claves externas que faltan (columnas de base de datos vinculadas a columnas de otras tablas), campos con formatos inconsistentes y transformaciones que solo existen en un script SQL no documentado o que alguien recuerda de memoria en lugar de estar en el sistema.

• Confirma los requisitos de la plataforma: Establece qué concurrencia de consultas necesitas, tu volumen de datos esperado y si necesitas actualizaciones en tiempo real o casi en tiempo real.

• Prioriza los puntos de partida de alto impacto: Identifica los flujos de trabajo de elaboración de informes con el mayor valor empresarial y los datos de origen más limpios, y desarróllalos primero.

¿De qué manera el movimiento de datos determina el éxito o el fracaso de un almacén de datos empresarial?

A menudo, el movimiento de datos determina el éxito de un almacén de datos empresarial. La creación de conectores ETL personalizados suele ser más compleja y frágil de lo que los equipos esperan. La capa de movimiento de datos determina si tu EDW es realmente utilizable.

Entre los puntos de fallo más comunes se incluyen:

• Cambios en la API que interrumpen las integraciones sin previo aviso

• Credenciales que caducan y actualizaciones de autenticación

• Límites de tasa inesperados durante los picos de uso

• Pipelines que fallan sin alertar a nadie

Estos problemas pueden dejar los dashboards repletos de datos obsoletos o incorrectos, lo que socava la confianza en toda la empresa.

Si se trata de una fuente de datos de gran valor, como los pagos, el impacto es aún mayor. Los datos incoherentes pueden afectar a los equipos de finanzas, operaciones y productos al mismo tiempo.

A menudo, Stripe es una fuente de datos de gran volumen y valor para las organizaciones que la utilizan para pagos, suscripciones, reembolsos, disputas y transferencias. Stripe Data Pipeline lo gestiona directamente como un conector sin código.

Veamos cómo se hace:

• Destinos compatibles: Snowflake, Amazon Redshift, Databricks y más.

• Postura de seguridad: Stripe Data Pipeline no requiere un servicio ETL de terceros, lo que reduce la exposición de los datos, incluidas las transacciones financieras y la información de los clientes.

• Carga de mantenimiento: No hay ningún conector personalizado que crear o mantener. Cuando la API de Stripe cambia, el pipeline se adapta por parte de Stripe, no de la tuya.