La inteligencia de negocios (BI) y un datawarehouse nos permiten convertir los datos alojados en nuestras bases transaccionales en información que nos ayudará a tomar mejores decisiones de negocio. Oracle define a un datawarehouse como una base de datos diseñada para habilitar las actividades de inteligencia de negocios (BI). Un datawarehouse es una base de datos que existe para ayudar a los usuarios a entender y mejorar el rendimiento de una organización. Hay un viejo dicho que dice "Si no lo puedes medir, no lo puedes manejar". La idea de un datawarehouse es habilitar la posibilidad de que puedas medir tu negocio y, por lo tanto, manejarlo. Muchas veces los términos datawarehouse y datawarehousing se entremezclan y nos confunden. Con los mismos términos solemos referirnos tanto a una base de datos en sí misma como a un ambiente completo en donde intervienen diversos componentes. Más allá de eso, Oracle habla de tres arquitecturas de Datawarehousing: Básica Con Staging Area (Area intermedia) Con Staging Area y Data Mart Arquitectura básica de un Datawarehouse. En una arquitectura básica contamos con una única base de datos que constituye nuestro Datawarehouse. Los datos contenidos en dicho Datawarehouse son obtenidos a partir de diversas fuentes de datos: base de datos transaccionales, archivos planos, etc. Los usuarios finales acceden al datawarehouse para obtener información derivada de los sistemas operacionales. Arquitectura de un Datawarehouse con área intermedia (Staging Area). De acuerdo al estado y calidad de los datos obtenidos en los sistemas transaccionales pueden requerirse procesos de “limpieza” de los datos (data cleansing). En ocasiones suele usarse un espacio intermedio de almacenamiento que sirve para “limpiar”, consolidar y estandarizar los datos que provienen de diversos sistemas operacionales. A dicho espacio intermedio se lo conoce como Staging Area . Los usuarios finales no hacen consultas sobre los datos alojados en esta área intermedia. Arquitectura de un Datawarehouse con área intermedia y Data Mart. Podríamos decir que un Data Mart es un Datawarehouse adaptado a las necesidades de un grupo dentro de la organización. De este modo nuestra compañía podría contar con un Data Mart para el área de compras, otro Data Mart para el área de ventas, etc. Volviendo al término datawarehouse y la confusión que se presenta por su utilización en distintos contextos hay autores que contribuyen a clarificar esta situación. Ralph Kimball, uno de los más destacados exponentes del mundo del Datawarehousing, habla de “Staging Area” y “Presentation Area”. Parece ser que en la definición de “Staging Area”, Oracle y Kimball están de acuerdo. Lo que Oracle llama “Datawarehouse” y “Data Mart”, Kimball lo engloba bajo el término “Data Presentation Area”, pues allí están alojados los datos que se presentan al usuario final. Kimball, utiliza el término “Datawarehouse” en un sentido más amplio y explica que un entorno de Datawarehouse está conformado por: Sistemas operacionales de donde se extrae la información Area intermedia para la limpieza, combinación y estandarización de los datos Area de presentación con datos resumidos obtenidos del área intermedia Herramientas de acceso (query tools, aplicaciones analíticas, etc.) De acuerdo con la definición de Kimball podriamos resumir los elementos básicos de un Datawarehouse en el siguiente gráfico: En síntesis, hemos visto qué entiende Oracle por “Datawarehouse” y hemos conocido las tres arquitecturas que propone Oracle para soluciones de Datawarehousing. Nos vemos!
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