Introducción a los tipos de almacén de datos
Un almacén de datos es una forma de recopilar datos de diferentes fuentes y administrarlos para proporcionar información comercial significativa. Con estos datos, se decide cómo crecerá estratégicamente el negocio. Almacena grandes cantidades de datos por parte de la empresa. Un almacén de datos está diseñado para consultar y analizar los datos en lugar del procesamiento de transacciones. Todo el proceso incluye transformar la información de datos y ponerla a disposición de los usuarios para que puedan usarla de manera oportuna y dar importancia a los negocios y hacerlos crecer. Los siguientes son los diferentes tipos de almacén de datos.
Tipos de almacén de datos
Hay tres tipos de almacén de datos:
- Almacén de datos empresariales.
- Almacén de datos operativos.
- Data Mart.
1. Almacén de datos empresariales
Una base de datos Enterprise es una base de datos que reúne diversas áreas funcionales de una organización y las reúne de manera unificada. Es un lugar centralizado donde se pone a disposición toda la información comercial de diferentes fuentes y aplicaciones. Una vez que se almacena, pueden usarse para análisis y pueden ser utilizados por todas las personas de la organización. Los datos se pueden clasificar según el tema y da acceso según la división necesaria. Un Enterprise Datawarehouse ya tendrá los pasos de extracción, transformación y conformidad ya manejados.
El objetivo de EDW es proporcionar una visión general completa de cualquier objeto en particular en el modelo de datos. Esto se logra identificando y discutiendo los datos de diferentes sistemas. Esto luego se carga en un modelo consistente y conformado. Después de que toda la información es recopilada por EDW, que tiene la capacidad de proporcionar acceso a una única ubicación donde se pueden usar diferentes herramientas para realizar funciones analíticas y crear diferentes predicciones. Los equipos de investigación pueden identificar nuevas tendencias o patrones y enfocarse en ellos para ayudar al crecimiento del negocio.
Se pueden construir Data Marts que faciliten la segregación de los datos. Las relaciones entre entidades se pueden establecer y aplicar como parte de la carga de datos en EDW. Además de esta división y corte de códigos según las diferentes categorías, también se puede hacer. Además, ayuda a reducir el costoso tiempo de inactividad que puede ocurrir debido a configuraciones propensas a errores con enfoques adaptativos y de aprendizaje automático también. Estructura los datos que ayudan a operar en una escala relativamente pequeña, organizarlos y estructurarlos. Los datos se almacenan de manera lógica y coherente.
2. Almacén de datos operativos
Como alternativa a tener una aplicación de sistema de soporte de decisión operacional, se utiliza un almacén de datos operacionales. Ayuda a acceder a los datos directamente desde la base de datos que también admite el procesamiento de transacciones. Los datos que están presentes en el Almacén de datos operativos se pueden eliminar y la redundancia que está presente se puede verificar y resolver verificando las reglas comerciales correspondientes. También ayuda a integrar datos contrastantes de múltiples fuentes para que las operaciones comerciales, el análisis y los informes puedan llevarse a cabo fácilmente y ayudar a la empresa mientras el proceso aún continúa.
Aquí, la mayoría de las operaciones que se están realizando actualmente se almacenan antes de que se trasladen al almacén de datos durante un período más prolongado. Ayuda eficazmente en consultas simples y pequeñas cantidades de datos. Actúa como una memoria temporal o de corto plazo que almacena la información reciente. El almacén de datos almacena los datos durante un tiempo relativamente largo y también almacena información relativamente permanente.
Ayuda a almacenar datos transaccionales de uno o más sistemas de producción y los integra libremente. A veces está orientado al sujeto y variante de tiempo. La integración se logra haciendo uso de estructuras y contenidos EDW. La integración de datos puede implicar limpieza, resolución de redundancia, verificación de integridad de las reglas comerciales. Por lo general, está diseñado para contener datos atómicos de bajo nivel que almacenan datos limitados.
3. Data Mart
Data Mart se centra en almacenar datos para un área funcional particular y contiene un subconjunto de datos que se almacena en un almacén de datos. Data Marts ayuda a mejorar las respuestas de los usuarios y también reduce el volumen de datos para el análisis de datos. Hace que sea más fácil seguir adelante con la investigación. Data Mart es un subconjunto de Datawarehouse es fácil de implementar. Es rentable en comparación con un almacén de datos completo. Está más abierto al cambio, y un solo experto en la materia puede definir su estructura y configuración. Los datos se dividen y la granularidad se puede controlar fácilmente. Data Mart tiene tres tipos. Estos tipos son:
- Dependiente
- Independiente
- Híbrido
Data Mart dependiente
Al obtener datos de fuentes operativas, externas o de ambas fuentes, se puede crear un centro de datos dependiente. Permite los datos de la organización de abastecimiento desde un único almacén de datos. Todos los datos están centralizados y pueden ayudar a desarrollar más data marts.
Data Mart Independiente
Este data mart no requiere un almacén de datos central. Esto generalmente se crea para grupos más pequeños que están presentes dentro de una organización. No tiene ninguna relación con Enterprise Data Warehouse ni con ningún otro data mart. Todos los datos son independientes y se pueden usar por separado. Además, el análisis se puede realizar de forma autónoma. Tener un almacén de datos coherente y centralizado es muy importante para que múltiples usuarios puedan usarlo.
Data Mart híbrido
Como su nombre indica, se utiliza un centro de datos híbrido cuando las entradas de diferentes fuentes forman parte de un almacén de datos. Es útil cuando un usuario quiere una integración ad hoc. Siempre que una organización necesite múltiples entornos de bases de datos y una implementación rápida, esta configuración se puede utilizar. Requiere el menor esfuerzo de limpieza de datos y el centro de datos admite grandes estructuras de almacenamiento. El mejor uso de un data mart es cuando se utilizan aplicaciones más pequeñas centradas en datos.
Conclusión
Un almacén de datos es, por lo tanto, un componente muy importante en la industria de datos. Como la base de datos ayuda a almacenar y procesar datos, un almacén de datos ayuda a analizarlos. Por lo tanto, el almacén de datos ayuda a obtener tendencias y patrones comerciales que luego se pueden presentar en forma de informes que proporcionan información sobre cómo avanzar en el proceso de crecimiento empresarial. El almacén de datos juega un papel vital en la creación de una base táctil en la industria de datos.
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