En comparación con las bases de datos transaccionales, los almacenes de datos posibilitan la extracción, el procesamiento y la presentación de datos de manera eficiente para ayudar este análisis y la correcta toma de decisiones. Atrás quedaron aquellas alternativas para trabajo transaccional que dependían de bases de datos que no estaban preparadas para el análisis de información.
La disminución de los costos de almacenamiento masivo y las posibilidades que nos brinda el procesamiento de macrodatos han subrayado aún más, en todo caso, un concepto de almacenamiento de datos flexible inherente a su propia definición. El análisis para la toma de decisiones, de esta forma, se realiza por medio de data warehouse, entendido como plataformas diseñadas ad hoc, dependiendo de las diferentes necesidades de la organización.
¿Por qué el objetivo de los almacenes de datos debería ser facilitar consultas complejas?
Dado que la información necesaria proviene de diversas fuentes, tanto internas como externas y, a su vez, los datos pueden ser de muy distinta tipología (estructurados, semiestructurados o no estructurados, entre otros) y lograr un gran volumen, facilitar consultas complejas Y hacerlo de manera eficiente es una de las principales funcionalidades de los data warehouses.
Responder a requisitos cada vez más exigentes como consecuencia de estas fuentes heterogéneas y dispares y, por último, responder a modelos predictivos complejos sobre temas de interés de capital, como el comportamiento del cliente o del mercado, necesita un adaptación constante a las nuevas tendencias del mercado en almacenamiento de datos.
Aunque se aprovecha el análisis histórico, el futuro de los almacenes de datos en tiempos de IoT (Internet de las cosas) depende en gran medidaLa "medida" es un concepto fundamental en diversas disciplinas, que se refiere al proceso de cuantificar características o magnitudes de objetos, fenómenos o situaciones. En matemáticas, se utiliza para determinar longitudes, áreas y volúmenes, mientras que en ciencias sociales puede referirse a la evaluación de variables cualitativas y cuantitativas. La precisión en la medición es crucial para obtener resultados confiables y válidos en cualquier investigación o aplicación práctica.... de su integración efectiva con un análisis en tiempo real big data. Los nuevos requerimientos aplicables a las casas de datos disponen que ver con los siguientes aspectos:
- Capacidad para alojar una amplia variedad de tipos, formatos y combinaciones de datos.
- Versatilidad al momento de entregar información que responde a intereses variables.
- Oportunidad de ajustar los datos fuente disponibles a la plataforma.
- Buena capacidad de almacenamiento que no descuida el control de calidad de los datos.
En suma, La construcción de almacenes de datos adaptados a las necesidades de cada organización es clave para extraer valor de la información. Como plataforma, variará en su arquitectura y procesos, ajustándose siempre a la evolución de las tecnologías si verdaderamente se pretende que tenga un herramienta ideal para impulsar y competir de forma eficaz.
Sin tener en cuenta las singularidades e innovaciones que caracterizan los almacenes de datos a lo largo del tiempo, el objetivo seguirá siendo el mismo. Su evolución posibilita mejorar el resultado, es cierto, pero su final siempre será promover la extracción de valor de los datos. Actualmente sí, las tecnologías nos ofrecen más posibilidades que nunca para obtener un ventaja comparativa que verdaderamente hace una diferencia en el entorno competitivo actual. No aprovecharlos supondrá lógicamente el desperdicio de una invaluable herramienta de análisis.
Fuente de la imagen: franky242 / FreeDigitalPhotos.net
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