Contenido
- ¿Qué es el almacenamiento de datos?
- Tipos de datos
- Datos de variación de tiempo
- Datos orientados al sujeto
- Datos integrados
- Análisis de negocios y generación de informes
- Software estadístico e inteligencia empresarial
- Minería de datos
- Almacenamiento de datos en pocas palabras
Para llevar:
El almacenamiento de datos proporciona una base sólida para consolidar datos históricos, actuales y futuros, lo que permite a una organización generar informes, realizar análisis avanzados y realizar minería de datos.
Muchas empresas recopilan continuamente grandes cantidades de datos. Pero para usar esa información, se debe establecer un conjunto funcional de procesos y procedimientos para darle sentido.
Ya sea que sea un desarrollador de almacenamiento de datos o esté escuchando el término almacenamiento de datos por primera vez, es esencial comprender los conceptos básicos del almacenamiento de datos, incluido lo que significa, cómo se usa y los beneficios que puede proporcionar.
Una vez que los datos se analizan adecuadamente, se pueden usar para crear una imagen más clara de los impactos positivos y negativos que las tendencias y patrones comunes tienen en una empresa. Eso suena bastante simple, pero garantizar que los datos sean útiles es uno de los principales desafíos en el almacenamiento de datos.
¿Qué es el almacenamiento de datos?
Un almacén de datos es una unidad de almacenamiento centralizada (base de datos) que define y ensambla datos y todos sus detalles en profundidad. Estos detalles pueden incluir información relativa a la base de clientes de una organización, proveedores de servicios, proveedores, transacciones o procesos comerciales mediante el uso de un modelo de datos integrado. (Para obtener información sobre la gestión de procesos empresariales, consulte BPM y SOA: cómo impulsan los negocios).
El almacenamiento de datos extrae datos de varias fuentes que están disponibles en una empresa; Estos datos se pueden analizar de varias maneras diferentes. Un almacén de datos es una recopilación de información integrada, no volátil, de tiempo variable y orientada al tema. Lo que esto significa es que un almacén de datos debe alcanzar los siguientes objetivos:
- Capture y brinde acceso a metadatos comerciales
- Mejore la calidad de los datos y minimice las inconsistencias de informes generados
- Integre datos de muchas fuentes diferentes y proporcione el intercambio de datos
- Aumente la velocidad y el rendimiento de todas las necesidades de informes fusionando datos históricos y actuales de manera efectiva y eficiente
Tipos de datos
Un almacén de datos proporciona técnicas mejoradas de inteligencia empresarial al tomar datos de varias fuentes y permitir a los usuarios comerciales acceder rápidamente a datos críticos desde una ubicación compartida. El tipo de datos recopilados en un almacén de datos está orientado por temas, integrado e identificado o sincronizado dentro de un período de tiempo específico.
Cuando se trata del almacenamiento de datos, hay cuatro tipos clave de datos:
No puede mejorar sus habilidades de programación cuando a nadie le importa la calidad del software.
Datos de variación de tiempo
Los datos con variación de tiempo aseguran que toda la información almacenada en el almacén de datos esté actualizada y generada en tiempo real. Todas las estructuras clave en el almacén de datos contienen un elemento de tiempo al proporcionar información desde una perspectiva de horizonte, como los últimos cinco a 10 años.
Datos orientados al sujeto
Los datos orientados a temas se organizan en función de las principales categorías de temas de una empresa, como clientes, ventas, productos y servicios. La orientación por temas brinda una evaluación simple y concisa de los temas específicos al enfocarse en el modelo y análisis de datos que serán utilizados por los tomadores de decisiones clave de la organización.
Datos integrados
Los datos integrados se componen de múltiples fuentes mixtas, como bases de datos relacionales, registros de transacciones en línea y archivos planos. Una vez que las fuentes especificadas se han integrado con éxito, se aplica la limpieza de datos. Esto garantiza la coherencia en las medidas de atributos, convenciones de nomenclatura, estructuras de codificación y términos clave a través de la conversión de datos.
Análisis de negocios y generación de informes
Un almacén de datos se basa en modelos de datos multidimensionales. Un modelo de datos multidimensional crea una variedad de vistas diferentes en forma de cubo de datos, lo que permite que los datos sean moderados y vistos a través de múltiples dimensiones. Un almacén de datos es uno de los primeros pasos que se utilizan cuando una organización se expande y evoluciona. Se utiliza principalmente cuando una empresa decide comenzar a invertir en análisis de negocios. El análisis comercial toma una variedad de aplicaciones y procedimientos tecnológicos utilizados por la corporación para ubicar e identificar las necesidades comerciales y la mejora basada en datos estadísticos.
El análisis empresarial ayuda a las organizaciones a descubrir y reconocer patrones que pueden usarse para predecir, dar forma y mejorar los resultados comerciales. Sin embargo, son los resultados reunidos a través de este proceso los que realmente cuentan, porque se utilizan para proponer la creación, implementación y gestión de nuevas estrategias. (Para leer los antecedentes, consulte Introducción a la inteligencia empresarial).
Las soluciones analíticas empresariales toman datos cuantitativos y estadísticos basados en hechos para evaluar el rendimiento pasado y prepararse para la planificación y alternativas comerciales futuras. La recopilación de datos comerciales generalmente es generada por máquinas o aplicaciones mediante el uso de software estadístico. Es por eso que muchas empresas usan software estadístico para realizar mejoras basadas en análisis.
Software estadístico e inteligencia empresarial
El software estadístico también se conoce como software de inteligencia empresarial (BI). Para muchas empresas, no existe un proceso específico de selección de software, mientras que otras cumplen con un estándar corporativo o ya tienen una base de datos o herramienta de informes que solo necesita ser activada. El proceso utilizado al seleccionar el software analítico apropiado comienza con la creación de una estrategia de BI y el cumplimiento de los requisitos comerciales generales ya establecidos.
Los gerentes y analistas de negocios juegan un papel importante en la selección del software apropiado y aseguran que sus técnicas de análisis de negocios los inicien en la dirección correcta. Se sabe que las empresas como Amazon rastrean las tendencias en el comportamiento de compra entre los clientes para determinar los rangos de precios con los que el mercado objetivo se siente más cómodo. Las empresas pueden decidir efectivamente tasas de precios competitivos sin causar demasiado impacto en su margen de beneficio general. Sin una estrategia de BI predefinida, es común que el tipo de software comprado no proporcione a una organización las capacidades de personalización adecuadas que necesita.
Minería de datos
La minería de datos implica profundizar en los datos para producir información útil para tomar evidencia y tomar decisiones basadas en hechos. En términos técnicos, la minería de datos se puede utilizar para encontrar correlaciones o patrones entre varios campos desde grandes bases de datos relacionales. Más específicamente, es el proceso de analizar información desde múltiples perspectivas y resumirla en datos útiles. En el mejor de los casos, estos conocimientos pueden ayudar a una empresa a reducir costos, aumentar las ventas e influir en otros indicadores clave de rendimiento.
La minería de datos es una tecnología poderosa que se puede utilizar para descubrir varias dimensiones, categorías y relaciones diferentes que existen entre diferentes fuentes de datos y registros. Por ejemplo, en el sector minorista, la minería de datos podría ayudar a una empresa a reconocer los patrones de ventas y el comportamiento de los clientes, lo que les permitiría explotar la información en su beneficio. Un ejemplo infame es la capacidad de los minoristas para determinar cuál de sus compradores puede estar esperando, lo que le permite a la tienda cupones para artículos para bebés en un momento en que los padres tienden a comenzar a comprarlos.
Almacenamiento de datos en pocas palabras
Al integrar y aplicar técnicas de almacenamiento de datos, las metodologías de análisis empresarial permiten a las organizaciones mejorar sus estrategias comerciales generales y permiten una toma de decisiones optimizada mediante el uso de software de BI. La analítica desempeña un papel vital en cualquier organización, y se pueden utilizar muchos procedimientos diferentes, incluida la minería de datos y otros diversos métodos analíticos, para respaldar y generar servicios de recopilación de datos y marketing adecuados. Se exploran nuevas oportunidades y posibilidades a través de técnicas de almacenamiento de datos mejorando el servicio al cliente, simplificando la gestión de inventario, promocionando productos que satisfacen las necesidades individuales del cliente y proporcionando análisis críticos de productos y servicios.
El almacenamiento de datos es lo que permite a las organizaciones encontrar las respuestas a preguntas complejas en grandes conjuntos de datos. Ese es el poder de la recopilación y almacenamiento de datos digitales.