La monetización de datos ya forma parte de nuestro día a día y recibimos una avalancha de información a diario que se utiliza para mantener y mejorar el negocio. La forma en que buscamos y recibimos este contenido puede ser estructurada (bases de datos, tablas de Excel, formularios) o no estructurada (textos, archivos, videos, audios, redes sociales), y aquí es donde reside el desafío para las organizaciones.
Desde hace mucho tiempo, la ventaja de usar información pasó a ser cómo la recopilamos, organizamos, interpretamos y analizamos para generar conocimientos y convertirlos en ganancias comerciales. Sin embargo, la mayor parte está en un estado sin procesar, que generalmente se almacena en un data lake, es decir, un repositorio.
Pero, después de todo, ¿cuál es la importancia de tener y mantener un data lake? Acceso simple, fácil y rápido a datos no estructurados. El repositorio centraliza y almacena todo tipo de datos generados por y para la empresa. De ella, empresas de todos los segmentos obtienen información que luego será tratada y estructurada para orientar estrategias y toma de decisiones. Pero vale la pena tener en cuenta que en un data lake, lo que cuenta es la cantidad y no la calidad de los datos.
Cuando se trata de la propiedad de la información y su importancia para la empresa, existe un concepto y una solución que nos ayudan a centralizar y organizar, el data warehouse (DW). Básicamente, es un repositorio central, donde se almacenan todos los datos relevantes para la empresa, que se pueden organizar en grupos estratégicos, como los datos financieros y de ventas, por ejemplo, y donde se resume la información para ser consumida al final, o es decir, por las áreas de negocio.
Por lo tanto, la diferencia entre el data lake y el data warehouse está en la forma en que se organiza la información en cada uno de estos repositorios. En el data lake, los datos se almacenan en un estado sin procesar, sin ningún tratamiento. En el DW, se filtran, catalogan o clasifican de alguna manera. Sin embargo, esta diferenciación de ambientes puede suprimirse y consolidarse.
El Data Warehouse del futuro
A medida que los data warehouses tradicionales han ganado en eficiencia, las infraestructuras de análisis se han vuelto más extensas y admiten una gama de aplicaciones, desde análisis operativa avanzado hasta gestión del rendimiento. Y para que todo esto funcionara de una manera que respaldara y escalara a una alta demanda, fue necesario mirar el data warehouse a la nube. En el entorno virtual, el DW pasó ser modern data warehouse (MDW) o data warehouse moderno.
MDW permite recopilar fácilmente todos los datos a cualquier escala, estructurados, no estructurados o semiestructurados, ofreciendo disponibilidad y alto rendimiento en el acceso a la información almacenada al final del proceso de BI. En un data warehouse tradicional, por ejemplo, los datos estructurados se compilan en un solo lugar, pero deben actualizarse constantemente debido al gran volumen. Es más: todo este proceso genera altos costos e impacta en el desempeño. Por otro lado, considerando los recursos de la nube, el MDW no necesita máquinas locales para el procesamiento de datos y se puede escalar rápidamente de acuerdo con la demanda comercial.
El data warehouse moderno aporta agilidad, escalabilidad, facilidad, más rendimiento y una reducción significativa de los costos operativos. Pero la principal ventaja es la rapidez con la que es posible generar insights estratégicos, que garantizan una alta competitividad en este nuevo mundo donde el futuro invade el presente en todo momento. Es necesario estar al frente ahora mismo.
