Un Data Warehouse (almacén de datos) es un sistema utilizado para el reporte y análisis de datos, y es considerado un componente central de la inteligencia de negocios. Los Data Warehouses están diseñados para permitir la consolidación de datos de múltiples fuentes en una única base de datos, optimizada para consultas y análisis.

Al finalizar esta sección, deberías ser capaz de:

• Comprender qué es un Data Warehouse y su propósito.
• Conocer los componentes clave de un Data Warehouse.
• Diferenciar entre un Data Warehouse y otros sistemas de almacenamiento de datos.
• Entender el proceso de diseño y construcción de un Data Warehouse.

Un Data Warehouse es una colección de datos orientada a temas, integrada, no volátil y variable en el tiempo, que apoya el proceso de toma de decisiones de la administración.

1. Orientado a Temas: Los datos se organizan por temas específicos (ventas, finanzas, etc.) en lugar de por aplicaciones.
2. Integrado: Los datos se integran desde múltiples fuentes, asegurando consistencia en nombres, formatos y estructuras.
3. No Volátil: Una vez que los datos se ingresan en el Data Warehouse, no se modifican ni eliminan.
4. Variable en el Tiempo: Los datos en un Data Warehouse incluyen un elemento de tiempo, permitiendo análisis históricos.

• Fuente de Datos: Sistemas operacionales, archivos planos, bases de datos externas.
• Área de Staging: Espacio temporal donde los datos se limpian y transforman antes de ser cargados en el Data Warehouse.
• Data Warehouse: Base de datos centralizada donde se almacenan los datos integrados y transformados.
• Data Marts: Subconjuntos del Data Warehouse, enfocados en áreas específicas de negocio.
• Herramientas de ETL: Extract, Transform, Load - herramientas que extraen datos de las fuentes, los transforman y los cargan en el Data Warehouse.
• Herramientas de BI: Business Intelligence - herramientas para el análisis y reporte de datos.

1. Recolección de Requisitos: Identificar las necesidades de negocio y los requisitos de los usuarios.
2. Modelado de Datos: Crear un modelo de datos conceptual, lógico y físico.
3. Diseño de ETL: Planificar y diseñar los procesos de extracción, transformación y carga.
4. Implementación: Construir el Data Warehouse, configurar las herramientas de ETL y cargar los datos.
5. Pruebas y Validación: Asegurar que el Data Warehouse cumple con los requisitos y funciona correctamente.
6. Despliegue y Mantenimiento: Poner en producción el Data Warehouse y realizar mantenimiento continuo.

Supongamos que una empresa de retail quiere construir un Data Warehouse para analizar sus ventas.

1. Recolección de Requisitos:

   • Necesidad de reportes de ventas diarias, mensuales y anuales.
   • Análisis de tendencias de ventas por producto, región y tiempo.

2. Modelado de Datos:

   • Modelo Conceptual: Identificar entidades como Ventas, Productos, Clientes, Tiendas.
   • Modelo Lógico: Definir relaciones entre entidades (e.g., Ventas están relacionadas con Productos y Clientes).
   • Modelo Físico: Crear tablas y definir claves primarias y foráneas.

3. Diseño de ETL:

   • Extracción: Obtener datos de sistemas de punto de venta, bases de datos de productos y clientes.
   • Transformación: Limpiar datos, resolver inconsistencias, calcular métricas adicionales.
   • Carga: Insertar datos transformados en el Data Warehouse.

4. Implementación:

   CREATE TABLE Ventas (
       VentaID INT PRIMARY KEY,
       ProductoID INT,
       ClienteID INT,
       TiendaID INT,
       Fecha DATE,
       Cantidad INT,
       Total DECIMAL(10, 2)
   );
   
   CREATE TABLE Productos (
       ProductoID INT PRIMARY KEY,
       Nombre VARCHAR(100),
       Categoria VARCHAR(50)
   );
   
   CREATE TABLE Clientes (
       ClienteID INT PRIMARY KEY,
       Nombre VARCHAR(100),
       Region VARCHAR(50)
   );
   
   CREATE TABLE Tiendas (
       TiendaID INT PRIMARY KEY,
       Nombre VARCHAR(100),
       Ubicacion VARCHAR(100)
   );
   

5. Pruebas y Validación:

   • Ejecutar consultas de prueba para asegurar que los datos son correctos.
   • Validar que los reportes generados cumplen con los requisitos.

6. Despliegue y Mantenimiento:

   • Monitorear el rendimiento del Data Warehouse.
   • Realizar actualizaciones y mantenimiento regular.

Diseña un modelo de datos para un Data Warehouse de una empresa de e-commerce que quiere analizar sus pedidos, productos y clientes.

Implementa las tablas necesarias en SQL para el modelo de datos diseñado en el ejercicio 1.

En esta sección, hemos explorado qué es un Data Warehouse, sus características clave, componentes y el proceso de diseño y construcción. Un Data Warehouse es esencial para el análisis y reporte de datos en una organización, permitiendo la toma de decisiones informadas basadas en datos integrados y consolidados. Con esta base, estás preparado para profundizar en otras arquitecturas de datos modernas y sus aplicaciones en el mundo real.