La arquitectura de un Data Warehouse está encaminada a realizar una transformación y clasificación de datos en un Data Warehouse y sus respectivos Data Mart. Cada Data Warehouse presenta una arquitectura estándar que le permite proponer a su vez una arquitectura de almacenamiento más organizada y una arquitectura de datos estructurada.
La arquitectura de un Data Warehouse es muy usada en el Business Intelligence BI para planificar estrategias de negocios, ya que un Data Warehouse dispuesto correctamente va a permitir una ventaja competitiva en el mercado creada por medio de la toma de decisiones estratégicas.
¿Cómo se monta un Data Warehouse?
Arquitectura de un Data Warehouse
La arquitectura de un Data Warehouse está estructurada de tal modo que tenemos un montón de fuentes; con estas fuentes, a través de procesos ETL (Extract, Transform, Load), esos orígenes que se tenían y no eran propios se van trasladar y a cargar en una base de datos propia dentro del Data Warehouse. Esa área donde se cargan los datos es denominada stage y, normalmente, allí se encuentran los datos en bruto. No se hace nada con los datos, simplemente se copian y se pegan desde los sistemas operacionales.e.
Una vez se tiene todo en el stage, empieza el trabajo del analista de datos en ODS (Operational Data Store). En ODS se modelizan absolutamente todos los datos que hayan sido ingresados al stage: se revisa que no haya islas de información, se ejecuta la parte del data quality, etc.
En ODS lo que hace es adaptar los datos al negocio, hacer un análisis de datos que permita crear un Data Warehouse que corrobore que los usuarios finales pueden acceder o complementar dichos datos.
