Data Warehouse

Data Warehouse

¿Qué es un Data Warehouse?

Un data warehouse es un repositorio unificado para todos los datos que recogen los diversos sistemas de una empresa. El repositorio puede ser físico o lógico y hace hincapié en la captura de datos de diversas fuentes sobre todo para fines analíticos y de acceso.

Normalmente, un data warehouse se aloja en un servidor corporativo o cada vez más, en la nuve. Los datos de diferentes aplicaciones de procesamiento de transacciones Online (OLTP) y otras fuentes se extraen selectivamente para su uso por aplicaciones analíticas y de consultas por usuarios.

Data Warehouse es una arquitectura de almacenamiento de datos que permite a los ejecutivos de negocios organizar, comprender y utilizar sus datos para tomar decisiones estratégicas. Un data warehouse es una arquitectura conocida ya en muchas empresas modernas.

Pasado y presente del Data Warehouse?

Históricamente, los data warehouses se habían formado utilizando datos repetitivos estructurados que eran filtrados antes de entrar en el data warehouse. Sin embargo, en los últimos años, el data warehouse ha evolucionado debido a información contextual que ahora se puede adjuntar a los datos no estructurados y que también puede ser almacenada.

Aquellos primeros datos relacionales estructurados no podían ser mezclados y emparejados para temas analíticos con datos textuales no estructurados. Pero con el advenimiento de la contextualización, estos tipos de análisis ahora sí pueden hacerse de forma naturales y fácil.

En el data warehouse, datos no repetitivos, como los comentarios en una encuesta, correos electrónicos y conversaciones, se tratan de forma diferente a las ocurrencias repetitivas de datos, como el flujo de clics, mediciones o el procesamiento máquina o analógico. Los datos no repetitivos son datos basados en textos que fueron generados por la palabra escrita o hablada, leída y reformateada y, lo que es más importante, ahora puede ser contextualizada. Con el fin de extraer cualquier sentido de los datos no repetitivos para su uso en el Data Warehouse, deben tener el contexto de los datos establecidos.

En muchos casos, el contexto de los datos no repetitivos es más importante que los datos en sí. En cualquier caso, los datos no repetitivos no pueden utilizarse para la toma de decisiones hasta que se haya establecido el contexto.
Ejemplo
 soriana 
 una cadena de supermercados que utiliza la capacidad de extracción de datos de Oracle software para analizar los patrones de compra locales. Descubrieron que cuando los hombres compran pañales los jueves y los sábados, también tendían a comprar cerveza. Un análisis más detallado mostró que estos compradores normalmente hicieron su compra semanal los sábados. Los jueves, sin embargo, sólo han comprado algunos artículos. El minorista llegó a la conclusión de que debería comprar cerveza para tenerla disponible para el próximo fin de semana. La cadena de supermercados podría utilizar esta información recientemente descubierta de diversas maneras para aumentar los ingresos. Por ejemplo, podrían mover la estantería de la cerveza más cerca de la de los pañales y los jueves no harían ninguna oferta para pañales y cerveza.

http://www.sinnexus.com/business_intelligence/datawarehouse.aspx
https://www.powerdata.es/data-warehouse
http://www.areatecnologia.com/informatica/data-warehouse.html