Logical Data Warehouse la nueva generación: es hora de democratizar los datos

Hubo un tiempo en el cual, una infraestructura de Business Intelligence (BI) era algo muy complejo donde había: fuentes de datos, normalización, ETL, OLAP Cubos y un Data Warehouse físico alojado en un servidor físico. La tecnología ha crecido mucho y los escenarios están cambiando debido a dos factores particulares: la nube y la virtualización. Pero eso no es todo... Las tendencias en BI hablan de otros factores significativos que serán importantes en los próximos meses.

La mayoría de los usuarios empresariales tendrán acceso a herramientas de autoservicio para preparar los datos para el análisis. La mayoría de las ofertas independientes de preparación de datos de autoservicio se han ampliado a plataformas analíticas de extremo a extremo o se han integrado como características en las plataformas de análisis existentes. El descubrimiento de datos inteligente, gobernado, basado en Hadoop, basado en búsquedas, visual e inteligente se convertirá en una forma única de descubrimiento de datos de próxima generación que incluirá la preparación de datos de autoservicio y la generación de lenguaje natural y semantico.

Según Gartner: “Las organizaciones están adoptando el análisis de autoservicio y la inteligencia de negocios (BI) para llevar estas capacidades a los usuarios de negocios en todos los niveles. Esta tendencia es tan pronunciada que Gartner, Inc. predice que para el 2019, la producción analítica de los usuarios empresariales con capacidades de autoservicio superará a la de los científicos de datos profesionales".

Almacén de datos lógicos un nuevo enfoque

¿Qué es un Almacén de Datos Lógico? Para entender la lógica detrás del Logical Data Warehouse, es necesario examinar qué es exactamente un Data Warehouse de una empresa tradicional.

Un Almacén de Datos (Datawarehouse) es simplemente un almacenamiento único, completo y consistente de datos obtenidos de una variedad de fuentes y puestos a disposición de los usuarios finales de una manera que ellos puedan entender y usar en un contexto de negocios ". (Fuente: Barry Devlin Data Warehouse: de la arquitectura a la implementación).

Un Data Warehouse es una base de datos única y física. Bueno, no! Un Data Warehouse (DW) puede ser una representación de un conjunto heterogéneo de fuentes de datos, cada una de las cuales contiene partes de los datos empresariales que se utilizarán para las transacciones o el análisis empresarial. El Almacén de Datos Lógico es un estilo arquitectónico que representa datos de varias fuentes de datos.

En el escenario tradicional de Enterprise Data Warehouse (EDW), los datos provienen generalmente de bases de datos transaccionales, aplicaciones de línea de negocio, sistemas CRM, sistemas ERP o cualquier otra fuente de datos. Estos datos son estandarizados, limpiados y transformados a través de un proceso ETL (extracción, transformación, carga) para garantizar la fiabilidad, consistencia y precisión en toda la empresa antes de ser cargados en el Data Warehouse. Este proceso garantiza una plataforma de datos estable y segura desde la que los científicos de datos y los trabajadores de la información podían realizar análisis complejos y generar informes informativos.

Pero… Hoy en día, EDW es algo obsoleto e ineficaz debido al volumen, variedad y velocidad de los grandes datos procedentes de la nube, las redes sociales, los dispositivos móviles y la IOT, y se distribuye por los sitios globales en una multitud de formatos. Añada a esto la suposición y expectativa de que todo esto será accesible, significativo y listo para ser consumido por cualquier aplicación de BI de autoservicio en tiempo real o casi real. Cuando se ejecuta un proyecto de EDW descrito anteriormente, a menudo pierde su pertinencia para las necesidades empresariales actuales.

Como consultor de BI, he visto muchos proyectos bien diseñados cuya implementación ha sido muy compleja y larga debido al gran "embudo" llamado ETL. Antes de cargar los procesos, la normalización de datos es otro momento crítico para cualquier proyecto. Un LDW puede ahorrar un 75% de tiempo debido a que no necesita un proceso ETL y no necesita Normalización.

Cada vez más organizaciones empresariales que buscan domar esta avalancha de datos salvajes se están convirtiendo en una arquitectura lógica que abstrae las complejidades inherentes de los grandes datos utilizando un enfoque combinado de virtualización de datos, gestión de metadatos y procesamiento distribuido.

La arquitectura Logical Data Warehouse combina todos estos elementos a la vez que incluye y trasciende las capacidades de EDW.

El nuevo concepto del Logical Data Warehouse permitirá a los departamentos de TI cumplir sus tareas y responsabilidades en cuestiones relacionadas con la BI. La era del verdadero CIO (Chief Information Officer) ha llegado por fin.

La capa lógica proporciona (entre otras cosas) varios mecanismos para visualizar datos en el DW y en otras partes de una empresa sin necesidad de reubicar y transformar los datos antes del tiempo de visualización. En otras palabras, el Almacén de Datos Lógicos complementa el almacén central tradicional (y su función principal de agregación, transformación y persistencia de datos a priori) con funciones que buscan y transforman datos en tiempo real.

La ventaja de la capa lógica es que los datos son más frescos (como requieren los procesos de negocio sensibles al tiempo) y la estructura de los datos suministrados se crea en tiempo de ejecución (como requiere el análisis orientado al descubrimiento de datos o de patrones), sin limitar los datos a las estructuras de DW preconstruidas. Lograr estos beneficios ha sido un reto en el pasado, ya que el software, el hardware y las redes simplemente carecían de la velocidad, la escalabilidad y la fiabilidad requeridas para las instalaciones.

La virtualización de datos proporciona una única vista integrada de los datos procedentes de fuentes distribuidas en tiempo real o casi real, independientemente del tipo o ubicación de los datos o de si son estructurados, semiestructurados o no estructurados. Cuando el Almacén de Datos Lógico, impulsado por un producto completo de Virtualización de Datos, se une a su incomparable rendimiento de procesamiento distribuido que empuja el procesamiento al sistema fuente donde los datos están esperando ser solicitados, ya sea en un cluster Hadoop, sistema CRM o EDW, comienza la danza de los datos liberados.

El almacén de datos lógicos en términos actuales

La necesidad de BI de autoservicio en la moderna gestión de datos no puede ser subestimada, y por lo tanto la capacidad de tener un "Almacén de Datos Lógicos de autoservicio donde se puedan conectar hasta 100 fuentes diferentes unos minutos después de la instalación", es ciertamente importante.

¿Qué significa esto en la práctica? El punto de partida necesario para estas herramientas, según Piotr Czarnas, Ceo de Querona es así cómo se verá el proceso analítico en las grandes empresas: “Hay muchas áreas en los negocios donde las empresas quieren hacer análisis de datos. Sobre los clientes, el estado de los pedidos, cualquier cosa. Por ejemplo, tiene 50 personas en su organización que consumen estos informes de alguna manera. Si desea generar estos informes, hay dos problemas: primero, comprar una licencia para que el software apropiado cargue los datos y un mayorista para retenerlos, y segundo, comprar una base de datos ". Así que no es tan fácil. “Incluso si alguien compra una base de datos y gasta dinero en una licencia, tomará de 6 a 8 meses antes de que se genere el informe, porque los datos tienen que ser cargados en la base de datos central. Eso, a su vez, requiere desarrolladores que cuestan dinero. Sólo cuando todo esto suceda, los equipos de analítica de datos tendrán dónde obtener los datos. El resultado es que el informe nace después de seis meses, cuando la empresa ya ha olvidado lo que quería. Esa es la práctica en las grandes empresas y cuesta mucho ".

Datadriven en Serio

Hoy en dia, se habla mucho de las empresas guiada por datos, pero muy pocas herramientas se preocupan por evitar los tediosos procesos ETL. Es fácil mirar el Front-End, pero mucho más difícil de hacer en el Back-End. Las organizaciones necesitan un Front-End sólido de Business Intelligence que pueda conectarse con el lado relacional de SQL. Qlikview, TARGIT, PowerBI, Tableau e incluso Excel pueden proporcionarle resultados de una fuente SAP en pocos minutos y con cuatro clics. Sin ETL con la única obligación de hacer un Modelado de Datos. Dígale al Front-End qué campos de la tabla se miden y qué dimensiones. Con herramientas como Querona esto es bastante sencillo.

Esto da la posibilidad de tomar decisiones utilizando los datos actuales, mientras que normalmente los almacenes de datos sólo ofrecen acceso a la información del pasado. Un Logical Data Warehouse de próxima generación le permitirá indicar el origen de los datos y establecer si se cargarán una vez al día, por la noche, por la mañana, en la nube o en cualquier otro lugar. Todo el mundo puede tener siempre acceso a ella, donde y cuando quiera y con pleno control sobre quien y como debe acceder a los datos por parte del CIO.

Democratizar el análisis de datos

Como resultado, el empleado puede recuperar datos de, por ejemplo, Google Analytics o Facebook y, a continuación, todo entra en una base de datos. Por supuesto, muchas de estas cosas pueden comprobarse manualmente, pero con un producto como Querona, todo se retira de la máquina. La nueva generación de LDW's permite a los Data Scientists gestionar toda la información sin tener que depender de la infraestructura tecnológica. Esto es un sueño hecho realidad.

Más información

michele.iurillo@querona.com

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*Michele Iurillo es actualmente Country Manager de Querona en Italia y España. Se ha ocupado de Inteligencia de Negocios durante los ultimos años. Ha sido Country Manager en España de TARGIT y colabora con diferentes medios de comunicación y dicta conferencias sobre la necesidad de que las empresas descubran el tesoro de los datos que sus sistemas generan a diario.