Los almacenes de datos tradicionales se alojan on‐premise y fluyen datos desde bases de datos relacionales, sistemas transaccionales, aplicaciones empresariales y otros sistemas de origen. Sin embargo, suelen estar diseñados para capturar un subconjunto de datos en lotes y almacenarlos a partir de esquemas rígidos, por lo que no son adecuados para consultas espontáneas ni análisis en tiempo real. Las empresas también deben comprar su propio hardware y software con un almacén de datos on-premise, lo que dificulta la escalabilidad y el mantenimiento. En los almacenes tradicionales, el almacenamiento suele ser limitado en comparación con la computación, por lo que los datos se transforman rápidamente y luego se descartan para dejar libre el espacio de almacenamiento.

Las actividades actuales de las analíticas de datos se han convertido en el núcleo de todas las actividades empresariales principales, como la generación de ingresos, la contención de costes, la mejora de las operaciones y la mejora de la experiencia de los clientes. A medida que los datos evolucionan y se diversifican, las organizaciones necesitan soluciones de almacenes de datos más sólidas y herramientas de análisis avanzadas para almacenar, gestionar y analizar grandes cantidades de datos. 

Deben ser sistemas escalables, fiables, con seguridad suficiente para los sectores regulados y lo bastante flexibles como para admitir una amplia variedad de tipos de datos y casos prácticos de Big Data. Además, deben ser compatibles con los precios y los recursos de computación flexibles, por lo que solo pagarás por lo que necesites en lugar de tener que adivinar tu capacidad. Estos requisitos van más allá de las funciones de la mayoría de los almacenes de datos antiguos. En consecuencia, muchas empresas están recurriendo a soluciones de almacenes de datos basados en la nube.

Un almacén de datos en la nube no implica ninguna desventaja con respecto a un almacén de datos tradicional, sino que amplía las funciones y se ejecuta en un servicio totalmente gestionado en la nube. El almacenamiento de datos en la nube ofrece escalabilidad instantánea para satisfacer los cambios en los requisitos empresariales y un potente procesamiento de datos para atender consultas analíticas complejas. 

Con un almacén de datos en la nube, te beneficias de la flexibilidad inherente de un entorno en la nube, con unos costes más predecibles. La inversión inicial suele ser mucho menor y los tiempos de entrega se reducen con soluciones de almacenes de datos on‐premise, ya que el proveedor de servicios en la nube gestiona y mantiene la infraestructura física. 

Al igual que los almacenes de datos tradicionales, los almacenes de datos en la nube recogen, integran y almacenan datos de fuentes internas y externas. Los datos se suelen transferir desde un sistema de origen mediante un flujo de procesamiento de datos. Los datos se extraen del sistema de origen, se transforman y, a continuación, se cargan en el almacén de datos. Este proceso se conoce como proceso de extracción, transformación y carga (ETL). Los datos también pueden enviarse directamente a un repositorio central y, a continuación, convertirse mediante procesos de extracción, carga y transformación (ELT). A partir de ahí, los usuarios pueden usar diferentes herramientas de inteligencia empresarial (BI) para acceder a los datos, obtenerlos y elaborar informes sobre ellos. Los almacenes de datos en la nube también deben admitir casos prácticos de streaming para activarse en los datos en tiempo real o casi en tiempo real.

Los almacenes de datos en la nube ofrecen, entre otras funciones, almacenamiento, procesamiento, integración, limpieza y carga de datos estructurados y semiestructurados en un entorno de nube pública. También puedes usarlos con un data lake en la nube para recopilar y almacenar datos sin estructurar. Con algunos proveedores incluso es posible unificar tu almacén de datos y tu data lake para mantener y gestionar de forma centralizada una sola copia de los datos de tu empresa. 

Cada proveedor de servicios en la nube puede adoptar diferentes enfoques en lo que respecta a los servicios de almacén de datos en la nube. Por ejemplo, algunos almacenes de datos en la nube pueden usar una arquitectura basada en clústeres similar a un almacén de datos tradicional. Por el contrario, otras empresas adoptan una arquitectura sin servidor moderna que minimiza aún más las responsabilidades de gestión de datos. Sin embargo, la mayoría de los almacenes de datos en la nube cuentan con funciones integradas de almacenamiento de datos y de gestión de la capacidad, así como actualizaciones automáticas.

Otras funciones clave de los almacenes de datos en la nube son, por ejemplo: 

• Procesamiento en paralelo masivo (MPP)
• Almacenes de datos en columnas
• Integración de datos de ETL y ELT de autoservicio  
• Funciones de recuperación tras fallos y copias de seguridad automáticas
• Herramientas de cumplimiento y gobierno de datos
• Integraciones incorporadas de BI, IA y aprendizaje automático

El almacenamiento de datos en la nube ofrece distintas soluciones ventajosas para las organizaciones. Estos son algunos de los usos más habituales de los almacenes de datos:

Tomar decisiones en tiempo real: analiza los datos en tiempo real para anticiparte a las dificultades, identificar oportunidades, mejorar la eficiencia, reducir costes y responder de forma proactiva a los eventos empresariales.

Consolidar datos aislados: extrae rápidamente datos de distintas fuentes estructuradas de toda la organización (como sistemas de puntos de venta, sitios web y listas de correo electrónico) y reúnelos en una sola ubicación para hacer los análisis y obtener la información valiosa que te interesa.

Facilitar los informes empresariales y los análisis ad hoc: mantén el historial de datos en un servidor independiente de los datos operacionales para que los usuarios finales puedan acceder a ellos y ejecutar sus propias consultas e informes sin que el rendimiento de los sistemas operativos se vea afectado ni tener que esperar a recibir ayuda del equipo de TI.

Implementar el aprendizaje automático y la IA: aprovecha el historial de datos y los datos en tiempo real para desarrollar algoritmos que aporten información predictiva valiosa, como prever picos de tráfico o recomendar productos relevantes a los clientes mientras navegan por el sitio web.

En algunas empresas y en ciertos sectores, los análisis de datos no solo tienen que ser ingentes, sino también continuos y en tiempo real. Por ejemplo, algunos proveedores de servicios emplean los datos en tiempo real para ajustar los precios dinámicamente a lo largo de la jornada. Las aseguradoras hacen un seguimiento de las pólizas, las contrataciones, las reclamaciones, las nóminas y otros efectos, además de emplear el aprendizaje automático para predecir fraudes. Las empresas de videojuegos deben monitorizar el comportamiento de los jugadores en tiempo real para reaccionar en el momento justo y mejorar su experiencia. Con los almacenes de datos, todo eso es posible.

Si tu organización tiene o hace cualquier cosa de las siguientes, es probable que le venga bien un almacén de datos:

• Varias fuentes de datos dispares
• Análisis y visualización de Big Data tanto asíncronos como en tiempo real
• Modelos de aprendizaje automático y otros procesos basados en IA
• Analíticas en tiempo real
• Generación de informes personalizados o análisis ad hoc
• Minería de datos
• Ciencia de datos y análisis geoespacial

A la hora de elegir un almacén de datos basado en la nube, es fundamental evaluar cómo funcionan las soluciones y tener un conocimiento profundo de los casos prácticos que se necesitarán en tu almacén de datos en la nube. 

Además de las capacidades de almacenamiento, hay que tener en cuenta muchos otros aspectos a la hora de elegir entre distintos proveedores, incluidas las diferencias en arquitectura, escalabilidad, seguridad, precio, rendimiento, etc. Por ejemplo, puede que una solución que sea fácil de implementar no sea tan fácil de escalar o que tengas que volver a formar a todos los analistas de datos y comprar más licencias para actualizar tu sistema actual. 

Además de analizar las diferencias entre proveedores, también es importante tener en cuenta qué implicará específicamente la migración a un almacén de datos en la nube y qué relación tiene con tus inversiones de TI y con las necesidades específicas de tu empresa. 

Los almacenes de datos empresariales desempeñan un papel fundamental en la toma de decisiones de las organizaciones. Por tanto, debes asegurarte de que comprendes bien los requisitos de tu empresa, los casos prácticos actuales y las lagunas que pueda haber con las soluciones actuales. Puede resultar útil involucrar a las partes interesadas clave en las primeras fases del proceso para determinar las implicaciones de sustituir un almacén de datos antiguo, los requisitos funcionales para hacer frente a los retos e información técnica detallada sobre fuentes de datos, herramientas, frameworks, etc.