Probablemente no, todavía
Si tienes pocas fuentes, volúmenes moderados y un equipo pequeño que consulta los informes, un buen modelo de datos en Power BI o en una base de datos sencilla suele bastar.
Guía
Data warehouse: qué es y si tu pyme lo necesita
Un data warehouse, o almacén de datos, es una base de datos pensada para analizar: reúne los datos de varios sistemas de la empresa, ya limpios y organizados, para que los informes y cuadros de mando lean de un único sitio. Te explicamos qué es, en qué se diferencia de otras opciones y, sobre todo, si de verdad lo necesitas.
Definición
Qué es un data warehouse
Los sistemas del día a día, como el ERP, el CRM o la contabilidad, están diseñados para registrar operaciones, no para analizarlas. Un data warehouse copia periódicamente sus datos, los limpia, los unifica y los organiza de forma que sea rápido y fiable consultar cómo va el negocio.
El concepto lo popularizó Bill Inmon, que lo definió como una colección de datos orientada a temas, integrada, no volátil y variable en el tiempo para apoyar las decisiones de la dirección. Dicho de forma sencilla: los datos de toda la empresa, ordenados por temas y con su historia, listos para analizar.
Diferencias
Data warehouse, base de datos y data lake
| Para qué sirve | Qué guarda | |
|---|---|---|
| Base de datos operativa | Registrar el día a día: pedidos, facturas, clientes | Datos actuales de un solo sistema |
| Data warehouse | Analizar y hacer informes | Datos de varios sistemas, limpios, estructurados y con histórico |
| Data lake | Guardar grandes volúmenes para usos futuros o ciencia de datos | Datos en bruto de cualquier formato, también sin estructura |
¿Lo necesitas?01 02
¿Necesita tu pyme un data warehouse?
Probablemente sí
Si hay muchas fuentes, mucho volumen, necesitas guardar el histórico aunque cambien los sistemas o varios equipos y herramientas usan los mismos datos.
Antes del almacén
Lo que va antes: datos limpios
Tanto si acabas teniendo un data warehouse como si no, el trabajo de fondo es el mismo: unir las fuentes, limpiar duplicados y errores, unificar los criterios y documentar cómo se calcula cada indicador. Un almacén de datos lleno de datos sucios solo hace que los errores lleguen más rápido a todos los informes.
Por eso conviene empezar por la preparación de datos y por un primer cuadro de mando útil, y decidir sobre el almacén cuando el volumen y las fuentes lo pidan. Lo explicamos en cómo implementar business intelligence.
Preguntas frecuentes
Dudas sobre data warehouse
¿Qué es ETL?
Son las siglas de extraer, transformar y cargar: el proceso que saca los datos de los sistemas de origen, los limpia y unifica y los carga donde se van a analizar, sea un data warehouse o un modelo de Power BI. Es la parte más laboriosa de cualquier proyecto de datos.
¿Data warehouse y business intelligence son lo mismo?
No. El data warehouse es uno de los posibles elementos de un sistema de business intelligence: el lugar donde se guardan los datos preparados. El BI incluye además la integración, el modelo, los indicadores y los cuadros de mando. Lo contamos en elementos del business intelligence.
¿Puedo tener cuadros de mando sin data warehouse?
Sí. Muchas pymes trabajan con Power BI conectado directamente a sus fuentes, con un modelo de datos bien construido. Funciona bien mientras las fuentes sean pocas y el volumen razonable.
¿Cuánto cuesta y cuánto se tarda?
Depende del alcance. Tienes tres paquetes cerrados: dashboard ejecutivo Power BI por 3.500 € en 7 días, modelado predictivo por 6.500 € en 7 a 10 días y auditoría Sales Ops / CRM por 2.500 € en 5 a 7 días. Si no encaja ninguno, lo vemos en el diagnóstico gratuito.
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