Desde datos sin procesar hasta ideas valiosas: el papel del almacenamiento de datos en BI y Analytics

En el panorama dinámico de los negocios modernos, los datos son un recurso invaluable que, cuando se refina, ayuda adecuadamente con la toma de decisiones informadas e impulsa el éxito organizacional. El proceso de convertir datos sin procesar en ideas valiosas es complejo que requiere un enfoque estratégico. Este blog explora el papel que juega el almacenamiento de datos en la inteligencia empresarial (BI) y el análisis mientras desentrañan los detalles de transformar datos sin procesar en ideas procesables. Sigue leyendo.

Comprender el almacenamiento de datos

Los datos son un activo crucial de cualquier negocio, pero su valor depende de su calidad. El almacenamiento de datos es el proceso de recopilación y manejo de datos de diferentes fuentes. Un almacén de datos es un tipo de sistema de gestión de datos diseñado para ayudar y apoyar las actividades de inteligencia empresarial (BI), particularmente analítica. Los almacenes de datos están destinados a realizar análisis y consultas y, a menudo, contienen grandes cantidades de datos históricos.

Comprender los datos sin procesar

Los datos sin procesar existe en su estado natural, sin procesar. Los datos sin procesar son la información enorme y dispares generada a partir de varias fuentes en un contexto comercial. Estos datos no están estructurados, lo que significa que no tiene un modelo de datos predefinidos, por lo tanto, es difícil extraer ideas significativas. Tratar con datos sin procesar presenta varios desafíos para las organizaciones que buscan extraer valor de él. Estos desafíos incluyen inconsistencia de datos, estandarización cero y dificultad para integrar datos de diferentes fuentes. Extraer ideas valiosas es una tarea que requiere mucho tiempo y redundante.

Comprensión de la arquitectura y análisis de inteligencia empresarial

La arquitectura de BI son los estándares y políticas apalancadas por una empresa para organizar los datos en el almacén. Esto depende de diversas tecnologías y técnicas basadas en computadora que diseñen sistemas BI que contribuyan a la visualización, análisis e informes de datos. El almacenamiento de datos es un componente de la arquitectura BI. Inteligencia de negocios y los análisis son herramientas transformadoras que transforman los datos sin procesar en ideas procesables. BI comprende el uso de tecnologías, procesos y aplicaciones para analizar y mostrar información comercial, ayudando a los tomadores de decisiones a comprender su entorno empresarial. Analytics profundiza en los datos, utilizando el análisis estadístico y el modelado predictivo para identificar patrones y tendencias.

Diferencias entre el almacenamiento de datos y BI

Si bien el almacenamiento de datos y BI dependen el uno del otro, es esencial comprender cómo difieren para comprender lo que aportan a la mesa.

Características

BI se concentra en generar ideas para negocios, como el pronóstico, el rendimiento de las ventas y las estrategias. Esto ayuda a analizar y explorar los aspectos medibles de su negocio. El almacenamiento de datos se concentra en el almacenamiento de datos, lo que brinda una base de datos para sistemas y herramientas BI.

Visualización de datos

BI muestra información a través de la visualización de datos, los paneles en línea e informes, mientras que un almacén de datos comparte datos en dimensiones y tablas de datos para su uso por aplicaciones BI.

Herramientas utilizadas

BI utiliza estadísticas, visualización y minería de datos, mientras que el almacenamiento de datos utiliza la limpieza de datos, la distribución de datos, la gestión de almacenamiento, la gestión de metadatos, la recuperación y la planificación de la copia de seguridad.

Componentes de la inteligencia empresarial y el almacenamiento de datos

El siguiente es el proceso de crear una arquitectura de BI estable:

Paso 1: Recopilación de datos

Fuentes de datos, como el software del Gerente de Relaciones con el Cliente (CRM), el software de planificación de recursos empresariales (ERP), los archivos, la interfaz de programación de aplicaciones (API) y más dan los datos necesarios para ser recopilados por BI Tools. El software BI moderno identifica los conectores de datos y ayuda en la comunicación entre diferentes sistemas y departamentos. Esto reduce los errores y reconoce tendencias y patrones potenciales.

Paso 2: Integración y almacenamiento de datos

Después de la extracción de datos, se carga en el almacén de datos de BI a través de un proceso conocido como ETL (extracto – transformación – carga).

Paso 3: Análisis de datos

Las herramientas de aplicación BI analizan los datos, que luego se representan en informes o paneles. A través de este proceso, las organizaciones obtienen información procesable sobre la eficiencia operativa del negocio.

Paso 4: Distribución de datos

Una vez que se han analizado los datos, estas ideas se pueden compartir con las partes interesadas para ayudar con las iniciativas de desarrollo empresarial. Los datos se distribuyen a través de informes, correo electrónico, paneles e incrustación.

Paso 5: Decisiones comerciales

Utilizando el almacenamiento de datos y BI, las partes interesadas toman decisiones comerciales informadas basadas en datos precisos. Esto permite a los gerentes tomar decisiones estratégicas, identificar áreas para la reducción de costos y reconocer las tendencias emergentes; Por lo tanto, creando una operación comercial mucho más rentable.

¿Por qué las organizaciones necesitan implementar DW en BI Architecture?

Mucho entra en el proceso de BI y el almacenamiento de datos. Proveedores de confianza como Tecnologías de aretove Sepa exactamente lo que entra en el complejo mundo del almacenamiento de datos. Aquí hay un vistazo a las razones por las cuales el almacenamiento de datos y la BI con un proveedor de confianza son muy importantes para su negocio:

Automatización de tareas

Las tareas relacionadas con los datos, como la generación de informes de rendimiento, requieren un tiempo increíblemente lento y lo llevan a los empleados de otras tareas más importantes. Un sistema de arquitectura BI automatiza la creación de informes precisos. Esto también significa que las organizaciones no necesitan preocuparse por contratar equipos de TI masivos para la generación de informes.

Mayor eficiencia

Con el departamento de TI capaz de concentrarse en otras tareas y partes interesadas que trabajan a partir de informes precisos y basados ​​en datos, las organizaciones están configuradas para beneficiarse y escalar.

Precisión del uso de datos

Los datos, si no se usan correctamente, pueden causar más daño que bien. Los datos provienen de varias fuentes y están presentes en diferentes formatos y aplicaciones, lo que hace que sea difícil de administrar. Sin embargo, el almacenamiento de datos integrado en la arquitectura BI resuelve el problema de datos no estructurado. Las organizaciones pueden recopilar y analizar los datos de manera efectiva.

Ahorro de costos

Está claro que BI Architecture ahorra a los empleados un tiempo valioso, pero también ahorra dinero a las organizaciones y mejora la eficiencia general. Esto se debe a que los departamentos ya no trabajan en los silos de datos; en cambio, trabajan en datos centralizados. Esta colaboración da como resultado operaciones efectivas y aumenta la rentabilidad.

Conclusión

En el panorama en constante evolución de BI y análisis, el papel de almacenamiento de datos es crucial. A medida que las empresas continúan reconociendo la importancia estratégica de la toma de decisiones basada en datos, la adopción de soluciones de almacenamiento de datos robustas se vuelve imprescindible. El viaje de los datos en bruto a las ideas valiosas no es solo un proceso tecnológico; Es un viaje transformador que ayuda a las organizaciones a prosperar y escalar. El almacenamiento de datos integrado con la arquitectura de BI se erige como la piedra angular de este viaje, allanando el camino para que las empresas aprovechen el verdadero poder de sus datos y se mantengan competitivos en un mundo cada vez más basado en datos.