Mejora los datos de tu DWH con esta receta

Un Datawarehouse (DWH) es una infraestructura centralizada donde se almacenan grandes cantidades de datos empresariales provenientes de diversas fuentes (suele contener datos históricos y actuales, integrados y limpios para garantizar su calidad). Estos datos se organizan de manera estructurada para facilitar el análisis y la toma de decisiones.

Importancia de mejorar los datos en un Datawarehouse

Mejorar los datos en nuestro Datawarehouse es crucial para asegurar que la información almacenada sea precisa, confiable y útil para la toma de decisiones empresariales efectivas. Acá te contamos en detalle:

1.Calidad de los informes y análisis: los informes y análisis basados en datos de alta calidad generan insights más precisos y útiles, lo que ayuda a los líderes empresariales a tomar decisiones más acertadas y a definir estrategias efectivas.

2.Eficiencia operativa: los datos mejorados y limpios permiten un acceso más rápido y eficiente a la información, optimizando los procesos y reduciendo el tiempo empleado en buscar y corregir errores.

3.Ahorro de costos:  reduce los costos asociados con errores y problemas derivados de la baja calidad de estos, como el tiempo empleado en correcciones o las consecuencias de decisiones basadas en datos incorrectos.

4.Integración de Datos:  facilita la integración de datos de múltiples fuentes, lo que mejora la coherencia y la utilidad de la información almacenada en el Datawarehouse.

Mejora los datos de tu DWH con esta receta

Te compartimos los mejores consejos para que comiences a mejorar los datos de tu DWH, estos son:

✅ Validación y verificación: implementa controles y validaciones en tus formularios o procesos de ingreso de datos para asegurarte de que solo se añadan valores válidos y completos (lo cual reducirá la posibilidad de errores y datos inconsistentes). Esto se hace antes de que sean registrados en una base de datos operacional.

✅ Integración de fuentes de datos: busca integrar diferentes fuentes de datos relevantes para enriquecer y ampliar la perspectiva. Esto puede incluir la combinación de datos internos y externos como información demográfica, datos de redes sociales o información del mercado (Idealmente hacer esto en el Datawarehouse).

✅ Automatización: considera el uso de herramientas de automatización para la recolección, centralización y transformación de datos en tu Datawarehouse (esto liberará tiempo para analizar la información más que para generarla). Te recomendamos usar Pentaho Data Integration (Community Edition) o Airflow + Python para llevar los datos al Datawarehouse, y DBT para la Transformación.

✅ Normalización y limpieza: normaliza tus datos para que sea fácil analizarlos. Por ejemplo: que no existe más de una manera de escribir una ciudad, editando repeticiones como “Santiago”, “santiago” o “San tiago” (que para el análisis, son todas distintas). También considera una limpieza exhaustiva de tus datos para eliminar errores, duplicados o información incorrecta.

✅ Actualización periódica: procura mantener tus datos actualizados con una periodicidad necesaria para tomar decisiones. Guarda un registro de cuando fue la última actualización para notificar a tus usuarios.

✅ Seguridad y privacidad: asegúrate de proteger adecuadamente tus datos, implementando medidas de seguridad como firewalls para acceder al Datawarehouse. También preocúpate de la privacidad, evitando llevar datos personales como correo, teléfono o direcciones a este (generalmente estos datos no se utilizan para procesos analíticos).

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