Almacén de datos operativos (ODS): propósito, beneficios y casos de uso

¿Cómo tomar decisiones sobre el futuro de tu empresa cuando no sabes lo que ocurre en este momento? Recopilar datos está bien, pero son inútiles si están atrapados en sistemas en silos.

Los almacenes de datos operativos resuelven este problema de gestión de datos al ingerir, integrar y presentar datos operativos en tiempo real en un solo lugar.

En este artículo aprenderás por qué los almacenes de datos operativos son fundamentales para las empresas. Cubriremos qué es un almacén de datos operativos, cómo encaja en tu flujo de trabajo ETL existente y cómo Fivetran puede ayudar.

¿Qué es un almacén de datos operativos?

Un almacén de datos operativos (ODS) centraliza datos de múltiples fuentes en un único destino, lo que los pone a disposición para consultas y reportes inmediatos.

Las fuentes de datos pueden incluir:

• Bases de datos transaccionales, como una plataforma ERP
• Feeds de datos externos, como aplicaciones de finanzas y banca
• Fuentes de datos operativos, como sistemas de gestión de inventario y almacenes

Los líderes obtienen visibilidad sobre las métricas clave del negocio, lo que les permite tomar decisiones basadas en datos en áreas como inventario, servicio al cliente y contratación.

Por ejemplo, un retailer internacional puede usar un ODS para centralizar información de los sistemas de punto de venta en tienda, plataformas de e-commerce y su aplicación de lealtad.

En lugar de buscar manualmente en fuentes individuales, los tomadores de decisiones pueden ver los niveles de inventario, rastrear ventas y monitorear la lealtad del cliente en un solo lugar. Una mayor accesibilidad y precisión de los datos les permite optimizar estrategias de precios, campañas de marketing e iniciativas de personalización con mayor rapidez.

Un almacén de datos operativos generalmente se integra en los sistemas operativos más amplios de una empresa, ya que sus aplicaciones y capacidades son robustas pero limitadas. Por eso es importante entender las diferencias entre un ODS y otras bases de datos, como un data warehouse.

Almacén de datos operativos vs. data warehouse

Un almacén de datos operativos y un data warehouse son repositorios de datos centralizados, pero cumplen roles distintos dentro del ecosistema de analytics de una organización.

Mientras que las empresas usan el ODS para reportes operativos en tiempo real, los data warehouses se emplean para análisis histórico y de largo plazo. Consolidan grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes (incluyendo un ODS) en formatos desnormalizados optimizados para los tipos de consultas complejas que este análisis demanda.

A diferencia de un ODS, que puede actualizarse por hora, los data warehouses normalmente cargan datos por lotes. Esto los hace inadecuados para la toma de decisiones operativas inmediatas, pero ideales para el análisis de tendencias y los reportes a largo plazo.

En un negocio de retail, los líderes usarían un ODS para una vista operativa en tiempo real del inventario y las ventas, pero utilizarían un data warehouse para entender patrones de ventas a largo plazo o el comportamiento del cliente.

Esta tabla resume las diferencias clave entre los almacenes de datos operativos y los data warehouses:

¿Cómo funcionan los almacenes de datos operativos?

Un ODS captura de forma continua los cambios en los datos de los sistemas fuente, almacena esa información y la presenta para su análisis.

1. Identificar nuevos datos de los sistemas fuente

2. Replicar e ingerir datos en el entorno del ODS

3. Presentar los datos para su análisis

4. Descargar o archivar los datos obsoletos

5. Transferir datos a warehouses y otros almacenes de datos

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Aquí tienes más detalles sobre cada paso del proceso.

¿Cómo encaja un almacén de datos operativos en un flujo de trabajo ETL?

Los almacenes de datos operativos suelen servir como capa intermedia entre los sistemas fuente y los entornos aguas abajo, como data warehouses y data lakes.

Puedes ver dónde encajan en el diagrama siguiente:

La ingesta de datos en un ODS funciona de manera similar a un flujo de trabajo de extracción, transformación y carga (ETL), pero con una diferencia clave: omite la transformación.

Mientras que los sistemas ETL transforman los datos antes de enviarlos a un almacén de datos, un ODS mantiene los datos en su formato original.

Si quieres usar tu almacén de datos operativos como almacenamiento temporal antes de transferirlos a un warehouse, usarás herramientas ETL para transformar y cargar los datos antes de llevarlos a una ubicación permanente.

Los ODS tienen ventajas y desventajas. Conócelas a continuación para evaluar si un ODS es la opción adecuada para tus necesidades.

Ventajas y desventajas de un almacén de datos operativos

Para muchas organizaciones, los almacenes de datos operativos se han convertido en parte integral de sus operaciones de negocio. Pero no son perfectos. Entender las fortalezas y limitaciones de un ODS te ayudará a crear una solución que satisfaga tus necesidades.

¿Cuáles son las ventajas de un almacén de datos operativos?

Un ODS ofrece varias ventajas a las organizaciones que necesitan acceso rápido a datos operativos actualizados. Entre ellas:

Acceso a datos casi en tiempo real

Un ODS potencia las capacidades de reportes operativos de una empresa al aprovechar estadísticas de datos avanzadas y reportes sofisticados que muchos data warehouses tradicionales no pueden manejar.

El acceso a datos de alta calidad en tiempo real es esencial. Un reporte de McKinsey encontró que los ejecutivos dedican alrededor del 37% de su tiempo a tomar decisiones, y más de la mitad de ese tiempo acaba siendo improductivo.

Elimina los silos

Los ODS proporcionan una visión integral de tus datos operativos al agregar datos previamente en silos de sistemas fuente separados. Una mayor visibilidad permite a los líderes diagnosticar problemas e identificar oportunidades con mayor eficacia.

Mayor precisión de los datos

Un almacén de datos operativos puede ser más confiable y contener menos errores que otras soluciones de datos. Una mejor integridad de los datos ayuda a los tomadores de decisiones a confiar en que la fuente de sus decisiones es precisa y confiable.

También puedes establecer reglas de negocio para tu almacén de datos operativos que definan con qué frecuencia debe actualizarse, verificarse en busca de información redundante o eliminar datos obsoletos.

Mayor eficiencia y mejor toma de decisiones

Puedes crear almacenes de datos operativos separados para áreas o temas de negocio específicos, lo que permite a los ejecutivos de toda tu organización acceder a datos y tomar mejores decisiones. Los líderes también tienen acceso de autoservicio, sin necesidad de consultar al equipo de datos ni esperar largos periodos para un reporte.

Un almacén de datos operativos requiere una transformación de datos mínima en comparación con un data warehouse. Esto significa que los datos pueden quedar disponibles para uso inmediato sin procesamiento complejo, lo que reduce el tiempo y los recursos necesarios para prepararlos para el análisis.

Potencial para el servicio al cliente

Los almacenes de datos operativos pueden aprovecharse para aplicaciones orientadas al cliente. Por ejemplo, un ODS te permite enviar actualizaciones en tiempo real a tus clientes y responder sus consultas con mayor rapidez.

Ofrecer una experiencia de cliente personalizada de este tipo es clave para ganar clientes leales y recurrentes. De hecho, el 72% de los consumidores espera que las empresas que utilizan los reconozcan como individuos y conozcan sus intereses.

Desventajas de un almacén de datos operativos

No pueden manejar consultas complejas

Si necesitas ejecutar consultas complejas o examinar datos históricos, tendrás que buscar otra opción. Aunque los almacenes de datos operativos son excelentes para los reportes operativos en tiempo real, no pueden hacer el trabajo pesado de un data warehouse completo respaldado por un pipeline ETL.

Son de alto mantenimiento

Un ODS también puede ser una herramienta de alto mantenimiento y extremadamente volátil. Con frecuencia, se necesita un ingeniero de datos para mantener un ODS. Si tu organización no cuenta con personal dedicado a datos, es algo que debes considerar.

Tienen dificultades para escalar

Los altos costos, los grandes volúmenes de datos y la alta concurrencia hacen que escalar los ODS para incluir más recursos o datos sea muy difícil y a veces imposible.

Evalúa todos los posibles beneficios y desafíos que presentan los almacenes de datos operativos antes de decidir integrar uno en tus procesos de negocio. Puedes superar muchos de estos desafíos con Fivetran. Más sobre eso a continuación.

Casos de uso del almacén de datos operativos

Los ODS son muy versátiles y soportan una amplia variedad de escenarios de negocio donde el acceso a los datos operativos es esencial. Los casos de uso incluyen:

Aquí tienes más información sobre cada caso de uso para entender mejor las aplicaciones prácticas de un ODS:

Dashboards de salud del negocio

Usa un ODS para crear dashboards operativos en tiempo real que muestren métricas actuales del negocio como ventas, inventario e interacciones con clientes. Dado que el ODS ingiere datos transaccionales recientes de múltiples sistemas al instante, los dashboards reflejan el estado más reciente de las operaciones.

Ejemplo: Una cadena de retail usa un ODS para impulsar un dashboard de ventas diarias que se actualiza por hora, mostrando el rendimiento de las tiendas, la disponibilidad de productos y la afluencia de clientes en cada ubicación.

Cumplimiento de pedidos

Usa un ODS para agregar información de pedidos de diversos sistemas — incluyendo plataformas de e-commerce, plataformas de gestión de almacenes y empresas de mensajería — en una sola vista. Esto mejora la eficiencia operativa y permite detectar errores en tu proceso de entrega.

Ejemplo: Una empresa de e-commerce rastrea el estado de los pedidos en tiempo real desde que se realiza el pedido hasta la entrega en un ODS, lo que permite a los representantes de servicio al cliente proporcionar actualizaciones precisas.

Detección de fraudes

Usa un ODS para analizar transacciones y señalar actividades sospechosas en el momento en que ocurren. Dado que la detección de fraudes requiere examinar datos recientes casi en tiempo real, un ODS es ideal.

Ejemplo: Un proveedor de servicios financieros integra transacciones de pago, intentos de inicio de sesión y datos de dispositivos en un ODS, activando alertas ante comportamientos inusuales de gasto o acceso.

Vista 360° del cliente

Usa un ODS para crear una vista unificada de 360 grados del cliente consolidando el historial de compras y los datos de interacción en una sola plataforma. Te ayudará a personalizar ofertas y mejorar el soporte al cliente.

Ejemplo: Un proveedor de software B2B combina datos de facturación, soporte técnico y engagement de marketing en un ODS para proporcionar a los representantes un perfil integral del cliente durante las interacciones de soporte.

Agregación de datos IoT

Los dispositivos IoT generan enormes flujos de datos. Un ODS puede capturar y organizar estos datos para el monitoreo en tiempo real y la detección de anomalías.

Ejemplo: Una planta de manufactura recopila datos de temperatura, estado de máquinas y uso de cientos de sensores en un ODS, activando alertas de mantenimiento cuando se superan los umbrales establecidos.

Dependiendo de las necesidades específicas de tu empresa, hay múltiples formas de usar un almacén de datos operativos. Profundiza en para qué quieres usarlo y dónde aportará el mayor beneficio.

Cómo implementar un almacén de datos operativos: mejores prácticas

Una implementación bien planificada es necesaria para maximizar los beneficios de un almacén de datos operativos.

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• Elige un caso de uso. Identifica qué procesos de reporte o funciones de negocio requieren un ODS.
• Evalúa tus requerimientos. Comprende los objetivos de negocio y las restricciones técnicas. Define la frecuencia de actualización de los datos, identifica los sistemas fuente y establece políticas de retención de datos.
• Haz un inventario de tus sistemas fuente. Elabora un inventario completo de todas las fuentes de datos que deseas consolidar y asegúrate de que cada fuente sea compatible. Consulta a un ingeniero de datos para determinar el mejor enfoque para integrar los datos y configurar tu ODS.
• Elige el stack tecnológico adecuado. Selecciona una plataforma que se ajuste al tamaño, presupuesto y ecosistema de tu organización. Evalúa si una herramienta de integración y automatización de datos como Fivetran puede simplificar el proceso.
• Prueba y optimiza tu entorno ODS. Una vez construido, realiza pruebas de extremo a extremo con cargas de trabajo y niveles de concurrencia representativos. Monitorea el consumo de recursos y ajusta para reducir costos.

Con esto en mente, estarás listo para empezar a usar tu almacén de datos operativos en cuanto esté listo.

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Fivetran simplifica y acelera el proceso de construcción de un almacén de datos operativos con una solución completamente gestionada, automatizada y low-code. Nuestra amplia gama de conectores preconfigurados para fuentes de datos reconocidas facilita la ingesta de datos y automatiza los procedimientos ETL.

¿El resultado? Dedicas más tiempo a reportes, modelado y toma de decisiones, y menos tiempo a la ingeniería de pipelines complejos.

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