INTRODUCCIÓN DATA WAREHOUSE EN BIGQUERY
Published: 2023-06-19 17:58:18

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**Definición de un Data Warehouse**
Es el lugar en el que se almacena toda la información que se obtiene de las diferentes fuentes de la empresa. Asimismo, **un Data Warehouse** es el **lugar en el que se concentran todos los datos** con un diseño especial de centralización para explotar la información para diferentes propósitos, por ejemplo, la generación de reportes, el análisis de data, tableros de control, minería de datos, etc.

![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/asbqkolzrle85far4c9d.JPG)Imagen 1: recueprada del sitio web; https://gurussolutions.com/solutions/data-toolkit/bi-netsuite/data-warehouse

**Características Data Warehouse**
La principal idea de implementar un Data Warehouse es que debe haber un solo registro de cliente a pesar de que este cliente esté en varios sistemas de la base de datos. Por ello, debe contar con una **información integrada**; es decir, todos los aplicativos e información externa estén centralizadas y disponible para que los usuarios puedan tomar decisiones con datos de calidad.
El modelo de datos debe estar **orientado al contextos** de información del negocio. En otras palabras, debe haber solo una identidad de cliente, producto, puntos de venta, locales, etc.

![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qjzu7qscm894qpe99iyh.JPG)Imagen 2: Creación propia

**Los registros se actualizan menos** en comparación con los sistemas transaccionales, ya que en los sistemas OLTP se realiza constantemente sentencias como insert, update y dalete sobre pequeñas cantidades de registros de datos; en cambio, en un Data Warehouse, se realizan operaciones a grandes, miles y millones de volúmenes de datos. En otras palabras, es muy poco común usar aquellas sentencias sobre registros puntuales. Almacena historia sobre lo cambios o nuevas **versiones de los registros en el tiempo**, que depende del movimiento y evolución que realiza un cliente en los registros.

**Uso de BigQuery como Data Warehouse**
BigQuery es un Data Warehouse **multi cloud** de alta escalabilidad, rentable y sin servidor. Del mismo modo, facilita procesar **grandes volúmenes de datos** a un menor precio. Las principales características son las siguientes:

![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/f94f6bhnn8c4r08a89na.JPG)Imagen 3: Recuperada del sitio web; https://k21academy.com/google-cloud/google-bigquery-cloud-data-warehouse/

**ELASTICIDAD DE PROYECTOS**

- Se puede crecer en función a la demanda del negocio.
- Es fácil dimensionar toda la infraestructura como la integración, explotación de datos y otros servicios que se pueden incorporar conforme se avanza.

**EFICIENCIA DE COSTOS**

- Los costos son menores por los recursos en la nube, ya que no se cubre el tema de gestión, mantenimiento y administración como en una solución Sofware Local.
- Los pagos son mensuales en función al consumo y uso de los recursos.
- Se puede monitorear lo que vas consumiendo desde el uso de cuotas que dependen de cada área de la organización.

**USABILIDAD DE LOS DATOS**
- Se puede trabajar con los recursos de forma rápida y cuando se requiere; es decir, no se invierte tiempo en instalación.
Facilidad para compartir datos a los usuarios finales de manera más ágil y centralizada.
- Permite proteger los datos internos de la organización para solo compartir información específica.

**PROCESAMIENTO DE LOS DATOS**

- Procesa billones de registros en petabytes en pocos segundos.
Soporte de procesamiento en streaming. Soporte de funciones analíticas que facilitan y optimizan el uso de los recursos.
- Analiza los datos en grandes volúmenes de información.
Soporta modelos de aprendizaje automático como BigQuery ML.

![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qugcg6p6g7vsern2yo9f.png)Imagen 5: Tomada del sitio web; https://dataedo.com/blog/3-google-bigquery-tools-everyone-should-know


_Giomar Antaurco Trejo
Coordinador Académico Datapath_

![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/vooftutqk79kjilj6bq4.png)

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