warehouse
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- Es un sistema utilizado para reportar y analizar datos que funciona como un repositorio central de datos integrando una o más fuentes de información dispares. Almacenan datos actuales e históricos y son utilizados para realizar procesamientos y crear informes analíticos para la toma de decisiones de las organizaciones.

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- -Aprovisionamiento de mercancías: Requiere no solo conocer y gestionar la entrada de productos, sino también tener la capacidad de recibir y almacenar las nuevas mercancías, en correctas condiciones para una buena conservación.
- -Comprobación:Se debe comprobar que los formularios recibidos sean los adecuados según lo esperado.
- -Catalogación e inventario: Una vez que se comprueba que la mercadería recibida es correcta, se debe hacer una catalogación e inventariado para saber dónde se encuentran cada uno de los productos y tener un rápido acceso a los mismos.
- -Almacenamiento y conservación: Ofrece las prestaciones necesarias para almacenar y conservar los productos, y las condiciones de seguridad óptimas para llevarlo a cabo.
- -Preparación de pedidos: Desde el Warehouse se mandan todos los productos, pero antes de enviarlos deben ser preparados adecuadamente, de acuerdo a las necesidades y demandas de los clientes.
- -Salida y envío: El último paso es cuando los paquetes ya están listos para salir del Warehouse y se los envia al destinatario final.
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- Un data warehouse cuenta con tres capas generales que, aunque no son obligatorias, sí son frecuentemente utilizadas, dependiendo de la arquitectura:
- Capa de integración en la que se almacenan y preparan los datos brutos extraídos.
- Capa principal del data warehouse donde los datos se adaptan al modelo de datos homogéneo de la empresa.
- Capa de data marts y strategic marts, que proporciona extractos específicos del data warehouse corporativo.
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ELEMENTOS DEL ALMACÉN DE DATOS
- Una base de datos relacional para almacenar y gestionar los datos.
- Una solución de extracción, carga y transformación (ELT) para preparar los datos para el análisis.
- Análisis estadísticos, informes y funciones de extracción de datos.
- Herramientas de análisis de clientes para visualizar y presentar datos a usuarios de negocio.
- Otras aplicaciones analíticas más sofisticadas generan información procesable mediante la aplicación de algoritmos de ciencia de datos e inteligencia artificial (IA), o gráficos y funciones espaciales que habilitan más tipos de análisis de datos a escala.
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LA ARQUITECTURA DE UN WEREHOUSE
- Sencilla. Todos los data warehouses comparten un diseño básico en el que los metadatos, los datos de resumen y los datos sin procesar se almacenan en el repositorio central del almacén.
- Sencilla con zona de preparación. Es necesario limpiar y procesar los datos operativos antes de colocarlos en el almacén.
- Radial. Al añadir data marts entre el repositorio central y los usuarios finales, las organizaciones pueden personalizar su data warehouse para atender a varias áreas de negocio.
- Entorno de pruebas. Los entornos de pruebas (sandbox) son zonas seguras, privadas y protegidas donde las empresas pueden explorar de forma rápida e informal nuevos conjuntos de datos o nuevas maneras de analizarlos sin tener que cumplir con las reglas y los protocolos formales del data warehouse.

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- Menores costos de transporte.
- Favorece el servicio al cliente, ya que se vuelve más rápido y eficiente.
- Incremento del número de clientes, al ofrecer un mejor servicio y gestión de sus pedidos.
- Mayor control del inventario.
- Posibilidad de operar frente a una gran demanda.
- Reducción del número de artículos perdidos.
- Control de la mercancía y mantenimiento en todo momento.
- Disponibilidad constante de los productos.
- Tranquilidad del propietario del negocio, al saber que su stock está siendo gestionado en todo momento.
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- Alto coste operativo
- Complejidad de uso
- Incosistencias en las bases de datos
- Necesidad de mantenimiento constante
- Gran inversión
- Resistencia al cambio por parte de los usuarios
- Atentar contra la privacidad de los datos si se incluyen datos confidenciales de clientes y proveedores
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- Slide Set on warehouse, created by Dessery M. Cortés Morales on 29/04/2024.
- Created by
- Dessery M. Cortés Morales
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