“Una arquitectura Data Warehouse (DWA) moderna es un modelo operativo que determina cómo fluye la información dentro de una organización, desde las fuentes de datos hasta la toma de decisiones. Si está bien diseñada, multiplica el valor de los datos y lo convierte en una herramienta de transformación empresarial: como activo estratégico alinea tecnología, negocio y personas alrededor de una única fuente de la verdad para tomar decisiones. En síntesis, es el elemento invisible que capacita a una organización a tomar decisiones inteligentes”.
¿Qué es una Arquitectura Data Warehouse?
La Arquitectura Data Warehouse (DWA) se refiere al diseño del marco que permite a una organización recopilar y almacenar datos. Dado que los datos deben clasificarse, limpiarse y organizarse adecuadamente para que sean útiles, la DWA se centra en encontrar el método más eficiente para extraer información de un conjunto de datos sin procesar y colocarla en una estructura fácilmente digerible que proporcione información valiosa de BI.
A la hora de crear el Data Warehouse (DW) de una organización, se tienen en cuenta tres tipos principales de arquitectura, cada uno con sus propias ventajas e inconvenientes. Profundicemos con mayor detalle y con perspectiva estratégica.
Arquitectura de 1 Nivel: Simple pero limitada
Toda la información se carga directamente en un único repositorio central (el DW), sin capas intermedias ni modelos diferenciados. Por ejemplo: los datos proceden de un ERP y se cargan tal cual en una tabla dentro del DW. Los usuarios consumen los datos directamente desde ahí.
La arquitectura de un solo nivel se centra en crear un conjunto de datos compacto y minimizar la cantidad de datos almacenados. Aunque es útil para eliminar redundancias, no es eficaz para organizaciones con grandes necesidades de datos y múltiples flujos.
Ventajas
- Rápida de implementar.
- Costes de entrada reducidos.
- Ideal para empresas pequeñas o con requerimientos analíticos básicos.
Riesgos y limitaciones
- Poca flexibilidad ante cambios.
- Mínima gobernanza del dato.
- Se mezclan datos crudos y datos procesados en el mismo espacio.
- Difícil de escalar a proyectos de IA o automatización.
Caso de uso
Ideal para empresas en etapas tempranas o niveles de madurez iniciales, con poco volumen de datos, que necesitan resolver necesidades operativas inmediatas.
Arquitectura de 2 Niveles: Eficiente y controlada
En las arquitecturas de dos niveles se separa en dos capas los recursos físicamente disponibles del propio DW. Y aunque es más eficaz para almacenar y clasificar datos, la escalabilidad es limitada y admite un número mínimo de usuarios finales.
- Nivel 1: capa de staging (temporal): llegan los datos crudos, sin procesar, desde las fuentes disponibles.
- Nivel 2: capa de Data Warehouse: aquí se almacenan los datos transformados, limpios y estructurados para su consumo por los usuarios.
Ventajas
- Permite un mejor control de calidad y validación de datos antes de “confiar” en ellos.
- Mejora la trazabilidad.
- Más ordenado y confiable que la arquitectura de 1 nivel.
Riesgos y limitaciones
- Limitaciones en términos de segmentación por área o dominio (Finanzas, Ventas, Marketing, etc.).
- Menos ágil para desplegar modelos de autoservicio analítico.
Caso de uso
Ideal para organizaciones medianas que buscan estructura y confiabilidad, sin añadir complejidad innecesaria.
Arquitectura de 3 Niveles: Escalable, modular y preparada para el futuro
La arquitectura de tres niveles es el tipo más extendido de DWA, crea un flujo más estructurado para los datos, desde los conjuntos de datos sin procesar hasta los conocimientos prácticos para la toma de decisiones.
- Nivel 1: capa de staging (capa cruda): se almacenan los datos tal cual vienen de las fuentes, sin alterar. Esta es la “caja negra” para auditoría y recuperación.
- Nivel 2: de integración o DW central (capa modelada): Se aplica lógica de negocio, transformación, unificación de claves, calidad, etc. Aquí habitan los datos ya gobernados, listos para consulta.
- Nivel 3: de presentación (Data Marts/BI Layer): Información organizada por dominios o áreas de negocio. Listos para visualización, autoservicio o herramientas analíticas avanzadas.
Ventajas
- Escalabilidad total.
- Gobernanza clara.
- Facilita el autoservicio sin perder control.
- Ideal para IA, modelos predictivos y segmentación profunda.
- Fácil mantenimiento y evolución modular.
Riesgos y limitaciones
- Mayor inversión inicial (tiempo y recursos) y servicios gestionados.
- Requiere una visión clara del negocio y madurez en gestión de datos.
Caso de uso
Ideal para empresas con un enfoque en datos como activo estratégico, o que quieran escalar rápido hacia el despliegue de analítica avanzada, automatización o IA.
Comparativa estratégica: Arquitectura Data Warehouse
¿Nivel 1, Nivel 2, Nivel 3?
¿Cuál es el nivel más conveniente para mi caso de uso?
Desde la perspectiva de la persona que toma la decisión sobre el modelo o la arquitectura DW —un CEO, un CIO, un CTO, un CDO…— no hay que olvidar que la arquitectura que adoptemos hoy definirá cuán rápido podremos adaptarnos en el futuro. Y en esto hay mucha jurisprudencia tecnológica que demuestra que decisiones del pasado, fueron muy costosas en términos de migración como consecuencia de una visión superficial de la evolución de los niveles de madurez de datos de una empresa.
Una arquitectura de tres niveles puede parecer más compleja al inicio, también más costosa, pero es el andamio necesario para posicionar a la organización en niveles de generación de valor sostenido y para preparar al negocio para competir con datos, no solo para reportar con ellos.
Si el punto de partida es una arquitectura de 1 nivel, escalar de una solución básica a una arquitectura robusta, confiable y preparada para analítica avanzada, tendrá muchos beneficios, pero será un ejercicio de redefinición no exento de complejidades y riesgos que se deben gestionar.
Conclusiones
En cualquier caso, a la hora de buscar información es fundamental determinar qué tipo de base de datos necesita la organización y cómo piensas interactuar con ella. También es importante evaluar quién va a examinar los datos y qué fuentes necesitarán. Aunque el debate no siempre es aplicable a las organizaciones más pequeñas, aquellas con más equipos, departamentos y necesidades específicas pueden beneficiarse. Por ejemplo, la aplicación específica de Data Marts, orientada a temas concretos, son aspectos cruciales de la arquitectura general de su almacén de datos.
Además, dependiendo del tamaño de la organización, pueden resultar más práctico evaluar el tipo de arquitectura teniendo en cuenta la frecuencia de actualización de los datos, el tamaño de los conjuntos y las demandas de la organización.
Sea como sea, no se trata de tener muchos datos, sino de tener los datos que importan… bien organizados y al servicio de las decisiones.
¿Quieres saber cómo tu organización puede alcanzar la madurez de datos desplegando una arquitectura Data Warehouse robusta, escalable y preparada para competir con datos y alcanzar ventajas competitivas?
Hablemos, te mostraremos cómo es posible hacerlo realidad viendo Sisense en acción.
Parapentex Studios, August 2025