Datos Operativos vs Analíticos en Data Engineering
- Brayan Neciosup
- 5 jul
- 1 Min. de lectura
¿Sabías que no todos los datos sirven para lo mismo en una empresa?
Hay dos categorías fundamentales: operativos y analíticos, y cada una cumple un rol clave.
📌 Conceptos Clave
Datos Operativos
Registros de transacciones del día a día (ventas, inventario, logs).
Almacenados en bases SQL/NoSQL (OLTP), reflejan el estado actual del negocio
Clave para operaciones en tiempo real: ventas de productos, atención al cliente, promociones.
Datos Analíticos
Datos históricos, agregados y optimizados para análisis estratégico.
Se usan en data warehouses, datamarts o modelos dimensionales (OLAP)
Permiten decisiones como predicción de demanda, segmentación de clientes o KPIs de negocio .
🧱 Rol del Data Engineer
El ingeniero de datos diseña y administra el proceso ETL/ELT que:
Extrae datos operativos
Transforma y consolida
Carga en estructuras analíticas
Así asegura que ambos tipos de datos estén disponibles y actualizados, según las necesidades de la empresa
🏭 Contexto para PYMEs
Pequeñas: gran volumen de datos operativos, menos análisis.
Medianas: incorporan modelos analíticos (dashboards, BI) con datamarts o DW.
La capacidad de consolidar y mover datos entre esos ámbitos marca la diferencia para impulsar la eficiencia y la toma de decisiones.
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