--- title: "Data hub: las nuevos sistemas de gestión de datos" description: En esencia el data hub es una colección de datos procedentes de distintas fuentes, organizados para ser posteriormente distribuidos y compartidos, algo que se asemejaría bastante a las características de los almacenes de datos o data warehouse, aunque como veremos presenta importantes diferencias. image: https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/hub/273205/file-2481593742.jpg --- [![](https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/Logicalis_white_2019_Strip_RGB.svg)](http://www.es.logicalis.com/) - [Quiénes somos](https://es.logicalis.com/es/quienes-somos) - [Knowledge Center](https://blog.es.logicalis.com/logicalis-knowledge-center) - [Blog](https://recursos.es.logicalis.com) - [Blog de Analytics](https://blog.es.logicalis.com/analytics) - [Blog de Seguridad](https://blog.es.logicalis.com/seguridad) - [Blog de Infraestructura](https://blog.es.logicalis.com/infraestructura) - [Blog de Cloud](https://blog.es.logicalis.com/cloud?hsLang=es-es) - [Contacto](https://es.logicalis.com/es/contacto) # Data hub: las nuevos sistemas de gestión de datos Publicado el 22/02/15 8:00 Al hacer referencia al ***data hub***, lo primero que nos viene a la mente es una herramienta de concentración de datos, con algunas diferencias con los *data warehouse* pero de una naturaleza tan similar que, muchas veces por desconocimiento, se habla de ellos como si se tratara de expresiones sinónimas. Ciertamente, en esencia el *data* *hub* es una colección de datos procedentes de distintas fuentes, **organizados** para ser posteriormente **distribuidos** y **compartidos**, algo que se asemeja bastante a las características de los almacenes de datos o *data warehouse*, y a los [modelos clásicos de extracción, transformación y carga de datos](http://www.lantares.com/blog/gestin-de-los-metadatos)*.* Sin embargo, las diferencias entre ambos sistemas son sustanciales, destacando sobre todo las que atañen a las estructuras y las categorías de los datos que se manejan, mucho más flexibles y operables, y a las plataformas de acumulación y convergencia de datos utilizadas por los sistemas *data hub*. Aunque, como veremos a continuación, no son estas las únicas diferencias existentes, este primer apunte nos permite presentar los *data hub* más que en términos de instrumentos o herramientas para el almacenamiento de datos, como **nuevos modelo o sistemas de gestión de grandes volúmenes de datos**. ![Data_hub](https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/hub/273205/file-2481593742.jpg?width=600&name=file-2481593742.jpg)   [![Descubre como crear cuadros de mando efectivos y flexibles.](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/029f0aca-6f6a-404d-9081-25d227bb947a.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/029f0aca-6f6a-404d-9081-25d227bb947a) ## *Data hub*: nuevos modelos para la gestión de datos El cometido básico de un *data hub* (a veces también llamado *data lake*) es permitir a una compañía **disponer de una fuente de datos centralizada y unificada** que proporcione a los miembros de la organización la información requerida para desempeñar su tarea y tomar las decisiones oportunas, con una rapidez y una flexibilidad mucho mayores. Esto no es nuevo, por supuesto: los modelos tradicionales de gestión de datos, como los ETL (*Extract, Transform, Load*) también cumplen con el mismo cometido. Sin embargo, las diferencias atañen más al *cómo* se gestionan estos datos permitiendo, el *data hub*, una **mayor operatividad, versatilidad y operabilidad**, entre otras ventajas. Mientras los modelos ETL permiten extraer datos de un sistema de origen (un *data warehouse* alimentado por una o diversas fuentes de datos), transformarlos en el formato adecuado y cargarlos en un sistema de recepción para ser utilizados con propósitos diversos, el modelo *data hub* carga primero los datos en [una plataforma](http://www.lantares.com/blog/big-data)[Hadoop](http://www.lantares.com/blog/big-data) a la que, a su vez, las **herramientas** **de análisis y extracción** acuden para obtener los datos relevantes para el negocio, evitando así los «cuellos de botella» habituales en los sistemas ETL tradicionales, causados por el movimiento y la latencia de los datos almacenados en el *data warehouse,* y permitiendo gestionar **grandes volúmenes de datos**, de una **gran variedad**, procedentes de distintos sistemas de origen a **gran velocidad**. **Volumen, variedad y velocidad de datos**, [las 3 V del Big Data](http://www.lantares.com/blog/velocidad-variedad-y-volumen-las-3-magnitudes-clave-de-big-data) (que, como sabemos, presentan importantes y crecientes retos) que los sistemas *data hub* permiten explotar al máximo, deviniendo en fuentes inagotables de oportunidades de negocio. **La gestión de los datos de una organización es una de las operaciones más críticas de una compañía**: los datos, cada vez más, asumen un papel protagonista entre los principales valores corporativos. Por ello, definir una correcta estrategia de gestión de datos e informaciones lo suficientemente versátil, flexible y eficiente, adoptando los sistemas más adecuados para los intereses y las necesidades de la compañía deviene una cuestión clave y vital. La guía gratuita [*10 claves para definir tu estrategia corporativa de gestión de datos*](http://www.lantares.com/descargate-la-guia-sobre-gestion-de-la-informacion) permite adquirir el conocimiento necesario para **definir la política corporativa de gestión de datos e información** más adecuada, evitar los riesgos asociados a ella, y crear la arquitectura más eficiente y sólida para albergarlos. **Post relacionados:** - [**5 tips para el reporting financiero con IBM Cognos Report Studio**](http://www.lantares.com/blog/5-tips-para-el-reporting-financiero-con-ibm-cognos-report-studio) - [**IBM Cognos Active Reports: comparativa de herramientas de movilidad**](http://www.lantares.com/blog/ibm-cognos-active-reports-comparativa-de-herramientas-de-movilidad) - **[La importancia del cuadro de mando en la gestión de RRHH](http://www.lantares.com/blog/la-importancia-del-cuadro-de-mando-en-la-gestion-de-rrhh)** [![Dashboards: Una visión de gran alcance](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/039d3712-e485-4468-9434-32c16a58bdd2.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/039d3712-e485-4468-9434-32c16a58bdd2) Categoría: [Big Data Analytics](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/topic/big-data-analytics) - 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