El almacenamiento de datos es crucial para que las organizaciones informen y analicen de manera eficiente grandes cantidades de datos en varios niveles, incluido el servicio al cliente, la integración de socios y las decisiones ejecutivas. Comprender estos conceptos es fundamental.
Examinemos algunos conceptos clave de almacenamiento de datos en este artículo para comprender la importancia del almacenamiento de datos.
¿Qué es el almacenamiento de datos?
Un almacén de datos es donde una empresa u otra organización almacena datos electrónicos confidenciales. Las operaciones de una organización se pueden comprender mejor utilizando los datos históricos que un almacén de datos pretende recopilar y organizar.
Además, un elemento crucial de la inteligencia comercial es un almacén de datos. Este término más amplio incluye la información infraestructura que las empresas contemporáneas utilizan para controlar sus éxitos y fracasos anteriores y guiar sus decisiones futuras.
Tenga en cuenta que:
- Un almacén de datos es donde una empresa u otra organización almacena información a lo largo del tiempo.
- Las personas de una variedad de departamentos importantes, incluidos marketing y ventas, agregan periódicamente nuevos datos.
- El almacén se convierte en un repositorio de datos históricos que pueden ser consultados y analizados para ayudar en la toma de decisiones empresariales.
- Determinar la información que es esencial para la organización y ubicar las fuentes de información son componentes clave para crear un almacén de datos exitoso.
- Una base de datos está diseñada para proporcionar datos en tiempo real. Se crea un almacén de datos como depósito de datos antiguos.
¿Cómo funciona el almacenamiento de datos?
El almacenamiento de datos, introducido en 1988 por los investigadores de IBM Barry Devlin y Paul Murphy, es una herramienta para analizar datos históricos de diversas fuentes. Permite a los usuarios ejecutar consultas y análisis de datos transaccionales, proporcionando información sobre el rendimiento de una empresa.
Tenga en cuenta que los datos que se agregan al almacén son estáticos e inalterables. Además, el almacén sirve como fuente de datos para análisis históricos, con énfasis en las modificaciones a lo largo de los años. Los datos almacenados deben guardarse de manera segura, confiable, recuperable y manejable.
Tipos de almacenes de datos
#1. Almacén de datos empresariales (EDW):
Un almacén centralizado denominado almacén de datos empresariales (EDW) ofrece servicios de soporte de decisiones a toda la organización. Además, los EDW generalmente se componen de varias bases de datos que brindan un método unificado para clasificar y organizar datos por tema.
#2. Almacén de datos operativos (ODS):
La base de datos central de un almacén de datos empresarial para la elaboración de informes operativos y la toma de decisiones se conoce como ODS (EDW). Además, si bien EDW admite decisiones tácticas y estratégicas, es un componente complementario que ofrece actualizaciones en tiempo real para tareas rutinarias como registros de empleados.
#3. Mercado de datos:
Un data mart es un subconjunto de un almacén de datos que se centra en un equipo o línea de negocio específicos. Además, proporciona acceso rápido a datos específicos, lo que permite a los usuarios obtener información crítica sin perder tiempo buscando en todo el almacén de datos.
¿Cuáles son las 3 etapas del almacenamiento de datos?
#1. Base de datos fuera de línea:
En este punto, los datos se mueven desde los sistemas utilizados para las operaciones diarias a un servidor externo para realizar copias de seguridad. Los datos no interfieren con las operaciones actuales, como la carga y la generación de informes.
- Almacén de datos fuera de línea:
No siempre se garantiza que los datos estén actualizados en este momento. A partir de la base de datos operativa, los datos se actualizan periódicamente (semanalmente, mensualmente, etc.).
#2. Almacén de datos en tiempo real:
En este punto, cada vez que ocurre una transacción en la base de datos operativa, los almacenes de datos se actualizan. Además, los activadores basados en eventos se utilizan para recopilar datos y alertar al almacén de datos cuando es necesario actualizar los registros. La reserva de un billete de avión es un ejemplo.
#3. Almacén de datos integrado:
En este punto, cada vez que los sistemas operativos realizan una operación, los almacenes de datos reciben una actualización. Para proporcionar los datos más recientes y evitar interrupciones en la recopilación de datos, también los devuelven a los sistemas operativos. Tenga en cuenta que esta etapa de los datos es la más actualizada y segura. Como resultado, este paso se considera el más confiable.
¿Cómo se construye un almacén de datos simple?
Paso 1: Determine los objetivos comerciales
El negocio se está expandiendo rápidamente y necesita un equipo bien equilibrado de personal administrativo, de ventas, de producción y de apoyo. Los tomadores de decisiones clave deben evaluar la efectividad de aumentar la dotación de personal general, mejorar la fuerza de ventas y equilibrar un enfoque nacional y regional.
Esto incluye al propietario, presidente y cuatro gerentes clave que comparten recursos, contactos, oportunidades de ventas y personal mientras supervisan los centros de ganancias. Además, el sistema debe correlacionar más información, como el tamaño del contrato, con los factores que conducen a contratos más grandes y tomar decisiones informadas. La organización está dirigida por indicadores clave de rendimiento, como unidades vendidas, ganancias brutas, ganancias netas, horas dedicadas, estudiantes enseñados y registros de estudiantes repetidos.
Paso 2: recopilar y analizar información
Los líderes deben obtener información sobre el desempeño a través de preguntas y la recopilación de datos de varias fuentes, incluido el software de contabilidad, el software de CRM y los sistemas de seguimiento del tiempo. Los analistas, gerentes y asistentes administrativos pueden producir informes analíticos y resumidos que incluyen datos pasados por alto. Puede ser difícil para los diseñadores de almacenes de datos recopilar esta información, pero es esencial comprender su existencia y cómo se recopila y procesa.
Además, comprender el proceso y su propósito es esencial para diseñar un almacén de datos, ya que permite automatizar las tareas de generación de informes sin identificar ni comprender a las personas involucradas.
Paso 3: Identifique los procesos comerciales centrales:
Encuentre las entidades que interactúan para crear los indicadores para correlacionar los indicadores clave de rendimiento en un almacén de datos. Por ejemplo, una venta de capacitación involucra numerosos factores humanos y comerciales, incluidos clientes, instructores, presentaciones de nuevos productos, promociones y la contratación de nuevos vendedores. Los indicadores clave de rendimiento se almacenan para un proceso comercial particular en el almacén de datos, que también los correlaciona con los factores que los llevaron a ellos.
Además, estos indicadores se almacenan en tablas de hechos y se elaboran tablas de dimensiones para vincularlos a las dimensiones que los produjeron.
Paso 4: Construya un modelo de datos conceptual:
Después de identificar los procesos comerciales, puede crear un modelo conceptual de los datos. Usted elige los temas que se van a introducir como tablas de hechos y las dimensiones que se conectarán a los hechos. Establecer en detalle el formato de almacenamiento de la información y los indicadores clave de desempeño para cada proceso de negocio. Tenga en cuenta que dado que los datos se combinarán para formar cubos OLAP, deben estar en una unidad de medida coherente.
Además, aunque pueda parecer fácil, el proceso no lo es. Debe seleccionar una moneda, por ejemplo, si la organización es internacional y tiene efectivo disponible. El siguiente paso es decidir cuándo y a qué tipo de cambio convertirás otras monedas a la que has seleccionado.
Paso 5: Ubique las fuentes de datos y planifique las transformaciones de datos:
Para administrar de manera efectiva los datos en un almacén de datos, identifique las fuentes de información críticas y muévalas a una estructura consolidada y consistente. Además, esto implica correlacionar la información entre CRM interno y las bases de datos de informes de tiempo, así como depurar los datos para garantizar un análisis preciso. Esto se puede hacer cuando usted:
- Asegúrese de que los datos de origen estén completos antes de usarlos, ya sea mediante programación o manualmente.
- Determinar los medios más rentables para corregir datos y pronosticar esos costos como parte del costo del sistema.
- Realice transformaciones de datos utilizando herramientas como Servicios de transformación de datos (DTS) y considere el costo de capacitación y mantenimiento.
- Programe la extracción de datos para minimizar el impacto en los usuarios del sistema y garantizar la integridad de los datos.
Paso 6: establecer la duración del seguimiento:
El archivo de datos debe ser consistente a lo largo del tiempo porque los almacenes de datos necesitan mucho espacio de almacenamiento. A través de dimensiones compartidas, se pueden relacionar varias estructuras de datos con varios granos. Los datos que se han resumido a lo largo del tiempo se pueden almacenar en una variedad de formatos, incluidos el día, la semana o el mes.
Además, dependiendo de la antigüedad de los datos, las herramientas analíticas pueden trabajar con diferentes tamaños de grano y los datos históricos más antiguos importados se pueden convertir al formato adecuado.
Paso 7: Implementar el Plan:
Desarrolle un plan para proyectos de almacenamiento de datos para estimar el trabajo y programar las fases. Implemente un data mart para mostrar las capacidades del sistema, integrando nuevas estructuras de datos a medida que encajan como un rompecabezas. Este enfoque garantiza el éxito del proyecto y mantiene el alcance de los grandes proyectos de almacenamiento de datos.
Además, los tomadores de decisiones pueden acceder a datos históricos consolidados y consistentes sobre las operaciones de su organización gracias a los sistemas de almacenamiento de datos. Con una planificación cuidadosa, el sistema puede proporcionar información crucial sobre cómo interactúan las variables para beneficiar o poner en peligro a la organización. Los costos se pueden administrar y esta poderosa herramienta puede convertirse en una realidad con un plan bien pensado.
Las 10 mejores herramientas de almacenamiento de datos en 2023
Existen numerosas herramientas para el almacenamiento de datos que están basadas en la nube. Como resultado, seleccionar las mejores herramientas de almacenamiento de datos para nuestro proyecto se convierte en un desafío. Las 10 principales herramientas de almacenamiento de datos son las siguientes:
#1. Desplazamiento al rojo de Amazon:
Amazon Redshift es un almacén de datos basado en la nube capaz de manejar petabytes de datos y ofrecer consultas rápidas mediante clientes basados en SQL y herramientas de BI. Además, se integra con AWS y admite exportaciones de datos abiertos, lo que facilita la adopción y aclimatación de la plataforma.
#2. Microsoft Azure:
Microsoft comenzó a crear, probar, implementar y administrar aplicaciones y servicios en la plataforma de computación en la nube pública conocida como Azure. Azure proporciona infraestructura como servicio (IaaS), plataforma como servicio (PaaS) y software como servicio (SaaS) entre sus más de 200 productos y servicios.
Además, ofrece portabilidad, integración y una base segura tanto para la seguridad operativa como para la infraestructura física. Azure Apps puede hospedar y administrar las aplicaciones web, los servicios y las API de Restful.
#3. Google Big Query:
BigQuery es un almacén de datos sin servidor con ANSI SQL y capacidades de aprendizaje automático, desarrollado en 2010. Además, es un servicio de análisis basado en la nube adecuado para grandes conjuntos de datos de solo lectura y ofrece servicios de escalado automático para una integración perfecta con las aplicaciones existentes y las inversiones de TI. .
#4. Copo de nieve:
Se crea una plataforma de almacenamiento de datos basada en la nube llamada Snowflake utilizando Microsoft Azure o Amazon Web Services. El procesamiento de datos SQL se simplifica gracias a sus capacidades independientes de escalado de cálculo y almacenamiento. Además, Snowflake proporciona potencia informática escalable y dinámica con tarifas basadas en el uso. Con un valor de almacenamiento comparable al de Amazon S3, ofrece computación y almacenamiento por separado.
Además, Snowflake permite la clonación sin espacio de bases de datos, tablas y esquemas. Sin embargo, se pueden crear punteros a los datos almacenados.
#5. Micro Focus Vertical:
Para cargas de trabajo de big data, Micro Focus Vertica es una base de datos MPP autosupervisada que proporciona escalabilidad, flexibilidad y análisis avanzado. Además, su metodología orientada a columnas y su almacén analítico unificado facilitan operaciones como la optimización de redes, el reconocimiento de clientes, el mantenimiento predictivo y el cumplimiento económico.
#6. Amazon Dynamo DB:
Amazon DynamoDB es un servicio de almacenamiento de datos NoSQL patentado que admite estructuras de datos de documentos y valores clave. Es parte de Amazon Web Services y ofrece alta disponibilidad, confiabilidad y escalabilidad progresiva.
Además, DynamoDB está diseñado para casos de uso de OLTP y consultas analíticas y está alineado con los valores de las aplicaciones sin servidor de escalado automático, pago por uso, simplicidad y sin servidores para administrar. Tenga en cuenta que se usa ampliamente para aplicaciones sin servidor que se ejecutan en AWS.
#7. PostgresSQL:
Un sólido sistema de gestión de bases de datos con más de 20 años de desarrollo comunitario es PostgreSQL. Sirve como el principal depósito de datos para aplicaciones geoespaciales, analíticas, móviles y web. Una versión más compleja de SQL, PostgreSQL, admite funciones como activadores, subconsultas y claves externas.
Además, también es apropiado para aplicaciones de almacenamiento y análisis de datos, software de inteligencia comercial y sistemas OLTP y OLAP que necesitan operaciones rápidas de lectura y escritura.
#8. Amazonas S3:
Amazon S3 es un servicio de almacenamiento NoSQL que brinda estabilidad, accesibilidad, rendimiento, seguridad y escalabilidad ilimitada a precios bajos. Además, admite datos voluminosos, no estructurados y semiestructurados, permite la organización de usuarios y ofrece acceso de suscripción a sistemas similares. Si bien es más lento que DynamoDB, establece el estándar para el almacenamiento en la nube empresarial.
#9. Teradata:
Para las aplicaciones de almacenamiento de big data, Teradata es un popular sistema de gestión de bases de datos relacionales que utiliza el paralelismo y una arquitectura MPP para aligerar la carga y producir resultados reveladores. Además, cumple con los requisitos de integración y ETL al ingerir, procesar y administrar datos a través de una interfaz intuitiva.
#10. AmazonRDS:
El escalado de bases de datos relacionales en la nube de AWS es posible gracias a RDS, un servicio de almacenamiento de datos en la nube de PaaS. También proporciona hardware asequible para administrar tareas difíciles como la instalación de software, el almacenamiento, la replicación y la recuperación ante desastres.
Además, RDS admite seis motores de base de datos: Amazon Aurora, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle Information y SQL Server, así como tres clases de instancias.
¿Qué es el almacenamiento de datos SQL?
SQL Data Warehouse es un Enterprise Data Warehouse (EDW) que ejecuta consultas complejas sobre petabytes de datos rápidamente gracias al procesamiento paralelo masivo (MPP).
Además, como elemento crucial de una solución de big data, utilice SQL Data Warehouse. SQL Data Warehouse utiliza el almacenamiento en columnas para almacenar datos en tablas relacionales, lo que reduce los costos de almacenamiento de datos y aumenta el rendimiento de las consultas. Tenga en cuenta que para distribuir el procesamiento de datos entre varios nodos, SQL Data Warehouse utiliza una arquitectura de escalamiento horizontal.
¿Qué es un almacén de datos en ETL?
ETL, que significa Extraer, Transformar y Cargar, es un proceso utilizado en el almacenamiento de datos para recopilar datos de varias fuentes, formatearlos para cargarlos en un almacén y luego cargarlos allí.
¿Cuáles son los conceptos de Etl?
El proceso de ETL se puede dividir en las siguientes tres etapas:
#1. Extracción:
La extracción de datos de varias fuentes, incluidos los sistemas transaccionales, las hojas de cálculo y los archivos planos, es el primer paso en el proceso de ETL. Leer información de los sistemas originales y guardarla en un área de preparación es parte de este paso.
#2. Transformar:
Los datos extraídos pasan por este proceso en un formato que se puede cargar en el almacén de datos. Esto podría implicar la transformación de tipos de datos, la combinación de datos de varias fuentes, la limpieza y validación de los datos y la creación de nuevos campos de datos.
#3. Carga:
Los datos se cargan en el almacén de datos después de que se hayan transformado. En este paso, se crean las estructuras de datos físicos y los datos se cargan en el almacén.
¿Cuál es la diferencia entre una base de datos y un almacén de datos?
A diferencia de un almacén de datos, que se utiliza para almacenar datos actuales e históricos para uno o más sistemas con un esquema fijo y predefinido con fines de análisis, las bases de datos almacenan los datos que se necesitan para ejecutar una aplicación en la actualidad.
Una base de datos es una agrupación planificada de datos que ha sido organizada y normalmente se mantiene electrónicamente en una computadora. Tenga en cuenta que un sistema de gestión de bases de datos (DBMS) normalmente supervisa una base de datos.
¿Cuáles son los conceptos de almacenamiento de datos?
Estos son algunos conceptos clave relacionados con el almacenamiento de datos:
#1. Fuentes de datos:
Los datos de bases de datos operativas, fuentes de datos externas, archivos sin formato y otras fuentes se combinan con frecuencia en almacenes de datos. Tenga en cuenta que se utiliza ETL (extracción, transformación y carga) para cargar estos datos en el almacén de datos.
#2. Modelado de datos:
El proceso de creación de un esquema que signifique los datos en el almacén de datos se conoce como modelado de datos. Por lo tanto, hacer dimensiones (como tiempo, producto y cliente) y tablas de hechos con medidas (por ejemplo, ventas, ingresos y ganancias)
#3. Integración de datos:
El método para integrar datos de múltiples fuentes en una sola vista unificada se conoce como integración de datos. Además, las inconsistencias en los datos se pueden corregir y los datos se pueden limpiar y modificar para adaptarse al modelo de datos.
#4. Almacenamiento de datos:
Un sistema de gestión de base de datos relacional (RDBMS) se utiliza con frecuencia en los almacenes de datos para almacenar datos. Para una consulta eficaz, los datos se indexan y organizan en tablas.
#5. Acceso a los datos:
Las herramientas de inteligencia comercial (BI), como el software de informes y análisis, se pueden usar para acceder a los datos en el almacén de datos. Tenga en cuenta que los usuarios de estas herramientas pueden consultar los datos, generar informes y mostrar información.
#6. Dato de governancia:
El gobierno de datos se refiere a los procesos, políticas y puntos de referencia que garantizan la confiabilidad, la coherencia y el cumplimiento de los datos en el almacén de datos. Tenga en cuenta que la validación de la privacidad de los datos, la seguridad de los datos y la seguridad de los datos están todos incluidos en esto.
#7. Mercado de datos:
Un data MART es una parte del almacén de datos que se crea para respaldar una unidad o división organizacional en particular. Se elige una parte de los datos del almacén de datos y luego se aplican transformaciones adicionales que son exclusivas de la función comercial para crear data marts.
¿Qué es el almacenamiento de datos en la nube?
Un almacén de datos en la nube es una base de datos de servicios administrados que está preparada para análisis e inteligencia comercial escalable en una nube pública.
Además, el almacenamiento de datos en la nube permite el crecimiento y la reducción dinámicos de los almacenes de datos para cumplir con los requisitos y presupuestos comerciales cambiantes. Almacena información de diversas fuentes como IoT, CRM y sistemas financieros, proporcionando datos estructurados y unificados para varios casos de uso de análisis e inteligencia empresarial.
¿Qué es el almacenamiento de datos de Azure?
Los datos de varias fuentes, como transacciones de clientes o aplicaciones comerciales, generalmente se almacenan en bases de datos OTP, recursos compartidos de red, Azure Storage Blobs o lagos de datos. La capa de almacén de datos analíticos se utiliza para satisfacer consultas de análisis e informes en el almacén de datos.
Además, Azure ofrece capacidades de almacenamiento analítico a través de Synapse, HDInsight, Hive o Interactive Query. Se requiere orquestación para el movimiento de datos o la copia desde el almacenamiento al almacén de datos mediante Azure Data Factory u Oozie.
¿Qué es el almacenamiento de datos de Snowflake?
Snowflake Data Cloud combina alto rendimiento, alta concurrencia, simplicidad y asequibilidad en un grado que no es posible con otros almacenes de datos. Está construido con una nueva arquitectura patentada para manejar todos los aspectos de datos y análisis.
Además, Snowflake integra almacenamiento, informática y servicios, lo que permite una expansión y contracción independientes, lo que lo hace más receptivo y adaptable. Además, utiliza un repositorio central de datos persistentes y clústeres de cómputo MPP, donde cada nodo localiza una parte del conjunto de datos.
¿El almacenamiento de datos requiere codificación?
La programación, las pruebas y la depuración de almacenes de datos son todas responsabilidades de un especialista en programación de almacenes de datos, además de los procedimientos de codificación y documentación. Una licenciatura es necesaria. Además, un gerente o jefe de una unidad o departamento generalmente supervisa a un especialista en programación de almacenamiento de datos.
DATOS DE UN CONSUMIDOR: Definición, Tipos y Cómo los Están Utilizando
CIENTÍFICO DE DATOS VS ANALISTA DE DATOS: Comparación completa 2023
QUÉ ES LA CIENCIA DE DATOS: Guía de ciencia de datos y análisis
QUÉ ES APACHE: comprensión detallada de la descripción general del servidor web Apache
Referencias:
