¿Se realiza un gran número de transacciones comerciales cada día en su empresa? ¿Tiene datos de años anteriores que desea estudiar para que su empresa sea más exitosa? ¡Excelente! Entonces vas a necesitar una base de datos además de un almacén de datos... Pero, ¿qué información pertenece a dónde? Tanto una base de datos como un almacén de datos son ejemplos de diferentes tipos de sistemas de almacenamiento. Sin embargo, se utilizan para objetivos muy diferentes. En este artículo discutiremos la diferencia entre relacional, operativo, transaccional, lago de datos y almacén de datos.
Repasemos rápidamente los conceptos básicos de cómo funcionan estos diversos sistemas de almacenamiento y las situaciones en las que podrían ser útiles.
¿Qué es la base de datos?
Una base de datos almacena información o datos en una ubicación centralizada. El procesamiento de transacciones en línea (OLTP) se basa en bases de datos, a las que los usuarios pueden acceder digitalmente. Desde la llegada del almacenamiento de datos computarizados, las empresas han confiado en los sistemas de administración de bases de datos. Un sistema de administración de bases de datos (DBMS) es solo un medio para proporcionar un acceso conveniente a la información.
Los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) han dominado el mercado durante varias décadas, por lo que cuando hablamos de bases de datos, casi siempre nos referimos a un RDBMS. Las empresas los utilizan porque es más rápido almacenar y recuperar datos utilizando un sistema de gestión de bases de datos relacionales.
Además, una base de datos es un conjunto ordenado de información. Las bases de datos relacionales almacenan información en "tablas", que constituyen colecciones de datos que agrupan datos relacionados. En esta analogía, una tabla representa una cuadrícula con columnas y filas.
- Cada registro de una tabla, como una lista de envíos o una lista de clientes, está representado por una fila.
- Los campos de datos como el nombre, la dirección, el número de teléfono, etc. de un cliente se pueden ver como columnas en una tabla.
- Las columnas, filas y tablas están definidas en una base de datos por un esquema, que es una especificación de todas las partes de la base de datos.
Los sistemas de procesamiento de transacciones en línea (OLTP) dependen en gran medida de las bases de datos como back-end porque agregan, actualizan y eliminan registros uno a la vez. Dado que los registros se recuperan de las tablas uno a la vez, el enfoque más eficiente para almacenarlos es en filas, con índices en los campos clave para acelerar la recuperación.
Sin embargo, no todas las infraestructuras se basan en un modelo de transacción. Podría ser útil examinar patrones en los datos recopilados a lo largo del tiempo. No es necesario conocer los valores de ciertos registros. Necesita resúmenes de comportamiento, como las cantidades totales gastadas y la distancia recorrida. Nuevamente, debe actuar rápidamente al adquirir esta información.
Casos de uso de bases de datos
Las bases de datos, al igual que los almacenes de datos, tienen varios usos prácticos en una amplia variedad de campos. Las bases de datos personales son otra aplicación común. Algunos casos son los siguientes:
- Historia clínica electrónica (HCE). La información sobre un paciente se puede almacenar en un registro de salud electrónico (EHR) desde la primera visita. Luego, en visitas posteriores, la información se actualiza. Estos datos están protegidos y son privados mientras están alojados en la plataforma. Revisa la hora y la fecha de la cita programada, así como la lista actual de síntomas y diagnósticos del paciente. Los registros de salud electrónicos también permiten a los médicos ver sus datos desde cualquier lugar, siempre que tengan permiso para hacerlo.
- Recomendaciones del consumidor. Netflix y Spotify utilizan una base de datos para realizar un seguimiento de los programas y canciones que ofrecen, así como de sus hábitos de visualización y escucha. Las bases de datos NoSQL guardan estos datos y los usan para hacer sugerencias sobre lo que le gustaría ver a continuación en función de sus interacciones anteriores.
Profesionales de bases de datos
Los expertos en ciencia de datos suelen ser aquellos que tienen experiencia profesional trabajando con bases de datos. Algunas ocupaciones comunes en esta área se describen a continuación. Tenga en cuenta que los siguientes títulos de trabajo pueden diferir según la industria.
- Arquitecto de base de datos. El trabajo de un arquitecto de base de datos es crear y mantener bases de datos. Son pioneros en nuevos enfoques para la gestión, el desarrollo y la protección de bases de datos. Su objetivo principal es mejorar la accesibilidad de los datos para usuarios como analistas de datos, científicos de datos e ingenieros. El salario medio anual de un arquitecto de base de datos en los Estados Unidos es de 109,693 dólares. ¿Qué es un administrador de base de datos y cómo convertirse en uno?
- Administrador de base de datos. El trabajo de un administrador de base de datos es asegurarse de que la base de datos funcione sin problemas. Diseñan e implementan bases de datos para realizar un seguimiento de cosas como registros financieros, especificaciones de productos y detalles de pedidos. Los administradores de la base de datos también manejan los permisos para garantizar que solo los usuarios autorizados puedan acceder a los datos. Además, el salario medio anual de un administrador de base de datos en los Estados Unidos es de 78,837 dólares.
- Analista de datos: para ayudar a las empresas con sus problemas, los analistas de datos recopilan, limpian y analizan conjuntos de datos. El ingreso anual de un analista de base de datos en los Estados Unidos promedia $74,294.
Tipos de bases de datos
Existen múltiples variedades de bases de datos. Puede categorizarlos como bibliográficos, de texto completo, numéricos o basados en imágenes. En el campo de la informática, las bases de datos suelen agruparse de acuerdo con la estructura que emplean.
Estos son solo algunos ejemplos de importantes bases de datos organizacionales:
#1. Relacional
Este método estadístico describe la información de una manera que permite una organización y recuperación de datos flexibles. Las tablas son los componentes básicos de las bases de datos relacionales. En esas tablas, la información se estructura de acuerdo a formatos predeterminados. Cada columna de una tabla almacena algún tipo de información y cada fila almacena una instancia de esa información. Sin embargo, una base de datos relacional utiliza filas, columnas y tablas para organizar datos sobre clientes individuales. Indexarlos facilita la búsqueda mediante consultas SQL y NoSQL.
Además, las interfaces de programación de aplicaciones y usuarios para bases de datos relacionales suelen estar escritas en SQL. En una base de datos relacional, agregar un nuevo tipo de datos no requiere volver a escribir ninguno de los programas conectados. Los datos de una base de datos relacional se gestionan, consultan y recuperan con la ayuda de un sistema de gestión de base de datos relacional (RDBMS). Además, lee ¿Qué son los sistemas de gestión de bases de datos relacionales?.
Por lo general, un RDBMS permitirá a sus usuarios administrar quién puede leer y escribir en la base de datos, así como generar informes y realizar análisis. Para garantizar que todas las transacciones finalicen y que todos los datos sean consistentes, ciertas bases de datos brindan soporte para el modelo ACID.
#2. Repartido
Esta base de datos contiene archivos o registros en más de un lugar. El procesamiento de datos también se distribuye y copia a través de la red.
Las bases de datos distribuidas homogéneas usan el mismo hardware en cada nodo y comparten la misma pila de software para administrar y acceder a los datos en todos los nodos. También existen grupos heterogéneos. En tales situaciones, las múltiples ubicaciones pueden usar diferentes programas de base de datos, sistemas operativos y hardware.
#3. Nube
Estas bases de datos se crean para un entorno virtual en una nube pública, privada o híbrida. La cantidad de datos transferidos y almacenados para un usuario es lo que determina su tarifa mensual. También vienen con alta disponibilidad y recursos escalables. Estas bases de datos son compatibles con aplicaciones SaaS (software como servicio).
#4. Grafico
Estos registros son un ejemplo de una base de datos no relacional. Usan ideas de teoría de grafos para almacenamiento relacional, mapeo y consultas. Los nodos y los bordes son los componentes básicos de una base de datos de gráficos. Las entidades, o nodos, son los enlaces entre otros nodos.
Sin embargo, estas bases de datos se utilizan comúnmente para el análisis de redes. Los datos de los clientes recopilados de los sitios web y las plataformas de redes sociales de una empresa se pueden analizar mediante bases de datos de gráficos.
El lenguaje y el protocolo SPARQL se utilizan para análisis en bases de datos de gráficos. SPARQL puede analizar datos de la misma manera que SQL, y también se puede utilizar para el análisis semántico, que implica observar las conexiones entre los datos. Debido a esto, se puede utilizar para análisis de conjuntos de datos que consisten en información estructurada y no estructurada. Con SPARQL, los usuarios pueden analizar datos de una base de datos relacional, aprovechar las conexiones de amigo de un amigo, PageRank y encontrar el camino más corto.
#5. No SQL
Las bases de datos NoSQL se destacan en la gestión de cantidades masivas de datos dispares. Las bases de datos relacionales tienen limitaciones que estas alternativas pueden superar. Además, sobresalen en la evaluación de datos almacenados en la infraestructura de computación en la nube y grandes conjuntos de datos no estructurados. Bases de datos no relacionales es otro nombre para este tipo de bases de datos.
¿Por qué las bases de datos enfrentan dificultades?
Hay algunas dificultades constantes que surgen durante la instalación, operación y mantenimiento de la base de datos.
- Los datos de una empresa son un activo que debe ser protegido a toda costa. El personal de seguridad cibernética competente requiere experiencia para proteger los repositorios de datos, lo que puede ser costoso.
- Tener datos confiables es el resultado de la integridad de los datos. La integridad de los datos es difícil de lograr ya que requiere limitar el acceso a la base de datos solo a los usuarios autorizados.
- Mantener una base de datos y mantenerla actualizada es esencial para una eficiencia óptima. Los cambios en la tecnología subyacente o en los datos contenidos en una base de datos pueden tener un impacto negativo en su usabilidad si no cuenta con el soporte adecuado.
- También puede ser un desafío integrar bases de datos. Los lagos de datos y los almacenes de datos son dos ejemplos de formas en que esto se puede lograr, al igual que la consolidación de varias bases de datos.
¿Qué es un almacén de datos?
Un almacén de datos es un depósito central que permite a una organización acceder a datos de varios departamentos y unidades con el fin de generar informes y análisis. Luego, el almacén de datos se utiliza para generar informes mediante consultas complejas. Los informes son utilizados por la gerencia para tomar decisiones comerciales. En un almacén de datos, puede ver cómo encajan los almacenes de datos físicos y lógicos de varios sistemas.
Sin embargo, la función principal de un almacén de datos es centralizar datos de muchas fuentes para que se puedan consultar, se puedan generar informes y se puedan tomar decisiones comerciales. Los almacenes de datos son las ubicaciones de OLAP (procesamiento analítico en línea). Esta forma de procesamiento no se ocupa de las transacciones, sino que utiliza consultas complejas para el análisis.
La base de datos operativa y la base de datos de apoyo a la toma de decisiones (Almacén de datos) se mantienen en ubicaciones completamente distintas. El almacén de datos, sin embargo, no es una cosa sino un escenario. Es una parte de la arquitectura de un sistema de información que está diseñada para brindar a los usuarios un fácil acceso y presentación de datos que de otro modo serían difíciles de encontrar en una base de datos operativa convencional.
¿Cómo funciona el almacén de datos?
Un almacén de datos es un almacén de datos que provienen de varias otras fuentes. El sistema transaccional y otras bases de datos relacionales son dos fuentes de datos que van a un almacén de datos.
Los datos pueden tomar la forma de:
- Estructurado
- semiestructurado
- Datos no estructurados
Las herramientas de inteligencia empresarial, los clientes SQL y las hojas de cálculo pueden acceder a los datos procesados almacenados en el almacén de datos después de que se hayan transformado e ingerido. La información de numerosas fuentes se puede combinar en un almacén de datos.
Una organización puede obtener una comprensión más completa de sus clientes al centralizar estos datos. Como resultado, puede estar seguro de que ha tenido en cuenta todos los datos a su disposición. La minería de datos solo es posible con un almacén de datos. En la minería de datos, el objetivo es descubrir tendencias útiles que puedan impulsar los ingresos y las ganancias.
Casos de uso de almacenamiento de datos
Hay una amplia variedad de usos para un almacén de datos en entornos corporativos. Sus aplicaciones potenciales podrían ser específicas del sector. Aquí hay dos casos en cuestión:
- Cuidado de la salud. Un almacén de datos puede almacenar información sobre pacientes que puede ayudar a los médicos a diagnosticar mejor enfermedades y evaluar la efectividad de varios tratamientos. Un científico de datos en la industria de la salud puede, por ejemplo, examinar la información almacenada en un almacén de datos para saber por qué la quimioterapia se usa más comúnmente para pacientes mayores de 25 años con cáncer.
- Marketing. Un almacén de datos puede ayudar a una organización de marketing a monitorear los resultados de una campaña o el lanzamiento de un nuevo producto. Las interacciones de rendimiento, ventas y servicio al cliente pueden monitorearse con la ayuda de paneles e informes internos.
- Bancario. Su adopción generalizada en la industria bancaria da fe de su eficacia en la gestión de recursos en el escritorio. Un grupo selecto de instituciones financieras también lo empleó para análisis de rendimiento de productos y mercados e investigación de mercado.
- Sector público. El gobierno confía en los almacenes de datos para adquirir inteligencia. Además, ayuda a las agencias gubernamentales a realizar un seguimiento y analizar los datos de seguros de salud e impuestos individuales.
Profesionales del almacén de datos
Los profesionales en el campo de la ciencia de datos son aquellos que hacen uso de los almacenes de datos en su trabajo. Las carreras en esta área se definen en la siguiente lista. Tenga en cuenta que los títulos de trabajo que se enumeran a continuación pueden cambiar ligeramente de un sector a otro.
- Analista de inteligencia de negocios (BI). Los almacenes de datos son el pan y la mantequilla de un analista de inteligencia empresarial, que los utiliza para proporcionar información empresarial específica de departamentos y de toda la empresa a través de la visualización de datos. Usando visualización de datos y lenguajes de programación como Python, SQL y Tableau, construyen informes, tableros y otras herramientas visuales. Además, el salario promedio de un analista de negocios en los Estados Unidos es de $80,654.
- Analista de data warehouse. El trabajo de un analista de almacenamiento de datos incluye investigar y evaluar la información almacenada en uno. Sobre la base de sus hallazgos, ofrecen sugerencias sobre cómo podrían mejorarse los procesos actuales de generación de informes y almacenamiento de datos de la empresa. Además, pueden recopilar y mostrar sus hallazgos para ayudar en otras áreas de las operaciones de la empresa. La compensación anual promedio de un analista de almacenamiento de datos en los Estados Unidos es de $81,010.
- Ingeniero de almacén de datos. Una persona que trabaja como ingeniero de almacenamiento de datos desarrolla y supervisa los planes de almacenamiento de datos. Podrían estar a cargo de determinar los parámetros del proyecto, examinar los posibles paquetes de software y guiar el desarrollo de estrategias a largo plazo. Además, el ingreso anual promedio de un ingeniero de almacenamiento de datos en los Estados Unidos es de $95,760.
Tipos de almacén de datos
Existen principalmente tres tipos de almacenes de datos o DWH:
- Almacén de datos empresariales (Edw). En este contexto, "almacén" se refiere a un Enterprise Data Warehouse (EDW). Los empleados de toda la empresa lo utilizan para ayudarlos a tomar decisiones. Proporciona un medio estandarizado para organizar y representar la información. También permite categorizar la información por tema, lo que permite niveles más granulares de control de acceso.
- Almacén de datos operativos. Cuando ni el almacén de datos de una organización ni sus sistemas OLTP pueden satisfacer sus demandas de generación de informes, surge la necesidad de un almacén de datos operativos (también conocido como ODS). El almacén de datos en ODS se actualiza constantemente. Esto significa que es la opción de acceso para cosas como mantener registros de empleados y otras tareas administrativas mundanas.
- Mercado de datos. El almacén de datos incluye el data mart como una sección específica. Está hecho a la medida para un campo comercial en particular, como ventas, finanzas, ventas o finanzas. Un data mart autónomo permite la recopilación de datos directamente de las fuentes.
Componentes del almacén de datos
Los siguientes son los tres componentes que componen los almacenes de datos:
- Jefe de almacén. Los deberes del gerente de almacén incluyen la gestión de los datos almacenados en el almacén. Lleva a cabo tareas que incluyen comprobaciones de coherencia de datos, creación de índices y vistas, desnormalización y generación de agregados, transformación y fusión de datos de origen, archivado de datos y horneado de datos.
- Administrador de carga. El componente frontal es otro nombre para el administrador de carga. Completa todas las tareas necesarias para la extracción y carga de datos en el almacén. Para preparar los datos para el almacén de datos, estas actividades también implican transformaciones.
- Administrador de consultas. El término "componente de back-end" también puede referirse al administrador de consultas. Gestiona todas las consultas de los usuarios y lleva a cabo todos los procesos relacionados. Esta parte del almacén de datos funciona enviando consultas a las tablas adecuadas para que puedan ejecutarse en los momentos adecuados.
Ventajas del almacén de datos
Estos son algunos de los beneficios de los almacenes de datos.
- Las empresas pueden beneficiarse de un almacén de datos porque centraliza y hace accesible una amplia variedad de datos de una variedad de fuentes.
- El almacén de datos proporciona datos fiables sobre una amplia gama de procesos empresariales. También permite consultas e informes espontáneos.
- El almacén de datos permite la consolidación de fuentes de datos dispares, lo que alivia la carga de la infraestructura de fabricación.
- Un almacén de datos puede reducir la cantidad de tiempo que lleva realizar análisis y generar informes.
- Cuando los datos se reorganizan e integran, se vuelve más conveniente para los usuarios ejecutar informes y analizar los datos.
- Los usuarios pueden acceder a datos cruciales de una variedad de fuentes en un almacén de datos centralizado. En consecuencia, libera el tiempo del usuario que antes dedicaba a buscar en varias bases de datos.
- El almacén de datos es donde se guardan todos los registros anteriores. Esto facilita el examen de marcos de tiempo y patrones variables con el propósito de realizar pronósticos.
Desventajas del almacén de datos
Estas son algunas de las desventajas de los almacenes de datos.
- No es la mejor opción para datos desordenados.
- El desarrollo y la implementación de un almacén de datos es un proceso arduo y lento.
- Los datos almacenados en un almacén pueden volverse obsoletos muy rápidamente.
- La modificación de fuentes de datos, índices y consultas, así como el cambio de tipos y rangos de datos, puede ser un desafío.
- El almacén de datos puede parecer simple a primera vista, pero en realidad es demasiado complejo para la mayoría de los consumidores.
- Los proyectos de almacenamiento de datos, sin importar qué tan bien administrados, invariablemente terminan tomando más tiempo y cubriendo más terreno de lo planeado originalmente.
- Los usuarios del almacén pueden, eventualmente, crear sus propios conjuntos de regulaciones comerciales.
- Las empresas deben invertir mucho en los procesos de aprendizaje e implementación.
Base de datos vs Almacén de datos
Un almacén de datos y una base de datos tienen propósitos similares en términos de almacenamiento y administración de datos. Sin embargo, hay algunas distinciones importantes que deben hacerse. Para empezar, los almacenes de datos pueden hacer análisis. Proporcionan consultas analíticas para que las empresas supervisen e informen sobre ciertas métricas. Una base de datos, por otro lado, es solo un depósito centralizado de información. La función principal de una base de datos es proporcionar un almacenamiento y acceso seguros y convenientes a los datos.
Además, una base de datos y un almacén de datos trabajan juntos para almacenar y organizar los grandes volúmenes de información que las empresas generan todos los días. Un fabricante de ropa, por ejemplo, podría mantener los datos de los clientes en una base de datos y el análisis del sitio web en otra. Un almacén de datos les permitirá comparar los dos conjuntos de datos a lo largo del tiempo para ver patrones en el comportamiento del consumidor.
Echemos un vistazo más profundo a las distinciones que existen entre estos dos sistemas de almacenamiento.
#1. OLTP frente a OLAP
Un tipo de sistema de procesamiento de datos se conoce como procesamiento de transacciones en línea (OLTP). Este es el modelo predominante para las bases de datos que albergan datos operativos para la mayoría de las empresas. OLTP sirve para facilitar la resolución rápida de consultas comerciales diarias al proporcionar a los usuarios acceso oportuno a datos completos y correctos.
Un sistema de procesamiento de datos conocido como procesamiento analítico en línea (OLAP) prioriza el análisis de datos para impulsar la toma de decisiones sobre el rendimiento y el uso regular. La integración de los sistemas OLAP con soluciones de inteligencia comercial simplifica la tarea de responder consultas y entregar informes detallados a las partes interesadas del negocio para gerentes y ejecutivos no técnicos.
En la mayoría de los casos, una base de datos es la solución OLTP de referencia para las empresas que desean un acceso rápido a sus datos. Para los científicos de datos, las herramientas de BI y otros casos de uso de análisis a gran escala, una solución OLAP que pueda agregar datos históricos y en tiempo real es ideal para los sistemas de almacenamiento de datos.
#2. Casos de uso
Un almacén de datos y una base de datos no son intercambiables y sirven para propósitos muy diversos.
Las transacciones pequeñas y discretas son el pan de cada día de las bases de datos, ya que son las que impulsan las operaciones diarias de una organización. Una compra de boletos en línea, una transferencia de cuenta bancaria y la adición de nueva información del paciente son todos ejemplos de tales actividades.
Además, las preguntas sobre el pasado, el presente y el futuro de una empresa que exigen un nivel de estudio más profundo se adaptan mejor a los almacenes de datos. Esto incluye tareas como la extracción de datos de diferentes bases de datos para descubrir información previamente desconocida sobre los hábitos de los clientes y las tendencias de compra.
#3. Informes y análisis
Si bien las bases de datos OLTP permiten algunos informes y análisis, es más desafiante debido al formato normal de los datos. Además, para un rendimiento óptimo, las bases de datos a menudo solo almacenan la información más reciente, lo que hace imposible realizar consultas históricas.
Por el contrario, los almacenes de datos son instalaciones especialmente diseñadas que se desarrollaron inicialmente para facilitar la elaboración de informes y el análisis. Los datos del presente y del pasado están disponibles para los usuarios, ampliando el alcance de las posibles conclusiones.
#4. Estructura de datos
La información en las bases de datos ha sido “normalizada”. Con la normalización, no tendrá que preocuparse por guardar la misma información nuevamente. Al eliminar la necesidad de almacenar la misma información en varios lugares, la base de datos se vuelve más consistente y, por extensión, más confiable.
La normalización de datos implica dividir la información en numerosas tablas. Las entidades de datos separadas están representadas por tablas. Una base de datos que rastrea las VENTAS DE LIBROS, por ejemplo, dividiría sus datos en tres tablas: una para los detalles del LIBRO, otra para el TEMA de cada libro y otra para el EDITOR.
Al estandarizar los datos, podemos garantizar que nuestra base de datos será eficiente tanto en memoria como en disco. Sin embargo, es ineficiente en términos de consultas. Las bases de datos normalizadas pueden ser difíciles de consultar debido a su estructura. Los datos en un almacén de datos se desnormalizan con frecuencia y contienen datos repetidos para facilitar el acceso, ya que las empresas desean realizar consultas complicadas sobre esos datos.
#5. Acuerdos de Nivel de Servicio
Dado que las bases de datos se utilizan para el procesamiento de transacciones en línea (OLTP), su disponibilidad es fundamental y debe superar el 99.9 %. Cuando las bases de datos de procesamiento de transacciones en línea (OLTP) se caen, pueden causar problemas importantes y posiblemente cerrar las operaciones.
Sin embargo, un almacén de datos se utiliza en gran medida para el análisis de back-end, por lo que el tiempo de inactividad no es un problema para ellos. De hecho, la mayoría de los almacenes de datos tienen ventanas de mantenimiento planificadas durante las cuales se agregan nuevos datos. Todos se benefician del tiempo de inactividad porque permite cargas más rápidas cuando los usuarios no necesitan acceso a los datos. Al apagar todo, excepto las necesidades básicas, su proceso se acelerará y será más exacto.
#6. Mejoramiento
Cuando los datos se actualizan (agregan, cambian o eliminan), una base de datos está diseñada para hacerlo de la manera más rápida y eficiente posible. La eficiencia del procesamiento de transacciones requiere tiempos de respuesta ultrarrápidos de la base de datos. Una de las características más cruciales de una base de datos es su capacidad para realizar un seguimiento de cada transacción que tiene lugar dentro del sistema, ya que sin esta característica, el negocio no duraría mucho.
Mientras que un almacén de datos está diseñado para procesar una pequeña cantidad de consultas complejas en un conjunto de datos enorme y multidimensional en un corto período de tiempo.
¿Es un almacén de datos más grande que una base de datos?
Sí. Es posible almacenar datos en todas estas ubicaciones utilizando un software de base de datos; pero, en términos del volumen de datos almacenados, un almacén de datos es significativamente más grande que una base de datos. El almacén de datos sirve principalmente para fines de extracción y análisis de datos con el fin de proporcionar asistencia a los responsables de la toma de decisiones.
Base de datos operativa vs almacén de datos
Hay algunos tipos distintos de sistemas de bases de datos que satisfacen diversas necesidades en las empresas, incluido un DBMS operativo y un almacén de datos.
Cuando se trata de las operaciones diarias de una empresa, nada más que lo mejor funcionará cuando se trata de un sistema de base de datos. Con el fin de administrar y controlar los procesos que producen y entregan los productos o servicios de la organización, estos sistemas están destinados al procesamiento de transacciones. Los sistemas de bases de datos que se utilizan activamente incluyen aquellos para gestionar las relaciones con los clientes, los niveles de existencias y los pedidos.
Un almacén de datos, por otro lado, está diseñado para ayudar en los procesos analíticos y de toma de decisiones dentro de una empresa. Estas plataformas se utilizan para reunir información de varios sistemas operativos en una perspectiva coherente. La inteligencia comercial, el análisis de datos y la toma de decisiones son asistidos por los almacenes de datos debido a lo bien que realizan consultas y generan informes.
Las siguientes son algunas de las distinciones más notables entre un almacén de datos y un sistema de base de datos operativo:
- Propósito. Para que todo funcione sin problemas, las empresas confían en los sistemas de bases de datos operativas, mientras que un almacén de datos ayuda en la planificación estratégica y la investigación en profundidad.
- Estructura de datos. Los datos en los sistemas de bases de datos operativos a menudo son estándar o están estructurados en numerosas tablas relacionadas, para disminuir la probabilidad de duplicación de datos y aumentar la confiabilidad de los datos que contienen. Sin embargo, los almacenes de datos a menudo emplean una estructura de datos desnormalizada, lo que significa que la información se almacena en menos tablas y más eficientes para fines de informes y análisis.
- Volumen de datos. Un almacén de datos puede contener datos de años, pero los sistemas de bases de datos operativas solo necesitan realizar un seguimiento de los datos más recientes.
- Rendimiento. Las bases de datos operativas están optimizadas para el procesamiento de transacciones de gran volumen y alta velocidad. Pero los almacenes de datos están diseñados para realizar consultas e informes y manejar consultas analíticas complicadas en conjuntos de datos masivos.
Base de datos transaccional vs almacén de datos
La función fundamental de una base de datos transaccional es capturar datos, mientras que la función principal de una base de datos de almacén de datos es proporcionar respuestas a consultas de análisis que son cruciales para el éxito de su negocio.
Las tecnologías de procesamiento de transacciones en línea (OLTP), incluidas las bases de datos transaccionales, están diseñadas para registrar y procesar transacciones en tiempo real. Tomemos el caso cuando un cliente recibe efectivo de un cajero automático pero la transacción no se refleja en los registros del banco. El banco no podría sobrevivir si esto siguiera ocurriendo regularmente. Por lo tanto, el sistema bancario está estructurado para garantizar que su transacción se registre mientras espera en el cajero automático. Debido a que este sistema está optimizado para escritura, las consultas (operaciones de lectura) son lentas.
Por otro lado, un almacén de datos (DW) es un tipo de base de datos construida con el propósito expreso de facilitar el análisis y la consulta de datos. Los datos en estas bases de datos son de solo lectura, pero se pueden consultar y analizar de una manera más eficiente en tiempo y recursos que las bases de datos utilizadas en las aplicaciones tradicionales de procesamiento de transacciones en línea (OLTP). En este sentido, un sistema OLAP está hecho para ser leído fácilmente por sus usuarios. Al mantener su solución de inteligencia empresarial separada de la base de datos de su aplicación, puede evitar desconectar su banco y cajeros automáticos cada vez que el CFO solicita un informe.
Para evitar la circunstancia de que un usuario novato reciba los diagramas de la base de datos de la aplicación y se le diga que busque la aguja de los datos en el proverbial pajar de la proliferación de tablas, DW también se especifica y mantiene mejor. También es más rápido y más confiable para responder preguntas.
Además, los DW simplifican, estandarizan y, por lo general, desnormalizan las estructuras de las tablas, lo que mejora la calidad del análisis. Por lo tanto, conserva solo los datos necesarios en tablas más simples y ampliamente documentadas y reduce las conexiones de tablas y la complejidad de las consultas, como se muestra más adelante.
Data Lake vs Base de datos vs Data Warehouse
Estas son algunas de las diferencias distintivas entre estos tres sistemas de almacenamiento.
- Estructura. Las bases de datos se adhieren a estrictas restricciones de esquema y siguen una estructura predeterminada. Los almacenes de datos y los lagos de datos, por otro lado, pueden almacenar los tres tipos de datos (estructurados, semiestructurados y no estructurados).
- Propósito. El procesamiento de transacciones en tiempo real es donde las bases de datos realmente brillan. El objetivo principal de un almacén de datos es facilitar el análisis y la elaboración de informes. La exploración de datos y el análisis complejo son solo dos ejemplos de lo que se puede hacer con las materias primas almacenadas en un lago de datos.
- Transformación. Las bases de datos solo pueden almacenar datos de configuración y exigir uniformidad en los esquemas de la base de datos. Los almacenes de datos y los lagos de datos brindan la flexibilidad para cambiar esquemas y transformar datos sobre la marcha.
- Historia. La mayoría de las bases de datos solo guardan información reciente. Los almacenes de datos recopilan y organizan conjuntos de datos anteriores para utilizarlos en la previsión de tendencias y la toma de decisiones acertadas. Para facilitar la exploración integral de datos, los lagos de datos pueden contener no solo datos históricos sino también datos en tiempo real.
¿Por qué no utilizar un almacén de datos?
En pocas palabras, las bases de datos manejan datos transaccionales con fines operativos, mientras que los almacenes de datos almacenan y analizan cantidades masivas de datos para la toma de decisiones estratégicas. Las decisiones y la expansión pueden ser alimentadas por todos y cada uno de los datos disponibles, desde las interacciones del usuario en un sitio web hasta la información de ventas y existencias.
Conclusión
En conclusión, tanto los almacenes de datos como las bases de datos son formas efectivas de almacenar cantidades masivas de datos. Ambos son extremadamente valiosos en el mundo corporativo, pero sus beneficios difieren. Su valor en la economía actual basada en la información es inmenso. Este ingenio, sin embargo, está condicionado a los objetivos de un negocio.
Preguntas frecuentes sobre bases de datos y almacenes de datos
¿Debo usar un almacén de datos o una base de datos?
El propósito principal de crear y usar una base de datos es almacenar información. Sin embargo, cuando se trata de analizar datos, un almacén de datos es útil. Las consultas analíticas grandes se manejan mejor en el almacén de datos, mientras que una base de datos generalmente se diseña para operaciones de lectura y escritura transacción por transacción.
¿Mysql es una base de datos o un almacén de datos?
MySQL no es un DBMS liviano; es un completo sistema de gestión de base de datos. Debido a su formato relacional, podría decirse que MySQL es la base de datos más simple para trabajar y aprender. Sin embargo, algunas de las otras opciones anteriores pueden ser más apropiadas para una implementación generalizada.
¿Es Snowflake un almacén de datos?
Sí. La arquitectura de Snowflake divide la capa central de almacenamiento de datos de la capa de procesamiento de datos, al igual que la de BigQuery. Como resultado de su superioridad sobre sus competidores en términos de rendimiento, escalabilidad y optimización de consultas, Snowflake es actualmente el almacén de datos más popular del mercado. El problema es que Snowflake suele ser más caro, por lo que tendrás que tenerlo en cuenta.
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Referencia
