¿Qué es un almacenamiento de datos?
Descubre qué es un almacenamiento de datos, las ventajas de usar uno, los procedimientos recomendados que se deben tener en cuenta durante la fase de diseño y qué herramientas incorporar cuando sea el momento de la compilación.
¿Qué es un almacenamiento de datos?
En primer lugar, vamos a definir qué es un almacenamiento de datos y por qué es posible que quieras usar uno para tu organización.
Un almacenamiento de datos es un repositorio centralizado que almacena datos estructurados (tablas de base de datos, hojas de Excel) y datos semiestructurados (archivos XML, páginas web) con fines de creación de informes y análisis. Los datos fluyen desde diversos orígenes, por ejemplo, sistemas de punto de venta, aplicaciones empresariales y bases de datos relacionales, y normalmente se limpian y estandarizan antes de llegar al almacén. Dado que un almacenamiento de datos puede almacenar grandes cantidades de información, proporciona a los usuarios un acceso fácil a una gran cantidad de datos históricos, que se pueden usar en la minería de datos, la visualización de datos y otros tipos de informes de inteligencia empresarial.
Ventajas del almacenamiento de datos
Unos datos fiables, especialmente cuando se agregan a lo largo del tiempo, permiten a los usuarios tomar decisiones más inteligentes e informadas sobre la forma de dirigir su organización y sobre los almacenes de datos que lo hacen posible. Las ventajas del almacenamiento de datos empresariales son múltiples. A continuación, se muestran algunas de las ventajas con mayor impacto:
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Consolidación de datos de varios orígenes en una única fuente de verdad
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Almacenamiento y análisis de datos históricos a largo plazo, que abarcan meses y años
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Limpieza y transformación de datos para que sean precisos, coherentes y estandarizados en estructura y forma
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Reducción de los tiempos de consulta al recopilar datos y procesar análisis, lo que mejora el rendimiento general en todos los sistemas
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Carga eficaz de datos sin tener que hacer frente a costes de implementación o infraestructura
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Protección de datos para que sean privados y estén protegidos y seguros
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Preparación de datos para el análisis mediante minería de datos, herramientas de visualización y otras formas de análisis avanzado
Comparación de un almacenamiento de datos con un lago de datos
Está claro que los almacenamientos de datos son esenciales para las operaciones de análisis de cualquier organización. No obstante, ¿cuál es la diferencia entre un almacenamiento de datos y otros tipos de repositorios de datos como, por ejemplo, un lago de datos? ¿Y cuándo se debe usar uno preferiblemente al otro?
Como repositorios que son, los almacenamientos de datos y los lagos de datos almacenan y procesan datos. Sin embargo, aunque parezca que ofrecen la misma funcionalidad, cada uno tiene sus propios casos de uso concretos. Este es el motivo por el que las organizaciones suelen incorporar ambos sistemas para formar una solución completa de un extremo a otro que pueda responder a una amplia gama de objetivos.
El almacenamiento de datos es relacional por naturaleza. Esto significa que la estructura o el esquema de los datos viene determinado por requisitos empresariales y de producto predefinidos, que son compatibles y están organizados y optimizados para las operaciones de consulta SQL. Como resultado, los almacenamientos de datos están indicados para almacenar datos que se han tratado con un propósito específico en mente, como la minería de datos para el análisis de BI o para obtener un caso de uso empresarial que ya se ha identificado.
Al igual que los almacenes de datos, los lagos de datos contienen datos estructurados y semiestructurados. Sin embargo, también son capaces de albergar datos sin formato y sin procesar de una amplia variedad de orígenes no relacionales, como aplicaciones móviles, dispositivos IoT, redes sociales o streaming. Esto se debe a que la estructura o el esquema de un lago de datos no se define hasta que se leen los datos. Como resultado de su naturaleza flexible y escalable, los lagos de datos se suelen usar para realizar formas inteligentes de análisis de datos como, por ejemplo, el aprendizaje automático.
| Lago de datos | Almacenamiento de datos | |
|---|---|---|
| Tipo | Estructurados, semiestructurados o no estructurados | Estructurados |
| Esquema | Esquema de lectura | Esquema de escritura |
| Formato | Sin procesar, sin filtrar | Procesados, revisados |
| Orígenes | Macrodatos, IoT, redes sociales, datos de streaming | Aplicación, negocio, datos transaccionales, informes por lotes |
| Escalabilidad | Fáciles de escalar a bajo coste | Difíciles y costosos de escalar |
| Usuarios | Científicos de datos, ingenieros de datos | Profesionales de almacenamiento de datos, analistas de negocios |
| Casos de uso | Aprendizaje automático, análisis predictivo, análisis en tiempo real | Informes principales, BI |
Diseño y arquitectura del almacenamiento de datos
Ahora que sabes por qué y cuándo debes usar un almacenamiento de datos, vamos a profundizar en cómo funciona uno examinando el diseño del almacenamiento de datos. Un almacenamiento de datos es algo más que un elemento aislado individual que funciona por sí mismo. En su lugar, se trata de un sistema muy estructurado y cuidadosamente diseñado compuesto por varios niveles que interactúan entre sí (y con los datos) de maneras diferentes. Normalmente, estos niveles incluyen:
El nivel inferior
Los datos se ingieren desde varios orígenes y, a continuación, se limpian y transforman para que otras aplicaciones los usen en un proceso denominado Extracción, transformación y carga (ETL). El nivel inferior también es donde se almacenan y optimizan los datos, lo que da como resultado tiempos de consulta más rápidos y un mejor rendimiento general.
Nivel intermedio
Aquí encontrarás el motor de análisis, también conocido como el servidor de procesamiento analítico online (OLAP). Los servidores OLAP acceden a grandes volúmenes de datos del almacenamiento de datos a alta velocidad, lo que permite generar resultados muy rápidos.
Nivel superior
El nivel superior es donde la interfaz front-end presenta visualmente los datos procesados, a los que los analistas pueden acceder y que utilizan para todas sus necesidades de inteligencia empresarial de informes y autoservicio.
Cómo crear un almacenamiento de datos
Al diseñar y crear un almacenamiento de datos, es importante tener en cuenta los objetivos de tu organización, tanto a largo plazo como ad hoc, así como la naturaleza de los datos. ¿Cuántos orígenes de datos estás integrando? ¿Tienes previsto automatizar los flujos de trabajo? ¿Cómo explorarás y analizarás los datos? La compilación variará en función de la complejidad de tus necesidades, pero un almacén de base de datos empresarial típico puede constar de los siguientes componentes:
- Orígenes de datos que extraen datos operativos de sistemas de punto de venta, aplicaciones empresariales y otras bases de datos relacionales
- Un área de almacenamiento provisional donde se limpian y transforman los datos para el almacén o el repositorio centralizado
- Un almacén o repositorio centralizado que almacena datos operativos procesados, metadatos, datos de resumen y datos sin procesar para facilitar el acceso de los usuarios
- La adición de data marts, que utiliza datos del repositorio centralizado y los ofrece en subconjuntos a grupos de usuarios seleccionados
- Un espacio aislado, que los científicos de datos pueden usar para probar nuevas formas de exploración de datos en un entorno protegido
- Una amplia variedad de herramientas de almacenamiento de datos, marcos y API para la integración, el almacenamiento, el rendimiento y el análisis
Herramientas, software y recursos de almacenamiento de datos
En el mundo actual centrado en los datos, muchas de las principales empresas de software presentan una gama aparentemente infinita de software de almacenamiento de datos, cada una con su propio caso de uso específico. Puede parecer desalentador, pero para crear una solución coherente de alto rendimiento, deberás invertir en las herramientas y tecnologías adecuadas. Las necesidades de cada organización son diferentes, aunque estos son algunos productos de almacenamiento de datos esenciales que se deben tener en cuenta:
Almacenamiento de datos en la nube y la nube híbrida
Una solución unificada de almacenamiento de datos basada en la nube como, por ejemplo, Azure Synapse Analytics, ofrece a las organizaciones la capacidad de escalar, calcular y almacenar a una velocidad más rápida y un menor coste.
Herramientas de integración de datos
Las canalizaciones de ETL permiten a los usuarios crear, programar y organizar sus flujos de trabajo para que los datos de origen se integren, limpien y normalicen automáticamente.
Almacenamiento de objetos
Una solución de almacenamiento de objetos puede contener grandes cantidades de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, lo que hace que sea perfecta para almacenar provisionalmente los datos de origen antes de cargarlos en el almacén.
Herramientas de almacenamiento
Una solución de almacenamiento distribuido contiene grandes conjuntos de datos en tablas relacionales con almacenamiento en columnas. Esto reduce considerablemente los costes, mejora el rendimiento de las consultas y acelera el tiempo de información.
Herramientas de rendimiento
Para mejorar el rendimiento de las aplicaciones, es posible que desees incorporar Apache Spark, una plataforma de procesamiento paralelo de código abierto que admite el procesamiento en memoria.
Administración de cargas de trabajo y recursos
Un administrador de recursos asigna potencia de procesamiento a las cargas de trabajo para que puedas cargar, analizar, administrar y exportar los datos según sea necesario.
Modelado de datos
El modelado de datos combina varios orígenes de datos en un único modelo semántico, lo que proporciona una vista estructurada y simplificada de los datos.
Herramientas de inteligencia empresarial
Las herramientas de análisis empresarial ayudan a proporcionar información a los usuarios en forma de paneles, informes y otras herramientas de visualización.
Características de privacidad y seguridad
Las características de seguridad y cumplimiento, como el cifrado de datos, la autenticación de usuarios y la supervisión de acceso, garantizan que los datos permanecen protegidos.
¿Qué ha pasado con Azure SQL Data Warehouse?
Las capacidades asociadas a Azure SQL Data Warehouse son ahora una característica de Azure Synapse Analytics denominada grupo de SQL dedicado. Los clientes de Azure SQL Data Warehouse existentes pueden seguir ejecutando sus cargas de trabajo de Azure SQL Data Warehouse existentes mediante la característica de grupo de SQL dedicado en Azure Synapse Analytics, sin necesidad de realizar ningún cambio. Los clientes también pueden empezar a administrar sus datos de almacenamiento existentes con Azure Synapse Analytics, para aprovechar las características de análisis avanzadas, como la exploración de lago de datos sin servidor y los motores integrados de SQL y Apache Spark™.
Preguntas más frecuentes
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Un almacenamiento de datos es un repositorio centralizado que contiene datos estructurados (tablas de base de datos, hojas de Excel) y datos semiestructurados (archivos XML, páginas web) con fines de creación de informes, análisis y otras formas de inteligencia empresarial.
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El uso de un almacenamiento de datos tiene muchas ventajas. Por ejemplo, un almacenamiento de datos consolida varios orígenes de datos en una única fuente de verdad, que las organizaciones pueden usar para tomar decisiones más fundamentadas sobre negocios y operaciones.
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Los almacenamientos de datos almacenan datos estructurados y semiestructurados, que se pueden usar como origen para la minería de datos, la visualización de datos y otros casos de uso de BI específicos. Los lagos de datos almacenan varios tipos de datos sin procesar, que los científicos de datos pueden usar como origen para una variedad de proyectos.
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Normalmente, un almacenamiento de datos se compone de varios niveles: el nivel inferior, donde se recopilan y almacenan los datos; el nivel intermedio, donde se analizan los datos; y el nivel superior, donde se muestran los datos para que los usuarios accedan a ellos y los analicen.
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Al diseñar y crear una infraestructura de almacenamiento de datos, es importante tener en cuenta la naturaleza de los datos y cómo deseas transformarlos. Algunos elementos comunes de una compilación típica incluyen orígenes de datos, un área de ensayo, el propio almacén, data marts, espacios aislados y distintas herramientas de integración.
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Muchas de las principales compañías de software ahora cuentan con una amplia gama de productos de almacenamiento de datos.
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Estas capacidades son ahora una característica de Azure Synapse Analytics denominada grupo de SQL dedicado. Los clientes de Azure SQL Data Warehouse existentes pueden seguir ejecutando sus cargas de trabajo aquí sin necesidad de realizar ningún cambio.
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