¿Qué es el almacenamiento de datos?
Obtenga información sobre 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 compilar.
¿Qué es el almacenamiento de datos?
Primero, definamos qué es un almacenamiento de datos y por qué podría querer usar uno para su 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) para la creación de informes y el análisis. Los datos fluyen desde una variedad de orígenes, como sistemas de punto de venta, aplicaciones empresariales y bases de datos relacionales y, por lo general, se limpiarán y normalizarán 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 para minería de datos, visualización de datos y otras formas de creación de informes de inteligencia empresarial.
Beneficios del almacenamiento de datos
Los datos confiables, especialmente cuando se agregan con el tiempo, ayudan a los usuarios a tomar decisiones más inteligentes e informadas sobre la forma en que gestionan su organización, y los almacenes de datos son lo que hace posible esto. Las ventajas del almacenamiento de datos empresariales son múltiples, pero algunas de las ventajas más increíbles son:
- Consolidación de datos de varios orígenes en un único origen de verdad
- Almacenamiento y análisis de datos históricos a largo plazo que abarcan meses y años
- Limpieza y transformación de datos para que sean precisos, coherentes y estandarizados en estructura y forma
- Reducción de los tiempos de consulta al recopilar datos y procesar análisis, lo que mejora el rendimiento general de todos los sistemas
- Carga eficaz de datos sin tener que hacer frente a los costos de implementación o infraestructura
- Protección de datos para que sean privados, protegidos y seguros
- Preparación de datos para el análisis mediante minería de datos, herramientas de visualización y otras formas de análisis avanzado
Almacenamiento de datos frente a lago de datos
Está claro que el almacenamiento de datos es esencial para las operaciones de análisis de cualquier organización. Pero ¿cuál es la diferencia entre un almacenamiento de datos y otros tipos de repositorios de datos, como un lago de datos? Y, ¿cuándo se debería usar uno sobre el otro?
Como repositorios, los almacenes 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 controlar una amplia gama de propósitos.
Un 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 están mantenidos, conformados y optimizados para las operaciones de consulta SQL. Como resultado, los almacenamientos de datos se usan mejor 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 haya 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 procesar de una 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 definen 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 el aprendizaje automático.
| Lago de datos | Almacenamiento de datos | |
|---|---|---|
| Tipo |
Estructurado, semiestructurado, no estructurado Relacional, no relacional |
Estructurado Relacional |
| Esquema | Esquema de lectura | Esquema en escritura |
| Formato | Sin procesar, sin filtrar | Procesado, revisado |
| Orígenes | Macrodatos, IoT, redes sociales, datos de streaming | Aplicación, negocios, datos transaccionales, informes por lotes |
| Escalabilidad | Fácil escalado a bajo costo | Difícil y caro 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 | Creación de informes principales, BI |
Arquitectura y diseño del almacenamiento de datos
Ahora que sabe por qué y cuándo debería 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 solo silo que funciona por sí mismo. En su lugar, se trata de un sistema muy estructurado y cuidadosamente diseñado compuesto por varios niveles que interactúan con los datos (y entre ellos) 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 lleva a tiempos de consulta más rápidos y a un mejor rendimiento general.
Nivel intermedio
Aquí encontrará el motor de análisis, también conocido como servidor de procesamiento analítico en línea (OLAP). Los servidores OLAP acceden a grandes volúmenes de datos del almacenamiento de datos a alta velocidad, lo que da lugar a 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 usar para todas sus necesidades de inteligencia empresarial de informes y autoservicio.
Creación de un Data Warehouse
Al diseñar y crear un almacenamiento de datos, es importante tener en cuenta los objetivos de la organización, tanto a largo plazo como ad hoc, así como la naturaleza de los datos. ¿Cuántos orígenes de datos está integrando? ¿Tiene previsto automatizar los flujos de trabajo? ¿Cómo explorará y analizará los datos? La compilación variará en función de la complejidad de sus necesidades, pero un almacén de base de datos empresarial típico podría constar de los siguientes componentes:
- fuentes de datos que extraen datos operativos de los sistemas de punto de venta, aplicaciones empresariales y otras bases de datos relacionales
- Un área de almacenamiento provisional donde los datos se limpian y transforman para el almacén o repositorio centralizado
- Un almacén o repositorio centralizado que almacena datos operativos procesados, metadatos, datos de resumen y datos sin procesar para facilitar el acceso a los usuarios
- La adición de data marts, que toman datos del repositorio centralizado y los sirven en subconjuntos a grupos seleccionados de usuarios
- 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, con gestión centralizada de 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, deberá invertir en las herramientas y tecnologías adecuadas. Las necesidades de cada organización son diferentes, pero estos son algunos productos de almacenamiento de datos esenciales que debería tener en cuenta:
Almacenamiento de datos en la nube y en la nube híbrida
Una solución unificada de almacenamiento de datos basada en la nube, como Azure Synapse Analytics, ofrece a las organizaciones la capacidad de escalar, calcular y almacenar a una velocidad más rápida y con un menor costo.
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 costos, mejora el rendimiento de las consultas y acelera el tiempo de actividad para las conclusiones.
Herramientas de rendimiento
Para aumentar el rendimiento de las aplicaciones, puede incorporar Apache Spark, un marco de procesamiento paralelo de código abierto que admite el procesamiento en memoria.
Administración de cargas de trabajo y recursos
Un administrador de recursos asigna capacidad de procesamiento a las cargas de trabajo para que pueda cargar, analizar, administrar y exportar los datos debidamente.
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 seguridad y privacidad
Las características de seguridad y cumplimiento, como el cifrado de datos, la autenticación de usuario y la supervisión de acceso, garantizan que los datos permanezcan protegidos.
¿Qué ha pasado con Azure SQL Data Warehouse?
Las funcionalidades asociadas al almacenamiento de datos de Azure SQL ahora son una característica de Azure Synapse Analytics, llamado grupo de SQL dedicado. Los clientes del almacenamiento de datos de Azure SQL existentes podrán seguir ejecutando sus cargas de trabajo existentes del almacenamiento de datos de Azure SQL 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 avanzadas de análisis, como la exploración de lago de datos sin servidor y los motores integrados de SQL y Apache Spark™.
Preguntas 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 el fin de generar informes, análisis y otras formas de inteligencia empresarial.
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Hay muchas ventajas al usar el almacenamiento de datos. Por ejemplo, un almacenamiento de datos consolida varios orígenes de datos en un único origen verdadero que las organizaciones pueden usar para tomar decisiones más fundamentadas sobre negocios y operaciones.
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Los almacenes de datos almacenan datos estructurados y semiestructurados que se pueden usar para la minería de datos de origen, 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 para obtener una variedad de proyectos.
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Un almacenamiento de datos se compone normalmente 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 desea transformarlos. Algunos elementos comunes de una compilación típica incluyen orígenes de datos, un área de ensayo, el propio almacén, los data mart, espacios aislados y diversas herramientas de integración.
Obtenga sugerencias sobre cómo crear un almacenamiento de datos
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Muchas de las principales empresas de software ofrecen ahora una amplia gama de productos de almacenamiento de datos.
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Estas funcionalidades son ahora una característica de Azure Synapse Analytics denominada grupo de SQL dedicado. Los clientes del almacenamiento de datos de Azure SQL existentes podrán seguir ejecutando sus cargas de trabajo aquí sin tener que realizar ningún cambio.
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