¿Qué es el almacenamiento de datos? Conceptos, características y ejemplos

By |2022-07-18T09:56:43+00:006th noviembre, 2020|

En el entorno comercial actual, una organización necesita tener informes y análisis confiables de grandes cantidades de datos. Las empresas necesitan que sus datos se consoliden e integren para diferentes niveles de agregación, desde el servicio al cliente hasta la integración de socios y las decisiones comerciales ejecutivas de alto nivel. Aquí es donde entra en juego el almacenamiento de datos, ya que facilita la presentación de informes y el análisis. Este aumento de datos, a su vez, aumenta el uso de almacenes de datos para administrar datos comerciales.

Para comprender la importancia del almacenamiento de datos, visite los conceptos importantes de almacenamiento de datos.

¿Qué es el almacenamiento de datos?

La almacenamiento de datos (DWH) es un depósito en el que una organización almacena datos de forma electrónica extrayéndolos de los sistemas operativos y poniéndolos a disposición para consultas ad-hoc e informes programados. Por el contrario, el proceso de creación de un almacén de datos implica diseñar un modelo de datos que pueda generar conocimientos rápidamente.

Los datos almacenados en el DWH son diferentes de los datos que se encuentran en el entorno operativo. Está organizado de modo que los datos relevantes se agrupan para facilitar las operaciones, el análisis y la generación de informes del día a día. Esto ayuda a determinar las tendencias a lo largo del tiempo y permite a los usuarios crear planes basados ​​en esa información. Por lo tanto, se refuerza la importancia del uso del almacén de datos en las empresas.

¿Qué es el almacenamiento de datos? Arquitectura de almacenamiento de datos

Arquitectura de almacenamiento de datos

Enfoques de la combinación de bases de datos heterogéneas

Para integrar diferentes bases de datos, existen dos enfoques populares:

  • Basado en consultas: Un enfoque basado en consultas en el almacenamiento de datos es tradicional para crear integradores y contenedores sobre bases de datos diferentes o heterogéneas.
  • Impulsado por actualizaciones: Un enfoque basado en actualizaciones para la integración de bases de datos es una alternativa al enfoque basado en consultas y se usa con más frecuencia en la actualidad. En este enfoque, los datos de diversas fuentes se combinan o integran de antemano y se almacenan en un almacén de datos. Posteriormente, los empleados pueden acceder a estos datos para realizar consultas y análisis.

Arquitectura de almacenamiento de datos

A arquitectura del almacén de datos utiliza modelos dimensionales para identificar la mejor técnica para extraer información significativa de datos sin procesar y traducirla en una estructura fácil de entender. Sin embargo, debe tener en cuenta tres tipos principales de arquitectura al diseñar un nivel empresarial. almacén de datos en tiempo real.

  1. Arquitectura de un solo nivel
  2. Arquitectura de dos niveles
  3. Arquitectura de tres niveles

Alistando las características

Las características clave de un almacén de datos incluyen:

  • Orientado al tema: Proporciona información dirigida a un tema específico en lugar de las operaciones en curso de toda la organización. Los ejemplos de temas incluyen información de productos, datos de ventas, detalles de clientes y proveedores, etc.
  • Integrado: Se desarrolla combinando datos de múltiples fuentes, como archivos planos y bases de datos relacionales, lo que ofrece un mejor análisis de datos.
  • Variante de tiempo: Los datos en un DWH brindan información de un punto histórico específico; por lo tanto, los datos se clasifican con un marco de tiempo particular.
  • No volátil: No volátil se refiere a datos históricos que no se omiten cuando se agregan datos más nuevos. Un DWH está separado de una base de datos operativa, lo que significa que los cambios regulares en la base de datos operativa no se ven en el almacén de datos.

El papel de las canalizaciones de datos en EDW

Se hace un gran esfuerzo desbloqueando el verdadero poder de su almacén de datos. Con un enfoque ETL basado en metadatos, puede crear canalizaciones de datos de baja latencia que sean confiables y flexibles.

Un almacén de datos se completa mediante canalizaciones de datos. Transportan datos sin procesar de fuentes dispares a un almacén de datos centralizado para informes y análisis. A lo largo del camino, los datos se transforman y optimizan.

Sin embargo, el aumento en el volumen, la velocidad y la variedad ha hecho que el enfoque tradicional para construir tuberías de datos —Que incluye codificación y reconfiguración manual - ineficaz y obsoleto.

La automatización es una parte integral de la construcción de canalizaciones de datos eficientes que pueden igualar la agilidad y velocidad de sus procesos comerciales.

Automatización de la canalización de datos

Puede transportar datos sin problemas desde la fuente hasta la visualización a través de automatización de la canalización de datos. Es un enfoque moderno para poblar almacenes de datos que requiere diseñar flujos de datos funcionales y eficientes.

Como todos sabemos, la puntualidad es uno de los elementos cruciales de la inteligencia comercial de alta calidad, y las canalizaciones de datos automatizadas lo ayudan a que los datos estén disponibles en el almacén de datos lo más rápido posible.

Al aprovechar el poder de las canalizaciones de datos escalables y automatizadas, puede eliminar datos obsoletos, triviales o duplicados, maximizando la accesibilidad y la consistencia de los datos para garantizar análisis de alta calidad.

Con un proceso ETL basado en metadatos, puede integrar sin problemas nuevas fuentes en su arquitectura y admitir ciclos iterativos para acelerar sus informes y análisis de BI.

Además, puede seguir el enfoque ELT, donde los datos se cargan directamente en el almacén, de modo que puede aprovechar la capacidad informática del sistema de destino para realizar transformaciones de manera eficiente.

Optimización de canalizaciones de datos

Una empresa debe enfocarse en construir canalizaciones de datos automatizadas que puedan adaptarse dinámicamente a circunstancias cambiantes, por ejemplo, agregar y eliminar fuentes de datos o cambiar transformaciones.

Por supuesto, mover bases de datos enteras cuando necesita datos para informes o análisis puede ser muy ineficiente.

La mejor práctica es cargar datos de forma incremental utilizando cambiar la captura de datos para llenar su almacén de datos. Ayuda a eliminar la redundancia y garantiza la máxima precisión de los datos.

Otras capacidades esenciales necesarias para crear canalizaciones de datos automatizadas son la carga incremental, la supervisión de trabajos y la programación de trabajos.

  • La carga incremental garantiza que no tenga que copiar todos los datos en su almacén de datos cada vez que haya un cambio en la tabla de origen para garantizar que su almacén de datos sea siempre preciso y esté actualizado.
  • El monitoreo de trabajos lo ayuda a comprender cualquier problema con su sistema actual y le permite realizar los cambios necesarios para optimizar el proceso.
  • La programación de trabajos le permite procesar sus datos diariamente, semanalmente, mensualmente o solo cuando se cumplen desencadenantes o condiciones específicas para agilizar el proceso.

La organización y automatización de sus canales de datos puede eliminar el trabajo manual, introducir reproducibilidad y maximizar la eficiencia.

Ejemplos de almacenamiento de datos en diversas industrias

Big data se ha convertido en una parte vital del almacenamiento de datos y la inteligencia comercial en varias industrias. Repasemos algunos de los ejemplos de almacenamiento de datos en varios sectores que lo consideran una parte esencial de sus operaciones diarias.

  • Sector de inversiones y seguros

Un almacén de datos se utiliza principalmente para analizar tendencias de clientes y mercados y otros patrones de datos en el sector de inversiones y seguros. Forex y los mercados bursátiles son dos subsectores principales en los que los almacenes de datos juegan un papel crucial porque una diferencia de un solo punto puede generar pérdidas masivas en todos los ámbitos. Los DWH generalmente se comparten en estos sectores y se enfocan en la transmisión de datos en tiempo real.

  • Cadenas minoristas

Los DWH se utilizan principalmente para la distribución y el marketing en el sector minorista para realizar un seguimiento de los artículos, examinar las políticas de precios, realizar un seguimiento de las ofertas promocionales y analizar las tendencias de compra de los clientes. Las cadenas minoristas suelen incorporar sistemas EDW para la inteligencia empresarial y las necesidades de previsión.

  • Sanidad

Un DWH se utiliza para pronosticar resultados, generar informes de tratamiento y compartir datos con proveedores de seguros, laboratorios de investigación y otras unidades médicas en el sector de la salud. Los EDW son la columna vertebral de los sistemas de atención médica porque la información de tratamiento más reciente y actualizada es crucial para salvar vidas.

Tipos de almacenes de datos

Hay tres tipos principales de almacenes de datos. Cada uno tiene su función específica en las operaciones de gestión de datos.

¿Qué es el almacenamiento de datos y su implementación?

1- Almacén de datos empresariales

El almacén de datos empresarial (EDW) sirve como base de datos central o principal para facilitar la toma de decisiones en toda la empresa. Los beneficios clave de tener un EDW incluyen acceso a información entre organizaciones, la capacidad de ejecutar consultas complejas y la habilitación de conocimientos enriquecidos y con visión de futuro para decisiones basadas en datos y evaluación temprana de riesgos.

2- ODS (almacén de datos operativos)

En ODS, el DWH se actualiza en tiempo real. Por lo tanto, las organizaciones a menudo lo utilizan para actividades empresariales de rutina, como el almacenamiento de registros de los empleados. Los procesos comerciales también utilizan ODS como fuente para proporcionar datos al EDW.

3- Mercado de datos

Es un subconjunto de un DWH que da soporte a un departamento, región o unidad de negocio en particular. Considere esto: tiene varios departamentos, incluidos ventas, marketing, desarrollo de productos, etc. Cada departamento tendrá un depósito central donde almacena datos. Este repositorio se llama data mart.

El EDW almacena los datos del data mart en el ODS diariamente/semanalmente (o según lo configurado). El ODS actúa como un área de preparación para la integración de datos. Luego envía los datos al EDW para almacenarlos y usarlos con fines de BI.

¿Por qué las empresas necesitan almacenamiento de datos e inteligencia empresarial?

Muchos usuarios comerciales se preguntan por qué el almacenamiento de datos es esencial. La forma más sencilla de explicar esto es a través de los diversos beneficios para los usuarios finales. Éstos incluyen:

  • Acceso mejorado del usuario final a una amplia variedad de datos empresariales
  • Mayor consistencia de datos
  • Documentación adicional de los datos
  • Costos informáticos potencialmente más bajos y mayor productividad
  • Proporcionar un lugar para combinar datos relacionados de fuentes independientes
  • Creación de una infraestructura informática que pueda soportar cambios en los sistemas informáticos y las estructuras comerciales.
  • Empoderar a los usuarios finales para realizar consultas o informes ad-hoc sin afectar el rendimiento de los sistemas operativos

Herramientas y técnicas de almacenamiento de datos

La infraestructura de datos de la mayoría de las organizaciones es una colección de sistemas heterogéneos. Por ejemplo, una organización puede tener un sistema que maneja las relaciones con los clientes, los recursos humanos, las ventas, la producción, las finanzas, los socios, etc. Estos sistemas a menudo están mal integrados o no están integrados en absoluto. Esto hace que sea difícil responder preguntas sencillas a pesar de que la información está disponible "en algún lugar" dentro del sistemas de datos dispares.

El acceso de los usuarios finales a las herramientas DWH puede resolver estos problemas mediante la creación de una base de datos única de datos homogéneos que se recuperan y manipulan fácilmente. Las herramientas de software utilizadas para extracción y transformadora Los datos en un formato homogéneo para cargarlos en el DWH también son componentes vitales de un sistema de almacenamiento de datos.

Herramienta de automatización de almacenamiento de datos empresariales de Astera Software

Astera Data Warehouse Builder acelera el desarrollo de un almacén de datos desde cero, ayuda a integrar datos de múltiples data marts y bases de datos, automatiza el modelado de la estructura del esquema y ofrece un DWH de alto rendimiento a través de una plataforma unificada e intuitiva.

ADWB también permite la automatización para que pueda analizar datos fácilmente y extraer información. Es una herramienta de automatización de almacenamiento de datos basada en metadatos con un modelador de datos enriquecido e incluye todas las características clave de un almacenamiento de datos mencionadas anteriormente. La funcionalidad de ingeniería inversa permite crear bases de datos con unos pocos clics sin escribir ningún código. Del mismo modo, los usuarios pueden crear rápidamente esquemas desde cero con la opción de arrastrar y soltar fácil de usar. Las siguientes imágenes muestran brevemente cómo funciona el ADWB.

Herramienta de almacenamiento de datos DWB

Característica de ingeniería inversa en Astera DWB

Poblando la tabla de dimensiones en ADWB

Flujo de datos para completar la tabla de dimensiones en ADWB

Ingeniería avanzada en ADWB

Una vez que se crea el esquema y se llenan los datos, el modelo de datos se puede enviar con la misma rapidez a la base de datos de la empresa.

Aprenda más sobre cómo construir su almacén de datos desde cero con Astera Data Warehouse Builder, una solución de alto rendimiento que facilita todas sus necesidades comerciales.

Si desea discutir su caso de uso o ver una demostración en vivo del producto, infórmenos y nuestro los expertos se comunicarán contigo.

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