Herramientas de almacenamiento de datos: ejemplos, características y consideraciones

By |2021-11-10T11:22:55+00:0018th noviembre, 2019|

Se espera que el mercado internacional de almacenamiento de datos se expanda en 8.3 por ciento entre 2019 y 2024, superando un valor de mercado total de $ 20 mil millones para 2024. Esto significa que un almacén de datos ya no es un lema o una idea innovadora; ahora se ha convertido en una metodología de almacenamiento de datos convencional. Varias empresas basadas en datos están recurriendo a herramientas de almacenamiento de datos como una solución de referencia para gestionar sus crecientes volúmenes de datos.

Este artículo cubrirá los diferentes casos de uso de herramientas y técnicas de almacenamiento de datos y los factores a considerar al elegir una solución de almacenamiento de datos.

Herramientas de almacenamiento de datos: ¿Por qué las necesitamos?

Un almacén de datos es un repositorio que comprende información de una o varias fuentes. Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico puede utilizar un almacén de datos para integrar y combinar información diversa de los clientes, como las direcciones de correo electrónico de los clientes, la caja registradora, las tarjetas de comentarios, etc. El principal beneficio de un almacén de datos es su función de simplificar los datos para inteligencia empresarial (BI). Sin embargo, el proceso de ETL en el almacén de datos es importante para el movimiento fluido de datos de un nivel arquitectónico a otro.

A diferencia de los almacenes de datos tradicionales, las soluciones modernas de almacenamiento de datos automatizan las tareas repetitivas involucradas en el diseño, desarrollo e implementación de un diseño de almacenamiento de datos para cumplir con los requisitos comerciales que cambian rápidamente. Por esta razón, muchas empresas aprovechan las herramientas de almacenamiento de datos para recopilar información.

Lista de funciones que deben tener las herramientas de almacenamiento de datos

A continuación, se muestran algunos casos de uso y ejemplos de aplicaciones de almacenamiento de datos que abordan varios desafíos de gestión de datos:

1. Limpieza de datos

Muchas empresas utilizan el almacenamiento de datos para aprovechar los datos históricos para tomar decisiones comerciales críticas. Por lo tanto, es importante asegurarse de que solo se carguen datos de alta calidad en un almacén de datos. Esto se puede hacer haciendo limpieza de datos una parte del proceso de almacenamiento de datos, que puede ayudar a detectar y eliminar registros inválidos, incompletos u obsoletos de los conjuntos de datos de origen.

2. Transformación y carga de datos

Transformación de datos implica modificar los datos a un formato compatible con el sistema de destino, como una base de datos, para simplificar la carga de datos.

Para agilizar el paso de integración de datos en un almacén de datos, muchas herramientas de administración del almacén de datos ofrecen transformaciones integradas, como agregación, búsqueda, unión y filtrado, lo que facilita el procesamiento de datos.

3. Inteligencia empresarial y análisis de datos

El almacenamiento de datos y Business Intelligence (BI) son dos distintos pero tecnologías estrechamente interconectadas que ayudan a una empresa a tomar decisiones informadas. Las organizaciones tienen abundante información en forma cruda en la era digital, que generalmente se almacena en un almacén de datos. Es crucial que las herramientas de análisis de almacenamiento de datos tengan funcionalidad de BI para ayudar a la recuperación de datos, ya que ayuda a generar conocimientos comerciales.

 

Data Warehouse Tools 1 Áreas de uso

Consideraciones sobre inteligencia empresarial y almacenamiento de datos

Fuente: RhapsodyTech

¿Cómo elegir las herramientas de almacenamiento de datos?

Para una empresa basada en datos, es indispensable tener una arquitectura de almacenamiento de datos consolidada y configurada correctamente. Para ejecutar consultas y realizar análisis multifacéticos, necesita una herramienta de diseño de almacenamiento de datos eficaz para que los diferentes equipos de la organización puedan acceder y utilizar los datos con facilidad.

Sin embargo, la elección de una herramienta de software de almacenamiento de datos que se adapte a todos los requisitos de su negocio requiere una consideración cuidadosa. Después de todo, cambiar de una herramienta DWH a otra puede resultar laborioso y perturbador. Por lo tanto, cuanto más piense en su selección, más fácil será hacer las cosas para usted en el futuro.

Aquí hay cinco factores clave que debe considerar al elegir una plataforma de almacenamiento:

1. Nube frente a local

Al elegir una herramienta de software de almacenamiento de datos, el primer punto a considerar es si optar por un software de almacenamiento de datos en la nube o en las instalaciones. Si está buscando un software de almacenamiento de datos de bajo costo sin servidores, hardware y con menores costos de mantenimiento, entonces debería optar por una solución de almacenamiento de datos en la nube.

Por el contrario, si proteger los datos es una prioridad para su negocio, entonces una arquitectura de almacenamiento de datos en las instalaciones podría ser el camino correcto a seguir, ya que le brinda un control total sobre la seguridad y el acceso a la información. Además, las soluciones de almacenamiento de datos en las instalaciones generalmente ofrecen una mayor velocidad que sus alternativas de implementación en la nube debido a las menores posibilidades de problemas de latencia.

2. Desempeño

Cuando se trata de rendimiento, el acceso y la velocidad de procesamiento son dos consideraciones importantes para cualquier herramienta de almacenamiento de datos. Durante la búsqueda, hágase preguntas como: ¿qué herramienta de gestión de almacenamiento de datos le proporcionará un rendimiento de consulta más rápido? ¿Con qué rapidez se pueden extraer datos de los sistemas de origen y cargarlos en los sistemas de destino? ¿Qué herramienta ayudará a la arquitectura de su almacén de datos a mantener un nivel de rendimiento ideal?

Las herramientas de integración de datos en el almacenamiento de datos ofrecen niveles de rendimiento variados según la forma en que están estructurados. Para mantener el rendimiento óptimo de su almacén de datos, utilice una herramienta que garantice que sus datos se limpien, eliminen, transformen y carguen con precisión.

Además, elija una herramienta de software de almacenamiento de datos que ofrezca soporte para los formatos de datos de origen y las estructuras de datos de destino de uso frecuente. Esto le permitirá acceder a diversos conjuntos de datos para una toma de decisiones rápida y oportuna.

Enfoque centrado en el modelo de datos

3. Escalabilidad

Si su empresa se está expandiendo rápidamente, desea elegir una herramienta de análisis de almacenamiento de datos que amplíe su negocio. Por ejemplo, opte por una herramienta que ofrezca un cambio de tamaño de clúster rápido y sin problemas sin supervisión continua para garantizar el cumplimiento de los requisitos del conjunto de datos.

Puede determinar la escalabilidad de varias herramientas de integración de datos para el almacenamiento de datos en términos de costo, recursos y simplicidad. Algunas herramientas necesitan más mantenimiento pero son rentables. Del mismo modo, encontrará algunas herramientas DWH que son escalables horizontalmente, lo que significa que ofrecen un rendimiento óptimo incluso si agrega más nodos a su almacén de datos. Además, si se optimizan correctamente, estas herramientas pueden ser relativamente económicas.

4. Capacidades de automatización

El enfoque convencional del almacenamiento de datos se reemplaza por su alternativa automatizada para abordar las crecientes necesidades de volumen de datos y permitir un tiempo de comprensión más rápido. Las herramientas DWA automatizan los pasos repetitivos involucrados en el diseño, desarrollo e implementación de un almacén de datos. Por ejemplo, para garantizar que los datos sin errores se carguen en el almacén de datos, su herramienta de almacenamiento de datos seleccionada debería poder automatizar el proceso de limpieza de datos desde la creación de perfiles de los datos de origen hasta su validación antes de cargarlos en el almacén de datos.

A diferencia de las herramientas tradicionales de almacenamiento de datos, las modernas admiten la automatización del flujo de trabajo y los patrones de diseño del modelo de datos, como Vault, Inmon y Kimball. Ofrecen automatización en cada paso, desde diseñar el almacén de datos hasta mapear y generar Código ETL para cargar información en el almacén de datos. Al optimizar el proceso, las herramientas modernas de almacenamiento de datos pueden reducir radicalmente el tiempo, los gastos y los riesgos de los proyectos de almacenamiento de datos.

5. Integraciones

La expansión empresarial generalmente implica la integración de diversas fuentes de datos, como fuentes en la nube, formatos en memoria y bases de datos, lo que en última instancia conduce a volúmenes crecientes de datos heterogéneos. En tal escenario, es importante seleccionar una herramienta DWH que pueda integrar datos de diferentes aplicaciones y sistemas de información.

 

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