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¿Qué es un almacén de datos en la nube? Una guía completa

27 de mayo 2024.

¿Qué es un almacén de datos en la nube?

¿Qué es un almacén de datos en la nube?

En pocas palabras, un almacén de datos en la nube es un almacén de datos que existe en el entorno de la nube y es capaz de combinar exabytes de datos de múltiples fuentes. Los almacenes de datos en la nube están diseñados para manejar consultas complejas y están optimizados para inteligencia empresarial (BI) y análisis. Los beneficios de un almacén de datos en la nube se extienden hasta el rompimiento silos de datos, consolidando los datos disponibles en diferentes aplicaciones e identificando oportunidades que de otro modo pasarían desapercibidas con una solución local tradicional. almacenamiento de datos.

 

Definición de almacén de datos en la nube

Un almacén de datos en la nube es una base de datos centralizada en una nube pública para almacenar, procesar, integrar y gestionar grandes volúmenes de datos estructurados y semiestructurados.

La parte de la “nube” significa que en lugar de administrar servidores e infraestructura físicos, todo sucede en línea: los servidores externos se encargan del trabajo pesado y usted puede acceder a sus datos y herramientas de análisis a través de Internet sin necesidad de descargar o configurar ningún software o aplicaciones.

Un almacén de datos en la nube es fundamental para tomar decisiones rápidas basadas en datos. Ofrece una capacidad computacional mejorada y una gestión de datos simplificada, lo que le permite extraer información valiosa a partir de datos actualizados, precisos y enriquecidos cuando sea necesario.

 

Características clave de un almacén de datos en la nube

Hay ciertas características clave inherentes a un almacén de datos en la nube que lo posicionan como una solución valiosa para las empresas que buscan beneficiarse de la nube. Ofrece el equilibrio adecuado entre seguridad, escalabilidad y accesibilidad, junto con muchas otras características. Éstas incluyen:

Actuación: Consulta rápida y eficiente de grandes conjuntos de datos.

Integración: Integración perfecta con varias herramientas de análisis.

Seguridad: Medidas fuertes como cifrado y controles de acceso.

Manejo de costos: Modelo de pago por uso para rentabilidad.

Escalabilidad: Se ajusta fácilmente al volumen de datos y a las necesidades de procesamiento.

Accesibilidad: Acceso a datos desde cualquier lugar con conexión a Internet.

Actualizaciones automáticas: Actualizaciones automáticas periódicas para las últimas funciones y parches de seguridad.

 

Consejos prácticos para abordar la calidad de los datos durante la migración a la nube

La nube ofrece una serie de beneficios que los sistemas locales no ofrecen. Sin embargo, las migraciones a la nube no son un viaje sencillo. A continuación se ofrecen algunos consejos para garantizar la calidad de los datos al llevar su almacén de datos a la nube.

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Almacén de datos en la nube frente a almacén de datos local

La tradicional arquitectura del almacén de datos ya no puede hacer frente a las crecientes necesidades analíticas de las empresas actuales. El hecho de que se espera que el mercado del almacenamiento de datos en la nube alcance 3.5 millones de dólares para 2025 solo significa que los almacenes de datos tradicionales locales serán cada vez más incapaces de proporcionar a las organizaciones la velocidad, escalabilidad y agilidad que buscan. La siguiente tabla resume la diferencia entre el almacén de datos en la nube y el almacén de datos local:

 

Almacén de datos local Almacén de datos en la nube
Deployment Implementado en servidores físicos en el sitio Implementado en servidores virtualizados en Internet.
Escalabilidad Ofrece escalabilidad limitada, requiere inversión inicial en hardware Fácilmente escalable con ajuste de recursos bajo demanda
Mantenimiento Requiere gestión de TI interna para actualizaciones y resolución de problemas Servicios gestionados, menos carga de mantenimiento
Estructura de costo Implica gastos de capital (CapEx) con costos iniciales de hardware e infraestructura. Gasto operativo (OpEx), modelo de precios de pago por uso que ofrece flexibilidad y eficiencia
Flexibilidad Capacidad fija, más difícil de adaptar a las necesidades cambiantes Flexible, puede escalar recursos según la demanda.
ERP/WMS Integración limitada con servicios en la nube. Integración perfecta con varios servicios en la nube
Accesibilidad Accesibilidad limitada, ligada a la ubicación física. Accesible desde cualquier lugar con conexión a Internet
Velocidad de implementación Plazos de entrega más largos para la adquisición, instalación y configuración de hardware Implementación rápida con recursos bajo demanda, tiempo de obtención de valor reducido
Actualizaciones y mejoras Actualizaciones y mejoras manuales, que pueden causar tiempo de inactividad Actualizaciones automatizadas, tiempo de inactividad mínimo con servicios administrados
Recuperación de Desastres Depende de soluciones de respaldo y recuperación locales Opciones integradas de recuperación ante desastres en la nube

 

Arquitectura de almacén de datos en la nube

La arquitectura del almacén de datos en la nube se refiere al diseño estructural y la organización de los componentes dentro de un almacén de datos alojado y administrado en la nube. Incluye elementos clave y sus interacciones, lo que garantiza un procesamiento, almacenamiento, integración y recuperación de datos eficientes. Los siguientes componentes conforman la arquitectura del almacén de datos en la nube:

Fuentes de datos: Las fuentes de datos se refieren a los diversos orígenes desde los cuales se recopilan e incorporan los datos al almacén de datos para su análisis. Estas fuentes pueden variar ampliamente en términos de tipos de datos, formatos y mecanismos de entrega, desde bases de datos transaccionales hasta transmisión de datos y API externas. Una de las mayores fortalezas de los almacenes de datos en la nube es su capacidad para manejar diversos tipos de datos, incluidos datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.

Capa de ingesta de datos: El viaje de los datos en un DWH en la nube comienza con la ingesta de datos capa, que es responsable de recopilar e importar datos sin problemas. Esta capa a menudo emplea ETL procesos para garantizar que los datos se transformen y formateen para un almacenamiento y análisis óptimos. Algunos almacenes de datos en la nube admiten la ingesta de datos en tiempo real, lo que le permite ingerir y procesar datos a medida que estén disponibles.

Capa de almacenamiento: La capa de almacenamiento organiza y almacena datos en un formato estructurado optimizado para el procesamiento analítico. Este formato puede implicar almacenamiento en columnas, que es muy adecuado para análisis debido a su capacidad para comprimir y almacenar tipos de datos similares juntos. La capa de almacenamiento se integra con la capa informática para la recuperación de datos según los requisitos de las consultas analíticas. Muchos almacenes de datos en la nube utilizan sistemas de archivos distribuidos para el almacenamiento, distribuyendo datos en múltiples nodos y proporcionando escalabilidad y paralelismo.

Capa de cálculo: La capa informática es responsable de procesar consultas y realizar operaciones analíticas sobre los datos almacenados. Gestiona la asignación de recursos, como CPU y memoria, a diferentes consultas y cargas de trabajo. La asignación de recursos es dinámica y se puede ajustar según la prioridad y los requisitos de las tareas en curso.

Optimización y ejecución de consultas: La capa informática incorpora técnicas de optimización de consultas para mejorar la eficiencia. El motor del almacén de datos en la nube optimiza las consultas SQL eligiendo planes de ejecución óptimos, estrategias de indexación y otras optimizaciones para minimizar los tiempos de respuesta a las consultas. Muchos almacenes de datos en la nube utilizan optimización basada en costos para analizar consultas. Este enfoque evalúa diferentes planes de ejecución y selecciona el que tiene el menor costo estimado.

Integración con herramientas de BI: Los almacenes de datos en la nube proporcionan protocolos e interfaces de conectividad que permiten una integración perfecta con las herramientas de BI. Los protocolos comunes incluyen Java Database Connectivity (JDBC), Open Database Connectivity (ODBC) y API RESTful. Estos almacenes de datos también admiten capacidades de procesamiento analítico en línea (OLAP), lo que permite que las herramientas de BI creen cubos de datos para análisis multidimensionales. Esto es particularmente valioso para escenarios analíticos complejos.

 

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Beneficios del almacén de datos en la nube

Los almacenes de datos en la nube son más fáciles de configurar en comparación con sus homólogos tradicionales, lo que generalmente implica una configuración compleja. Un CDWH moderno almacena, integra y procesa grandes volúmenes de datos de varias fuentes, ya sea local o en Internet.

Aquí hay más beneficios de un almacén de datos en la nube:

Accesibilidad mejorada

Los almacenes de datos alojados en la nube permiten acceder a datos relevantes desde cualquier parte del mundo. Es más, vienen con funciones de control de acceso para garantizar que los datos necesarios para BI sólo sean visibles para el personal correspondiente. Curiosamente, aunque varios empleados puedan acceder al almacén de datos simultáneamente, integridad de los datos permanece intacta. La capa adicional de gobernanza mejora la situación general. gestión de la calidad de los datos esfuerzos de una organización.

Escalabilidad ilimitada

La arquitectura virtual permite a las organizaciones modificar su asignación de recursos según las demandas cambiantes. Con un almacén de datos en la nube, las empresas con necesidades fluctuantes tienen la opción de pagar sólo por las características y capacidades que necesitan, algo imposible con las alternativas locales. Por ejemplo, las empresas turísticas pueden necesitar más potencia computacional para realizar análisis mejorados durante la temporada alta, mientras que es posible que solo consuman una fracción de esta potencia de procesamiento durante la temporada baja.

Rendimiento ilimitado

Un almacén de datos en la nube permite que todos los departamentos de una organización accedan a datos relevantes simultáneamente sin sacrificar el rendimiento. Esto es posible porque normalmente tienen varios servidores que comparten la carga, lo que garantiza que grandes cantidades de datos se procesen simultáneamente y sin demoras.

Abundante almacenamiento de datos

Una de las razones más convincentes para optar por un almacén de datos en la nube es la cantidad excesiva de almacenamiento que ofrece. Como se mencionó anteriormente, los proveedores de soluciones de almacenamiento de datos en la nube a menudo tienen un modelo de precios de pago por uso, que permite a las organizaciones escalar hacia arriba o hacia abajo sin desperdiciar espacio de almacenamiento. Lo mismo se aplica también a otras capacidades y características que permiten a las empresas experimentar con proyectos de almacenamiento de datos sin incurrir en altos costos.

Integración perfecta

De acuerdo a una estudio reciente, las empresas utilizan datos de más de 400 fuentes para análisis e inteligencia empresarial. Por lo tanto, los datos no sólo están en varios formatos diferentes, sino que también están estructurados de diferentes maneras, lo que dificulta la integración. Los almacenes de datos en la nube pueden ayudar a superar los desafíos de la integración, ya que están diseñados para integrar datos de múltiples fuentes, incluidas aplicaciones en la nube. bases de datosy formatos de archivos. Esta estructura también permite la extracción y consolidación de datos semiestructurados y no estructurados.

Recuperación de Desastres

La recuperación ante desastres con bases de datos heredadas suele ser cuestionable. Las empresas que utilizan herramientas heredadas deben gastar grandes cantidades de dinero en el hardware adicional necesario para crear copias de seguridad de datos en caso de un desastre o una falla del sistema. Un almacén de datos en la nube mitiga la mayoría de estos problemas al crear copias de seguridad periódicamente, protegiendo los datos importantes en caso de un desastre. Además, las organizaciones que adoptan soluciones virtuales para sus análisis evitan los costos innecesarios de comprar equipos o áreas de almacenamiento para almacenar su hardware.

 

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Desafíos del almacenamiento de datos en la nube 

Si bien los almacenes de datos en la nube ofrecen importantes beneficios, especialmente en lo que respecta a escalabilidad y flexibilidad, tienen su propio conjunto de desafíos y complejidades.

Integración de Datos

Integración de datos Los desafíos en la nube se deben a la diversidad de fuentes de datos, la naturaleza dinámica de la infraestructura y la necesidad de gestionar y gobernar los datos de manera efectiva. Además, las organizaciones suelen tener una combinación de sistemas locales y basados ​​en la nube, y la integración de datos entre estos sistemas puede implicar varias consideraciones adicionales, incluidas la seguridad, la latencia y la conectividad.

Seguridad

La necesidad de alinear las prácticas de cifrado con requisitos organizacionales específicos puede ser compleja debido a los diversos entornos de datos. Por ejemplo, si su organización tiene una infraestructura híbrida, que incluye sistemas locales y basados ​​en la nube, integrar perfectamente las prácticas de cifrado entre ellos puede resultar un desafío. Además, operar en entornos de múltiples nubes requiere estándares de control de acceso que sean compatibles entre diferentes plataformas de nube. Garantizar controles de acceso consistentes cuando los datos se distribuyen entre múltiples proveedores de nube requiere esfuerzos de estandarización.

Cumplimiento

Los proveedores de servicios en la nube operan según un modelo de responsabilidad compartida, en el que gestionan ciertos aspectos de la seguridad, pero los clientes son responsables de otros. Comprender y cumplir esta responsabilidad compartida puede resultar complejo. La naturaleza dinámica y diversa de los entornos regulatorios, que a menudo abarcan industrias y jurisdicciones, puede convertirse en un obstáculo para garantizar el cumplimiento de los organismos reguladores.

Manejo de costos

Si bien los almacenes de datos en la nube ofrecen una flexibilidad incomparable y recursos bajo demanda, el modelo de pago por uso puede generar costos inesperados si no se monitorea cuidadosamente. El desafío radica en optimizar la utilización de recursos para hacer frente a cargas de trabajo variables y demandas de procesamiento de datos. Puede resultar difícil predecir los costos con precisión, especialmente cuando se trata de volúmenes de datos fluctuantes y consultas analíticas complejas. Además, la diversa gama de servicios y características que ofrecen los almacenes de datos en la nube puede dar lugar a un aprovisionamiento excesivo o una subutilización involuntarios, lo que afecta la eficiencia de costos.

Dependencia de un proveedor

Organizaciones que aprovechan las características y servicios de una nube específica solución de almacenamiento de datos El proveedor corre el riesgo de integrarse estrechamente con las tecnologías y API patentadas de ese proveedor. Si bien estas tecnologías mejoran la eficiencia y la funcionalidad, también crean dependencias que pueden resultar difíciles de resolver. La transición a un proveedor de nube diferente o la adopción de una estrategia de múltiples nubes se vuelve compleja, ya que el proceso de migración puede implicar reescribir consultas, adaptar modelos de datos y abordar problemas de compatibilidad.

 

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Las mejores soluciones de almacenamiento de datos en la nube para empresas

La mayoría de las soluciones de almacenamiento de datos en la nube operan con el modelo de precios de pago por uso preferido por las empresas, especialmente las nuevas empresas que son nuevas en el mundo del almacenamiento de datos. Esta opción de precio también es útil para las empresas que prevén que se agregarán nuevas fuentes y plataformas a su arquitectura de datos porque un almacén de datos en la nube puede evolucionar rápidamente para satisfacer estas necesidades.

Además, las soluciones de almacenamiento de datos en la nube más comunes ofrecen un valor similar cuando se trata de ofrecer alto rendimiento, escalabilidad, flexibilidad, facilidad de uso y precios. Lo que varía es cómo se implementan. Las organizaciones deben evaluar cuidadosamente las características y fortalezas únicas de cada solución de almacenamiento de datos en la nube en función de sus requisitos y preferencias específicos.

Almacén de datos en la nube: Microsoft Azure Synapse Analytics

Microsoft Azure Synapse Analytics combina análisis de big data con almacenamiento de datos empresariales para acelerar el tiempo de obtención de información. Específicamente, utiliza SQL para el almacenamiento de datos, tecnologías Spark para manejar big data y Pipelines para la integración de datos a través de ETL y ELT. Azure Synapse Analytics también se integra perfectamente con herramientas de BI como Power BI.

Puede ser una solución de almacenamiento de datos viable si su organización participa en todos o en la mayoría de estos esfuerzos de gestión de datos. Además, si ya utiliza varios otros servicios de Microsoft, considere integrar Azure Synapse Analytics en su pila de datos existente, ya que los servicios de Microsoft se integran entre sí sin problemas.

 

Ventajas de Azure Synapse Analytics

  • Integración perfecta con otros servicios de Azure y plataformas avanzadas de BI, análisis y ML
  • Soporte para diversos tipos de datos, incluidos datos no estructurados
  • Consultas rentables sin servidor bajo demanda
  • Se escala fácilmente para manejar grandes conjuntos de datos
  • El aprovisionamiento de recursos bajo demanda ofrece mayor flexibilidad
  • Sólidas funciones de seguridad para la protección de datos

Desventajas de Azure Synapse Analytics

  • Alta dependencia del ecosistema Azure
  • El ajuste fino para obtener resultados óptimos puede ser complejo
  • Las actualizaciones y cambios frecuentes significan que los usuarios deben adaptarse continuamente
  • Posible aumento de costos con un mayor uso
  • Curva de aprendizaje para equipos que no están familiarizados con la plataforma. Los usuarios suelen necesitar formación para adaptarse a la plataforma

 

Utilice Azure Synapse Analytics para:

  • Big Data Analytics
  • Análisis en tiempo real
  • Consultas sin servidor en lagos de datos
  • Análisis predictivo y pronóstico
  • Almacenamiento de datos en la nube de nivel empresarial
  • Integración de análisis avanzado y ML

 

Almacén de datos en la nube: Amazon Redshift

Desplazamiento al rojo de Amazon es un servicio de almacenamiento de datos a escala de petabytes totalmente administrado proporcionado por Amazon Web Services (AWS). Está diseñado para manejar grandes conjuntos de datos y ofrecer análisis de alto rendimiento para organizaciones que buscan una solución escalable y rentable. Amazon Redshift es particularmente adecuado para cargas de trabajo analíticas y aplicaciones de inteligencia empresarial.

 

Ventajas de Amazon Redshift

  • Escala fácilmente desde conjuntos de datos pequeños a grandes
  • Ofrece un rendimiento de consultas rápido, especialmente para cargas de trabajo de análisis.
  • Integración perfecta con otros servicios de AWS para soluciones integrales
  • Las copias de seguridad y el mantenimiento automatizados reducen la carga operativa
  • Sólidas funciones de seguridad para proteger datos confidenciales

Contras de Amazon Redshift

  • Optimizado para consultas analíticas; menos adecuado para cargas de trabajo transaccionales
  • La disponibilidad de funciones varía según la región
  • Es posible que los usuarios necesiten tiempo para familiarizarse con la plataforma y el ecosistema de AWS.
  • Si bien es rentable, el uso a gran escala puede generar costos significativos

 

Utilice Amazon Redshift para:

  • BI y análisis
  • Almacenamiento de datos en la nube
  • Análisis ad hoc
  • Integración con servicios de AWS
  • Consultas complejas y agregaciones
  • Procesamiento de datos escalable

 

Almacén de datos en la nube: Google BigQuery

Google BigQuery es una solución de almacenamiento de datos en la nube sin servidor y totalmente administrada proporcionada por Google Cloud Platform (GCP). Está diseñado para manejar cargas de trabajo de análisis a gran escala y le permite analizar y consultar grandes conjuntos de datos en tiempo real. Su integración con otros servicios en la nube de Google la convierte en una plataforma integral para diversas necesidades de análisis de datos.

 

Ventajas de Google BigQuery

  • La operación sin servidor significa que la plataforma escala automáticamente
  • Optimizado para un rendimiento de consultas rápido, adecuado para análisis en tiempo real
  • Maneja de manera eficiente grandes conjuntos de datos y escala automáticamente según la carga de trabajo.
  • Integración perfecta con otros servicios de Google Cloud
  • Sintaxis SQL familiar para una fácil adopción por parte de analistas y desarrolladores de datos
  • Soporte para transmisión de datos en tiempo real

Contras de Google BigQuery

  • No diseñado para procesamiento transaccional; optimizado para análisis
  • La integración con GCP puede dar lugar a cierto grado de dependencia del proveedor
  • Si bien es rentable para cargas de trabajo pequeñas y medianas, los gastos pueden aumentar para el uso a gran escala.
  • Es posible que los usuarios necesiten tiempo para familiarizarse con la plataforma y el ecosistema de Google.

 

Utilice Google BigQuery para:

  • Análisis de datos ad hoc
  • Tableros en tiempo real
  • Análisis de registros
  • Análisis de datos de IoT
  • Analítica predictiva
  • Almacenamiento de datos en la nube

 

Almacén de datos en la nube: copo de nieve

Snowflake es una plataforma de almacenamiento de datos basada en la nube que proporciona una solución escalable y totalmente administrada para almacenar y analizar datos. Opera como una plataforma de software como servicio (SaaS) y está diseñada para ser simple, flexible y eficiente para organizaciones que buscan un almacén de datos en la nube moderno.

 

Ventajas del copo de nieve

  • Los usuarios pueden implementar Snowflake en múltiples plataformas en la nube, ofreciendo flexibilidad y evitando la dependencia de proveedores.
  • El escalado automático garantiza un rendimiento óptimo para diferentes cargas de trabajo
  • Facilita el intercambio fácil y seguro de datos entre organizaciones o departamentos.
  • Clonación eficiente de bases de datos o tablas sin uso de almacenamiento adicional (clonación de copia cero)
  • Acceso a datos históricos y recuperación de cambios.
  • Capacidad para escalar el almacenamiento y realizar cálculos de forma independiente

Contras del copo de nieve

  • La transferencia de datos entre diferentes proveedores de nube puede generar costos adicionales
  • Es posible que los usuarios necesiten tiempo para familiarizarse con la plataforma de Snowflake.
  • Algunas cargas de trabajo complejas requieren ajustes para lograr un rendimiento óptimo
  • Si bien ofrece rentabilidad, el uso a gran escala puede generar costos significativos.

 

Utilice copo de nieve para:

  • Replicación de datos entre nubes
  • Desarrollo de aplicaciones con uso intensivo de datos
  • Intercambio de datos en toda la empresa
  • Análisis de ciberseguridad
  • Almacenamiento de datos en la nube
  • Acceso a datos mejorado

 

¿Modelado dimensional o modelado de bóveda de datos? ¡Tenemos ambos!

Ya sea que le guste el modelado dimensional para análisis intuitivos o el modelado de bóveda de datos para una escalabilidad ágil, lo tenemos cubierto. Obtenga lo mejor de ambos mundos con Astera Generador de almacenamiento de datos.

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Optar por un almacén de datos en la nube: factores a considerar

Es fundamental considerar varios factores al seleccionar una solución de almacenamiento de datos en la nube para su organización. Aquí te dejamos algunas consideraciones que puedes tener en cuenta:

Facilidad de Uso

Al evaluar un almacén de datos en la nube, la simplicidad y la familiaridad del lenguaje de consulta son primordiales, especialmente si su equipo tiene buenos conocimientos de SQL. Una transición fluida es crucial para la eficiencia y la productividad. Además, evalúe las capacidades de integración de la solución con sus herramientas de BI y servicios de integración de datos actuales. Un almacén de datos en la nube que se adapta sin esfuerzo a su tecnología y pila de datos existentes garantiza un flujo de trabajo coherente y optimizado y minimiza las interrupciones.

Rendimiento

La evaluación del rendimiento de las consultas, especialmente para consultas analíticas complejas, proporciona información sobre la capacidad de la plataforma para manejar sus cargas de trabajo específicas de manera efectiva. Las capacidades de manejo de consultas y usuarios simultáneos son igualmente importantes, ya que una solución sólida debe poder administrar múltiples usuarios y consultas simultáneas sin comprometer la capacidad de respuesta. La escalabilidad, tanto en términos de almacenamiento como de recursos informáticos, es una consideración importante para garantizar que la solución pueda crecer sin problemas con la evolución de sus demandas de datos.

Precios

Evalúe la estructura de precios para asegurarse de que se alinee con sus patrones de uso para evitar costos imprevistos. Más allá del precio por consulta o por GB, evalúe el costo total de propiedad (TCO) y recuerde tener en cuenta factores como los costos de almacenamiento y los gastos de transferencia de datos. Tener en cuenta el panorama más amplio garantizará que el almacén de datos en la nube elegido no solo cumpla con sus consideraciones presupuestarias inmediatas, sino que también resulte económicamente sostenible a largo plazo.

Dependencia de un proveedor

Dar prioridad al soporte de múltiples nubes contribuye a una pila de datos resiliente y adaptable. Evalúe la capacidad de la solución de almacenamiento de datos en la nube para implementarse sin problemas en múltiples proveedores de la nube, garantizando flexibilidad en la elección y la transición entre servicios. Esto no sólo mitiga los riesgos asociados con la dependencia de un único proveedor, sino que también brinda la capacidad de aprovechar las ofertas únicas de diferentes entornos de nube.

Soporte de vendedor

Un sistema de soporte de proveedores confiable y receptivo es crucial para la resolución oportuna de problemas y garantizar que su equipo pueda aprovechar todo el potencial del almacén de datos en la nube. Evaluar factores como los tiempos de respuesta y la disponibilidad de planes de soporte. Además, considere observar la participación de la comunidad de la plataforma y la calidad de la documentación disponible, ya que estos recursos a menudo resultan invaluables para afrontar los desafíos y optimizar el uso.

 

Cómo Astera Puede facilitar su transición a la nube

Adoptar un almacén de datos en la nube para su organización es una gran decisión. Además de capacitar y preparar a sus empleados para la mudanza, también deberá asegurarse de que todos los involucrados en el proceso de migración conozcan bien las complejidades de la plataforma seleccionada, así como el proceso de migración en sí.

Aquí es exactamente donde Astera entra con su Generador de almacenamiento de datos—Una solución de almacenamiento de datos unificada y basada en metadatos. Con Astera, usted puede:

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Autores:

  • khurram haider
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