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El automatizado, Sin código Pila de datos

Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.

Bóveda de datos 2.0: lo que necesita saber

mariam anwar

Comercializador de productos

30th noviembre, 2023

Con volúmenes de datos crecientes, requisitos de modelado dinámico y la necesidad de mejorar la eficiencia operativa, las empresas deben equiparse con soluciones inteligentes para una gestión y análisis de datos eficientes.

Aquí es donde entra en juego Data Vault 2.0. Reemplaza a Data Vault 1.0, la metodología de modelado de datos original diseñada específicamente para el almacenamiento de datos. Con su base basada en una arquitectura radial escalable, Data Vault 1.0 proporcionó un marco para la gestión de datos rastreables, auditables y flexibles en entornos empresariales complejos.

Aprovechando los puntos fuertes de su predecesor, Data Vault 2.0 eleva automatización del almacén de datos introduciendo mayor escalabilidad, agilidad y adaptabilidad. Está diseñado para manejar y procesar de manera eficiente grandes volúmenes de datos diversos, proporcionando una vista unificada y organizada de la información. Con su capacidad para adaptarse a tipos de datos cambiantes y ofrecer capacidades de procesamiento de datos en tiempo real, permite a las empresas tomar decisiones oportunas basadas en datos. Esto se fundamenta aún más en El estudio de BARC, que revela que el 45 % de los líderes han adoptado Data Vault 2.0, principalmente por su capacidad para acelerar la entrega de datos.

¿Qué es la bóveda de datos 2.0?

Data Vault 2.0 es una metodología moderna de modelado de datos diseñada para proporcionar una base sólida para gestionar los activos de datos de una organización. Sirve como un marco integral que respalda la integración, el almacenamiento y la recuperación de datos de una manera altamente adaptable, escalable y propicia para la agilidad empresarial. Este enfoque es particularmente valioso en la era del big data, donde las organizaciones necesitan adaptarse rápidamente a las cambiantes necesidades comerciales e incorporar diversas fuentes de datos.

¿Qué hay de nuevo en Data Vault 2.0?

En 2013, Dan Linstedt y Michael Olschimke introdujeron Data Vault 2.0 como respuesta al panorama cambiante de la gestión de datos, llevando Data Vault 1.0 a nuevas alturas. Si bien mantiene la estructura radial de su predecesor, la actualización introduce conceptos nuevos e innovadores para mejorar su eficiencia y adaptabilidad.

Tres componentes clave de este sistema son las capas Business Vault, Raw Vault y Information Mart y Data Mart.

  1. Bóveda sin procesar: A diferencia de Business Vault, Raw Vault sirve como almacenamiento principal para los datos de origen originales. Preserva la integridad de los datos, asegurando que los datos originales e inalterados estén siempre disponibles para referencia o procesamiento posterior.
  2. Bóveda empresarial: Este componente de Data Vault 2.0 es un repositorio dedicado para reglas y transformaciones específicas del negocio. Optimiza los datos para cumplir con requisitos comerciales precisos, garantizando que los datos se adapten a las necesidades específicas y al contexto del negocio.
  3. Capas de Information Mart y Data Mart: Estas capas de Data Vault 2.0 ofrecen capacidades avanzadas de análisis y generación de informes. Crean una conexión perfecta entre los datos sin procesar y la información procesable, lo que permite a las empresas transformar fácilmente sus datos sin procesar en información significativa que puede impulsar la toma de decisiones.

Comprender la diferencia: Data Vault 1.0 frente a Data Vault 2.0

La principal diferencia entre los dos radica en su implementación. Data Vault 2.0 adopta un enfoque innovador al emplear claves hash como claves sustitutas para concentradores, enlaces y satélites, reemplazando efectivamente los números de secuencia convencionales. Esto mejora sustancialmente el rendimiento, la escalabilidad y la trazabilidad de los datos.

Además, Data Vault 2.0 introduce el concepto de claves comerciales, que son identificadores únicos o claves naturales que representan las entidades comerciales principales dentro de una organización. Data Vault 2.0 establece estándares y pautas integrales para nombrar, modelar, cargar y documentar datos. Esto garantiza una base de calidad, claridad y capacidad de administración, lo que convierte a Data Vault 2.0 en una solución integral para el almacenamiento de datos moderno.

Aspecto Bóveda de datos 1.0 Bóveda de datos 2.0
Claves hash Las claves hash no eran un concepto central, lo que limitaba la integridad y la trazabilidad de los datos. Da prioridad a las claves hash, lo que garantiza la integridad de los datos y mejora la trazabilidad para mejorar la seguridad de los datos.
Procedimientos de carga Los procedimientos de carga en Data Vault 1.0 pueden ser complejos y a menudo involucran números de secuencia, lo que afecta la eficiencia. Simplifica los procedimientos de carga, mejora la eficiencia y elimina la necesidad de números de secuencia complejos.
Dependencias Tenía dependencias importantes, lo que potencialmente ralentizaba la carga de datos debido al procesamiento secuencial. Reduce las dependencias, permitiendo un procesamiento de datos más rápido a través de la paralelización.
Escalabilidad Enfrenté desafíos con grandes conjuntos de datos debido a limitaciones de diseño. Maneja de manera eficiente big data, lo que lo hace adecuado para conjuntos de datos complejos.
Agilidad Menos adaptable a los cambios en las fuentes de datos y los requisitos comerciales. Ágil y responsivo a los cambios, ideal para entornos dinámicos.
Agnosticismo tecnológico Flexibilidad limitada con herramientas y plataformas tecnológicas. Más versátil y se adapta a diversas tecnologías y plataformas.

 

La ventaja de Data Vault 2.0

La necesidad de Data Vault 2.0 surgió de la dinámica cambiante del panorama de los datos. A medida que las organizaciones comenzaron a manejar mayores volúmenes de diversas fuentes de datos y adoptaron prácticas de desarrollo más ágiles, se hizo evidente que Data Vault 1.0, si bien inicialmente era efectivo, tenía ciertas limitaciones. La tecnología:

  • Luchó por adaptarse a los tipos de datos cambiantes.
  • No se podían manejar grandes volúmenes de datos.
  • Carecía de capacidades de procesamiento de datos en tiempo real.
  • No se alineaba bien con la tecnología actual o los requisitos de gobernanza de datos.

2.0 se desarrolló para abordar los problemas con la metodología Data Vault original y para mantenerse al día con los requisitos modernos de análisis y gestión de datos. Estas son algunas de las razones clave por las que se necesitaba Data Vault 2.0:

  • Ecosistemas de datos en evolución: Data Vault 1.0 se desarrolló a principios de la década de 2000, cuando los ecosistemas de datos eran más simples y menos complejos en comparación con los actuales. Con la llegada del big data, la computación en la nube y el análisis avanzado, las arquitecturas de datos se han vuelto más complejas. Se necesitaba Data Vault 2.0 para adaptarse mejor a estos entornos de datos modernos y complejos.
  • Integración con Tecnologías Modernas: Data Vault 1.0 fue diseñado principalmente para bases de datos relacionales. Data Vault 2.0 amplía sus capacidades para trabajar con plataformas de big data y bases de datos NoSQL, lo que permite a las organizaciones integrar una gama más amplia de fuentes de datos.
  • Gestión de volúmenes de datos en aumento: Data Vault 2.0 ofrece mejor escalabilidad y flexibilidad para manejar volúmenes de datos grandes y diversos de diversas fuentes sin problemas. Aprovecha tecnologías como la computación distribuida y el procesamiento paralelo para garantizar la eficiencia.
  • Estándares de la industria: Con el tiempo, los estándares de la industria y las mejores prácticas para la gestión de datos han evolucionado. Data Vault 2.0 incorpora estos estándares actualizados y se alinea más estrechamente con los requisitos de cumplimiento y gobernanza de datos.
  • Enfoque centrado en los negocios: Data Vault 2.0 se centra en garantizar que el modelado y el almacenamiento de datos estén estrechamente alineados con lo que una empresa quiere lograr al introducir el concepto de Business Data Vault. Esto ayuda a que los equipos de TI y de negocios trabajen mejor juntos y garantiza que las soluciones de datos realmente satisfagan las necesidades de la empresa.

Beneficios de la bóveda de datos 2.0

Beneficios de la bóveda de datos 2.0

Data Vault 2.0 ofrece tres ventajas clave: escalabilidad, adaptabilidad y auditabilidad. Exploremos estos beneficios en detalle:

Escalabilidad

La escalabilidad es vital porque los volúmenes de datos se expanden continuamente y las organizaciones necesitan sistemas que puedan manejar esta demanda cada vez mayor. Por ejemplo, considere una empresa minorista que experimenta un aumento en las ventas en línea durante la temporada navideña. Sin un sistema de gestión de datos escalable, la empresa puede tener dificultades para procesar y analizar el creciente volumen de datos transaccionales de manera eficiente. Data Vault 2.0 aborda la escalabilidad a través de varios medios:

  • Separación de intereses: Divide los datos en tres capas (datos sin procesar, bóveda de datos empresariales y capa de entrega de información), lo que permite escalar cada capa de forma independiente. Esto garantiza que los recursos se puedan asignar según sea necesario, optimizando el rendimiento durante períodos de alta demanda como la temporada navideña.
  • Paralelización Fomenta la paralelización de las tareas de carga y procesamiento de datos, distribuyendo las cargas de trabajo entre múltiples servidores o recursos. Esto mejora la eficiencia, garantizando que se puedan procesar de manera eficiente conjuntos de datos sustanciales, como un aumento en las ventas navideñas.

Adaptabilidad

La adaptabilidad es fundamental porque los requisitos comerciales, las fuentes de datos y las estructuras de datos están sujetos a cambios. Por ejemplo, una organización de atención médica puede necesitar incorporar nuevos tipos de datos de pacientes o adaptarse a regulaciones en evolución. Data Vault 2.0 ofrece adaptabilidad a través de varios métodos:

  • Flexibilidad: Su diseño inherente es flexible y ágil debido a su estructura modular de Hubs, Enlaces y Satélites. Esto permite una fácil integración de nuevas fuentes de datos, como nuevos datos de pacientes, sin alterar la estructura existente.
  • A prueba de futuro: Su arquitectura no está vinculada a reglas comerciales o fuentes de datos específicas, lo que permite que la arquitectura de datos evolucione con los requisitos o regulaciones comerciales cambiantes, lo que garantiza que la organización de atención médica siga cumpliendo.

Auditoría

La auditabilidad es crucial para garantizar la transparencia, la rendición de cuentas y el cumplimiento de los estándares de gobernanza de datos. Sin él, las organizaciones pueden tener dificultades para realizar un seguimiento de los cambios en los datos o mantener la calidad de los datos. Por ejemplo, en el sector financiero, es vital realizar un seguimiento de cada cambio realizado en los datos de las transacciones financieras para cumplir con las normas. Data Vault 2.0 mejora la auditabilidad de varias maneras:

  • Trazabilidad: Incorpora mecanismos de seguimiento que capturan metadatos relacionados con fuentes de datos, transformaciones y linaje de datos. Esta documentación detallada garantiza que cada cambio realizado en los datos de las transacciones financieras pueda rastrearse hasta su origen.
  • Versionado: Permite el control de versiones de datos, lo que permite a las organizaciones financieras mantener registros históricos de los cambios de datos a lo largo del tiempo, lo cual es invaluable para fines de auditoría y cumplimiento normativo.

Data Vault 2.0: un vistazo al futuro

Al mirar hacia el futuro, surge la pregunta: ¿Data Vault 2.0 seguirá siendo relevante frente a los avances tecnológicos y el creciente volumen y complejidad de los datos?

La respuesta es sí. Data Vault 2.0 está diseñado para afrontar los desafíos del big data, integrando datos de diversas fuentes, incluidas redes sociales, dispositivos IoT y bases de datos tradicionales. Su capacidad para gestionar grandes volúmenes de datos, mantener el historial de datos y garantizar la coherencia de los datos lo hace ideal para empresas a gran escala que buscan mantener un almacenamiento histórico de datos a largo plazo.

Para resaltar aún más la relevancia de Data Vault 2.0 en el futuro, analicemos algunas tendencias emergentes en la esfera de los datos y cómo este enfoque las facilita:

  1. Aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA): La integración del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en la gestión de datos está revolucionando la forma en que las empresas procesan y analizan los datos. La capacidad de Data Vault 2.0 para manejar grandes volúmenes de datos y admitir el procesamiento paralelo garantiza que los científicos de datos y los profesionales de la IA tengan acceso a conjuntos de datos limpios y completos para entrenar y perfeccionar sus modelos. Su enfoque en el linaje y la trazabilidad de los datos se alinea con la necesidad de transparencia y responsabilidad en la IA, especialmente en industrias como la atención médica y las finanzas.
  2. Aumento de las infraestructuras híbridas y multinube: Dado que las empresas adoptan cada vez más estrategias híbridas y de múltiples nubes, la compatibilidad de Data Vault 2.0 con varias plataformas de nube y sistemas locales es una ventaja significativa. Su diseño modular permite una integración perfecta con diversas plataformas en la nube, lo que facilita el almacenamiento y procesamiento de datos eficiente y seguro.
  3. Análisis de autoservicio: La tendencia hacia el análisis de autoservicio está destinada a crecer, permitiendo a los usuarios empresariales explorar y analizar datos de forma independiente. La arquitectura estructurada de Data Vault proporciona una base para el análisis de autoservicio, lo que permite a los usuarios sin conocimientos técnicos navegar y consultar datos con confianza. Al fomentar una cultura basada en datos y reducir la dependencia de TI para el suministro de datos, Data Vault acelera la toma de decisiones y la innovación dentro de las organizaciones.

Data Vault 2.0: uso de herramientas avanzadas y automatización

La implementación y el mantenimiento de un Data Vault es un proceso elaborado que requiere un alto nivel de experiencia y una importante inversión de tiempo. Sin embargo, emplear herramientas avanzadas de almacenamiento de datos diseñadas para Data Vault 2.0 puede simplificar enormemente estos procesos. Estas herramientas ofrecen la ventaja de la automatización en cada etapa, desde el diseño y el modelado hasta la implementación y el mantenimiento, lo que mejora significativamente la eficiencia. Profundicemos en cómo estas herramientas transforman cada etapa del proceso de Data Vault 2.0, haciéndolo más accesible y manejable para las empresas.

Etapa de diseño

En la etapa de diseño, las herramientas avanzadas ayudan a crear el modelo de la bóveda de datos. Permiten asignar fácilmente conceptos de negocio a estructuras de bóvedas de datos, lo que conduce a un diseño eficiente y bien estructurado. El resultado es un proceso que ahorra tiempo y minimiza los errores potenciales, lo que garantiza un diseño más preciso y eficaz.

Etapa de modelado

Durante la etapa de modelado, estas herramientas automatizan la generación de modelos de bóveda de datos basados ​​en el diseño inicial. Esto incluye la creación de centros, enlaces y satélites, que son los componentes centrales de cualquier bóveda de datos. El proceso de automatización acelera significativamente la etapa de modelado y garantiza consistencia y precisión en los modelos.

Etapa de implementación

En la etapa de implementación, las soluciones automatizadas agilizan el proceso de llenar la bóveda de datos con datos de diversas fuentes. Automatizan los procesos de extracción, transformación y carga (ETL), asegurando un flujo de datos fluido y eficiente hacia la bóveda de datos. Esto acelera el proceso de implementación y mitiga el riesgo de errores de datos.

Etapa de mantenimiento

Durante la etapa de mantenimiento, estas soluciones continúan aportando valor al automatizar tareas y controles rutinarios. Esto garantiza que la bóveda de datos se mantenga precisa, actualizada y eficiente a lo largo del tiempo, lo que reduce el esfuerzo manual necesario para el mantenimiento y mejora la longevidad y confiabilidad general de la bóveda de datos.

Últimas palabras

Data Vault 2.0 surge como un sistema altamente eficaz para construir almacenes de datos ágiles y auditables. Su metodología única de modelado de datos ofrece un enfoque holístico para diseñar, desarrollar e implementar almacenes de datos. A medida que crece la demanda de almacenes de datos ágiles y auditables, el papel de las herramientas especializadas y la automatización para facilitar la implementación efectiva de Data Vault 2.0 se vuelve cada vez más importante. Aquí es donde Astera entra en juego.

Astera es una solución de gestión de datos de extremo a extremo de nivel empresarial que permite a las empresas simplificar el proceso de creación de un Data Vault. Con características que se alinean perfectamente con los principios de Data Vault 2.0, Astera proporciona a las empresas una solución de almacenamiento de datos sólida, escalable y flexible. Está diseñado teniendo en cuenta la facilidad de uso y la eficiencia, lo que permite a las empresas automatizar el proceso de creación de un Data Vault con solo unos pocos clics.

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