20 mejores prácticas de almacenamiento de datos

52% de los expertos en TI Considere que los análisis más rápidos son esenciales para almacenamiento de datos éxito. Sin embargo, escalar su almacén de datos y optimizar el rendimiento se vuelve más difícil a medida que crece el volumen de datos. Aprovechar las mejores prácticas del almacén de datos puede ayudarle a diseñar, construir y gestionar almacenes de datos de forma más eficaz.

Exploremos cómo estas mejores prácticas le permiten procesar un mayor volumen, variedad y velocidad de datos, optimizar la funcionalidad y el rendimiento del almacén de datos y aprovechar el poder de la información basada en datos.

¿Qué es un almacén de datos?

Un almacén de datos es un sistema centralizado. repositorio que almacena y integra datos de múltiples fuentes, como sistemas operativos, externos bases de datosy servicios web. Un almacén de datos proporciona una visión consistente y consolidada de los datos, independientemente de dónde se originen o cómo estén estructurados.

En otras palabras, un almacén de datos se organiza en torno a temas o dominios específicos, como clientes, productos o ventas; integra datos de diferentes fuentes y formatos, y rastrea los cambios en los datos a lo largo del tiempo. La mejor parte de un almacén de datos es que no sobrescribe ni elimina datos históricos, lo que simplifica datos de gestión significativamente.

Los componentes clave de arquitectura del almacén de datos son:

• Sistemas de origen: Los sistemas fuente son responsables de generar y almacenar los datos sin procesar. Estamos hablando de bases de datos transaccionales, aplicaciones empresariales y servicios web. Estos sistemas pueden ser parte del funcionamiento interno de la empresa o de actores externos, cada uno con sus propios modelos y formatos de datos únicos.
• Extract, Transform, and Load (ETL) process: ETL extracts data from source systems to transform it into a standardized and consistent format, and then delivers it to the data warehouse. This process ensures the data is clean, accurate, and in harmony with the data warehouse schema.
• Almacén de datos: El almacén de datos es donde se almacenan los datos transformados e integrados. El esquema del almacén de datos establece las reglas y define la estructura con tablas, columnas, claves y relaciones. No solo almacena datos, sino también metadatos como definiciones de datos, fuentes, linaje e información sobre calidad.
• Data marts: Data marts (también llamado mercados de información) son subconjuntos personalizados del almacén de datos diseñados para unidades de negocio, funciones o aplicaciones específicas. Ofrecen una vista más enfocada y personalizada de los datos, lo que aumenta el rendimiento del análisis y la generación de informes de datos.
• Herramientas de acceso a datos: Data access tools let you dive into the data warehouse and data marts. We’re talking about query and reporting tools, online analytical processing (OLAP) tools, data mining tools, and dashboards. Data access tools enable users to analyze and visualize data in their own unique way.

Given the generally complex nature of the data warehouse architecture, there are certain data warehouse best practices that focus on performance optimization, el gobierno de datos and security, scalability and future-proofing, and continuous monitoring and improvement.

Mejores prácticas para almacenes de datos

La adopción de las mejores prácticas de almacenamiento de datos adaptadas a sus requisitos comerciales específicos debería ser un componente clave de su estrategia general. estrategia de almacenamiento de datos. Estas estrategias le permiten optimizar el rendimiento de las consultas, fortalecer la seguridad de los datos, establecer prácticas sólidas de gobierno de datos y garantizar la escalabilidad.

Optimización del rendimiento

Impulsar la velocidad y la eficiencia de las operaciones del almacén de datos es la clave para liberar todo su potencial. Técnicas como indexación, partición, almacenamiento en caché, compresión y procesamiento paralelo desempeñan papeles fundamentales. Considere las siguientes mejores prácticas de almacenamiento de datos para mejorar el rendimiento:

1. Encuentre el equilibrio adecuado con la indexación para optimizar el rendimiento de las consultas

Los índices son estructuras de datos que almacenan los valores de una columna específica o una combinación de columnas, junto con punteros a las filas que los contienen. Esta mejor práctica del almacén de datos le permite acelerar la recuperación de datos del almacén de datos al reducir la cantidad de operaciones de E/S de disco.

Con la indexación, su almacén de datos ya no necesita escanear toda la tabla, lo que mejora el rendimiento de las consultas. Por ejemplo, si tiene una tabla con información del cliente, un índice en la columna de ID del cliente le permitirá encontrar rápidamente los registros de un cliente específico.

2. When partitioning, select the right column, align with query patterns, and avoid over-partitioning

La partición es el proceso de dividir una tabla o índice grande en unidades más pequeñas y manejables llamadas particiones. La partición mejora el rendimiento al reducir la cantidad de datos que deben escanearse, cargarse o actualizarse a la vez.

La partición también puede permitir otras mejores prácticas de almacenamiento de datos, como el procesamiento paralelo. Por ejemplo, si tiene una tabla con datos de ventas, puede dividirla por fecha, región o categoría de producto para optimizar las consultas que filtran según estos criterios.

3. Utilice el almacenamiento en caché para aumentar la velocidad de acceso a los datos

El almacenamiento en caché es una práctica recomendada fundamental para el almacenamiento de datos, ya que le permite almacenar datos a los que se accede con frecuencia o resultados de consultas en una ubicación de memoria temporal, como RAM o SSD. El almacenamiento en caché puede mejorar el rendimiento al reducir la latencia y aumentar el rendimiento de las operaciones del almacén de datos. Por ejemplo, si tiene una consulta que calcula los ingresos totales de cada mes, puede almacenar en caché el resultado y reutilizarlo para consultas posteriores que necesiten la misma información.

4. Utilice la compresión de datos para mejorar la eficiencia del almacenamiento.

La compresión le permite reducir el tamaño de los datos aplicando alguna codificación o algoritmo, como codificación de diccionario, codificación de longitud de ejecución o codificación delta. La compresión mejora el rendimiento al ahorrar espacio en disco, reducir el ancho de banda de la red y aumentar la cantidad de datos que se pueden procesar en la memoria.

Por ejemplo, si tiene una tabla con información del producto, puede comprimir la columna de descripción del producto utilizando un algoritmo basado en diccionario que reemplaza palabras o frases repetidas con códigos más cortos.

5. Acelere la ejecución de consultas con procesamiento paralelo

El procesamiento paralelo ayuda a ejecutar múltiples tareas o consultas simultáneamente mediante el uso de múltiples procesadores, núcleos, subprocesos o máquinas. El procesamiento paralelo mejora el rendimiento del almacén de datos al distribuir la carga de trabajo y utilizar los recursos disponibles de manera más efectiva.

Por ejemplo, si tiene una consulta que une dos tablas grandes, puede utilizar el procesamiento paralelo para dividir las tablas en partes más pequeñas y unirlas en paralelo.

Gobernanza de datos y documentación

Establecer y hacer cumplir reglas, políticas y estándares para su almacén de datos es la columna vertebral de una gestión y documentación de datos eficaces. Técnicas como gestión de metadatos, catalogación de datos, seguimiento del linaje de datos y gestión de la calidad de los datos son algunas de las mejores prácticas de almacenamiento de datos que puede incorporar.

6. Mantener un repositorio de metadatos para facilitar el descubrimiento de datos.

La gestión de metadatos le permite definir, recopilar, almacenar y mantener metadatos, que son datos sobre datos. Los metadatos describen la estructura, el significado, el origen y el uso de los datos. Es una herramienta valiosa para gestionar y rastrear cambios e impactos.

Hacer un seguimiento de los metadatos puede ayudarle a comprender los datos, facilitar integración de datos, permitir el seguimiento del linaje de datos y mejorar calidad de los datos. Esto no solo ayuda a la comprensión de los datos por parte del usuario, sino que también facilita el descubrimiento, el acceso y el análisis de datos sin problemas.

7. Utilice la catalogación de datos para mejorar la accesibilidad a los datos.

La catalogación de datos es un inventario que permite realizar búsquedas y navegar de los activos de datos en el almacén de datos. Crea y mantiene un repositorio de metadatos que describe las fuentes de datos, tablas, columnas, relaciones y reglas comerciales en el almacén de datos.

La catalogación ayuda a los usuarios a acceder a una fuente de verdad centralizada y con capacidad de búsqueda para el descubrimiento, la exploración y la comprensión de datos. Si tiene un almacén de datos con múltiples esquemas, tablas y vistas, un catálogo de datos es esencial para mantener una interfaz unificada y fácil de usar para explorar y consultar los datos.

8. Utilice perfiles de datos para garantizar que sus datos estén en buen estado

Perfil de datos es el proceso de analizar los datos en el almacén de datos para descubrir sus características, como tipo de datos, formato, rango, distribución, frecuencia, unicidad, integridad, precisión y relaciones. Ayuda a evaluar su estructura, contenido, calidad y distribución, identificar anomalías y errores en los datos y determinar limpieza de datos y requisitos de transformación. La creación de perfiles de datos le brinda una descripción general del estado de los datos de un activo de datos en particular.

9. Mejorar la transparencia de los datos con el seguimiento del linaje

El linaje de datos es el proceso de rastrear el origen, la transformación y el destino de sus datos en el almacén de datos. Esto proporciona un registro claro y auditable del movimiento, flujo e impacto de los datos.

El seguimiento del linaje de datos ayuda a comprender el historial y el contexto de los datos, verificar la precisión y confiabilidad de los datos y solucionar problemas de datos. Por ejemplo, si tiene una tabla con datos de ventas, puede utilizar el seguimiento del linaje de datos para mostrar los sistemas de origen, los procesos ETL y las tablas intermedias que contribuyeron a los datos de la tabla.

10. Utilice métricas relevantes para monitorear continuamente la calidad de los datos.

Data quality monitoring is the process of measuring, reporting, and improving data quality in the data warehouse. It helps measure and report data health based on predefined métricas de calidad de datos, such as accuracy, completeness, timeliness, validity, or uniqueness over time. With data quality monitoring, your team can be alerted to data anomalies errors, or changes after the data warehouse has been deployed.

Medidas de Seguridad

Proteger su almacén de datos contra el acceso, modificación o divulgación no autorizados requiere medidas de seguridad sólidas. El cifrado, el enmascaramiento de datos, la autenticación, la autorización y la auditoría son su arsenal. A continuación se presentan algunas de las mejores prácticas de almacenamiento de datos para garantizar la seguridad de los datos:

11. Autorizar, controlar y monitorear el acceso a datos con control de acceso basado en roles

El control de acceso basado en roles (RBAC) alinea el acceso con los roles de los usuarios, garantizando que las personas solo accedan a los datos y funciones que necesitan. La gestión de autorizaciones controla el nivel de acceso definiendo qué datos u operaciones los usuarios o las aplicaciones pueden ver, modificar o ejecutar.

Como resultado, RBAC simplifica la gestión de la seguridad de los datos y minimiza los riesgos de filtraciones y filtraciones de datos. Por ejemplo, si tiene un almacén de datos con varios usuarios, puede usar RBAC para asignar diferentes roles y privilegios a los usuarios, como administrador, analista o visor, y restringir su acceso a esquemas, tablas, columnas o consultas específicas. .

12. Proteja la información confidencial con cifrado de datos

El cifrado te ayuda transformar los datos o archivos en un formato ilegible mediante el uso de una clave secreta o un algoritmo. El cifrado ayuda a prevenir violaciones de datos, robo de datos o manipulación de datos al hacer que los datos sean inaccesibles o carezcan de significado para partes no autorizadas.

Por ejemplo, si tiene una tabla con datos confidenciales, como el SSN del cliente, direcciones o números de tarjetas de crédito, puede cifrar los datos antes de almacenarlos en el almacén de datos o transferirlos a través de la red.

13. Utilice enmascaramiento dinámico para ocultar datos de forma selectiva.

El enmascaramiento de datos es el proceso de reemplazar los datos originales con datos ficticios o modificados que preservan el formato y la funcionalidad de los datos. Puede proteger la privacidad y confidencialidad de los datos ocultando u oscureciendo la información sensible o identificativa.

Por ejemplo, si tiene una tabla con información de clientes, puede enmascarar los datos reemplazando los nombres de los clientes con nombres aleatorios, las direcciones con direcciones aleatorias o los números de tarjetas de crédito con asteriscos.

14. Administre el acceso a los datos con autenticación de usuario

La autenticación es el proceso de verificar la identidad de los usuarios o aplicaciones que acceden al almacén de datos. La autenticación puede evitar el acceso no autorizado al garantizar que sólo las partes legítimas y autorizadas puedan acceder al almacén de datos. Por ejemplo, si tiene un almacén de datos con varios usuarios, puede utilizar la autenticación para solicitar a los usuarios que proporcionen sus nombres de usuario y contraseñas, u otras credenciales, como datos biométricos o tokens, antes de acceder al almacén de datos.

15. Mantener la responsabilidad con auditorías periódicas.

La auditoría ayuda a registrar y revisar las actividades y eventos que ocurren en el almacén de datos. Le ayuda a monitorear el rendimiento, el uso y la seguridad del almacén de datos al proporcionar registros, informes y alertas sobre los datos u operaciones a los que se accede, modifican o ejecutan. Por ejemplo, si tiene un almacén de datos con varios usuarios, puede utilizar la auditoría para rastrear quién, cuándo, qué y cómo los usuarios accedieron o cambiaron los datos en el almacén de datos.

Escalabilidad y preparación para el futuro

Es esencial garantizar que su almacén de datos pueda evolucionar con el crecimiento futuro de los datos, los usuarios y los requisitos comerciales. Técnicas como la planificación de capacidad, el diseño modular y la adopción de la computación en la nube son sus estrategias de referencia. Incorpore las siguientes mejores prácticas de diseño de almacenes de datos:

16. Aprovechar la computación en la nube para manejar grandes conjuntos de datos

La computación en la nube aprovecha servidores y servicios remotos para almacenar, procesar y analizar datos. Ofrece escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad al permitir que el almacén de datos ajuste los recursos y servicios de acuerdo con la demanda de forma dinámica y pague solo por lo que se utiliza.

Por ejemplo, si tiene un almacén de datos que necesita manejar volúmenes de datos grandes y variables, puede utilizar la computación en la nube para almacenar los datos en sistemas de almacenamiento escalables y distribuidos, como Amazon S3 o Google Cloud Storage, y procesar los datos en plataformas informáticas escalables y elásticas, como Amazon Redshift o Google BigQuery.

17. Optimice la asignación de recursos en función de la carga de trabajo.

La planificación de la capacidad permite a los usuarios estimar y aprovisionar los recursos y servicios necesarios para satisfacer las demandas actuales y futuras del almacén de datos. La planificación de la capacidad ayuda a evitar la degradación del rendimiento, el desperdicio de recursos o la interrupción del servicio al garantizar que el almacén de datos tenga recursos y servicios suficientes y óptimos en todo momento.

Por ejemplo, si tiene un almacén de datos que necesita admitir un número creciente de usuarios y consultas, puede utilizar la planificación de capacidad para monitorear y pronosticar la utilización de recursos y servicios, como CPU, memoria, disco, red y concurrencia, y planificar la asignación, actualización o migración de recursos y servicios en consecuencia. Esto evita la escasez de recursos, los cuellos de botella o el aprovisionamiento excesivo y garantiza la disponibilidad y el rendimiento de los datos.

18. Seleccione la técnica de modelado de almacén de datos adecuada

El modelado del almacén de datos es el proceso de diseñar la estructura lógica y física del almacén de datos, en función de los requisitos comerciales y las fuentes de datos. Aprovechar el esquema adecuado, como el esquema de estrella o de copo de nieve, puede ayudar a optimizar su almacén de datos para la generación de informes.

Lo hace organizando los datos en hechos y dimensiones. El modelado del almacén de datos también implica la aplicación de diversas técnicas, como normalización, desnormalización, agregación y partición, para optimizar el rendimiento, el almacenamiento y la usabilidad del almacén de datos.

Por ejemplo, el modelado de almacenes de datos como el esquema en estrella crea una tabla de hechos central que almacena las medidas de los procesos de negocio y varias tablas de dimensiones que almacenan los atributos descriptivos de los hechos. Este esquema es simple, fácil de entender y rápido de consultar, ya que reduce la cantidad de combinaciones y tablas involucradas.

Sin embargo, el ideal modelado de datos La técnica para su almacén de datos puede diferir según sus requisitos. Por ejemplo, un esquema en estrella optimiza los informes de su almacén de datos, pero también puede generar redundancia de datos, inconsistencia y anomalías en la actualización, ya que los mismos atributos de dimensión pueden repetirse en varias tablas.

19. Considere el enfoque de diseño modular para escalabilidad y rendimiento.

El diseño modular es un principio de diseño de un almacén de datos que aboga por dividir el almacén de datos en módulos más pequeños, independientes y reutilizables. Este enfoque puede mejorar la escalabilidad, la mantenibilidad y el rendimiento del almacén de datos, así como reducir la complejidad y el costo del desarrollo y las pruebas.

Un ejemplo de diseño modular es el uso de una arquitectura de bóveda de datos que consta de tres tipos de tablas: concentradores, enlaces y satélites. Los concentradores almacenan las claves comerciales de las entidades, los enlaces almacenan las asociaciones entre las entidades y los satélites almacenan los atributos y el historial de las entidades.

Cada tabla es un módulo que se puede cargar, actualizar y consultar de forma independiente sin afectar el resto del almacén de datos. Como modelado dimensional, seguir el diseño de la bóveda de datos es ideal sólo en determinadas situaciones.

Aprenda más sobre si necesita una bóveda de datos.

Monitoreo y Mantenimiento

The last in our list of data warehouse best practices is performance monitoring and periodic maintenance. The key to keeping your data warehouse running smoothly is to monitor its performance closely and fix any problems. It includes error handling, backup and recovery, and testing and debugging any changes you make.

20. Garantice operaciones fluidas con un monitoreo continuo del desempeño.

Performance monitoring offers crucial insights into the bottlenecks, errors, and inefficiencies of operations.

Suppose you have a data warehouse that stores social media data for a digital marketing agency. You want to ensure that your it operates smoothly and reliably, delivering accurate and timely results to your users and clients. One way to do this is to implement performance monitoring in your data warehouse. It involves the following steps:

• Definir métricas de rendimiento: Debe definir y medir los indicadores clave de rendimiento (KPI) para su almacén de datos, como el tiempo de carga de datos, el tiempo de respuesta a consultas, la calidad de los datos, la satisfacción del usuario, etc. También puede utilizar herramientas y técnicas como puntos de referencia, líneas de base, y umbrales para establecer y comparar los estándares y objetivos de desempeño.
• Recopilar datos de rendimiento: Debe recopilar y almacenar los datos de rendimiento de su almacén de datos, como el volumen de datos, la velocidad de los datos, la latencia de los datos, los errores de los datos, el uso de los datos, etc. También puede utilizar herramientas y técnicas como registros, alertas y notificaciones para capturar e informar eventos e incidentes de desempeño.
• Analizar datos de rendimiento: Necesita analizar e interpretar los datos de rendimiento de su almacén de datos, como identificar y diagnosticar las causas fundamentales, los impactos y las tendencias de los problemas y anomalías de rendimiento.

 

Astera: Potenciar las mejores prácticas de almacenamiento de datos

Los almacenes de datos son activos poderosos y valiosos para las empresas modernas. La incorporación de las mejores prácticas de almacenamiento de datos en su gestión de almacenamiento de datos garantiza un entorno completo, seguro y de alto rendimiento, listo para satisfacer las demandas cambiantes de su negocio.

However, designing and construyendo un almacén de datos requires careful planning, implementation, and maintenance and must follow some best practices to ensure their functionality and performance.

Una herramienta como Astera es indispensable para implementar las mejores prácticas de almacenamiento de datos, ya que aborda las complejidades de la gestión de datos, automatiza procesos, garantiza la calidad de los datos y proporciona la flexibilidad necesaria para adaptarse a los requisitos comerciales en evolución.

Por qué elegir Astera?

1. ETL/ELT de código cero:
   • Beneficio: Automatice la creación de flujos de datos sin esfuerzo para completar sin problemas las tablas de bases de datos.
   • Repercusiones: Agilice sus procesos, ahorrando tiempo y recursos, mientras garantiza la precisión en sus transiciones de datos.
2. Solución unificada basada en metadatos:
   • Beneficio: Diseñe, desarrolle e implemente almacenes de datos operativos de gran volumen sin esfuerzo.
   • Repercusiones: Experimente un enfoque unificado para soluciones basadas en metadatos, promoviendo la coherencia y simplificando el ciclo de vida de desarrollo.
3. Validaciones y comprobaciones integradas:
   • Beneficio: Asegurar la integridad de sus datos y modelo de datos con validaciones y comprobaciones integradas.
   • Repercusiones: Fortalezca la calidad de sus datos, reduzca errores y discrepancias y fomente una base de confianza en sus datos.
4. Soporte para diferentes esquemas:
   • Beneficio: Adopte la flexibilidad con soporte para modelado dimensional, bóveda de datos 2.0y esquema 3NF.
   • Repercusiones: Adapte su almacén de datos a sus necesidades únicas, acomodando diversos esquemas sin problemas.
5. Modelador de datos:
   • Beneficio: Cree un modelo de datos desde cero o genere uno para una base de datos existente sin esfuerzo.
   • Repercusiones: Acelere su proceso de modelado de datos, promoviendo la agilidad en la adaptación a los requisitos comerciales en evolución.
6. Canalizaciones de datos automatizadas:
   • Beneficio: Facilitate automated canalizaciones de datos with a rich palette of 200+ transformations and robust scheduling.
   • Repercusiones: Transforme su panorama de gestión de datos, garantizando un flujo fluido y eficiente desde el origen hasta el destino.
7. Precisión y confiabilidad de los datos:
   • Beneficio: Garantice la precisión y confiabilidad de los datos a través de herramientas de validación integrales.
   • Repercusiones: Fortalezca su toma de decisiones con datos confiables, reduciendo el riesgo de errores y mejorando la confiabilidad general.

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