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Modernización del almacén de datos: una guía completa

25 de enero de 2024.

Los sistemas heredados suelen estar profundamente arraigados en las operaciones de una empresa, especialmente en una que ha estado funcionando durante muchos años. Las organizaciones a menudo siguen dependiendo de estos sistemas, como los almacenes de datos, ya que cualquier cambio en la infraestructura de TI implica riesgos potenciales. Sin embargo, hoy en día la modernización de los almacenes de datos es una necesidad absoluta, dado el aumento sin precedentes de los volúmenes y la complejidad de los datos.

Este blog le sirve de guía para la modernización del almacén de datos. Hablaremos sobre los impulsores clave, las estrategias y los factores que debe considerar antes de modernizar su almacén de datos.

¿Qué es la modernización del almacén de datos?

A almacenamiento de datos está ahí para ayudarlo a tomar mejores decisiones. Pero quedaron atrás los días en los que un informe diario al final del día sería lo suficientemente bueno para satisfacer la mayoría de las demandas de su negocio. Las empresas ahora necesitan información e informes valiosos en tiempo real, y los almacenes de datos heredados no pueden mantenerse al día con esta demanda de datos modernahttps://www.astera.com/solutions/technology-solutions/data-warehousing/ds; tampoco fueron diseñados para hacerlo.

La modernización del almacén de datos consiste en renovar y ampliar su infraestructura de almacén de datos para aprovechar los beneficios de tecnologías más nuevas y avanzadas. Implica adoptar soluciones modernas de almacenamiento, procesamiento y análisis de datos, que a menudo incluyen plataformas basadas en la nube, para mejorar la escalabilidad, la agilidad y el rendimiento general.

También implica migrar y transformar datos, optimizar el rendimiento de las consultas, fortalecer la gobernanza de datos y garantizar el cumplimiento, todo ello al tiempo que permite a las organizaciones aprovechar el poder del big data, el análisis en tiempo real y la inteligencia empresarial avanzada para una toma de decisiones más informada.

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Impulsores clave de la modernización del almacén de datos

Cada empresa tiene sus propios motivos para modernizar su almacén de datos, pero existen algunos factores comunes que son igualmente aplicables. Éstas incluyen:

Impulsores del negocio

Los impulsores más críticos de la modernización del almacén de datos suelen estar relacionados con el negocio, y con razón: el verdadero retorno de la inversión de un almacén de datos se mide por su capacidad para respaldar mejores decisiones comerciales. Aquí hay una lista de los más comunes:

  • Nuevos requisitos comerciales: A medida que una empresa se expande, necesita cada vez más datos para respaldar sus objetivos comerciales. Pero, a medida que un almacén de datos envejece, su capacidad para soportar nuevos requisitos empresariales se vuelve limitada. En última instancia, resulta esencial que las empresas avancen hacia la modernización para garantizar que sigan recibiendo información precisa y oportuna a partir de sus datos.
  • Mejor colaboración entre TI y usuarios comerciales: A menudo, los equipos empresariales y los equipos de TI tienen objetivos separados y desalineados, lo que provoca retrasos en los informes y análisis. Imagine un escenario en el que los usuarios empresariales quieran agregar un nuevo KPI a uno de sus informes, pero el equipo de TI está demasiado ocupado con el mantenimiento y conservación de un almacén de datos heredado.
  • Soporte para análisis y BI de autoservicio: Business Intelligence (BI) y herramientas de análisis han evolucionado significativamente en las últimas décadas, facilitando a los usuarios empresariales generar los informes y la información que necesitan directamente a partir de los datos. Pero, si todavía tiene un almacén de datos heredado en el backend, puede resultar difícil igualar la velocidad y el volumen de datos que los usuarios empresariales esperan y necesitan para el autoservicio.
  • Presión de la competencia: La información en tiempo real es una de las tácticas más inteligentes para vencer a la competencia. La información en tiempo real permite a las empresas ajustar las campañas de ventas y marketing, algo que los almacenes de datos heredados no están diseñados para ofrecer.

Impulsores tecnológicos

Cualquier equipo de TI que trabaje con el mantenimiento y conservación de un almacén de datos heredado sabe lo desafiante que puede ser. Estos son algunos de los impulsores tecnológicos más apremiantes para la modernización de DW:

  • Soporte para plataformas y sistemas modernos: Como empresa, es importante estar al tanto de los avances tecnológicos para que sus procesos sean más eficientes y confiables. Un gran ejemplo de esto es lo avanzado que está el código cero. Herramientas ETLLas plataformas de automatización , BI de autoservicio y DW han llegado en la última década. Desde codificar datos manualmente y generar informes hasta automatizar casi todos los aspectos de almacenamiento de datos Al generar soluciones de análisis e informes más rápidas y precisas, la modernización de su arquitectura abre caminos para integrar tecnologías más nuevas para una toma de decisiones ágil.
  • Nuevos tipos de datos: Los datos ahora vienen en todos los tamaños y formas (o deberíamos decir "tipos"). Tenemos datos estructurados, datos semiestructurados y datos no estructurados (que se almacenan en texto plano o formato JSON) y plataformas más nuevas como NoSQL. Para poder procesar y almacenar todos estos datos, las empresas deben ampliar su almacén de datos para admitir dichos tipos de datos y plataformas.

Conductores estratégicos

Los impulsores estratégicos consisten en ser proactivo y mirar hacia el futuro para garantizar que su empresa tenga un almacén de datos escalable y rentable. El objetivo aquí es ahorrar tiempo, dinero y esfuerzo que se invierte en el mantenimiento, la actualización y el mantenimiento de su almacén de datos. Algunos de los impulsores estratégicos importantes son:

Necesidad de una arquitectura escalable y flexible: La mayoría de los almacenes de datos heredados se diseñaron teniendo en cuenta una estructura de informes uniforme y coherente. Sin embargo, dicha arquitectura es rígida a la hora de incorporar nuevos requisitos. También requiere mucho capital y planificación previa a escala para acomodar volúmenes crecientes de datos. A medida que crece la necesidad de escalabilidad y flexibilidad, las empresas deben buscar una arquitectura de almacén de datos moderna que pueda expandirse y cambiar a medida que cambian los requisitos comerciales.

Mejor seguridad, privacidad y gobernanza: Desde la introducción de GDPR, las empresas han querido mejorar la gobernanza de los datos y tomar iniciativas de seguridad para proteger sus datos. Un impulsor estratégico para la modernización es adoptar las mejores prácticas de seguridad y adherirse a los estándares y regulaciones modernos para mejorar la seguridad, la privacidad y el gobierno de su almacén de datos. Por ejemplo, modernizar su arquitectura le brinda la oportunidad de descubrir y documentar cada aspecto de sus datos, quién los usó y cómo, y todos los procesos por los que ha pasado antes de llegar a su destino final. Esto le permite garantizar una mejor gobernanza y el cumplimiento de la disposición para una trazabilidad rápida si surge algún problema.

Reducción de costo:  Herramientas modernas de almacenamiento de datos como Astera DW Builder simplifica mucho la construcción y el mantenimiento de un almacén de datos y reduce los costos de múltiples maneras. Para empezar, estas herramientas intuitivas y fáciles de usar le brindan la ventaja de trabajar con una plataforma única y unificada que maneja todos los aspectos principales de la construcción de un almacén de datos moderno, como el modelado de datos, la generación de códigos ETL, la gestión de metadatos y la gestión de la calidad de los datos. , y elaboración de perfiles, y varios otros. Además, ofrecen un entorno de desarrollo sin código o con código bajo para permitirle trabajar con un pequeño equipo de desarrolladores, ahorrando costos asociados con la contratación de recursos adicionales. Por último, estas herramientas le permiten trabajar en iteraciones rápidas, lo que permite a su equipo introducir cambios en su almacén de datos a la velocidad del negocio.

Estrategias de modernización del almacén de datos

¿Cómo se aborda la modernización del almacén de datos? ¿Extraes todo y reconstruyes desde cero, o lo agregas a tu almacén de datos existente? Puedes hacer ambas cosas. Estos son los tres métodos más eficaces para modernizar el almacén de datos:

1. Almacenamiento de datos en la nube

El primer método consiste en trasladar sus sistemas heredados locales a un almacén de datos basado en la nube. Hay varias ventajas de este enfoque, que incluyen:

  • El pay-as-you-goEl modelo de nube ayuda a reducir los costos de manera significativa: solo paga por el almacenamiento y la computación que utiliza.
  • Mayor elasticidad, ya que puede escalar fácilmente un almacén de datos en la nube a medida que aumenta el volumen de datos.
  • Cero costes de mantenimiento y soporte.
  • Las integraciones con otros servicios y aplicaciones basados ​​en la nube son mucho más fáciles y rápidas.

Teniendo en cuenta estos beneficios, recomendamos este enfoque para las empresas que desean reducir los altos costos y la complejidad del mantenimiento de la infraestructura local. De hecho, las estadísticas muestran incluso que un la mayoría de los almacenes de datos ahora ya están parcial o completamente en la nube.

2. Automatización del almacén de datos

La automatización del almacén de datos (DWA) desempeña un papel importante a la hora de permitir y facilitar los esfuerzos de modernización del almacén de datos. Las herramientas DWA automatizan muchas tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo involucradas en el almacenamiento de datos, como procesos ETL, generación de código y diseño de esquemas, lo que acelera el desarrollo y la implementación de almacenes de datos.

Una parte importante de la automatización del almacén de datos implica responder a los cambios en los requisitos comerciales y las fuentes de datos. DWA admite metodologías de desarrollo ágiles, lo que facilita la iteración de diseños de almacenes de datos y la adaptación a las necesidades cambiantes.

3. Amplíe su almacén de datos existente

A veces, es posible que las empresas quieran conservar sus sistemas locales y heredados por motivos como el cumplimiento y la seguridad. Pero esto no significa que no puedan aprovechar los beneficios de la modernización. En tales escenarios, ampliar su almacén de datos existente es el método recomendado para modernizar su ecosistema de datos.

En este método, integra sus fuentes heredadas con herramientas modernas y plataformas en la nube para mejorar la escalabilidad y agilidad de su almacén de datos. Si bien algunos componentes heredados permanecen intactos, otros componentes se modernizan y usted construye sobre eso para agregar nuevas funcionalidades utilizando herramientas modernas de integración y automatización.

Los beneficios de este enfoque son:

  • Se puede agregar potencia de procesamiento y capacidad de almacenamiento adicionales bajo demanda con una plataforma en la nube moderna, lo que mejora la escalabilidad y reduce los costos de actualizaciones de hardware.
  • Le permite tener un entorno más controlado para experimentar con las plataformas modernas y la nube, ya que ya cuenta con su almacén de datos existente.

4. Iniciar un nuevo proyecto

Este método implica el uso de herramientas, plataformas y prácticas modernas para lanzar una nueva iniciativa de almacenamiento de datos. Por ejemplo, si planea lanzar una iniciativa de análisis para una unidad de negocios, puede ser una buena oportunidad para lanzar este nuevo proyecto con la modernización en mente.

A diferencia de lanzar un nuevo proyecto de análisis utilizando sistemas heredados, los beneficios de este método son:

  • Respaldo para un esfuerzo de desarrollo ágil y flexible, ya que las herramientas modernas y las plataformas en la nube le permiten experimentar, probar y desarrollar ideas rápidamente sin grandes inversiones ni largos tiempos de desarrollo.
  • Mejor apoyo para Automatización DWherramientas y soluciones como Astera DW Builder le permite escalar y expandir su esfuerzo analítico con el mínimo esfuerzo.

Si aún no lo ha hecho construir un almacén de datos o siente que su almacén de datos existente no podrá respaldar su próxima iniciativa de análisis, entonces se recomienda este enfoque para garantizar un mejor rendimiento y resultados rápidos.

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Cómo implementar la modernización del almacén de datos

Modernizar un almacén de datos es una tarea compleja y crítica que implica una variedad de consideraciones para garantizar una transición exitosa. Aquí hay algunos factores clave a tener en cuenta:

  1. Evalúa tu situación actual

Haga una lista de todas las fuentes de datos y vea qué datos deben migrarse. No puede simplemente volcar todos los datos en su almacén de datos. Entonces, elija los datos que necesita para su análisis.

  1. Elija la tecnología adecuada

Cuando conozca sus objetivos comerciales, deberá elegir la tecnología/plataforma para su almacén de datos. Puede elegir entre Google BigQuery, Amazon Redshift o incluso Snowflake. Todas estas plataformas admiten diferentes arquitecturas de almacenamiento de datos. Por ejemplo, Snowflake tiene diferentes componentes para almacenamiento y computación, que puedes escalar fácilmente. Para otros, es posible que necesites complementarlos con una solución de almacenamiento de datos como Amazon S3.

  1. Integración de Datos

Una vez que tenga la lista de sus fuentes de datos, necesitará una estrategia para integrar datos de todas estas fuentes. Puede optar por una herramienta de integración de datos que venga con conectores integrados, para que sea más fácil conectarse a estas fuentes y extraer datos de ellas.

  1. Construya tuberías ETL modernas

¿Qué entendemos por canalizaciones ETL modernas? En el pasado, los desarrolladores solían escribir código para crear canalizaciones ETL. Estas canalizaciones manuales eran propensas a errores y no podían manejar grandes volúmenes de datos. Las tuberías ETL modernas son resistentes a fallas y también están automatizadas.

Puede utilizar una herramienta ETL de código cero como Astera Centerprise para construir canalizaciones ETL en una interfaz visual.

Cuando realiza ETL pipelines con Astera Centerprise, obtiene controles de calidad de datos y mecanismos de validación integrados para identificar y abordar problemas de calidad de datos durante el proceso de ETL.

Además, puede programar y organizar trabajos ETL, lo que facilita la gestión y automatización de flujos de trabajo complejos.

  1. Garantizar la calidad de los datos

El éxito total de su proyecto depende de si migró datos de calidad a su almacén de datos, por lo que es importante implementar medidas estrictas de calidad de los datos. Antes de hacer nada, establezca un marco sólido de gobernanza de datos con funciones y responsabilidades claras. Designar administradores de datos que sean responsables de la calidad de los datos en sus respectivos dominios. Una vez que haya terminado con eso, aquí hay algunas cosas más que puede hacer:

  • Defina reglas de validación de datos y reglas comerciales para garantizar la calidad de los datos en el origen y luego aplique estas reglas durante los procesos ETL.
  • Implemente funciones de trazabilidad y linaje de datos para rastrear el origen y la transformación de los datos y ayudarlo a identificar dónde se introdujeron los problemas de calidad de los datos.
  • Utilice transformaciones de datos para manejar valores nulos, imprecisiones y estandarizar formatos de datos.
  1. Iniciar modelado de datos

Debe seleccionar un modelo de datos que se ajuste a los requisitos de su negocio. Por ejemplo, opte por un esquema en estrella cuando su objetivo principal sea optimizar el rendimiento de las consultas y simplificar la recuperación de datos con fines analíticos o de generación de informes. En caso de que existan relaciones complejas en sus datos, es mejor elegir un esquema Snowflake.

  1. Implementar la gestión de costos

Uno de los factores más importantes que debe considerar es la gestión de costos. Los almacenes de datos en la nube ofrecen el modelo de pago por uso. Sin embargo, los costos pueden salirse de control rápidamente. Así que asegúrese de elegir los recursos informáticos y de almacenamiento adecuados según sus necesidades reales.

Evite el aprovisionamiento excesivo, ya que puede generar costos innecesarios. Implemente políticas de retención y archivo de datos para gestionar los datos históricos de manera eficiente. Mueva los datos a los que se accede con menos frecuencia a opciones de almacenamiento de menor costo, como el almacenamiento de objetos, mientras mantiene los datos utilizados con frecuencia en un almacenamiento de alto rendimiento.

Considere la posibilidad de utilizar opciones de almacenamiento en frío y niveles de datos basados ​​en la nube para reducir aún más los costos de los datos a los que se accede con menos frecuencia.

Modernización del almacén de datos: ¿cuál es el siguiente paso?

Migrar a un almacén de datos en la nube es solo una parte de la historia; también debe tener en cuenta el cuidado y mantenimiento posterior de su nueva infraestructura. Esto es lo que debe hacer a continuación:

  1. Supervise el tiempo que tardan en ejecutarse las consultas en el almacén de datos.
  2. Identifique consultas de ejecución lenta y determine la causa del retraso.
  3. Configure mecanismos de manejo de errores y excepciones para registrar y monitorear problemas, como fallas en las consultas y cuellos de botella en el rendimiento.
  4. Implemente mecanismos de almacenamiento en caché para almacenar los resultados de las consultas a las que se accede con frecuencia. El almacenamiento en caché puede reducir la carga de trabajo en el almacén de datos para los datos solicitados comúnmente.
  5. Implemente estrategias de partición de datos para tablas grandes para mejorar el rendimiento de las consultas al reducir la cantidad de datos que deben escanearse.
  6. Revise periódicamente las estrategias de almacenamiento y clasificación de datos para garantizar que los datos históricos se almacenen adecuadamente y sean accesibles cuando sea necesario.
  7. Asegúrese de que se sigan las políticas de retención de datos. Archive o elimine datos que ya no sean necesarios e implemente estrategias de depuración de datos.

Una solución revolucionaria para la modernización del almacén de datos

Los beneficios del almacén de datos moderno son inmensos y no querrá esperar hasta que sus sistemas heredados cedan y dejen de ofrecer valor antes de tomar la iniciativa de modernización. Si está buscando una solución potente y fiable para la modernización del almacén de datos, Astera DW Builder es la respuesta.

Astera Constructor DW es un conjunto de almacenamiento de datos todo en uno que utiliza una arquitectura basada en metadatos para ayudar a construir y administrar su almacén de datos. Ya sea que desee llevar la arquitectura de datos de su empresa a Snowflake, Microsoft Azure, Oracle o Amazon Redshift, puede confiar en la plataforma para modernizar su almacén de datos en el destino deseado. Puede realizar modelado de datos dimensionales, traer datos con más de 40 fuentes, construir canalizaciones ETL, generar código nativo de la plataforma de destino, aplicar más de 600 transformaciones y realizar la automatización del almacén de datos, todo a través de una sola plataforma.

Astera DW Builder se encuentra en el corazón del almacén de datos moderno y se ocupa de todo el desarrollo de bajo nivel para que su equipo de TI pueda centrarse en los resultados (es decir, conocimientos e informes de alta calidad) en lugar del proceso. Explore cómo puede garantizar el éxito de su proyecto de modernización del almacén de datos con Astera Constructor de DW por programar una demostración con nuestros expertos en productos hoy

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