Próximo seminario web

Únase a nosotros para un seminario web GRATUITO sobre Procesamiento automatizado de archivos EDI de atención médica con Astera

27 de junio de 2024: 11 a. m. PT / 1 p. m. CT / 2 p. m. ET

Blog

Inicio / Blog / Las 8 mejores herramientas de almacenamiento de datos para 2024

Tabla de Contenido
El automatizado, Sin código Pila de datos

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

Las 8 mejores herramientas de almacenamiento de datos para 2024

6 de febrero de 2024.

El mercado mundial de herramientas de almacenamiento de datos tocado $31.85 millones de dólares en 2023, frente a $ 27.93 mil millones en 2022. Las cifras representan la importancia y la creciente prevalencia de almacenamiento de datos en el mundo empresarial. Entonces, ¿a qué se debe este crecimiento? ¿Por qué las herramientas de almacenamiento de datos se están convirtiendo de repente en el centro de atención?

La razón principal detrás de la creciente popularidad de las herramientas de almacenamiento de datos es la creciente cantidad de datos. Las herramientas de almacenamiento de datos son la mejor solución para controlar el aumento del volumen y la variedad de datos. Pueden consolidar y organizar grandes volúmenes de datos de diversas fuentes y facilitar análisis avanzados.

En este artículo, discutiremos todo sobre las herramientas de almacenamiento de datos, sus beneficios y algunas de las mejores opciones del mercado.

¿Qué son las herramientas de almacenamiento de datos?

Las herramientas de almacenamiento de datos son aplicaciones o plataformas de software diseñadas para facilitar el proceso de recopilación, almacenamiento, gestión y análisis de grandes volúmenes de datos de diversas fuentes, como bases de datos, hojas de cálculo, servicios en la nube e incluso dispositivos IoT. Esta centralización agiliza datos de gestión y elimina la necesidad de navegar a través de múltiples silos de datos.

El propósito principal de un almacenamiento de datos es que facilita a los usuarios la recuperación y el análisis de datos. Las herramientas de almacenamiento de datos le permiten definir el nivel de detalle o granularidad con el que se almacenan los datos, desde datos muy agregados hasta datos detallados a nivel de transacción.

También puede configurar un data mart, un subconjunto de un almacén de datos que se centra en un área o departamento comercial específico.

¿Cómo ayudan las herramientas de Data Warehouse?

Para implementar el arquitectura de almacenamiento de datos, es importante elegir la herramienta de almacenamiento de datos adecuada para optimizar y automatizar muchas de las tareas. Empecemos con lo básico:

  1. Extracción de datos: Lo primero y más importante que hace una herramienta de almacenamiento de datos es extraer información de todas las fuentes operativas de una organización, como las bases de datos de clientes.
  2. Transformación de datos: Luego, la información extraída se limpia y valida para que sea apta para enviarse a un almacén de datos. Las herramientas de almacenamiento de datos ofrecen una variedad de capacidades de transformación para limpiar, estandarizar y enriquecer datos.
  3. Carga de datos: A continuación puedes cargar los datos en el destino. Puedes optar por cualquier estrategia de carga, como cargas completas, cargas incrementales y streaming en tiempo real, según lo que mejor se adapte a tus necesidades.
  4. Modelado de datos: Una vez que sus datos estén en el almacén de datos, puede utilizar las funciones de las herramientas para definir las relaciones en sus datos. Puede utilizar el esquema de estrella o el esquema de copo de nieve, que consta de tablas de hechos (que contienen medidas) y tablas de dimensiones (que contienen atributos). Por ejemplo, un hecho puede ser "Ingresos por ventas", que representa los datos cuantitativos relacionados con cada transacción de venta, como la cantidad total de dinero generada por cada venta. Por otro lado, “Producto” puede ser una dimensión que proporcione detalles sobre los productos vendidos. Incluye atributos como "Nombre del producto", "Categoría de producto", "Fabricante", etc.
  5. Consulta y Análisis: Estas herramientas brindan capacidades de consulta y generación de informes que le permiten extraer información del almacén de datos. Puede escribir consultas SQL o utilizar interfaces gráficas para crear informes y visualizaciones para su análisis.

Las 8 mejores herramientas de almacenamiento de datos

1. Astera Generador de almacenamiento de datos

Astera constructor de almacén de datos o ADWB es una herramienta ágil de almacenamiento de datos metaimpulsada que simplifica y automatiza todos los procesos de almacenamiento de datos, desde el diseño y el desarrollo hasta la implementación y publicación de datos, brindándole una plataforma única para construir en las instalaciones o almacenes de datos en la nube de extremo a extremo. A continuación se presentan algunas características importantes de ADWB que la convierten en una herramienta de almacenamiento de datos ideal:

  • Conectores nativos integrados para admitir una integración perfecta con bases de datos populares, aplicaciones web y proveedores líderes de servicios en la nube, como Amazon, Azure Cloud, SQL Server, PostgreSQL, Vertica, Google Cloud, Salesforce, HubSpot, SAP Hana y otros, lo que garantiza liso integración de datos a través de varias plataformas.
  • Robusto ETL y ELT motores con capacidades avanzadas para manejar de manera eficiente cargas de trabajo extensas y optimizar el rendimiento de las consultas, lo que permite un procesamiento de datos rápido y eficiente.
  • El modelado de datos independiente del esquema y las características intuitivas de desarrollo sin código reducen significativamente el tiempo necesario para que su almacén de datos entre en producción, lo que permite una implementación y un despliegue más rápidos.
  • Módulo integral de verificación de modelos de datos que asegura el despliegue de modelos dimensionales o bóvedas de datos sin errores, asegurando integridad de los datos y precisión durante todo el proceso de almacenamiento de datos.
  • Arquitectura unificada basada en metadatos que facilita la integración de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados de diversas fuentes, lo que permite una visión holística de los datos y maximiza los conocimientos de los mismos.
  • Mecanismo granular de control de acceso basado en roles que permite un control detallado sobre los roles de los usuarios, otorgando y restringiendo el acceso a diferentes usuarios en función de sus necesidades específicas, mejorando el gobierno de datos y las medidas de seguridad.

2. Copo de nieve

Snowflake es una plataforma de almacenamiento de datos basada en la nube que ofrece una solución totalmente administrada y escalable para el almacenamiento, procesamiento y análisis de datos. Está diseñado para abordar los desafíos del almacenamiento de datos local tradicional al proporcionar una arquitectura moderna y nativa de la nube. Estas son las características clave de Snowflake:

  • Snowflake se construye desde cero para la nube. Se ejecuta completamente en entornos de nube como AWS, Azure y Google Cloud Platform (GCP).
  • La plataforma utiliza una arquitectura de datos compartidos de múltiples clústeres, lo que significa que múltiples usuarios y cargas de trabajo pueden acceder y analizar simultáneamente los mismos datos sin interferencias.
  • La herramienta utiliza una variedad de técnicas de optimización, como indexación automática y almacenamiento en caché, para acelerar la ejecución de consultas.
  • Puede utilizar las capacidades de carga de datos nativas de Snowflake o Snowpipe de Snowflake para la ingesta de datos en tiempo real.
  • Snowflake también tiene una función de viaje en el tiempo para control de versiones de datos y seguimiento del historial.

3. Nube del almacén de datos de SAP

SAP Data Warehouse Cloud es una solución de almacenamiento de datos basada en la nube desarrollada por SAP. Está diseñado para proporcionar a las organizaciones una plataforma moderna, escalable e integrada para almacenamiento de datos, modelado de datos, integración de datos y análisis. A continuación se detallan las características y aspectos clave de SAP Data Warehouse Cloud:

  • La plataforma le permite integrar datos de una amplia gama de fuentes, incluidas bases de datos locales, aplicaciones basadas en la nube, hojas de cálculo y más.
  • Data Warehouse Cloud presenta una capa semántica que abstrae estructuras de datos complejas y proporciona una visión de los datos amigable para los negocios.
  • Puede realizar consultas ad hoc, crear informes y crear visualizaciones utilizando herramientas integradas de análisis e inteligencia empresarial.
  • Puede utilizar la interfaz de arrastrar y soltar, lo que les permite crear modelos de datos, definir relaciones y crear jerarquías sin la necesidad de una codificación extensa.

4. Oracle Exadata

Oracle Independent Data Warehouse (ADW) es un servicio de almacenamiento de datos basado en la nube ofrecido por Oracle Corporation. Está diseñado para simplificar las tareas de análisis y gestión de datos mediante la automatización de muchos de los procesos tradicionalmente complejos y lentos asociados con el almacenamiento de datos. A continuación se detallan los aspectos y características clave de Oracle Andalusian Data Warehouse:

  • Admite la integración de datos y procesos ETL (Extracción, Transformación, Carga) con funciones integradas para la carga y transformación de datos.
  • ADW admite varios tipos de datos y modelos, incluidos datos relacionales, JSON, espaciales y gráficos, lo que lo hace versátil para diversos requisitos analíticos.
  • Oracle ADW es un servicio totalmente administrado, lo que significa que Oracle maneja el aprovisionamiento, la configuración, la aplicación de parches, las copias de seguridad y otras tareas administrativas de la infraestructura.

5. Panoplia

Panoply es un ELT administrado y una plataforma de almacenamiento de datos en la nube que permite a los usuarios configurar una arquitectura de almacenamiento de datos. El almacén de datos en la nube elimina la necesidad de configurar y mantener su propio almacén de datos local, lo que ahorra tiempo y recursos.

Estas son las características clave de Panoply:

  • Varios conectores integrados para ingerir datos de múltiples fuentes
  • Programador incorporado para automatización
  • Transformación de datos capacidades para limpiar, transformar y enriquecer datos utilizando SQL, Python u otros lenguajes de secuencias de comandos.
  • Formato de almacenamiento en columnas para un rendimiento de consultas optimizado

6. Ventaja de Teradata

Teradata Vantage es una plataforma de análisis y almacenamiento de datos diseñada para manejar grandes volúmenes de datos y soportar cargas de trabajo analíticas complejas. La plataforma utiliza SQL como lenguaje de consulta principal, lo que significa que está destinada principalmente a usuarios con conocimientos de SQL. A continuación se detallan algunos aspectos clave de Teradata Vantage para el almacenamiento de datos:

  • Varias fuentes, incluidos almacenes de datos, lagos de datos, sistemas locales y plataformas en la nube.
  • Funciones de análisis integradas y admite la integración con herramientas populares de aprendizaje automático y ciencia de datos.
  • Funciones de administración de cargas de trabajo para garantizar que los diferentes tipos de consultas y cargas de trabajo de análisis tengan la prioridad y los recursos asignados de manera adecuada.

7. microsoft azure

Microsoft Azure también ofrece capacidades de almacenamiento de datos. Si tiene datos almacenados en Azure Blob Storage o en un lago de datos, puede introducir capacidades analíticas mediante Azure Synapse o Azure HDInsight. Si quieres mover datos desde el origen hasta el almacén de datos, puede hacerlo mediante Azure Data Factory u Oozie en Azure HDInsight.

Azure divide las opciones de almacenamiento de datos en dos: si tiene conjuntos de datos pequeños o medianos que no requieren consultas complejas, puede utilizar almacenes de datos simétricos (basados ​​en SMP). En caso de que se trate de big data, es mejor optar por un sistema de procesamiento masivo en paralelo (MPP). Estas son algunas de las características clave del almacén de datos de Microsoft Azure:

  • La plataforma ofrece capacidades de análisis integradas, incluida la integración con Azure Machine Learning y Power BI.
  • Viene con una arquitectura MPP, que distribuye datos y consultas entre múltiples nodos y le permite procesar grandes conjuntos de datos de manera rápida y eficiente.
  • También se integra con varias fuentes de datos, tanto locales como en la nube, lo que facilita la ingesta y la gestión de datos de diferentes sistemas.

8. Datos Hevo

Hevo, es una plataforma basada en la nube plataforma de integración de datos diseñado para agilizar el proceso de recopilación, transformación y carga de datos (ETL) en almacenes de datos y otros destinos. Si bien no es una herramienta de almacenamiento de datos en sí misma, facilita la ingesta e integración de datos. A continuación se detallan algunas características y aspectos clave de Hevo para el almacenamiento de datos:

  • Una amplia gama de integraciones y conectores prediseñados para recopilar datos de diversas fuentes, incluidas bases de datos, aplicaciones en la nube, sistemas de archivos y más.
  • Interfaz visual de transformación de datos que le permite limpiar, enriquecer y transformar datos a medida que fluyen hacia el almacén de datos.
  • Hevo le permite definir modelos y esquemas de datos, asegurando que los datos estén estructurados adecuadamente para el análisis dentro del almacén de datos.
  • Incluye calidad de los datos características para ayudarle a identificar y abordar problemas de calidad de datos durante el proceso ETL.

Astera Revisión del generador de almacenes de datos

4 características importantes que deben tener las herramientas de almacenamiento 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, garantizar que solo se carguen datos de alta calidad en un almacén de datos a través del procesamiento de datos es esencial. 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

La 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.

Muchas herramientas de administración de almacenamiento de datos ofrecen transformaciones integradas. Estos pasos incluyen agregar, buscar, unir y filtrar para agilizar el paso de integración de datos en un almacén de datos. Los datos integrados proporcionan un perfil de datos holístico y son necesarios para un análisis eficaz.

3. Gobierno de datos y gestión de metadatos

El gobierno de datos y la gestión de metadatos desempeñan funciones críticas en una herramienta de almacenamiento de datos. El gobierno de datos garantiza la integridad, el cumplimiento y la gestión eficaz de los datos a través de políticas, procesos y controles. Abarca actividades como monitorear la calidad de los datos, rastrear el linaje de datos, implementar medidas de seguridad de datos y cumplir con las regulaciones de privacidad de datos.

Por otro lado, la gestión de metadatos se centra en gestionar la información relacionada con los datos, incluida su estructura, atributos y relaciones.

El gobierno de datos y la gestión de metadatos eficientes son vitales para garantizar la transparencia, la confiabilidad y el cumplimiento de los datos. Permiten a las organizaciones mantener datos precisos y consistentes, cumplir con los requisitos reglamentarios y tomar decisiones bien informadas.

4. 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 mucha información en bruto en la era digital, generalmente almacenada 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 información comercial.

¿Cómo elegir la mejor herramienta de almacenamiento de datos? 6 factores a considerar

Es necesario considerar cuidadosamente la elección de una herramienta de software de almacenamiento de datos que se adapte a todos los requisitos de su negocio. Después de todo, pasar de una herramienta DWH a otra puede resultar laborioso y perturbador.

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

1. Nube versus local

Al elegir una herramienta de software de almacenamiento de datos, el primer punto que debe considerar es si necesita un software de almacenamiento de datos local o en la nube. Si está buscando un software de almacenamiento de datos rentable sin servidores ni hardware y con menores costos de mantenimiento, debe elegir un almacén de datos basado en la nube totalmente administrado.

Si proteger los datos es una prioridad, entonces una arquitectura de almacén de datos local podría ser el camino correcto a seguir. El almacén de datos local le brinda un control total sobre la seguridad y el acceso a la información. Además, estas soluciones generalmente ofrecen mayor velocidad que sus alternativas en la nube debido a una menor latencia.

2. Actuación

En lo que respecta al rendimiento, es necesario comprobar la velocidad de acceso y la velocidad de procesamiento. Mientras realiza la búsqueda, debe hacer preguntas como qué herramienta de gestión del almacén de datos ofrecerá un rendimiento de consulta más rápido. ¿Con qué rapidez puede extraer datos de los sistemas de origen y cargarlos en los sistemas de destino? ¿Qué herramienta ayudará a que la arquitectura de su almacén de datos mantenga un nivel de rendimiento ideal?

Herramientas de integración de datos en el almacenamiento de datos ofrecen niveles de rendimiento variados dependiendo de cómo estén estructurados. Para mantener el máximo rendimiento de su almacén de datos, use una herramienta que garantice que sus datos se limpien, eliminen duplicados, transformen y carguen con precisión.

Asegúrese de elegir una herramienta de software de almacenamiento de datos que admita formatos de datos de origen y estructuras de datos de destino de uso frecuente, para que pueda acceder fácilmente a diversos conjuntos de datos para tomar decisiones oportunas.

3. Costo

Cuando se trata de costo, es necesario considerar múltiples factores como:

  • BI e informes

Las visualizaciones de datos y BI son fundamentales para presentar datos a las partes interesadas, razón por la cual muchas soluciones DWH ofrecen paneles para informes. Puede optar por una solución empresarial o optar por una herramienta de código abierto. Si bien las soluciones de código abierto son más baratas, requieren desarrolladores dedicados para codificar y mantener.

  • Requisitos de almacenamiento

La cantidad de almacenamiento requerido es otro factor importante. Los almacenes de datos en la nube ofrecen almacenamiento escalable y le cobran por gigabyte/terabyte de datos: una opción perfecta para las grandes empresas.

  • Mantenimiento y formación

También debe considerar el costo de configurar, aprender y mantener un almacén de datos. Si opta por soluciones sin código, como Astera Data Warehouse Builder, puede configurarlo en cuestión de días y también hacer que la herramienta sea accesible para usuarios no técnicos. Las herramientas sin código también reducen la necesidad de desarrolladores dedicados, lo que reduce los costos laborales.

4. 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 almacenamiento de datos en términos de costo, recursos y simplicidad. Algunas herramientas necesitan más mantenimiento pero son menos costosas.

Del mismo modo, encontrará algunas herramientas DWH que son escalables horizontalmente. Esto significa que ofrecen un alto rendimiento incluso si agrega más nodos a su almacén de datos. Además, si se optimizan correctamente, dichas herramientas pueden ser relativamente económicas.

5. Capacidades de automatización

La automatización se ha convertido en la necesidad del momento para abordar las crecientes necesidades del volumen de datos y permitir un tiempo de obtención de información más rápido, por lo que es importante que la herramienta que elija admita la automatización. Las herramientas modernas de almacenamiento de datos pueden reducir radicalmente el tiempo, los gastos y los riesgos de los proyectos de almacenamiento de datos, ya que, a diferencia de las herramientas de almacenamiento de datos tradicionales, ofrecen automatización en cada paso. Vienen con patrones de diseño de modelos de datos y automatización del flujo de trabajo, como Vault, Inmon y Kimball. Desde el diseño del almacén de datos hasta mapeo de datos y generando código ETL para cargar información en el almacén de datos, la herramienta de almacenamiento de datos automatizado elimina el tedioso proceso de consultas SQL.

También garantizan que se carguen datos sin errores en su almacén de datos, ya que se automatizará todo el proceso de limpieza de datos, desde la elaboración del perfil de los datos de origen hasta su validación antes de cargarlos en el almacén de datos.

6. Integraciones

Las empresas manejan en promedio 400 fuentes de datos que van desde bases de datos locales hasta aplicaciones, datos de sensores y datos de POS. El objetivo final de cualquier negocio es combinar estos datos en una vista unificada. Por tanto, es fundamental seleccionar una herramienta DWH que pueda integrar datos de diferentes aplicaciones y sistemas de información. Asegúrese de que la herramienta que elija tenga conectores integrados para las fuentes con las que trabaja.

Construya su almacén de datos empresariales con Astera en 6 Easy Steps

Astera Constructor DW

ADWB acelera considerablemente su recorrido hacia la implementación de un almacén de datos. Veamos cómo puedes implementar un almacén de datos con ADWB en solo seis pasos:

  1. Ingerir datos de múltiples fuentes

ADWB viene con conectores integrados que le facilitan la extracción de datos de cualquier fuente de su organización. Todo lo que necesitas hacer es arrastrar y soltar el conector de origen y establecer la conexión.

  1. Crear esquema

Puede aprovechar la interfaz visual de la plataforma y el modelador de datos integrado para crear un modelo desde cero o aplicar ingeniería inversa a un modelo para una base de datos existente.

  1. Modelado de datos

A continuación puede comenzar con el modelado de datos. ADWB soporta ambos modelado dimensional y modelado de bóvedas de datos. Puede automatizar el proceso de modelado de la bóveda de datos y crear centros, enlaces y satélites para cada entidad subyacente o puede asignar un tipo de entidad a cada entidad general en un modelo de datos para convertirla en una modelo dimensional.

  1. Verifique su modelo de datos

A continuación, la herramienta puede ayudarle a verificar si los datos de hechos y dimensiones son válidos y precisos utilizando el Validar metadatos e integridad de datos opción. Estas opciones le notificarán que estos problemas existen en los datos presentes dentro de las entidades de un modelo dimensional implementado.

  1. Complete su almacén de datos

Luego, puede utilizar el diseñador de flujo de datos para configurar canalizaciones ETL para cargar datos en su almacén de datos. Puede utilizar el cargador de dimensiones y hechos para cargar datos en el modelo de destino.

  1. Visualiza tus datos

Ahora bien, esta es la parte interesante. ADWB viene con el servicio OData, mediante el cual puede visualizar y analizar fácilmente sus datos utilizando cualquier herramienta analítica como Power BI o Tableau.

Conclusión

Las herramientas de almacenamiento de datos se han convertido en activos indispensables de las organizaciones modernas, ya que ayudan a las empresas a trabajar con los desafíos de datos modernos. Si está buscando una forma más sencilla de configurar su almacén de datos, intente Astera Constructor de almacén de datos para Gratis con una prueba de 14 días.

También te puede interesar
AsteraGuía de integración y gobernanza de datos de marketing
¿Qué es la transmisión ETL?
Ciencia de datos frente a análisis de datos: diferencias clave
Considerando Astera ¿Para sus necesidades de gestión de datos?

Establezca conectividad sin códigos con sus aplicaciones empresariales, bases de datos y aplicaciones en la nube para integrar todos sus datos.

¡Conectémonos ahora!
conectemos