SQL Server para almacenamiento de datos: optimización de la gestión y el análisis de datos

Vivimos en una era en la que las organizaciones gastan una fortuna para acceder al conjunto de datos más completo y actualizado para superar a sus competidores. En esta búsqueda, invierten en las tecnologías más avanzadas que capturan y transformar datos sin procesar en inteligencia procesable, proporcionándoles en última instancia una ventaja competitiva sostenible. Entre los actores clave en este ámbito se encuentra Microsoft, con su amplia línea de productos y servicios, incluido el almacén de datos de SQL Server.

En este artículo, vamos a hablar en detalle sobre el almacén de datos basado en SQL Server de Microsoft, pero primero, dejemos de lado rápidamente los conceptos básicos.

¿Qué es un almacén de datos?

A almacenamiento de datos es un componente clave de la pila de datos de una organización que le permite consolidar y gestionar diversos datos de diversas fuentes. Técnicamente hablando, los almacenes de datos son un tipo especializado de base de datos que está optimizado para manejar y analizar grandes volúmenes de datos para respaldar la inteligencia empresarial (BI), el análisis y la generación de informes. De manera similar, el almacén de datos de SQL Server se basa en el infame base de datos de SQL Server, que es un completo sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) desarrollado por Microsoft.

Un componente esencial de la arquitectura del almacén de datos es ETL (extraer, transformar, cargar). Como parte de la Oleoducto ETL, el primer paso implica la extracción de datos para recopilar conjuntos de datos de diferentes fuentes, como bases de datos transaccionales, registros o fuentes de datos externos. Una vez extraídos, los datos pasan por la fase de transformación en un área de preparación, donde se limpian, estandarizan y organizan en un formato consistente. La fase de carga transfiere los datos transformados al destino, por ejemplo, un almacén de datos de SQL Server, a menudo organizado en un modelo dimensional para un rendimiento óptimo de las consultas.

El formato estructurado, que normalmente utiliza esquemas de estrella o copo de nieve, le permite navegar y analizar los datos con facilidad. Si bien el proceso ETL es una parte crítica de almacenamiento de datos, Un comprensivo arquitectura del almacén de datos también incluye infraestructura de almacenamiento, modelado de datos, gestión de metadatos, medidas de seguridad y herramientas relevantes. El objetivo general de esta arquitectura es proporcionar una base sólida para el procesamiento analítico.

Técnicas de modelado de almacén de datos de SQL Server

En el contexto de un almacén de datos, el modelado de datos, o simplemente modelado, se refiere al proceso de estructurar y organizar datos para facilitar el almacenamiento, la recuperación y el análisis. Repasemos dos de las técnicas de modelado de datos más comunes que puede utilizar para crear un almacén de datos de SQL Server:

Modelado dimensional

Modelado dimensional simplifica el análisis de datos para los profesionales de datos y negocios, ya que proporciona una estructura que se alinea bien con la forma en que los usuarios piensan y analizan los datos en contextos comerciales. Los hechos y las dimensiones son los componentes principales de un modelo de datos dimensionales, siendo las claves primarias y externas parte integral del establecimiento de relaciones entre ellos.

Los datos se organizan en dos tipos de tablas en un modelo dimensional: tablas de hechos y tablas de dimensiones.

Tablas de hechos

• Estas tablas contienen los datos cuantitativos o “hechos” que desea analizar.
• Los ejemplos comunes incluyen montos de ventas, cantidades vendidas u otras métricas mensurables.
• Las tablas de hechos suelen tener relaciones de clave externa con las tablas de dimensiones.

Medidas

• Se trata de valores o métricas cuantitativos, como ingresos por ventas, cantidad vendida, beneficios, etc., que proporcionan la base para el análisis en un almacén de datos.
• Las medidas se pueden agregar utilizando diferentes funciones como SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX, etc. para analizar datos en diferentes niveles de granularidad.
• Las medidas normalmente se almacenan en tablas de hechos y, a menudo, se analizan en el contexto de jerarquías de dimensiones.

Tablas de dimensiones

• Estas tablas almacenan información descriptiva o dimensiones relacionadas con los hechos en las tablas de hechos. Las dimensiones son las características por las que desea analizar su negocio.
• Ejemplos de dimensiones pueden incluir tiempo, geografía, categorías de productos o detalles del cliente.
• Las tablas de dimensiones suelen tener una clave principal que actúa como clave externa en la tabla de hechos.

Puede utilizar el modelado dimensional para diseñar e implementar un almacén de datos de SQL Server cuando el requisito general del negocio sea facilitar procesos de BI eficientes.

Modelado de almacén de datos

Si su organización opera a gran escala e involucra entornos de almacenamiento de datos complejos, el modelado de bóvedas de datos puede ofrecer ganancias significativas. Más aún si la trazabilidad, escalabilidad y flexibilidad de los datos son de primordial importancia. El modelado de bóvedas de datos combina elementos de la tercera forma normal (3NF) y de los enfoques de esquema en estrella para crear una arquitectura de almacén de datos flexible y escalable.

Los elementos principales en el modelado de bóvedas de datos son:

Hubs

Los centros sirven como depósitos centrales de claves comerciales o identificadores que almacenan datos comerciales únicos e inmutables y brindan un punto de referencia sólido para cada entidad comercial. Piense en los Hubs como tablas, como en 3NF pero mucho más simples, con una sola columna clave y, a menudo, información adicional para la documentación. Al crear un almacén de datos de SQL Server mediante el modelado de bóveda de datos, los concentradores se implementan como tablas en el entorno de SQL Server.

Enlaces

Los enlaces son entidades que establecen relaciones entre Hubs. Necesita enlaces para conectar diferentes entidades comerciales y formar asociaciones dentro del almacén de datos. En un escenario de ventas, por ejemplo, un enlace podría unir un centro de clientes con un centro de productos, mostrándole quién compró qué. En el contexto de la construcción de un almacén de datos de SQL Server mediante el modelado de bóvedas de datos, implementaría enlaces como tablas, que luego se convierten en los agentes activos que manejan las relaciones entre sus centros.

Satélites

Los satélites capturan cambios en los datos a lo largo del tiempo: almacenan información histórica sobre sus Hubs o Enlaces. Por ejemplo, si la dirección de un cliente cambia, la tabla Satélite asociada con el Hub del cliente almacenará las direcciones históricas. Al igual que los enlaces, los satélites también contribuyen a la escalabilidad. A medida que su negocio crece y los datos cambian, puede ampliar estas tablas satélite sin interrumpir sus estructuras principales de Hub o Link. Nuevamente, si está creando un almacén de datos de SQL Server mediante el modelado de bóvedas de datos, implementaría satélites como tablas para capturar continuamente los cambios en sus datos.

Esquemas de almacenamiento de datos

Los esquemas de almacén de datos definen cómo se organizan y estructuran los datos dentro de un almacén de datos. Desempeñan un papel crucial a la hora de facilitar consultas e informes eficientes. Existen principalmente tres tipos de esquemas de almacén de datos: esquema de estrella, esquema de copo de nieve y esquema de galaxia (también conocido como constelación de hechos).

Cada esquema tiene sus propias ventajas y compensaciones. La elección del esquema depende de factores como la naturaleza de los datos, los patrones de consulta y las consideraciones de rendimiento. Los esquemas en estrella se usan comúnmente por su simplicidad y rendimiento de consultas, mientras que los esquemas de copo de nieve y los esquemas de galaxias brindan una mayor normalización y admiten relaciones y estructuras de datos complejas.

Esquema de estrella

En un esquema de estrella, tiene una tabla de hechos central rodeada de tablas de dimensiones. La tabla de hechos contiene las métricas comerciales clave, como los ingresos por ventas. Las dimensiones proporcionan contexto, como producto, tiempo y ubicación. Parece una estrella cuando la dibujas, con la tabla de hechos en el centro y las dimensiones ramificándose. Es fácil de entender y, como no está normalizado, las consultas son eficientes.

Esquema de copo de nieve

Ahora, imaginemos ampliar el esquema en estrella. en un esquema de copo de nieve, sus dimensiones se dividen en subdimensiones o tablas relacionadas. Es como una versión más detallada de la estrella, lo que reduce la redundancia en sus datos. Sin embargo, la desventaja es que las consultas pueden ser un poco más complejas y lentas debido a las uniones adicionales. El nombre "copo de nieve" proviene de la forma del diagrama esquemático, con todas estas estructuras ramificadas.

Esquema de galaxia

En un esquema de galaxia, se trata de múltiples tablas de hechos que comparten tablas de dimensiones. Esto es útil en configuraciones complejas de almacenes de datos con diferentes procesos comerciales que generan varias métricas. Las tablas de hechos se conectan a través de dimensiones compartidas, lo que permite un análisis flexible y completo de datos en diferentes procesos. Es como tener múltiples centros (tablas de hechos) conectados por vínculos comunes (tablas de dimensiones).

¿Por qué utilizar SQL Server para el almacenamiento de datos?

La fortaleza de SQL Server en el manejo de bases de datos relacionales lo convierte en una excelente opción, especialmente cuando la mayoría de los sistemas y aplicaciones que generan y administran transacciones de datos dentro de su organización están estructurados en un formato de base de datos relacional. La transición perfecta de datos relacionales a un almacén de datos de SQL Server simplifica el proceso de integración y garantiza la compatibilidad en todo el ecosistema de datos. Esto es particularmente efectivo en escenarios donde mantener la coherencia y las relaciones de los datos es crucial, por ejemplo, extraer información precisa para optimizar los procesos comerciales.

Además, puede combinar modelado dimensional y OLAP cubos en SQL Server Analysis Services (SSAS) para crear almacenes de datos de alto rendimiento. Esto reduce la necesidad de realizar uniones y cálculos extensos durante la ejecución de consultas, lo que conduce a tiempos de respuesta más rápidos.

Entornos centrados en Microsoft

• Cuando su organización utiliza predominantemente tecnologías de Microsoft como Power BI, Excel y servicios Azure, aprovechar SQL Server para el almacenamiento de datos garantiza un ecosistema de análisis integrado y cohesivo.

Rendimiento de consultas analíticas

• En escenarios donde el rendimiento de las consultas analíticas es crucial, la tecnología de índice de almacén de columnas de SQL Server demuestra ser significativamente beneficiosa. Destaca en el manejo de datos a gran escala y en la ejecución de consultas analíticas complejas, lo que lo hace muy adecuado para el almacenamiento de datos donde el objetivo principal es un análisis rápido y detallado.

Cargas de trabajo mixtas

• SQL Server puede ser una excelente opción si su organización maneja cargas de trabajo mixtas que involucran procesamiento tanto transaccional como analítico. Su capacidad para manejar ambos tipos de cargas de trabajo en una plataforma unificada puede simplificar el proceso general de gestión de datos para su empresa.

Integración de fuentes de datos externas

• Cuando necesita integrar datos de diversos externo fuentes, la función PolyBase de SQL Server puede facilitar el proceso. Esta capacidad es particularmente valiosa en escenarios de almacenamiento de datos donde la consolidación de datos de varias plataformas es un requisito común.

Requisitos de escalabilidad

• Si su organización está experimentando volúmenes de datos crecientes, puede beneficiarse de las funciones de SQL Server, como la partición y el procesamiento paralelo, para satisfacer las demandas de escalabilidad.

Almacenamiento de datos basado en la nube

• SQL Server se integra perfectamente con los servicios de Azure, ofreciendo flexibilidad y escalabilidad en la nube. Puede ser una ventaja adicional en escenarios en los que desee aprovechar los beneficios de una arquitectura de almacenamiento de datos basada en la nube.

¿Cómo construir un almacén de datos de SQL Server?

Construyendo un almacén de datos Es una tarea multifacética que implica múltiples pasos. Sin embargo, un herramienta de almacenamiento de datos, Tales como Astera Data Warehouse Builder elimina la mayoría de estos pasos, especialmente en las áreas de diseño de esquemas y ETL de SQL procesos, tanto es así que todo el proceso es el mismo independientemente del tipo de almacén de datos.

Estos son los pasos para construir un almacén de datos de SQL Server:

Paso 1: crear un modelo de datos de origen

Primero necesita identificar y modelar los datos de origen. Con Astera, esto es tan simple como aplicar ingeniería inversa al modelo de datos de origen. Una vez que tenga el modelo de datos de origen, puede verificarlo y comprobar si hay errores y advertencias. Una vez más, esto se puede hacer fácilmente con solo hacer clic en un botón.

Una vez que esté seguro de haber modelado los datos de origen correctamente, todo lo que necesita hacer es implementarlos en el servidor y ponerlos a disposición para su uso en ETL o ELT oleoductos o para análisis de datos. Con Astera, esto es tan simple como hacer clic en "Implementar modelo de datos", como se muestra a continuación:

 

Paso 2: construir e implementar un modelo dimensional

El siguiente paso es construir un modelo dimensional que sirva como esquema de destino para el almacén de datos. Puede diseñar un modelo desde cero sin problemas utilizando el objeto "Entidad" en Astera.

Sin embargo, si ya tiene diseñado un esquema de base de datos, puede crear automáticamente un modelo dimensional usando la opción "Construir modelo dimensional". Le permite decidir qué tablas serán hechos y cuáles serán dimensiones. Así es como puede verse un modelo dimensional en Asterainterfaz de usuario:

A continuación, puede asignar roles específicos a los campos de cada entidad (o tabla) para mejorar el almacenamiento y la recuperación de datos. Por ejemplo, puede seleccionar cualquiera de las siguientes opciones para las dimensiones:

• Clave sustituta y clave comercial.
• Tipos de dimensiones que cambian lentamente (SCD1, SCD2, SCD3 y SCD6).
• Identificadores de registros (fechas de vigencia y caducidad, designador de registro actual y número de versión) para realizar un seguimiento de los datos históricos.
• Dimensión de marcador de posición para realizar un seguimiento de los hechos que llegan temprano y las dimensiones que llegan tarde.

Una vez que su modelo dimensional esté construido y verificado, puede reenviarlo al destino donde desea mantener su almacén de datos, en este caso, SQL Server, e implementarlo.

Paso 3: llenar el almacén de datos

Ahora que ha configurado su almacén de datos, necesita crear canales de datos para poblarlo. Una vez más, esto es algo que puedes lograr fácilmente dentro Astera, y sin escribir ningún código.

Para hacerlo, necesita crear un flujo de datos y comenzar a construir sus canalizaciones ETL. Supongamos que desea mover los datos de los clientes a su nuevo almacén de datos de SQL Server, así es como se vería el flujo de datos en Asterainterfaz de usuario:

 

Aquí tenemos la tabla fuente a la izquierda y el objeto "Cargador dimensional" a la derecha. Tendrá que usar este objeto para mover datos a una tabla en el modelo dimensional de destino.

También necesitarás crear un flujo de datos para mover datos a las tablas de hechos. Dado que la tabla de hechos contiene campos de varias tablas de origen, es probable que el flujo de datos sea un poco diferente. Además podemos utilizar “Fuente de consulta del modelo de datos”ya que necesitamos extraer datos de varias tablas en el modelo fuente. Aquí está el flujo de datos para la tabla de hechos:

 

Finalmente, ejecute los flujos de datos y comience a llenar su almacén de datos de SQL Server.

Paso 4: Orquestar y Automatizar

Para orquestar el proceso, puede crear un flujo de trabajo y eliminar la necesidad de ejecutar los flujos de datos uno por uno.

 

Además, puede automatizar el proceso para que los datos se carguen automáticamente en el almacén de datos.

Limitaciones de la configuración de un almacén de datos de SQL Server

La configuración de un almacén de datos de SQL Server conlleva su propio conjunto de desafíos y limitaciones. Comprender estas limitaciones es crucial para tomar decisiones informadas al configurar un almacén de datos de SQL Server. Le ayuda a evaluar si la solución elegida se alinea con las necesidades y requisitos específicos de su organización.

Analicemos lo que esto significa:

Curva de aprendizaje

Configurar y administrar un almacén de datos de SQL Server requiere un alto nivel de experiencia. Es posible que su equipo necesite capacitación para diseñar, implementar y mantener de manera efectiva el almacén de datos. Esto incluye adquirir conocimientos sobre estrategias de indexación, particiones y mantenimiento de estadísticas. Además, la familiaridad con las herramientas de monitoreo y resolución de problemas también es crucial para garantizar el estado del sistema y abordar cualquier problema que pueda surgir.

Escalabilidad

Cuando se trata de trabajar con conjuntos de datos extremadamente grandes, un almacén de datos basado en SQL Server puede enfrentar problemas de escalabilidad. Si bien la plataforma está diseñada para cargas de trabajo de análisis y permite el escalamiento horizontal agregando más nodos informáticos, podría haber desafíos en el manejo de datos verdaderamente masivos. En tales casos, podría valer la pena explorar soluciones alternativas que se especializan en informática distribuida para garantizar una escalabilidad perfecta para sus necesidades de almacenamiento y procesamiento de datos.

Rendimiento

El rendimiento se convierte en una preocupación crítica a medida que los datos aumentan en un almacén de datos de SQL Server, lo que requiere desviar una atención adicional hacia la optimización y la indexación de consultas. La optimización estratégica de las consultas y la implementación de mecanismos de indexación eficaces son vitales para mitigar el impacto de los crecientes volúmenes de datos. El resultado es un procesamiento de consultas eficiente y receptivo dentro del entorno de almacenamiento de datos de SQL Server.

Complejidad

La creación de un almacén de datos de SQL Server presenta un conjunto específico de desafíos, donde la complejidad se destaca como una limitación notable. Los giros y vueltas surgen durante la fase de diseño, donde un plan exhaustivo demuestra su valor para ayudarle a elaborar el esquema e implementar procesos ETL efectivos. Garantizar la calidad de los datos aumenta aún más la complejidad, ya que exige atención y validación continuas, lo que hace que el proceso general sea aún más desafiante.

Integración con otros sistemas

La integración con otros sistemas es un aspecto crucial al considerar la implementación de un almacén de datos de SQL Server. En un entorno empresarial, los datos a menudo residen en diversas fuentes y formatos, incluidas diferentes bases de datos, aplicaciones y fuentes de datos externas. El desafío radica en armonizar y consolidar estos datos diversos en el almacén de datos de SQL Server, ya que pueden surgir problemas de compatibilidad debido a diferencias en los formatos de datos, estructuras o protocolos de comunicación entre sistemas. Por lo tanto, es posible que sus equipos de datos deban recurrir a esfuerzos de integración personalizados para cerrar estas brechas y establecer un flujo fluido de datos en el almacén de datos.

Mejores prácticas de almacenamiento de datos para SQL Server

• Defina claramente los requisitos y objetivos de su negocio para el almacén de datos. También debe tener una comprensión completa de las necesidades de informes y análisis de los usuarios finales.
• Elija el enfoque de modelado de datos adecuado para el almacén de datos de SQL Server. Esto se guiará y se basará en los requisitos de su negocio. Además, normalice o desnormalice las estructuras de datos según sea necesario.
• Incorporar el Replicación de SQL Server para garantizar una distribución óptima y oportuna de los datos en toda la arquitectura.
• Al anticipar el crecimiento, decida si su almacén de datos debe diseñarse para escalar horizontal o verticalmente. Considere particionar tablas grandes para mejorar aún más la escalabilidad.
• Utilice moderno herramientas de integración de datos para construir, automatizar y mantener sus canalizaciones ETL. Priorice las soluciones que puedan ayudarle a implementar el procesamiento paralelo de tareas ETL para optimizar el rendimiento. Implemente siempre controles de calidad de los datos durante el proceso ETL para eliminar problemas relacionados con el estado de los datos.
• Antes de ponerlo en funcionamiento, realice pruebas exhaustivas del almacén de datos, incluidos los procesos ETL, integridad de los datosy rendimiento de consultas. De manera similar, valide la precisión de los informes y análisis frente a los requisitos comerciales para garantizar que los conocimientos derivados del almacén de datos se alineen con los objetivos comerciales previstos.

Conclusión clave

La creación de un almacén de datos puede ser un proceso largo y que requiere muchos recursos, y el almacén de datos de SQL Server no es una excepción. Sin embargo, gran parte del proceso se puede acortar si lo planifica minuciosamente desde el inicio del proyecto e incorpora soluciones de creación de almacenes de datos de gran capacidad, como Astera Generador de almacenamiento de datos.

Si está buscando construir un almacén de datos de SQL Server y el tiempo es esencial, contáctenos en + 1-888-ASTERA y póngase en contacto con uno de nuestros expertos en soluciones de datos para obtener asesoramiento profesional.

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