Una guía introductoria al almacenamiento de datos

En esta economía digital, los datos son importantes. Hoy en día, todos los sectores, desde empresas privadas hasta instituciones públicas, utilizan big data para tomar decisiones comerciales críticas.

Sin embargo, el ecosistema de datos enfrenta muchos desafíos relacionados con el gran volumen, variedad y velocidad de los datos. Las empresas deben utilizar algunas técnicas para organizar, gestionar y analizar estos datos.

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El almacén de datos es un elemento importante en el ecosistema de datos de una empresa moderna. Puede optimizar el flujo de datos de una organización y mejorar las capacidades de toma de decisiones. Esto también se refleja en el crecimiento del mercado mundial de almacenamiento de datos, que se espera que alcance los 51.180 millones de dólares en 2028, en comparación con los 21.180 millones de dólares de 2019.

Este artículo explorará el almacenamiento de datos, sus tipos de arquitectura, componentes clave, beneficios y desafíos.

¿Qué es el almacenamiento de datos?

Un almacén de datos es un sistema de gestión de datos que respalda los servicios de Business Intelligence (BI). Es un proceso de recopilación, limpieza y transferencia de datos de diversas fuentes y almacenamiento en un repositorio central. Puede manejar grandes cantidades de datos y simplificar consultas complejas.

En los sistemas de BI, el almacén de datos primero transforma datos sin procesar dispares en datos limpios, organizados e integrados, que luego se utilizan para obtener información útil que facilite el análisis, la generación de informes y la toma de decisiones basados ​​en datos.

Además, los canales de almacenamiento de datos modernos son adecuados para la previsión de crecimiento y el análisis predictivo utilizando técnicas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). El almacenamiento de datos en la nube mejora aún más estas capacidades y ofrece mayor escalabilidad y accesibilidad, lo que hace que todo el proceso de gestión de datos sea aún más flexible.

Antes de analizar las distintas arquitecturas de almacén de datos, veamos los componentes principales que lo componen.

Los principales componentes del almacenamiento de datos.

Un almacén de datos consta de varios componentes que trabajan juntos para gestionar los datos de forma eficaz. Los siguientes elementos sirven como base para un almacén de datos funcional.

1. Fuentes de datos: Las fuentes de datos proporcionan información y contexto a un almacén de datos. Pueden contener datos estructurados, no estructurados o semiestructurados. Pueden ser bases de datos estructuradas, archivos de registro, archivos CSV, hojas de cálculo, herramientas comerciales de terceros, datos de sensores, etc.
2. Tubería ETL (Organizar, Transformar, Cargar): Es un mecanismo de integración de datos responsable de extraer datos de fuentes de datos, convertirlos a un formato adecuado y cargarlos en una ubicación de datos, como un almacén de datos. El canal proporciona datos precisos, completos y consistentes.
3. Metadatos: Los metadatos son datos sobre datos. Proporciona información estructural y una descripción general completa de los datos del almacén. Los metadatos son esenciales para una gestión y gobernanza de datos eficaces.
4. Acceso a los datos: Utilizan los métodos que utilizan los equipos de datos para acceder a los datos en el almacén de datos, por ejemplo, consultas SQL, herramientas de informes, herramientas analíticas, etc.
5. Finalidad de los datos: Se trata de ubicaciones de almacenamiento físico de datos, como un almacén de datos, un lago de datos o un mercado de datos.

En general, estos componentes son estándar en todos los tipos de almacén de datos. Analicemos brevemente en qué se diferencia la arquitectura de un almacén de datos tradicional de un almacén de datos basado en la nube.

Arquitectura: almacén de datos tradicional frente a almacén de datos en la nube activa

Una arquitectura típica de almacén de datos

Los almacenes de datos tradicionales se centran en almacenar, almacenar y presentar datos en capas estructuradas. Por lo general, se implementan en un entorno en línea donde la organización respectiva administra la infraestructura de hardware, como servidores, unidades y memoria.

Por otro lado, los almacenamientos activos en la nube enfatizan las actualizaciones continuas de datos y el procesamiento en tiempo real utilizando plataformas en la nube como Snowflake, AWS y Azure. Sus arquitecturas también difieren según sus aplicaciones.

Algunas de las diferencias clave se analizan a continuación.

Arquitectura de almacén de datos tradicional

1. La siguiente línea (Servidor de datos): Esta línea es responsable de almacenar (un proceso conocido como procesamiento de datos) y recuperar datos. El ecosistema de datos depende de fuentes de datos definidas por la empresa que pueden consumir datos históricos después de un cierto período de tiempo.
2. Línea media (servidor de aplicaciones): Esta capa procesa las consultas de los usuarios y transforma los datos utilizando herramientas de procesamiento analítico en línea (OLAP) (un proceso conocido como integración de datos). Los datos generalmente se almacenan en un almacén de datos.
3. Flecha superior (Dirección de la interfaz): La capa superior sirve como capa frontal para la interacción del usuario. Admite actividades como consultas, informes y visualización. Las tareas típicas incluyen investigación de mercado, análisis de clientes, informes financieros, etc.

Arquitectura de almacén de datos de nube activa

1. La siguiente línea (Servidor de datos): Además del almacenamiento de datos, esta matriz proporciona actualizaciones de datos en tiempo real para el almacenamiento de datos en tiempo real, lo que significa que la latencia de los datos desde el origen hasta el destino es muy baja. El ecosistema de datos utiliza conexiones o integraciones prediseñadas para capturar datos en tiempo real de múltiples fuentes.
2. Línea media (servidor de aplicaciones): La conversión de datos instantánea tiene lugar en este nivel. Se realiza mediante herramientas OLAP. Los datos generalmente se almacenan en un mercado de datos o lago de datos en línea.
3. Flecha superior (Dirección de la interfaz): Esta plataforma permite interacciones de usuarios, análisis predictivos e informes en tiempo real. Las tareas típicas incluyen detección de fraude, gestión de riesgos, optimización de la cadena de suministro, etc.

Mejores prácticas en almacenamiento de datos

Al diseñar almacenes de datos, los equipos de datos deben seguir estas mejores prácticas para maximizar el éxito de sus canales de datos.

• Análisis personalizados: Etiquetar y estructurar adecuadamente los elementos de datos para permitir la trazabilidad: la capacidad de rastrear todo el ciclo de vida de un almacén de datos. Permite análisis de autoservicio que permiten a los analistas de negocios generar informes con soporte integrado del equipo de datos.
• Gestión de datos: Establezca políticas internas sólidas para regir el uso de datos organizacionales en diferentes equipos y departamentos.
• Seguridad de datos: Supervise la seguridad del almacenamiento de datos con regularidad. Implemente cifrado de nivel industrial para proteger sus canales de datos y cumplir con estándares de privacidad como GDPR, CCPA e HIPAA.
• Escalabilidad y rendimiento: Optimice los procesos para mejorar la eficiencia operativa mientras ahorra tiempo y dinero. Optimice la infraestructura del almacén y hágala lo suficientemente robusta para soportar cualquier carga.
• Desarrollo ágil: Siga una metodología de desarrollo inteligente para incorporar cambios en el ecosistema del almacén de datos. Empiece poco a poco y amplíe su repertorio en iteraciones.

Beneficios del almacenamiento de datos

Algunos de los principales beneficios del data warehouse para las organizaciones son:

1. Mejor calidad de los datos: Un almacén de datos proporciona una mejor calidad al recopilar datos de diferentes fuentes en un repositorio central después de su limpieza y estandarización.
2. Reducción de costo: Un almacén de datos reduce los costos operativos al consolidar las fuentes de datos en un único repositorio, separando así el espacio de almacenamiento de datos y los costos de infraestructura.
3. Presentación de la decisión: Un almacén de datos admite funciones de BI como extracción de datos, visualización e informes. También admite funciones avanzadas como análisis predictivos basados ​​en inteligencia artificial para decisiones basadas en datos sobre campañas de marketing, cadenas de suministro, etc.

Desafíos del almacenamiento de datos

Algunos de los problemas más comunes que surgen al construir un almacén de datos son:

1. Seguridad de datos: Un almacén de datos contiene información confidencial, lo que lo hace vulnerable a ataques cibernéticos.
2. Productos de Big Data: Gestionar y almacenar big data es complejo. Lograr una baja latencia en todo el proceso de datos es un desafío importante.
3. Cumplimiento de los requisitos comerciales: Cada organización tiene diferentes necesidades de datos. Por lo tanto, no existe una solución única para el almacenamiento de datos. Las organizaciones deben hacer coincidir el diseño de su almacén con las necesidades comerciales para minimizar las posibilidades de falla.

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