Una guía para principiantes sobre el almacenamiento de datos

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

Sin embargo, el ecosistema de datos enfrenta numerosos desafíos relacionados con el gran volumen, variedad y velocidad de datos. Las empresas deben emplear ciertas técnicas para organizar, gestionar y analizar estos datos.

¡Ingrese al almacenamiento de datos! 

El almacenamiento de datos es un componente crítico en el ecosistema de datos de una empresa moderna. Puede optimizar el flujo de datos de una organización y mejorar sus capacidades de toma de decisiones. Esto también es evidente en el crecimiento del mercado mundial de almacenamiento de datos, que se espera que alcance $ 51.18 2028 millones de dólares por, en comparación con $ 21.18 mil millones en 2019.

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

¿Qué es el almacenamiento de datos?

El almacenamiento de datos es un sistema de gestión de datos para respaldar La inteligencia de negocios (BI) operaciones. Es un proceso de recopilación, limpieza y transformación de datos de diversas fuentes y su almacenamiento en un repositorio centralizado. Puede manejar grandes cantidades de datos y facilitar consultas complejas.

En los sistemas de BI, el almacenamiento de datos primero convierte datos sin procesar dispares en datos limpios, organizados e integrados, que luego se utilizan para extraer información útil que facilite el análisis, la generación de informes y la toma de decisiones basada en datos.

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

Antes de analizar las diferentes arquitecturas de almacén de datos, veamos los componentes principales que constituyen un almacén de datos.

Componentes clave del almacenamiento de datos

El almacenamiento de datos comprende varios componentes que trabajan juntos para gestionar los datos de manera eficiente. Los siguientes elementos sirven como columna vertebral de 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. Estos pueden incluir bases de datos estructuradas, archivos de registro, archivos CSV, tablas de transacciones, herramientas comerciales de terceros, datos de sensores, etc.
2. ETL (Extraer, transformar, cargar) Tubería: Es un mecanismo de integración de datos responsable de extrayendo datos desde fuentes de datos, transformándolos a un formato adecuado y cargándolos en el destino de los datos como un almacén de datos. La canalización garantiza datos correctos, completos y coherentes.
3. Metadatos: Los metadatos son datos sobre los datos. Proporciona información estructural y una vista completa de los datos del almacén. Los metadatos son esenciales para la gobernanza y la gestión eficaz de los datos.
4. Acceso a los datos: Se refiere a 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 de análisis, etc.
5. Destino de datos: Se trata de espacios de almacenamiento físico de datos, como un almacén de datos, un lago de datos o un mercado de datos.

Normalmente, estos componentes son estándar en todos los tipos de almacenes 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, procesar y presentar datos en niveles estructurados. Por lo general, se implementan en una configuración local donde la organización relevante administra la infraestructura de hardware, como servidores, unidades y memoria.

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

Algunas diferencias clave se analizan a continuación.

Arquitectura tradicional de almacenamiento de datos

1. Nivel inferior (servidor de base de datos): Este nivel es responsable de almacenar (un proceso conocido como ingesta de datos) y recuperar datos. El ecosistema de datos está conectado a fuentes de datos definidas por la empresa que pueden ingerir datos históricos después de un período específico.
2. Nivel medio (servidor de aplicaciones): Este nivel procesa las consultas de los usuarios y transforma los datos (un proceso conocido como integración de datos) utilizando procesamiento analítico en línea (OLAP) herramientas. Los datos normalmente se almacenan en un almacén de datos.
3. Nivel superior (capa de interfaz): El nivel superior sirve como capa frontal para la interacción del usuario. Admite acciones 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. Nivel inferior (servidor de base de datos): Además de almacenar datos, este nivel proporciona actualizaciones continuas de datos para el procesamiento de datos en tiempo real, lo que significa que la latencia de los datos es muy baja desde el origen hasta el destino. El ecosistema de datos utiliza integraciones o conectores prediseñados para obtener datos en tiempo real de numerosas fuentes.
2. Nivel medio (servidor de aplicaciones): En este nivel se produce una transformación inmediata de los datos. Se realiza mediante herramientas OLAP. Los datos generalmente se almacenan en un centro de datos en línea o en un lago de datos.
3. Nivel superior (capa de interfaz): Este nivel 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 aumentar el éxito de sus canales de datos.

• Análisis de autoservicio: Etiquete y estructure adecuadamente los elementos de datos para realizar un seguimiento de la trazabilidad: la capacidad de realizar un seguimiento de todo el ciclo de vida del almacén de datos. Permite análisis de autoservicio que permite a los analistas de negocios generar informes con el apoyo nominal del equipo de datos.
• Dato de governancia: Establezca políticas internas sólidas para regir el uso de datos organizacionales en diferentes equipos y departamentos.
• Seguridad de datos: Supervise periódicamente la seguridad del almacén de datos. Aplique 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 costos. Optimice la infraestructura del almacén y hágala lo suficientemente robusta para gestionar cualquier carga.
• Desarrollo ágil: Siga una metodología de desarrollo ágil para incorporar cambios en el ecosistema del almacén de datos. Comience poco a poco y amplíe su almacén en iteraciones.

Beneficios del almacenamiento de datos

Algunos beneficios clave del almacén de datos para las organizaciones incluyen:

1. Calidad de datos mejorada: Un almacén de datos proporciona una mejor calidad al recopilar datos de diversas fuentes en un almacenamiento centralizado después de su limpieza y estandarización.
2. Reducción de costo: Un almacén de datos reduce los costos operativos al integrar las fuentes de datos en un único repositorio, ahorrando así espacio de almacenamiento de datos y costos de infraestructura separados.
3. Toma de decisiones mejorada: 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 desafíos más notables que surgen al construir un almacén de datos son los siguientes:

1. Seguridad de datos: Un almacén de datos contiene información confidencial, lo que lo hace vulnerable a los ciberataques.
2. Grandes volúmenes de datos: Gestionar y procesar big data es complejo. Lograr una baja latencia en todo el proceso de datos es un desafío importante.
3. Alineación con 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 alinear el diseño de su almacén con sus necesidades comerciales para reducir las posibilidades de falla.

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