Introducción
¿Quieres saber cómo enfrentar el desafío de manejar grandes volúmenes de datos en tiempo real? ¡Tenemos la solución para ti! Descubre todo lo que necesitas saber sobre el Almacén de Datos Moderno de Microsoft en SQL Server.
En la era de la digitalización y la nube, el manejo de datos se ha vuelto cada vez más complejo y desafiante. Es por eso que Microsoft ha desarrollado una solución de almacenamiento de datos moderno, capaz de integrar los datos tradicionales con big data no estructurado y procesarlos en tiempo real.
En nuestro blog y canal de YouTube, te damos los conceptos teoricos y pasos practicos, que te permitirá manejar grandes volúmenes de datos con eficiencia y rapidez. Suscríbete y estarás al tanto de todo el contenido que tenemos para ti. ¡No te lo pierdas! Y no olvides comentar y compartir tus opiniones con nosotros.
DW – Almacén de datos moderno de Microsoft en SQL Server
DW es un almacén de datos moderno de Microsoft que se ejecuta en SQL Server. Proporciona una plataforma de análisis empresarial escalable y de alto rendimiento para grandes conjuntos de datos.
DW utiliza una arquitectura de procesamiento masivo en paralelo (MPP) que divide los datos y la carga de trabajo en múltiples nodos de procesamiento. Cada nodo es responsable de una parte del conjunto de datos y puede procesar las consultas de forma independiente y paralela. Esto permite que DW pueda manejar grandes volúmenes de datos y consultas complejas de manera eficiente.
DW también admite la integración de datos desde una variedad de fuentes, incluyendo datos estructurados y no estructurados, y proporciona herramientas de modelado de datos y visualización para facilitar el análisis de los datos.
¿Qué son SSAS, SSIS y SSRS?
SSAS, SSIS y SSRS son herramientas de análisis, integración y presentación de datos de Microsoft que forman parte de la suite de servicios de datos de SQL Server.
SSAS (SQL Server Analysis Services) es una herramienta de análisis de datos de Microsoft que permite a los usuarios crear modelos de datos multidimensionales y tabulares. Estos modelos de datos pueden ser utilizados para realizar análisis complejos de grandes conjuntos de datos, lo que incluye el análisis de tendencias, el análisis de varianza, el análisis de series de tiempo y muchas otras funciones de análisis.
Los modelos multidimensionales en SSAS se basan en la tecnología de cubos OLAP (Online Analytical Processing) y son diseñados para representar datos de manera jerárquica, lo que permite a los usuarios realizar análisis de múltiples dimensiones de datos. Los usuarios pueden crear relaciones entre diferentes dimensiones, como tiempo, geografía, producto y cliente, para analizar los datos de diferentes perspectivas. Los usuarios también pueden agregar medidas y cálculos personalizados para realizar análisis complejos.
Los modelos tabulares en SSAS son basados en columnas y se utilizan para el análisis de datos relacionales. Los modelos tabulares son ideales para grandes conjuntos de datos y permiten a los usuarios realizar análisis en tiempo real con una alta velocidad de respuesta.
SSAS también ofrece herramientas avanzadas para la visualización de datos, lo que incluye gráficos, tablas y otros tipos de visualización de datos que permiten a los usuarios ver y analizar los datos de una manera más efectiva. Además, SSAS también ofrece una integración fácil con otras herramientas de BI de Microsoft, como Power BI, Excel y otras aplicaciones de análisis de datos.
SSIS (SQL Server Integration Services) es una herramienta de integración de datos que permite a los usuarios extraer datos de múltiples fuentes, transformarlos y cargarlos en una o varias bases de datos de destino. SSIS se utiliza para automatizar el flujo de trabajo de integración de datos, como la limpieza y el enriquecimiento de datos.
SSIS es una solución completa de integración de datos que permite a los usuarios trabajar con una amplia variedad de fuentes de datos, incluyendo bases de datos relacionales, archivos planos, Excel, XML y mucho más. Los usuarios pueden utilizar SSIS para definir el flujo de trabajo de integración de datos a través de un conjunto de tareas integradas, conocidas como «tareas de flujo de datos», que permiten la transformación de datos y la programación de tareas específicas.
La limpieza y el enriquecimiento de datos son algunas de las tareas comunes que se realizan en el flujo de trabajo de integración de datos. SSIS ofrece una amplia variedad de opciones para la limpieza y el enriquecimiento de datos, incluyendo la eliminación de duplicados, la validación de datos, la normalización de datos, la transformación de datos y mucho más. Los usuarios también pueden utilizar SSIS para crear flujos de trabajo de integración de datos complejos que involucren múltiples fuentes de datos y múltiples tareas de transformación.
SSIS también ofrece características avanzadas de programación y automatización, lo que permite a los usuarios definir y programar flujos de trabajo de integración de datos altamente personalizados y automatizados. Los usuarios pueden programar la ejecución de flujos de trabajo de integración de datos en un horario específico, lo que significa que los datos se pueden integrar y cargar automáticamente sin la intervención del usuario.
SSRS (SQL Server Reporting Services) es una herramienta de presentación de informes que permite a los usuarios crear informes personalizados a partir de datos almacenados en SQL Server o en otras fuentes de datos. SSRS proporciona una variedad de opciones de visualización y formato para los informes, incluyendo tablas, gráficos, mapas y más.
Para utilizar SSRS de manera efectiva, se requiere una comprensión de la cáscara de Business Intelligence Development Studio (BIDS) en Visual Studio y la estructura subyacente de los datos. BIDS es el entorno de desarrollo integrado para crear y personalizar informes en SSRS. Los usuarios pueden crear informes a través de la interfaz gráfica de usuario de BIDS o escribiendo código SQL personalizado.
El Report Server es el motor de proceso central en SSRS que maneja el procesamiento y la entrega de informes utilizando procesadores. Los procesadores se utilizan para generar el contenido de los informes y enviarlo al cliente que lo solicitó. El Report Server también administra la seguridad de los informes y el acceso a los datos subyacentes.
El Report Manager es una herramienta administrativa que controla los servicios de información a través de una interfaz web. Los usuarios pueden utilizar el Report Manager para publicar informes, gestionar los permisos de los usuarios y configurar la programación de informes. Además, los administradores pueden utilizar el Report Manager para supervisar el rendimiento del sistema y diagnosticar problemas.
Servicios de disponibilidad de SQL Server en las ediciones
Los Servicios de Disponibilidad de SQL Server son una característica importante que permite a los usuarios garantizar la alta disponibilidad de sus bases de datos. Estos servicios están disponibles en diferentes ediciones de SQL Server, aunque las funcionalidades varían dependiendo de la edición.
En la edición Enterprise de SQL Server, los Servicios de Disponibilidad incluyen Always On Failover Cluster Instances (FCI) y Always On Availability Groups. Always On FCI es una tecnología que proporciona alta disponibilidad a nivel de instancia mediante la implementación de un clúster de conmutación por error para una instancia de SQL Server. Si la instancia primaria falla, el clúster cambia automáticamente al modo de conmutación por error y activa una instancia secundaria para garantizar la continuidad del servicio.
Always On Availability Groups, por otro lado, es una tecnología que proporciona alta disponibilidad y escalabilidad a nivel de base de datos, lo que permite a los usuarios crear grupos de bases de datos que pueden ser replicados y distribuidos en varios servidores. Esta tecnología también admite la recuperación ante desastres y la protección de datos mediante la implementación de réplicas de bases de datos en ubicaciones remotas.
En la edición Standard de SQL Server, los Servicios de Disponibilidad incluyen la replicación de transacciones, que permite replicar datos de forma asíncrona de un servidor a otro, y la recuperación ante desastres, que permite restaurar bases de datos de una copia de seguridad en caso de pérdida de datos.
DW – Almacén de datos moderno de Microsoft en SQL Server
Un (Data WareHouse) almacén de datos es un depósito de datos a gran escala que está diseñado para admitir actividades de inteligencia comercial (BI), como informes, análisis de datos y extracción de datos. Es una ubicación central donde los datos se recopilan, integran y organizan de una manera que facilita el acceso y el análisis.
Los almacenes de datos suelen almacenar datos históricos de varias fuentes dentro de una organización, como bases de datos transaccionales, sistemas CRM y sistemas financieros. Estos datos luego se transforman y consolidan en un formato único y consistente que se puede consultar y analizar fácilmente.
Para crear un almacén de datos, las organizaciones suelen utilizar una combinación de tecnologías como herramientas de extracción, transformación y carga (ETL), procesamiento analítico en línea (OLAP) y herramientas de generación de informes. Microsoft proporciona un conjunto de herramientas llamado SQL Server Business Intelligence (BI) que incluye SQL Server Analysis Services (SSAS) para análisis OLAP, SQL Server Integration Services (SSIS) para ETL y SQL Server Reporting Services (SSRS) para informes.
En el mundo actual basado en datos, tener un almacén de datos es esencial para que las empresas tomen decisiones informadas y obtengan una ventaja competitiva. Permite a las organizaciones obtener una vista completa de sus datos y les permite tomar decisiones basadas en datos de manera más rápida y eficiente.
En la actualidad, las empresas están siendo inundadas con enormes cantidades de datos de diversas fuentes, desde aplicaciones empresariales hasta dispositivos IoT y redes sociales, entre otros. La explosión de datos ha dado lugar a un desafío cada vez mayor para los almacenes de datos tradicionales, que no están diseñados para manejar la gran cantidad de datos no estructurados y semiestructurados que se generan a diario.
Para abordar esta problemática, Microsoft ha desarrollado un almacén de datos moderno que permite a las empresas integrar fácilmente datos de diversas fuentes y manejar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Esta solución de almacenamiento de datos moderno es altamente escalable, lo que significa que se puede adaptar a medida que los datos continúan creciendo, y también es altamente flexible, lo que permite el procesamiento de datos de diferentes tipos y tamaños.
Además, la solución de almacenamiento de datos moderno de Microsoft es altamente eficiente y escalable, lo que significa que es capaz de procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real. La solución también está diseñada para trabajar de manera conjunta con tecnologías de big data, lo que permite a las empresas combinar fácilmente los datos estructurados y no estructurados.
Un esquema de almacén de datos (data warehouse schema): es la estructura o el diseño que define cómo se organizan y almacenan los datos en un almacén de datos. El esquema proporciona un modelo para organizar y estructurar los datos para garantizar que los usuarios finales puedan acceder a ellos, consultarlos y analizarlos fácilmente.
Hay tres tipos principales de esquema de almacenamiento de datos:
Esquema en estrella: este esquema es el esquema más utilizado en el almacenamiento de datos. Consiste en una tabla de hechos rodeada de múltiples tablas de dimensiones, todas conectadas por claves foráneas. La tabla de hechos almacena las medidas numéricas o hechos de los datos, mientras que las tablas de dimensiones proporcionan contexto e información adicional para los hechos.
Esquema de copo de nieve: este esquema es similar al esquema de estrella, pero las tablas de dimensiones están normalizadas, lo que significa que se dividen en varias tablas más pequeñas. Esto reduce la redundancia de datos y mejora la consistencia de los datos, pero puede hacer que las consultas sean más complejas.
Galaxy Schema: este esquema es una combinación del esquema de estrella y copo de nieve. Es útil cuando se trata de datos complejos con múltiples jerarquías y categorías.
Elegir el esquema correcto para un almacén de datos depende de las necesidades específicas de la organización y la naturaleza de los datos que se almacenan.
Su proyecto SSAS, SSIS y SSRS
Cuando se trata de proyectos de datos, la elección del software adecuado puede ser abrumadora. SQL Server ofrece una amplia variedad de herramientas para gestionar y analizar datos, pero determinar cuál es la mejor opción para su proyecto puede ser un desafío. Es importante evaluar las necesidades de su proyecto y tener en cuenta factores como el volumen de datos, la complejidad de la estructura de datos y el presupuesto.
Algunas preguntas que nos podemos hacer son:
- ¿Cuáles son los objetivos del proyecto?
- ¿De dónde provienen los datos?
- ¿Hay dependencias?
- ¿Qué limitaciones hay?
- ¿Cuáles son sus flujos de trabajo actuales?
- ¿Qué tipos de datos necesitará incluir en su solución de almacenamiento de datos?
- ¿Cómo serán procesados y transformados los datos en su solución?
- ¿Cuáles son los requisitos de seguridad y cumplimiento que se deben cumplir?
- ¿Cómo se implementarán las pruebas de calidad de datos y la validación de datos en su solución?
- ¿Cómo se integrará la solución de almacenamiento de datos con otras aplicaciones y sistemas existentes?
- ¿Qué tipo de soporte técnico y mantenimiento serán necesarios para mantener la solución de almacenamiento de datos funcionando sin problemas?
- ¿Cómo se medirá el éxito de la solución de almacenamiento de datos en términos de rendimiento, eficiencia y valor comercial?
Estas son solo algunas de las preguntas que deben responderse antes de comenzar su proyecto. Cada proyecto es diferente, y las soluciones se adaptarán para satisfacer sus necesidades únicas.
Su proyecto SSAS, SSIS y SSRS
Es importante hacerse estas preguntas para comprender la magnitud y complejidad del proyecto de almacenamiento de datos y asegurarse de que se tomen las decisiones correctas para lograr los objetivos. Por ejemplo, si el objetivo principal es simplemente almacenar datos para futuros informes, un sistema de almacenamiento de datos más simple podría ser suficiente. Sin embargo, si se requiere un análisis avanzado y un acceso rápido a los datos, se podría necesitar un sistema más complejo con características como la integración de big data y la capacidad de procesamiento en tiempo real.
Además, es importante tener en cuenta la fuente de los datos y cualquier dependencia que pueda haber en el proceso de integración de datos. Por ejemplo, si los datos provienen de diferentes sistemas y fuentes, se necesitará un sistema de integración de datos para unirlos. Si hay dependencias en los datos, como la necesidad de unir datos de varios sistemas para producir un informe, es importante asegurarse de que el sistema de almacenamiento de datos pueda manejar esas dependencias.
También es importante considerar las limitaciones, como el presupuesto y los recursos disponibles. No todos los proyectos tienen el mismo presupuesto o recursos, por lo que se debe elegir la solución de almacenamiento de datos adecuada que se adapte a las limitaciones.
Por último, es importante comprender los flujos de trabajo actuales para identificar los cambios que se deben hacer para mejorar el rendimiento y la eficiencia en la gestión de datos. Comprender los flujos de trabajo actuales también ayuda a identificar cualquier área problemática que se puede mejorar con la implementación de una solución de almacenamiento de datos moderna.
¿Por qué usar SSAS, SSIS y SSRS?
La combinación de la pila MSBI SQL con otras herramientas como Visual Studio lo ayudará a obtener una vista de 360° de su negocio, lo que le permitirá tomar mejores decisiones comerciales. Estas herramientas combinadas con otras también pueden ayudarlo con el proceso de visualización de datos, ofrecen tableros y cuadros de mando de calidad, brindan soporte completo con el servicio web .NET y más. Las aplicaciones SQL se pueden implementar de forma independiente o como parte de un sistema de SharePoint, y se pueden integrar completamente con los productos de escritorio de MS Office, como Excel.
SSAS permite el descubrimiento de patrones de datos que pueden no ser evidentes de inmediato a través de las funciones de minería de datos integradas en el producto. En los proyectos, esto le permite tomar los datos de su empresa y convertirlos en cubos SSAS, lo que le permite dar sentido a los datos y organizarlos mejor. SSIS lo ayuda a implementar una base de administración de la información que puede brindar datos integrados, precisos y oportunos en toda su organización.
En un proyecto que tiene una gran cantidad de datos de muchas fuentes que están en diferentes formatos de archivo, SSIS podría ayudarlo a garantizar que tenga la arquitectura de datos adecuada para crear informes precisos. SSRS lo ayuda a capacitar a sus usuarios para que tomen decisiones informadas y efectivas basadas en datos confiables entregados en formatos apropiados para el usuario. Si su empresa busca crear una estrategia de BI para ayudar a evaluar sus procesos y analizar el rendimiento, SSRS puede ayudar.
Se recomienda utilizar SSAS, SSIS y SSRS en proyectos de Business Intelligence y análisis de datos:
Capacidad de integración: SSAS, SSIS y SSRS están diseñados para integrarse con otras herramientas de Microsoft, como SharePoint y Excel, lo que permite a los usuarios tener una experiencia de usuario fluida y coherente.
Acceso a datos en tiempo real: SSIS proporciona la capacidad de integrar y mover grandes volúmenes de datos desde diversas fuentes a la velocidad del negocio, lo que permite a los usuarios obtener información en tiempo real para tomar decisiones más informadas.
Visualización de datos: SSRS proporciona herramientas de visualización de datos que permiten a los usuarios crear informes interactivos, paneles y gráficos para ver y analizar datos de manera más clara y significativa.
Escalabilidad: Las herramientas de Business Intelligence de SQL Server son altamente escalables, lo que significa que pueden manejar grandes volúmenes de datos y trabajar con múltiples usuarios simultáneamente.
Seguridad de datos: Las herramientas de Business Intelligence de SQL Server proporcionan seguridad a nivel de datos, lo que significa que los usuarios solo pueden acceder a la información a la que tienen permiso.
Almacén de datos tradicional
Un almacén de datos tradicional es una base de datos centralizada diseñada para almacenar grandes cantidades de datos transaccionales de una organización. Por lo general, los datos se extraen de sistemas de origen, como bases de datos operativas, sistemas de registro de transacciones, archivos de registro y otros sistemas, y luego se transforman, limpiando y combinando para su uso en análisis y presentación de informes.
El diseño de un almacén de datos tradicional generalmente implica la creación de una estructura de datos centralizada y jerárquica, que se organiza en torno a un modelo de datos predefinido. Los datos se integran y agregan en un modelo dimensional que es fácil de consultar y analizar. Los datos históricos se almacenan en el almacén de datos y se actualizan periódicamente para mantener la precisión y la coherencia de los informes y análisis.
Un almacén de datos tradicional tiene varias ventajas, incluida la capacidad de integrar datos de diferentes sistemas, la capacidad de realizar análisis de datos complejos y la capacidad de generar informes y visualizaciones de datos con facilidad. Sin embargo, también puede ser costoso de implementar y mantener, y puede tener problemas para manejar grandes volúmenes de datos no estructurados y semiestructurados.
Con el aumento del volumen y la variedad de datos en la actualidad, los almacenes de datos tradicionales pueden ser complementados o reemplazados por soluciones de almacenamiento de datos modernas que pueden manejar grandes volúmenes de datos no estructurados y semiestructurados, como big data y almacenamiento en la nube.
Además, la variedad de tipos de datos semiestructurados y no estructurados que se generan en la actualidad hace que sea difícil para los almacenes de datos tradicionales gestionarlos y analizarlos de manera efectiva. Además, la velocidad de procesamiento de datos en tiempo real se ha convertido en un requisito crítico para muchas empresas, especialmente aquellas que operan en mercados altamente competitivos y necesitan tomar decisiones rápidas y basadas en datos.
Ante estos desafíos, muchas empresas están optando por soluciones de almacenamiento de datos modernas que les permitan manejar grandes volúmenes de datos de manera más eficiente y efectiva. Estas soluciones incluyen herramientas como SSAS, SSIS y SSRS, que ofrecen una amplia gama de capacidades de análisis, integración y generación de informes para ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas y basadas en datos.
Los almacenes de datos tradicionales se basan en la tecnología Symmetric Multi-Processing (SMP) que permite agregar más capacidad, lo que implica adquirir hardware más grande y potente y luego incorporar el almacén de datos anterior. Cada vez que estos almacenes se acercaban a su capacidad, su arquitectura experimentaba problemas de rendimiento a una escala en la que no había espacio para agregar potencia de procesador incremental o permitir la sincronización de la memoria caché entre procesadores.
Esto vomo vemos es una descripción precisa de los desafíos que enfrentan los almacenes de datos tradicionales. A medida que los volúmenes de datos continúan creciendo exponencialmente, la capacidad de los sistemas SMP para manejar grandes cargas de trabajo se ha vuelto cada vez más limitada. Como resultado, los almacenes de datos tradicionales a menudo sufren problemas de rendimiento, lo que puede afectar la capacidad de las empresas para tomar decisiones basadas en datos. Además, el costo de adquirir y mantener hardware más grande y potente para expandir la capacidad del almacén de datos tradicional puede ser prohibitivo para muchas empresas, especialmente las más pequeñas y en crecimiento. Es por eso que las soluciones de almacén de datos modernas como Microsoft SQL Server se han vuelto tan populares en los últimos años, ya que ofrecen una alternativa más escalable y rentable para manejar grandes volúmenes de datos y procesamiento en tiempo real.
Existen varias tendencias clave que están contribuyendo a romper el modelo de almacén de datos tradicional. Una de las tendencias más significativas es la explosión de datos no estructurados y semiestructurados que se están generando hoy en día. Estos datos pueden incluir todo, desde redes sociales hasta sensores de IoT y fuentes de datos no convencionales, y no se ajustan bien a los modelos de datos estructurados que son típicos en los almacenes de datos tradicionales.
Otra tendencia importante es la necesidad de procesamiento en tiempo real. Con la proliferación de dispositivos conectados y la demanda de análisis de datos en tiempo real, los almacenes de datos tradicionales simplemente no pueden mantenerse al día.
Además, las empresas están adoptando cada vez más arquitecturas de nube híbrida y multi-nube, lo que significa que los datos se encuentran en una variedad de ubicaciones y sistemas diferentes. Los almacenes de datos tradicionales no son adecuados para manejar esta complejidad, lo que ha llevado a la adopción de nuevas soluciones de almacenamiento de datos que se pueden integrar fácilmente en entornos de nube híbrida.
Por último, la necesidad de integración de datos en tiempo real también está impulsando la necesidad de soluciones de almacenamiento de datos más modernas. Las empresas necesitan ser capaces de integrar datos de diversas fuentes en tiempo real para poder tomar decisiones informadas en tiempo real y mantenerse competitivas en un mercado cada vez más exigente.
Tendencias clave que rompen el almacén de datos tradicional
Existen principalmente cuatro tendencias clave en el entorno empresarial que son responsables de ejercer una enorme presión sobre el almacén de datos tradicional y estas tendencias se enumeran a continuación:
- Aumento de los volúmenes de datos
- Datos en tiempo real
- Nuevas fuentes de datos, tipos de datos
- Datos nacidos en la nube
Aumento del volumen de datos
Los volúmenes de datos están explotando, se han creado más datos en los últimos cinco años que en toda la historia anterior de la raza humana, que está creciendo más rápido que nunca y para el año 2020, se crearán alrededor de 1,7 megabytes de información nueva cada segundo. por cada ser humano en el planeta. Para 2020, al menos un tercio de todos los datos pasarán a través de la nube (una red de servidores conectados a través de Internet). A medida que los sensores se conectan a Internet, los datos que generan se vuelven cada vez más importantes para todos los aspectos del negocio, transformando industrias antiguas en entidades nuevas y relevantes.
Los volúmenes de datos siguen creciendo a un ritmo exponencial, lo que presenta desafíos para los almacenes de datos tradicionales. Se estima que para el año 2025, la cantidad de datos generados en todo el mundo superará los 463 exabytes por día. Con el advenimiento de la IoT (Internet de las cosas) y el aumento de los dispositivos conectados, la cantidad de datos que se generan solo aumentará.
En apoyo de los negocios modernos, la perspectiva de un hardware más grande y potente y de migraciones de montacargas cada vez más grandes no es un escenario viable de retorno de la inversión. Las empresas buscan alternativas al crecimiento del volumen de datos que no superen el presupuesto y permitan la gestión y el análisis eficiente de grandes cantidades de información.
Datos en tiempo real (RTD)
El almacén de datos tradicional se diseñó para almacenar y analizar información histórica asumiendo que los datos se capturarían ahora y se analizarían más tarde. Sin embargo, en la actualidad, los datos en tiempo real (RTD) se han vuelto cada vez más importantes y populares. Los datos en tiempo real son información que se entrega inmediatamente después de su recopilación y se utilizan en una variedad de aplicaciones, como navegación, seguimiento, aplicaciones móviles, sistemas GPS de tráfico, análisis en tiempo real y más.
Es importante tener en cuenta que aunque los datos en tiempo real se entregan inmediatamente después de su recopilación, pueden haber cuellos de botella en la infraestructura de recopilación de datos o en el ancho de banda que afecten la entrega de los datos al usuario final.
Nuevas fuentes de datos y tipos de datos
Las bases de datos son el tipo de fuente de datos más tradicional en BI y el almacén de datos tradicional se basaba en una estrategia de repositorio bien estructurado, desinfectado y confiable. Sin embargo, hoy en día, la mayoría de los datos provienen de una variedad de nuevas fuentes y tipos de datos, como canales sociales y móviles, escáneres, sensores, dispositivos y otras fuentes fuera del negocio. Estos tipos de datos no se adaptan fácilmente al modelo de esquema empresarial tradicional y pueden no ser rentables para la extracción, transformación y carga (ETL) en el almacén de datos relacional.
Las empresas ahora buscan alternativas para almacenar y analizar estos nuevos tipos de datos, como la utilización de almacenamiento de datos NoSQL, el procesamiento de datos en tiempo real (RTD) y la utilización de plataformas de big data como Hadoop. Estas tecnologías permiten el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos no estructurados y semi-estructurados, y ofrecen una forma más rentable de manejar y analizar los nuevos tipos de datos que se generan.
Datos nacidos en la Nube: Los datos nacidos en la nube están cambiando fundamentalmente la forma en que las empresas acceden y utilizan los datos. Con la proliferación de aplicaciones basadas en la nube, la mayoría de los nuevos datos ahora se originan en la nube, desde flujos de clics y videos hasta información de redes sociales, GPS y tráfico. Además, a medida que más empresas trasladan sus aplicaciones centrales a plataformas basadas en la nube, la cantidad de datos comerciales relacionales nacidos en la nube sigue aumentando.
Para aprovechar al máximo estos datos, las empresas necesitan un almacén de datos moderno que pueda manejar la escala, la variedad y la velocidad de los datos en tiempo real. Un almacén de datos moderno debe ser capaz de procesar datos de diversas fuentes, incluidas las nacidas en la nube, y proporcionar información en tiempo real para impulsar la toma de decisiones empresariales. Además, debe tener la capacidad de escalar y crecer a medida que los datos y las necesidades empresariales evolucionan.
Evolucione a un almacén: de datos moderno El almacén de datos moderno cumple con la promesa de inteligencia comercial de todos los datos para negocios que están creciendo de manera explosiva, cambiando tipos y fuentes de datos y procesando en tiempo real, con una capacidad más sólida para entregar los datos correctos en el momento adecuado.
El almacén de datos moderno es una arquitectura escalable y flexible que se adapta a las necesidades cambiantes de las empresas en términos de volúmenes de datos, tipos y fuentes de datos y requisitos de procesamiento en tiempo real. Está compuesto por varias capas que se combinan para formar una solución integral de inteligencia empresarial.
Modern Data Warehouse es la combinación de las siguientes capas:
- Infraestructura
- Gestión y procesamiento de datos
- Enriquecimiento de datos y consulta federada
- Inteligencia de negocios y análisis
La capa de infraestructura se enfoca en la implementación de una arquitectura de nube escalable y flexible que permite un fácil acceso y gestión de datos. La capa de gestión y procesamiento de datos se enfoca en la integración y procesamiento de datos en tiempo real desde múltiples fuentes y su almacenamiento en un formato estructurado.
La capa de Gestión y procesamiento de datos es esencial en un Modern Data Warehouse y se refiere al conjunto de tecnologías y herramientas utilizadas para administrar, transformar y mover datos a través de las diferentes etapas del proceso de almacenamiento y análisis de datos. Esto incluye la extracción, transformación y carga de datos (ETL), así como el procesamiento en tiempo real (streaming) y el procesamiento por lotes (batch processing). La capa de Gestión y procesamiento de datos es fundamental para garantizar que los datos sean confiables, estén disponibles y sean útiles para la toma de decisiones empresariales.
La capa de enriquecimiento de datos y consulta federada se enfoca en la limpieza y transformación de datos para asegurar la calidad y la integridad de los datos. También permite la federación de datos de múltiples almacenes de datos y bases de datos para ofrecer una visión unificada de los datos empresariales.
La capa de inteligencia de negocios y análisis se enfoca en el análisis de los datos almacenados para generar información y conocimientos valiosos que respalden la toma de decisiones empresariales. Esto se logra mediante la utilización de herramientas de visualización y análisis que permiten a los usuarios explorar los datos y obtener información útil de manera rápida y eficiente.
En conjunto, estas capas forman un almacén de datos moderno que permite a las empresas aprovechar al máximo sus datos, mejorando la toma de decisiones y obteniendo ventajas competitivas en el mercado.
Beneficios del almacén de datos moderno: existen los siguientes beneficios del almacén de datos moderno :
Proporciona una infraestructura confiable y escalable que garantiza la credibilidad y consistencia de los datos, lo que permite a los usuarios tomar decisiones informadas basadas en información precisa y actualizada.
Permite la integración de una amplia variedad de fuentes de datos y tipos de datos, incluyendo dispositivos móviles, redes sociales, escáneres, fotos, videos, sensores, dispositivos, RFID, registros web, análisis avanzados, secuencias de clics, aprendizaje automático y fuentes de datos de terceros. Esto proporciona una visión completa y enriquecida de los datos para la toma de decisiones.
La tecnología de PolyBase permite consultar tanto los datos relacionales tradicionales como los nuevos tipos de datos con comandos T-SQL comunes. Además, las consultas que antes podían tardar horas en ejecutarse, ahora se pueden reducir a minutos o segundos a través del uso de la memoria.
La infraestructura de almacén de datos moderna se puede escalar de decenas de terabytes a varios petabytes al agregar nodos de manera incremental a la infraestructura existente, lo que permite manejar grandes volúmenes de datos a medida que crece el negocio.
Permite a los usuarios obtener resultados de sus consultas casi en tiempo real mediante el uso de tecnologías de transmisión, lo que facilita la toma de decisiones más rápidas y efectivas en el entorno empresarial actual.
MSBI vs Power BI Battle: diferencias, características, inconvenientes
Como hay un aumento exponencial de datos todos los días, Business Intelligence es el factor clave para manejar estos datos para las organizaciones. Esto intensifica la batalla entre MSBI y Power BI. Estos son los servicios mejor calificados en el mundo de Business Intelligence en la actualidad.
MSBI y Power BI son dos herramientas de inteligencia empresarial (BI) de Microsoft, pero difieren en algunas características y funciones. A continuación, se presentan las diferencias y características clave entre MSBI y Power BI, así como algunos inconvenientes potenciales.
Diferencias y características:
Escalabilidad: MSBI es más adecuado para grandes empresas que necesitan una solución de BI escalable. Power BI, por otro lado, está diseñado para empresas de cualquier tamaño y es fácil de usar incluso para usuarios no técnicos.
Arquitectura: MSBI es una plataforma de BI completa que consta de tres componentes principales: SQL Server Integration Services (SSIS), SQL Server Analysis Services (SSAS) y SQL Server Reporting Services (SSRS). Por otro lado, Power BI se basa en una arquitectura de nube y se ejecuta completamente en línea.
Funcionalidades: MSBI ofrece más opciones en cuanto a las funcionalidades de BI, como integración de datos, análisis de datos, creación de informes y visualización. Power BI se centra principalmente en la visualización y el análisis de datos.
Integración con otras herramientas: MSBI se integra bien con otras herramientas de Microsoft, como Excel y SharePoint, mientras que Power BI se integra con una amplia variedad de aplicaciones de terceros, como Salesforce y Google Analytics.
Costos: MSBI es más costoso que Power BI, especialmente para las empresas que necesitan usar todas las funcionalidades de la plataforma. Power BI, por otro lado, ofrece opciones de pago por uso y suscripciones asequibles.
Inconvenientes potenciales:
Complejidad: MSBI puede ser más complejo que Power BI y requerir más habilidades técnicas para implementar y administrar.
Personalización limitada: Power BI es una plataforma más limitada en cuanto a personalización, por lo que algunas empresas pueden encontrar que no se ajusta a sus necesidades específicas de BI.
Seguridad: Power BI se ejecuta en la nube, lo que puede plantear preocupaciones de seguridad para algunas empresas que desean tener un mayor control sobre sus datos.
En general, ambas herramientas tienen ventajas y desventajas, y la elección entre MSBI y Power BI dependerá de las necesidades específicas de cada empresa.
información en diferentes plataformas en un minuto
Según la fuente Statista y la autora Lori Lewis, se generan las siguientes cantidades de información en diferentes plataformas en un minuto:
- En Netflix, se ven aproximadamente 404,444 horas de contenido de video.
- En YouTube, se cargan alrededor de 500 horas de video.
- En Instagram, se publican alrededor de 347,222 historias.
- En Twitter, se envían alrededor de 319,000 tweets.
- En Facebook, se publican alrededor de 150,000 publicaciones.
- Se envían aproximadamente 41,666,667 correos electrónicos.
- En WhatsApp, se envían alrededor de 41,666,667 mensajes.
- En TikTok, se ven aproximadamente 1,000,000 de videos.
- En LinkedIn, se realizan alrededor de 120 nuevas contrataciones.
- En Reddit, se publican alrededor de 479,452 comentarios.
- En Twitch, se ven alrededor de 1,000,000 horas de contenido de video en vivo.
Es importante tener en cuenta que estas cifras pueden variar y que existen muchas otras plataformas y servicios en línea que generan información en un minuto.
Como vemos el uso de Datos cada es mayor, y las herramientas para analizarlas van creciendo, por ello conocer las herramientas y stack tencologicos como los microsoft es fundamental para el desarrollo de la empresa que quiera analizar adecuadamente sus datos para tomar las mejores desiciones, basadas en BI.
Con el creciente volumen de datos y la importancia cada vez mayor de tomar decisiones basadas en datos, es fundamental para las empresas contar con las herramientas y tecnologías adecuadas para analizar y procesar sus datos. El uso de herramientas de Business Intelligence (BI) y Data Analytics se ha convertido en una necesidad crítica para las empresas que quieren mantenerse competitivas en un entorno empresarial en constante cambio.
Los stacks tecnológicos, como los ofrecidos por Microsoft, pueden proporcionar a las empresas una plataforma sólida y escalable para la gestión y análisis de datos. Las herramientas de Microsoft, como Power BI, SQL Server, Azure y otras, ofrecen una amplia gama de capacidades para la extracción, transformación y análisis de datos, lo que permite a las empresas tomar decisiones más informadas y basadas en datos.
Es importante que las empresas comprendan la importancia de contar con herramientas y tecnologías adecuadas y estén dispuestas a invertir en ellas para obtener el máximo beneficio de sus datos y, en última instancia, tomar decisiones más efectivas y precisas.
Conclusión
En conclusión, hemos analizado la importancia de contar con un Almacén de Datos eficiente y herramientas de BI para la toma de decisiones empresariales. Además, hemos explorado las funcionalidades y características de las herramientas SSAS, SSIS y SSRS de Microsoft para lograr una implementación efectiva.
Es importante seguir aprendiendo sobre los avances en Almacenamiento de Datos y BI, y estar actualizados con las nuevas tecnologías y herramientas disponibles para mejorar la eficiencia y precisión de nuestras decisiones empresariales. Invito a todos los lectores a seguir leyendo y consultando temas de interés en este campo, a suscribirse, y a compartir sus conocimientos y experiencias en sus redes sociales. ¡Sigamos avanzando en el mundo de la analítica de datos y el Business Intelligence!