¿Qué es un almacén de datos?
Las empresas actuales dependen de la recopilación, el almacenamiento y la integración eficaces de los datos de distintas fuentes para realizar análisis y generar estadísticas. Estas actividades de estadísticas de datos se volvieron esenciales para la generación de ingresos, el control de los costos y la optimización de la rentabilidad. Por lo tanto, no debería sorprendernos que la cantidad de datos que se generan y analizan, así como el número y los tipos de fuentes de datos, haya aumentado de manera exponencial.
Las empresas basadas en datos requieren soluciones sólidas para administrar y analizar grandes cantidades de datos en sus organizaciones. Estos sistemas deben ser escalables y confiables, y tener la seguridad suficiente para los sectores regulados. Además, deben ser lo suficientemente flexibles a fin de admitir una amplia variedad de tipos de datos y casos de uso. Estos requisitos superan las capacidades de las bases de datos tradicionales. En este contexto, entra en juego el almacén de datos.
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Definición del almacén de datos
Un almacén de datos es un sistema empresarial que se usa para el análisis y la generación de informes de datos estructurados y semiestructurados de diferentes fuentes, como las transacciones de puntos de venta, la automatización de marketing, la administración de relaciones con clientes y más. Un almacén de datos resulta adecuado para el análisis ad hoc y para la generación de informes personalizados. Un almacén de datos puede almacenar datos actuales e históricos en un solo lugar, y está diseñado para proporcionar una vista amplia de los datos a través del tiempo, lo que lo convierte en un componente principal de la inteligencia empresarial.
Almacén de datos en la nube
Un proveedor de servicios en la nube administra y aloja una solución de almacén de datos en la nube. De este modo, obtienes la flexibilidad inherente del entorno de nube junto con costos más predecibles, que pueden basarse en el uso o pueden ser un costo fijo.
En comparación con las soluciones locales, la inversión inicial suele ser mucho menor, y los plazos de entrega son más cortos, ya que no necesitas adquirir hardware, lo que reduce los gastos de capital. Además, puedes alcanzar la eficiencia operativa gracias a la naturaleza sin servidores y NoOps de los almacenes de datos en la nube.
Ventajas de los almacenes de datos en la nube
Cada vez más empresas deciden cambiar los almacenes de datos tradicionales por la nube, lo que les permite aprovechar el ahorro de costos y la escalabilidad que los servicios administrados proporcionan.
A continuación, se incluyen las principales ventajas del almacenamiento de datos en la nube.
Completamente administrados para lograr ahorros operativos
Un almacén de datos en la nube te permite delegar la molesta tarea de la administración a los proveedores de servicios en la nube, que deben cumplir con los Acuerdos de Nivel de Servicio. De este modo, ahorrarás en costos operativos, y tu equipo interno podrá dedicarse a las iniciativas de crecimiento.
Mejor tiempo de actividad en comparación con los almacenes de datos locales
Los proveedores de servicios en la nube deben cumplir con los ANS y proporcionar un tiempo de actividad más adecuado con infraestructura de nube confiable que se escale sin problemas. Los almacenes de datos locales tienen limitaciones de escalamiento y de recursos que pueden afectar el rendimiento.
Diseñado para escalar
Los almacenes de datos en la nube son elásticos, por lo que pueden escalar verticalmente sin problemas, según los cambios de tu empresa.
Precios flexibles para aumentar la rentabilidad
Con la nube, adquieres precios flexibles, ya que puedes pagar por lo que usas o elegir una opción de tasa fija más predecible. Algunos proveedores cobran según la capacidad de procesamiento o por hora por nodo. Otros cobran un precio fijo por cierta cantidad de recursos. En todos los casos, evitas los grandes costos que genera un almacén de datos local que se ejecuta las 24 horas del día, los siete días de la semana, sin importar si los recursos se usan o no.
Analítica en tiempo real
Los almacenes de datos en la nube admiten datos de transmisión, lo que te permite consultar datos en tiempo real para tomar decisiones empresariales rápidas y basadas en información certera.
Iniciativas de IA y aprendizaje automático
Los clientes pueden desbloquear y poner en funcionamiento casos de uso de aprendizaje automático con rapidez a fin de predecir resultados empresariales.
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¿Por qué usar un almacén de datos?
Algunas empresas y sectores requieren que el análisis de datos sea no solo a gran escala, sino también constante y en tiempo real. Por ejemplo, algunos proveedores de servicios usan los datos en tiempo real para ajustar los precios de forma dinámica a lo largo del día. Las empresas de seguros hacen un seguimiento de las políticas, las ventas, los reclamos, las planillas de sueldos y más. También usan el aprendizaje automático para predecir los casos de fraude. Las empresas de videojuegos deben supervisar el comportamiento de los usuarios y responder a este en tiempo real para mejorar la experiencia del jugador. Los almacenes de datos posibilitan la realización de todas estas actividades.
Si tu organización incluye alguno de los siguientes recursos o actividades, es posible que seas un buen candidato para usar un almacén de datos:
- Varias fuentes de datos distintos
- Análisis y visualización de macrodatos (de forma asíncrona y en tiempo real)
- Aprendizaje automático o IA
- Estadísticas de transmisión
- Generación de informes personalizados o análisis ad hoc
- Extracción de datos
- Ciencia de datos
Casos de uso
Concentración de datos aislados
Extrae datos con rapidez de distintas fuentes estructuradas en tu organización (como los sistemas de punto de venta, los sitios web y las listas de direcciones de correo electrónico) y reúnelos en una sola ubicación para poder analizarlos y generar estadísticas.
Toma de decisiones en tiempo real
Analiza datos en tiempo real para identificar oportunidades, lograr eficiencia, reducir costos, y abordar desafíos o responder a eventos empresariales de forma proactiva.
Habilitación de la generación de informes personalizados y el análisis ad hoc
Mantén los datos históricos y los datos operativos en servidores distintos, de modo que los usuarios finales puedan acceder a los datos históricos y realizar sus propios informes y consultas sin afectar el rendimiento de los sistemas operativos ni necesitar ayuda del equipo de TI.
Incorporación del aprendizaje automático y la IA
Recopila datos históricos y datos en tiempo real para desarrollar algoritmos que proporcionen estadísticas predictivas, como la anticipación de aumentos de tráfico o la sugerencia de productos relevantes para un cliente que está navegando en un sitio web.
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