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2021-07-28

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Hoy en día, la explotación de datos se ha convertido en un tema crucial para las empresas. Para transformar los datos en información estratégica utilizando herramientas de análisis, las empresas deben poder acceder a ellos desde todas las fuentes relevantes, de manera precisa, segura y rápida. ¿Cómo las empresas pueden almacenar sus datos? A través de una infraestructura que integra múltiples fuentes de datos y es capaz de mover cargas de trabajo entre entornos locales y en la nube.

 

Definición del Big Data

El Big Data se refiere a todos los datos digitales que a menudo son demasiado grandes o demasiado complejos para ser gestionados por métodos de procesamiento tradicionales.

El Big Data se caracteriza generalmente por las 3 "V":

  • Volumen alto

  • Velocidad alta

  • Variedad de los datos

 

¿Por qué Big Data es importante para tu empresa?

Los datos son valiosos solo si se pueden proteger, procesar, comprender y utilizar para tomar decisiones. El objetivo de explotar big data es obtener información en tiempo real que te ayudará a mejorar los resultados de tu empresa. El procesamiento de la información en tiempo real es uno de los principales objetivos de las empresas que buscan ofrecer valor a sus clientes. Esta información puede ayudarte a reducir costos, trabajar de manera más eficiente, identificar nuevas oportunidades y expandir tu base de clientes.

 

El Análisis de Big Data

El análisis de Big data permite a los analistas, investigadores y usuarios comerciales tomar mejores decisiones, más rápidamente con datos que antes eran inaccesibles o inutilizables. Las empresas pueden utilizar técnicas de análisis avanzadas como el análisis de texto, el aprendizaje automático, el análisis predictivo, las estadísticas y el procesamiento del lenguaje natural para obtener nuevos conocimientos de los datos previamente desaprovechados de forma independiente o en conjunto con datos comerciales existentes.

Para procesar sus datos corporativos, es esencial seleccionar la herramienta de almacenamiento de datos adecuada.

 

Soluciones de almacenamiento de datos

Hay dos repositorios principales para el almacenamiento de datos: Data Lake y Data Warehouse.

 

Data Lake

El Data Lake es uno de los repositorios más utilizados en las empresas. Te permite almacenar grandes volúmenes de copias exactas de tus datos comerciales en una ubicación denominada "única".

El Data Lake almacena datos de todo tipo y en grandes cantidades, ya sean estructurados, semiestructurados (como XML, JSON o incluso CSV) o no estructurados.

Las tecnologías utilizadas para construir un Data Lake son en gran parte de código abierto (el marco de Hadoop en primer lugar) y, por lo tanto, hacen que el almacenamiento sea económico. Prácticamente no hay límites en términos de espacio de almacenamiento.

Data Lake da la bienvenida a los datos tal como están, en su formato nativo, sin transformación. Las dos principales ventajas del Data Lake son:

  • La capacidad de almacenar grandes volúmenes de datos (Cantidad). Las soluciones de Data Lake escapan a las limitaciones de almacenamiento de las soluciones de Data Warehouse.

  • La capacidad de acomodar datos en su estado original, sin transformación (Calidad).

 

Data Warehouse

El Data Warehouse designa un dispositivo tecnológico destinado a almacenar y administrar datos de diferentes sistemas de origen para análisis exploratorios. El término "dispositivo" es importante ya que un Data Warehouse no se reduce a una sola herramienta, sino que se compone de una combinación de diferentes componentes tecnológicos. Básicamente: una base de datos en la nube (Amazon Redshif), una herramienta ETL para administrar los flujos de datos y una herramienta de BI para realizar análisis de datos. Estas son las 3 secciones de una arquitectura de almacenamiento de datos. Es un dispositivo tecnológico al servicio del análisis de decisiones que tiene como objetivo transformar los datos en información.

El Data Warehouse centraliza los datos y permite unificarlos. Crea una fuente única de verdad. Esta es la razón por la que los dispositivos de almacenamiento de datos se utilizan a menudo para crear un depósito de cliente único. Las principales funciones del Data Warehouse son:

  • La extracción: El Data Warehouse, a través de la herramienta ETL a la que está conectado y que es parte integral del dispositivo, extrae datos de todas las fuentes de datos de interés y los resume.

  • La limpieza: El almacén de datos limpia los datos que ingiere, realiza las deduplicaciones necesarias y reformatea para organizar los datos que almacena de una manera coherente y estructurada.

  • La transformación: Un Data warehouse, o más bien el sistema ETL al que está conectado, permite realizar las transformaciones necesarias para adaptar los modelos de datos a los casos de uso objetivo del Data Warehouse: BI, reporting, segmentación, creación de marketing. agregados… Los datos nunca se cargan en el almacén de datos antes de ser limpiados, normalizados y transformados por el proceso ETL.

  • La actualización de datos: Los datos almacenados en el Data Warehouse se actualizan continuamente, a través de las fuentes de datos a las que está conectado. Enriquece y modifica constantemente los datos históricos integrando datos nuevos de estas fuentes.

 

DataLake Vs DataWarehouse? ¿Qué solución elegir?

Si tu empresa desea analizar grandes volúmenes de datos estructurados, el DataWarehouse es una buena opción. Permite el análisis descriptivo y la catalogación de los datos estructurados de su empresa.

Si tu empresa tiene muchos datos no estructurados, el DataLake es una opción atractiva debido a su capacidad para almacenar grandes cantidades de datos no estructurados.

Además, un DataLake brinda a los analistas más libertad y les permite ir más allá del análisis descriptivo al penetrar los datos del análisis predictivo y prescriptivo:

  • El análisis predictivo es la práctica de utilizar los datos disponibles para predecir las tendencias comerciales futuras y el comportamiento de compra de sus clientes.

El análisis prescriptivo va un paso más allá y utiliza tecnologías conectadas a la inteligencia artificial para generar recomendaciones basadas en los resultados de la analítica predictiva.