En este artículo analizaremos los tres tipos distintos de repositorios de almacenamiento en la nube que existen en la actualidad, Cloud Data Lake VS Data Warehouse VS Data Mart exploraremos las diferencias y qué solución sería la mejor para su caso de uso.
El almacenamiento de datos basado en la nube para los datos comerciales, en particular los macrodatos, es lo más importante hoy en día, ya sea que confíe en él para realizar sus actividades comerciales diarias o para realizar tareas específicas.
Los datos impulsan muchas funciones comerciales, desde la creación de programas específicos para clientes y posibles clientes, hasta la optimización de los procesos de fabricación y operaciones, el desarrollo, las pruebas, la distribución y el seguimiento de las pruebas de virus y la vacunación. Las empresas modernas confían en la disponibilidad de los datos que necesitan, cuando los necesitan. Sin embargo, encontrar la mejor opción que se adapte a sus necesidades no es una tarea fácil y puede involucrar varios tipos diferentes de repositorios para diferentes categorías de datos.
Comencemos con lo básico y profundicemos en algunos ejemplos de cómo un repositorio de datos o muchos tipos de repositorios de datos pueden ser necesarios para satisfacer las necesidades de su empresa.
Tres tipos de repositorios de almacenamiento en la nube.
En la actualidad, existen tres tipos distintos de repositorios de almacenamiento en la nube, cada uno con un propósito diferente para abordar una necesidad específica:
Data Lake.
Data Lake o lago de datos es un gran repositorio de datos sin procesar, ya sea no estructurados o semiestructurados. Estos datos se agregan de varias fuentes y simplemente se almacenan. No se modifica para que se adapte a un propósito específico ni se ajuste a un formato en particular. La preparación de estos datos para el análisis implica una preparación, limpieza y reformateo de datos que requiere mucho tiempo para lograr uniformidad. Los lagos de datos son excelentes recursos para los municipios u otras organizaciones que almacenan información relacionada con cortes, tráfico, delincuencia o datos demográficos. Los datos podrían usarse en una fecha posterior para actualizar los presupuestos y recursos del DPW o de los servicios de emergencia.
Data warehouse.
Data warehouse o almacén de datos es una agregación de datos de muchas fuentes en un único repositorio centralizado que unifica las calidades y el formato de los datos, lo que lo hace útil para que los científicos de datos lo utilicen en minería de datos, inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático y, en última instancia, negocios. analítica e inteligencia empresarial. Una gran ciudad podría utilizar el almacenamiento de datos para agregar transacciones electrónicas de varios departamentos, incluidas multas por exceso de velocidad, licencias para perros, pagos de impuestos especiales y otras transacciones. Estos datos estructurados serían analizados por la ciudad para emitir la facturación de seguimiento y actualizar los datos del censo y los registros policiales. También podría ser utilizado por un desarrollador para agregar terabytes de datos generados por sensores en automóviles para ayudar en el proceso de toma de decisiones para una solución de conducción autónoma.
Data Mart.
Un data mart es un subconjunto de un almacén de datos que beneficia a un conjunto específico de usuarios dentro del negocio o unidad de negocio. El departamento de marketing de una empresa de fabricación podría utilizar un data mart para determinar el objetivo demográfico o persona ideal para ayudar en el desarrollo de planes de marketing. También podría ser utilizado por un departamento de fabricación para analizar el rendimiento y las tasas de error para permitir una mejora continua. Los conjuntos de datos dentro de un data mart se utilizan a menudo en tiempo real, para análisis actuales y resultados procesables.
Cloud Data Lake vs. Data Warehouse vs. Data Mart
Si bien los tres tipos de repositorios de datos en la nube contienen datos, existen diferencias muy claras entre ellos. Por ejemplo, un almacén de datos y un lago de datos son grandes agregados de datos, pero un lago de datos suele ser más rentable de implementar y mantener porque no está estructurado en gran medida.
La arquitectura del lago de datos ha evolucionado en los últimos años para admitir mayores volúmenes de datos y computación basada en la nube. Se reciben grandes cantidades de datos de varias fuentes de datos a una ubicación central.
Un almacén de datos se puede estructurar de tres formas:
- Como servicio gestionado ofrecido por proveedores en la nube.
- Como una solución de software que proporciona control interno y protocolos de seguridad estrictos, lo que puede ser útil cuando se trata del cumplimiento de la normativa.
- Como dispositivo, que suele ser una solución de hardware y software integrada plug-and-play.
Los datos dentro de un almacén de datos se pueden utilizar más fácilmente para varios propósitos que los datos dentro de un Data Lake. La razón es que un almacén de datos está estructurado y se puede extraer o analizar más fácilmente.
Un data mart, por otro lado, contiene una menor cantidad de datos en comparación con un lago de datos y un almacén de datos, y los datos se clasifican para un uso específico o por una unidad demográfica o comercial específica. Un data mart puede existir en muchos formatos diferentes (estrella, copo de nieve o bóveda) definidos por la estructura lógica de los datos, siendo una estructura de bóveda más ágil, flexible y escalable que los otros formatos.
Hay tres tipos de data marts:
- Una despensa de datos dependiente, que consta de particiones de almacenamiento de datos empresariales. Es un subconjunto de datos primarios en un almacén.
- Un mercado de datos independiente, que es un sistema autónomo, aislado para una parte específica del negocio.
- Una despensa de datos híbrida, que consta de datos de un almacén y fuentes independientes. Este tipo normalmente proporciona un acceso a datos más rápido y una interfaz fácil de usar.
El tipo de repositorio de datos que elija y la estructura del mismo dependen en gran medida de las necesidades y demandas de su empresa. Si tiene sentido para su empresa, aproveche el beneficio del almacenamiento híbrido basado en la nube para obtener flexibilidad, escalabilidad y un enfoque más amplio e informado para la resolución de problemas y la toma de decisiones.
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