Descubra más acerca de los almacenes de datos

¿Qué es un Data Warehouse?

Data warehouse es un sistema que agrega y combina información de diferentes fuentes en un almacén de datos único y centralizado; consistente para respaldar el análisis empresarial, la minería de datos, inteligencia artificial (IA) y Machine Learning. Data warehouse permite a una organización o empresa ejecutar análisis potentes en grandes volúmenes (petabytes y petabytes) de datos históricos de formas que una base de datos estándar simplemente no puede.

Los data warehouses han sido parte de las soluciones de inteligencia empresarial (BI) durante más de tres décadas, pero han evolucionado significativamente en los últimos años. Tradicionalmente, un data warehouse tenía una implementación on-premises, a menudo en un mainframe central, y su funcionalidad se centraba en extraer datos de otras fuentes, limpiar y preparar la información, y cargar y mantener los documentos en una base de datos relacional (Relational Database). Hoy en día, un Data warehouse puede estar alojado en un dispositivo dedicado o en la nube, y la mayoría de los data warehouses han agregado capacidades de análisis y herramientas de visualización y presentación de datos. Todo lo anterior hace que los reportes provenientes de este data warehouse se vean enriquecidos debido a la diversidad de las fuentes. Un ejemplo, en lugar de solo tener información proveniente de marketing, tendremos información proveniente de producción, marketing, ventas, business Partners y más, haciendo posible la detección de patrones, tendencias e insights que nos ayuden a tomar mejores decisiones de negocio.

Elección de una plataforma de data warehouse

Las complejas cargas de trabajo analíticas de hoy en día implican una amplia variedad de orígenes y tipos de datos. Estos van desde datos estructurados transaccionales que residen en las instalaciones a datos no estructurados nacidos en la nube que entran desde sensores de Internet de las cosas (IoT) y dispositivos móviles. Para obtener la información de mayor impacto, sus equipos de analítica empresarial necesitan que todos estos datos estén integrados. Elegir la plataforma de almacén de datos o la combinación de soluciones adecuada puede ayudarle a optimizar sus resultados.

Data warehouse en la nube
Para analizar datos que nacen en la nube, un data warehouse basado en la nube podría ser la mejor opción. Permite analizar los datos donde sea que residan para acelerar los resultados y reducir la complejidad. También le proporciona la velocidad de implementación, la rápida escalabilidad y la flexibilidad presupuestaria de las soluciones de nube.

Data warehouse local

Cuando ya existen datos en las instalaciones o cuando las regulaciones gubernamentales restringen la migración de datos entre estados y países, un data warehouse local podría ser la mejor opción. Como se mencionó anteriormente, le ofrece la eficacia de analizar los datos donde sea que residan y evitar los costos de trasladar grandes cantidades de datos a otros entornos. También puede mantener un control estricto de los datos al mismo tiempo que minimiza la latencia de la analítica.

Dispositivo integrado de Data warehouse

Una solución analítica integrada que combina hardware y software puede ofrecer un alto rendimiento y al mismo tiempo minimizar la carga de gestionar un almacén de datos "definido por software" tradicional. Estas soluciones admiten una gran variedad de orígenes y tipos de datos, así como volúmenes de datos de rápido crecimiento. Pueden incluir las últimas tecnologías de ciencia de datos, como el machine learning o la IA, para respaldar sus iniciativas de analítica avanzada.

Entornos híbridos

Muchas empresas pueden beneficiarse de una combinación de plataformas. La clave para aprovechar este enfoque es asegurarse de que las soluciones tengan una plataforma subyacente común. Puede compartir un motor de SQL común, funciones de análisis integradas, herramientas comunes y software de datos subyacente.

También podría optar por una plataforma de datos e IA integrada como IBM Cloud Pak for Data, que moderniza la forma de recopilar, organizar y analizar datos. Está basada en la plataforma de código abierto Red Hat® OpenShift® para admitir implementaciones en la multinube híbrida e incluye IBM Db2 Warehouse entre sus numerosas funciones de gestión, integración y analítica de datos diseñadas para impulsar la innovación con IA.

Base de datos versus almacén de datos versus data lake

Los diferentes sistemas de almacenamiento de datos se alinean con los tipos y el volumen de datos que necesita almacenar, así como la forma en que se utilizarán esos datos.

Una base de datos aloja datos estructurados y tiene un límite en el volumen de datos que puede acomodar. Se utiliza principalmente para consultas rápidas y procesamientos transaccionales.

Un almacén de datos también guarda datos estructurados, pero puede acomodar volúmenes más grandes de datos tanto actuales como históricos de varias orígenes. Los datos se organizan en esquemas que se utilizarán para el análisis de datos operacionales.

Por último, un data lake aloja volúmenes masivos de datos brutos (estructurados, semiestructurados y no estructurados), lo que permite un análisis más profundo de los datos anteriormente inaccesibles. Los datos simplemente se almacenan, no se organizan en esquemas. No se transforman hasta que sea necesario. Los data lakes comúnmente se basan en plataformas analíticas de big data como Apache Hadoop.

¿Por qué elegir a IBM para el almacenamiento de datos?

Multinube híbrida

Evite depender de un proveedor con un enfoque de multinube. Ejecute en IBM Cloud Pak® for Data, una plataforma de datos en la nube híbrida.

Escalabilidad adaptable

Escale el almacenamiento y la informática de forma independiente con precios flexibles de almacenes de datos en IBM Cloud®. Pague solo por las funciones que necesita.

Una base para insights

Obtenga el valor completo de sus datos estructurados, no estructurados y geoespaciales poniendo en práctica la IA en toda la empresa.

Visión general

Obtenga soluciones de almacén de datos de alto rendimiento

Para poder impulsar sus iniciativas de inteligencia empresarial y acelerar la toma de decisiones, necesita una base flexible que se haya optimizado para recopilar y analizar volúmenes de datos de diversos orígenes.

Las soluciones de almacén de datos de IBM están disponibles de forma local, en la nube o como un dispositivo integrado. Equipadas con machine learning e IA para una analítica más rápida y profunda, también comparten un motor de SQL común para agilizar las consultas. El almacén de datos de IBM también está disponible en la plataforma IBM Cloud Pak for Data para admitir implementaciones en la nube híbrida.

Lea: Forrester nombra a IBM como líder en The Forrester Wave: Data Management for Analytics, Q1 2020

Vektis

Conozca cómo IBM Db2® Warehouse on Cloud le ofrece a este proveedor de servicios de información sanitaria la flexibilidad y la capacidad de escalar según sea necesario para satisfacer las crecientes demandas analíticas de los clientes.

Recursos

Aproveche la potencia de la IA

Expertos de IBM y Sirius analizan cómo una plataforma moderna de datos e IA unifica los datos empresariales para obtener mejor información.

Obtenga flexibilidad con los almacenes de datos híbridos

Este informe analiza por qué las empresas líderes tienen casi el doble de probabilidades de utilizar una arquitectura de almacén de datos híbrido.

Apoye el crecimiento y la complejidad de los datos

Aberdeen Group analiza cómo las soluciones de almacén de datos abordan la complejidad y la disparidad de datos.

Obtenga Netezza en la nube

Netezza está disponible en IBM Cloud y AWS.

Satisfaga las necesidades de recursos con mayor precisión

IBM DB2 Warehouse Flex One es una base de datos en la nube que admite volúmenes de datos de menos de 1 TB.

Reduzca el estrés de depender de un proveedor

El producto IBM Db2 Warehouse on Cloud flexible y totalmente gestionado está disponible en AWS.

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