OUno de los problemas más comunes que enfrentan los analistas de negocios es la falta de acceso a información confiable y oportuna sobre los procesos comerciales. Esta información es vital para la toma de decisiones, pero está bloqueada u obstaculizada debido a muchos desafíos de un almacén de datos tradicional (TDW).
El almacén de datos tradicional consta de recursos de TI locales, generalmente servidores y software del sistema, y utiliza ETL (Extraer, Transformar, Cargar) para migrar datos desde el origen al destino. Sin embargo, debido a su estructura rígida y arquitectura compleja, a menudo se considera que un almacén de datos tradicional no es adecuado para cumplir con los requisitos de datos modernos. Por otro lado, los almacenes de datos en la nube son mucho más rápidos, consisten en fuentes de datos unificadas y son más eficientes debido al uso de clústeres de datos optimizados.
En esta publicación de blog, analizamos los desafíos de mantener y operar un almacén de datos tradicional y cómo los almacenes de datos basados en la nube pueden ayudar.
Desafíos de un almacén de datos tradicional (TDW)
Analicemos los desafíos de un almacén de datos tradicional y veamos cómo pueden generar costos más altos y obstaculizar la productividad. Estos son los cinco desafíos más comunes de trabajar con un almacén de datos tradicional:
Altos costos y tasas de fallas
Los TDW son bien conocidos por sus altas tasas de fallas, que superan el 50%, según el arquitecto de datos Tim Mitchell. Esto no es sólo debido a la arquitectura compleja o los desafíos técnicos, pero porque estos proyectos a menudo no satisfacen los requisitos y necesidades de los usuarios.
Los mismos desafíos existen cuando un almacén de datos debe actualizarse o cambiarse para cumplir con los nuevos requisitos de informes o necesidades de datos. Además, cuando estos proyectos no fracasan, tienen costos y plazos muy altos, lo que hace que una TDW sea inadecuada para cumplir con los requisitos de datos rápidos y en tiempo real.
Arquitectura rígida e inflexible
En esta era moderna, las empresas deben ser más adaptables y ágiles que nunca y esto requiere una arquitectura de TI que se pueda cambiar rápidamente a pedido. Sin embargo, un TDW es no flexible y puede convertirse en un cuello de botella para cumplir con los requisitos comerciales actuales. Por ejemplo, con un TDW, un simple cambio a un modelo de datos puede tardar semanas o meses en completarse y todo el proceso también puede costar miles de dólares a su empresa.
Alta complejidad y redundancia
Debido a la estructura inflexible de los TDW, la mayoría de las organizaciones compran complementos y herramientas de hardware para facilitar sus necesidades de datos más rápidamente. Esto conduce a una arquitectura compleja pero redundante con varios silos de datos, cada uno de los cuales debe actualizarse y mantenerse regularmente.
No solo esto, sino que tener tantos almacenes de datos aislados puede generar informes inconsistentes y poco confiables. Además, también conduce a problemas de precisión, integración y validación de los datos. La arquitectura completa también puede conducir a múltiples versiones de verdades, ya que cada silo de datos es responsable de sus propios informes.
Rendimiento lento y degradante
El volumen de datos que las empresas necesitan almacenar, procesar y analizar ha crecido exponencialmente durante la última década. Volúmenes tan grandes pueden afectar el rendimiento de un almacén de datos tradicional y provocar un rendimiento lento y retrasos importantes en los informes. Esto puede deberse a varias razones, pero las más comunes son los métodos ineficientes y redundantes para ETL y la infraestructura del sistema heredado.
Sin embargo, mientras que los TDW se vuelven más lentos, los requisitos de los usuarios aumentan y existe una necesidad constante de informes en tiempo real, lo que hace que el rendimiento sea un desafío cuesta arriba para los equipos de TI.
Tecnologías obsoletas
Hablamos de que el hardware obsoleto es una causa de rendimiento lento en TDW, pero en realidad es un desafío completamente separado por sí solo. Todos los días se realizan avances tecnológicos, pero es probable que se haya configurado el almacén de datos tradicional que se utiliza en su empresa. años hace lo que significa que ya estás bastante atrasado.
Aparte de los problemas de rendimiento, las tecnologías y el hardware obsoletos pueden causar los siguientes problemas en los almacenes de datos tradicionales:
Problemas de escalabilidad: no siempre se puede escalar verticalmente para cumplir con sus requisitos. Debido a la forma en que se diseñan los TDW, no se utilizan elementos como el procesamiento en paralelo y el almacenamiento en memoria, que han demostrado mejorar significativamente las capacidades de procesamiento de datos.
Problemas de almacenamiento: existe un límite en la cantidad de datos que puede almacenar en las empresas con las que se ocupan ahora petabytes de datos, es casi imposible escalar lo suficiente sus capacidades de almacenamiento en las instalaciones sin incurrir en costos excesivamente altos.
Un enfoque alternativo: TDW vs Cloud DW
La alternativa moderna a un TDW es un almacén de datos en la nube que le brinda la capacidad de procesar y analizar grandes volúmenes de datos. rápidamente y eficientemente. Lo que mejor hace la nube DW es que sirve como un repositorio único para toda su información que puede integrar rápidamente y conectarse a sus herramientas SaaS, bases de datos OLTP y herramientas de BI.
Estos son los beneficios de un almacén de datos en la nube sobre un TDW:
- Altamente escalable: Todo en la nube es escalable desde la potencia de procesamiento hasta la capacidad de almacenamiento. Incluso puede escalar automáticamente su infraestructura para escalar durante los picos de demanda y reducirla durante la baja demanda para minimizar los costos.
- Costo reducido: Con un DW en la nube, no hay servidores físicos involucrados y la complejidad de configurar el entorno suele ser mucho más fácil, por lo que ahorra tanto en los costos de infraestructura como en los costos de mantenimiento y administración.
- Ecosistema de procesamiento de datos integrado: La mayoría de los DW en la nube pueden integrarse y conectarse fácilmente con otros servicios y herramientas en la nube, como una herramienta de BI o una herramienta de análisis de datos. Obtiene el beneficio del procesamiento paralelo y las herramientas listas para usar que pueden aumentar significativamente el tiempo requerido para cumplir con los requisitos comerciales.
Las herramientas de automatización de almacenamiento de datos complementan el enfoque moderno de almacenamiento de datos en la nube
¿Quiere superar los desafíos de su almacén de datos tradicional o pasar a una plataforma de almacenamiento de datos en la nube? Las herramientas de automatización del almacén de datos (DWA) como Astera DW Builder pueden ayudar. Por lo general, estas herramientas están repletas de funciones de automatización y se ejecutan en una arquitectura basada en metadatos, lo que le permite crear almacenes de datos en las instalaciones y en la nube rápidamente.
Cuando elige las herramientas DWA, obtiene una amplia gama de características y funcionalidades que facilitan el proceso de construcción, implementación, mantenimiento y actualización de su almacén de datos. Éstas incluyen:
- Una interfaz de arrastrar y soltar fácil de usar para diseñar y construir sus tuberías de almacenamiento de datos. El proceso simplificado le permite reducir los recursos necesarios para configurar y mantener su almacén de datos.
- Un motor ETL / ELT de alto rendimiento que utiliza el procesamiento paralelo y otras técnicas de optimización del rendimiento para acelerar la recuperación de datos y hacer que todo el proceso sea más eficiente.
- Sirve como una plataforma unificada de extremo a extremo que reemplaza herramientas como modeladores de datos, generadores ETL / ELT, software de gestión de calidad de datos, soluciones de gestión de metadatos y otros, para reducir el TCO y aumentar la productividad del desarrollador.
- Implementación rápida en almacenes de datos en la nube como Snowflake, Microsoft Azure y Amazon Redshift.
En comparación con las soluciones tradicionales de almacenamiento de datos, las herramientas DWA basadas en metadatos le brindan la mejor tecnología y características para construir y administrar almacenes de datos, lo que le permite acelerar drásticamente todo el proceso.
