¿En qué se diferencia un ODS de un almacén de datos?
Para entender mejor la diferencia entre un almacén de datos operativo (ODS) y un almacén de datos, es mejor aclarar que un ODS no reemplaza ni sustituye a un almacén de datos. Si bien un ODS suele ser un área intermedia o de almacenamiento para un almacén de datos, el ODS se diferencia en que sus datos se sobrescriben y cambian con frecuencia. Por el contrario, un almacén de datos contiene datos estáticos para archivar, almacenar, realizar análisis históricos y generar informes.
Sin embargo, un ODS y un almacén de datos tienen mucho en común, ya que ambos importan y consolidan datos de distintas fuentes. Estas fuentes proporcionan una función clave para el análisis y la generación de informes, pero es importante distinguir los matices entre ambos para decidir si implementar una solución de datos integrada o combinarlas dentro de una arquitectura de datos por niveles para ofrecer la mayor inteligencia empresarial (BI) para su organización.
El ODS en acción
A una aseguradora de seguros generales de la lista Fortune 100 de Estados Unidos le resultó difícil gestionar las operaciones de manera eficiente debido a los lentos ciclos de desarrollo, la capacidad limitada de procesamiento de datos y la gran dependencia de TI. Buscaban soluciones de infraestructura y análisis de bajo costo mientras migraban sus aplicaciones existentes a una arquitectura basada en eventos.
Sabiendo que había una mejor manera, se propusieron implementar una solución de análisis y ODS inteligente y de última generación. Para saber cómo migramos sus aplicaciones existentes a una arquitectura basada en eventos, lea este estudio de caso sobre la implementación de un almacén de datos operativos de última generación.
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Los conectores de consultas federadas de Amazon Athena permiten conectar y consultar múltiples bases de datos fuera del ecosistema de AWS.
¿Qué es un almacén de datos?
Un almacén de datos es un sistema utilizado para la elaboración de informes y el análisis de datos que actúa como repositorio central de datos integrados de distintas fuentes. Los almacenes de datos almacenan datos no estructurados, estructurados y semiestructurados para ofrecer a las organizaciones una única fuente de información (SSOT) para la planificación estratégica a largo plazo.
La mayoría de los almacenes de datos incluyen los siguientes elementos:
Una base de datos relacional (RDB) para almacenar grandes cantidades de datos comerciales relacionados con clientes, pedidos o productos.
Una solución de extracción, carga y transformación (ELT) que se utiliza para preparar grandes cantidades de datos para análisis estadístico, informes y capacidades de minería de datos.
Herramientas de visualización del lado del cliente para presentar datos a los usuarios comerciales.
Los almacenes de datos avanzados a menudo incluyen aplicaciones sofisticadas que generan información útil mediante la aplicación de algoritmos de ciencia de datos e inteligencia artificial (IA).
Las 5 mejores soluciones de almacenamiento de datos
Los almacenes de datos se pueden implementar en las instalaciones, en la nube o en un entorno de nube híbrida. La mayoría de los almacenes de datos se alojan en un servicio en la nube, lo que ofrece una solución más escalable y rentable para las infraestructuras locales. Las opciones de almacenamiento de datos en la nube más populares incluyen:
1. Amazon Redshift es una plataforma de almacenamiento de datos basada en la nube de AWS y totalmente administrada. Redshift es una excelente opción para empresas que ya cuentan con un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS), como MySQL, PostgreSQL y Oracle DB.
2. Azure SQL Data Warehouse es un servicio a escala de petabytes administrado por Microsoft con controles para administrar el procesamiento y el almacenamiento de forma independiente. Es ideal para usuarios que buscan pausar la capa de procesamiento mientras conservan los datos para reducir los costos operativos en un entorno de pago por uso.
3. Google BigQuery es un almacén de datos multicloud sin servidor, altamente escalable y rentable, diseñado para el análisis interactivo de conjuntos de datos masivos. Google ofrece herramientas integradas de inteligencia empresarial y aprendizaje automático, como BigQuery ML y BigQuery BI Engine, para respaldar capacidades de análisis avanzadas .
4. SAP Data Warehouse Cloud es una solución en la nube SAAS que incluye integración de datos, bases de datos, almacén de datos y capacidades de análisis para ayudar a las organizaciones a construir una empresa basada en datos.
5. Snowflake es una base de datos de almacenamiento en columnas SQL que cumple con el estándar ANSI y está diseñada para el análisis de big data. Snowflake es ideal para organizaciones que ejecutan consultas complejas, realizan análisis de datos o ciencia de big data.
Beneficios de un almacén de datos
Además de un almacén de datos que proporciona las capacidades analíticas para mejorar la toma de decisiones comerciales, aquí hay cinco formas más en que un DW brinda a las empresas una ventaja competitiva clave.
Ricos datos históricos
Cuando se formatea correctamente, los datos precisos que proporciona un almacén de datos son esenciales para permitir que los encargados de tomar decisiones aprendan de las tendencias y los desafíos pasados. Un almacén de datos puede agregar contexto a los datos históricos al enumerar todas las tendencias de rendimiento clave relacionadas con las estrategias anteriores, algo que no se puede lograr con una base de datos tradicional.
Más opciones de seguridad
Ya sea en las instalaciones o en la nube, un almacén de datos puede garantizar la seguridad de los datos mediante el uso de cifrado y configuraciones de protección específicas como “solo lectura esclava” para bloquear el código SQL malicioso y proteger los datos confidenciales.
Mayor escalabilidad
Los almacenes de datos son componentes clave para brindar a las organizaciones la escalabilidad que necesitan para mantener el buen funcionamiento de sus operaciones. La capacidad de gestionar más consultas y de escalar hacia arriba y hacia abajo durante los picos de demanda ayuda a generar más escalabilidad en el negocio en general.
Mejor estrategia
Al utilizar datos históricos para permitir una toma de decisiones más inteligente y basada en métricas en todo, desde el inventario hasta las ventas clave y los lanzamientos de productos, las organizaciones pueden crear una estrategia competitiva que no dependa de la intuición.
Alto retorno de la inversión
Un almacén de datos permite a las organizaciones responder preguntas vitales como: ¿Cuál es el valor de los activos de datos disponibles? ¿Pueden las partes interesadas acceder a nuestros datos en tiempo real? ¿Se pueden monetizar los flujos de datos? ¿Cuál es el valor de los activos de datos disponibles? La capacidad de responder a estas preguntas proporciona a las organizaciones un período de recuperación de la inversión en un almacén de datos de menos de dos años.
Desventajas de un almacén de datos
Una de las principales desventajas de un almacén de datos es su naturaleza no volátil, lo que significa que los datos son de solo lectura y requieren limpieza. Esto genera variaciones en el tiempo, lo que significa que las actualizaciones del almacén de datos se realizan en lotes programados, lo que genera la posibilidad de que los informes estén desactualizados.
Por esta razón, muchas organizaciones optan por implementar un ODS como área de preparación para integrar datos operativos para el funcionamiento diario.
¿Qué es un almacén de datos operativos?
Un almacén de datos operativo es una solución rentable para la naturaleza no volátil de los almacenes de datos. Un ODS no requiere el mismo tipo de transformaciones que un almacén de datos. Dado que un ODS solo puede almacenar datos estructurados, los datos permanecen en su esquema existente, lo que lo hace más parecido a un lago de datos, que utiliza el enfoque de esquema en escritura.
En este sentido, el ODS actúa como un repositorio que almacena una instantánea de los datos más actualizados de una organización, lo que facilita a los usuarios el diagnóstico de problemas antes de buscar en los sistemas que lo componen. Por ejemplo, un ODS permite a los representantes de servicio consultar inmediatamente una transacción para responder:
¿Dónde se encuentra actualmente el paquete del cliente?
¿Por qué no se realiza la transacción?
¿Qué pasos puedo seguir para solucionar aún más este problema?
Dado que el área de preparación recibe datos operativos de fuentes transaccionales casi en tiempo real, se libera a los sistemas transaccionales de la carga al brindar acceso únicamente a los datos actuales que se están consultando. Esto hace que un ODS sea la solución ideal para quienes buscan una vista de 360 grados de la información conectada a los registros de datos actuales para tomar decisiones comerciales más rápidas.
Beneficios de un almacén de datos operativos
¿Cómo puede su empresa beneficiarse de un almacén de datos operativos? A continuación, se presentan cinco razones convincentes por las que debería considerar un ODS para ofrecer a su empresa la velocidad, la escala y la agilidad que necesita en un vistazo.
Rentable
Un ODS es mucho más económico de construir e implementar que los almacenes de datos y los lagos de datos. Si bien los precios varían drásticamente según los requisitos operativos y los casos de uso, un ODS suele costar aproximadamente una décima parte de lo que las empresas pueden esperar pagar por un almacén de datos local.
Consulta rápida
Dado que un almacén de datos operativo recopila únicamente datos actuales, las consultas se simplifican al obviar la necesidad de realizar uniones de varios niveles. Esto resulta particularmente útil cuando se buscan datos para responder preguntas transaccionales urgentes sobre la marcha.
Mejor calidad de datos
Dado que un ODS actúa como un área de almacenamiento, puede configurar los datos en un formato coherente. Esto mejora la calidad general de los datos antes de enviarlos al almacén de datos, donde se utilizarán para la toma de decisiones estratégicas.
Toma de decisiones tácticas más rápida
Un ODS proporciona datos empresariales sensibles al tiempo que serían imposibles de localizar si estuvieran integrados en sistemas de origen dispares. Dado que un ODS extrae datos operativos en tiempo real, simplifica el proceso de generación de informes y mejora enormemente la eficiencia al consolidar esa información en un repositorio de instantáneas.
Tiempo de comercialización más rápido
Un ODS de última generación puede reducir la asignación manual de esquemas a un solo clic. Con una arquitectura de microservicios, las organizaciones pueden lanzar nuevos servicios al mercado más rápidamente.
Desventajas de un almacén de datos operacional
Las soluciones ODS tradicionales suelen sufrir una latencia alta porque se basan en bases de datos relacionales o en bases de datos NoSQL basadas en disco. Estos sistemas simplemente no pueden manejar grandes cantidades de datos y proporcionar un alto rendimiento al mismo tiempo.
La limitada escalabilidad de los sistemas tradicionales también genera problemas de rendimiento cuando varios usuarios acceden al almacén de datos al mismo tiempo. Por ello, las soluciones ODS tradicionales no pueden proporcionar servicios API en tiempo real para acceder a los sistemas de registro.
¿Es necesario combinar un almacén de datos operativos y un almacén de datos?
En resumen, depende de los casos de uso y de la cantidad de datos que se analicen. Si su organización prevé una cantidad abrumadora de información de cuentas de clientes, empleados y clientes, entonces una solución ODS debe integrarse con un sistema de almacenamiento de datos.
Las fusiones o adquisiciones son otro factor a tener en cuenta para crear una arquitectura por niveles. Para permitir una vista central de los datos actuales e históricos en varios sistemas de origen, la combinación de un ODS y un almacén de datos ofrecerá la instantánea más relevante de toda la empresa.
En esta era digital, donde la nube promete mucha libertad y flexibilidad, una infraestructura de TI sólida que una la nube, el análisis y las plataformas de big data impulsará la excelencia empresarial para su empresa.
¿Cómo implemento una solución ODS y de almacenamiento de datos?
El equipo de análisis de Trianz puede desarrollar e implementar una solución ODS con una interrupción mínima de sus procesos comerciales generales. Al implementar un almacén de datos operativos de última generación utilizando Hortonworks Data Platform (HDP) en AWS EC2, la implementación de Hadoop en AWS Simple Storage Service (S3), Elastic Block Store (EBS) y AWS EC2 Instance Store, la transformación solucionará los ciclos de vida de desarrollo lentos, las capacidades de procesamiento de datos limitadas y la gran dependencia de TI.
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