Arquitectura de almacenamiento de datos: todo lo que necesita saber

En este mundo centrado en los datos, no sorprende que, más temprano que tarde, cada uno de nosotros genere 1,7 MB de datos por segundo . Pero, ¿adónde irían todos estos datos? ¿No debería haber una unidad de almacenamiento para guardar de forma segura toda esta información, de modo que pueda recuperarse cuando sea necesario?

¿Y si te decimos que existe una unidad de almacenamiento de este tipo? Como era de esperar, se llama Data Warehouse. Es una herramienta analítica que contiene datos e información de fuentes operativas, construida para ayudar con la toma de decisiones y la elaboración de informes.

En la actualidad, el mercado mundial de almacenamiento de datos ha aumentado hasta el punto de que se espera que crezca a una tasa compuesta anual del 16 % en los próximos años.

Entonces, profundicemos en el aprendizaje sobre el almacén de datos y su arquitectura.

Más información: El qué es qué del almacenamiento de datos y la minería de datos

¿Qué es un almacén de datos?

Un lugar para la custodia de todos los datos pasados ​​y conmutativos provenientes de una o más fuentes se denomina almacén de datos. El objetivo principal de tener un almacén de datos es suavizar la inteligencia empresarial y los procesos de generación de informes de una empresa. Esencialmente realiza consultas y análisis de los datos que almacena.

Dado que un almacén de datos tiene datos transaccionales de múltiples fuentes, ayuda a las empresas a:

• Conservar registros antiguos
• Evaluar los datos existentes e identificar las lagunas en las operaciones

Marco de análisis empresarial para diseñar un almacén de datos

Por lo general, un analista de datos recopila datos relevantes del almacén y los analiza para ayudar a las empresas a mejorar sus operaciones. El uso del almacén de datos es útil, ya que ayuda a obtener acceso a los datos de manera rápida y eficiente, lo que mejora la productividad general.

Además, puede obtener una visión completa de los clientes y todos los productos. De esta manera, puede garantizar una relación fluida con el cliente.

Pero para que todo esto suceda, el analista de datos primero debe comprender las necesidades comerciales. Y para ello, necesitan crear un marco de análisis empresarial.

Solo después de que se haya construido un marco de análisis comercial, podemos pasar al diseño de un almacén de datos. Hay tres vistas de esto:

• Vista de arriba hacia abajo : en esta vista, puede ver la información relevante que se necesita para diseñar el almacén.
• Vista de fuente de datos : presenta los datos que se capturan, almacenan y administran.
• Vista del almacén de datos : enumera las tablas de hechos y las tablas de dimensiones y los datos del almacén.
• Vista de consulta comercial : en esto, puede ver los datos desde la perspectiva del usuario final.

Una vez que haya visto los datos desde todos estos puntos de vista, es hora de pasar a aprender sobre los tres tipos de arquitectura de almacenamiento de datos.

Tres tipos de arquitectura de almacenamiento de datos

Cada vez que planee diseñar un almacén de datos para una empresa, puede considerar una hoja de ruta para construir su almacén de datos y también los siguientes tres niveles de arquitectura.

1. Un solo nivel : esto es principalmente responsable de generar un conjunto de datos de paquetes cerrados y reducir su volumen general. Sin embargo, este tipo no se recomienda para empresas que tienen datos complejos y múltiples flujos de datos.
2. Dos niveles : en este tipo de arquitectura, las fuentes de datos se dividen y, por lo tanto, hacen que la organización de datos y el proceso de almacenamiento sean más eficientes.
3. Tres niveles : este tipo de arquitectura de almacén es el más preferido, ya que brinda información realmente valiosa a partir de datos sin procesar, lo que produce un flujo de datos organizado.

Consta de los siguientes tres niveles:

• El nivel inferior , que contiene los servidores del almacén. Aquí, los datos se limpian y cargan utilizando herramientas de back-end.
• El nivel medio consta de un servidor OLAP. Esta capa proporciona al usuario una vista abstracta de la base de datos, actuando como una conexión entre el usuario final y la base de datos.
• El nivel superior tiene la API y las herramientas (herramientas de consulta, extracción de datos, análisis y generación de informes) para extraer datos del almacén.

Componentes de la arquitectura del almacén de datos

Para que el funcionamiento de la arquitectura sea manejable, el almacén contiene un servidor RDBMS, rodeado de cinco componentes principales.

Estos son los cinco componentes principales de la arquitectura del almacén de datos.

Base de datos de almacenamiento de datos

La parte central de la arquitectura del almacén es un banco de datos que contiene toda la información comercial que la hace comprensible para los informes. Claramente, esto implica que debe elegir qué tipo de base de datos usaría para almacenar los datos en su almacén.

A continuación se encuentran los cuatro tipos de bases de datos que puede utilizar:

• Las bases de datos relacionales son las bases de datos basadas en filas con las que generalmente se encuentra o usa todos los días. Estos incluyen Microsoft SQL Server, SAP, Oracle e IBM DB2.
• Las bases de datos de análisis se crean decisivamente para el almacenamiento de información para respaldar y supervisar el análisis. Por ejemplo, Teradata y Greenplum.
• Las aplicaciones de almacenamiento de datos no son en realidad una especie de bases de datos de capacidad. Son aplicaciones que ofrecen software para la gestión de datos, como SAP Hana, Oracle Exadata e IBM Netezza.
• Las bases de datos basadas en la nube son las que se pueden facilitar y recuperar en la nube con el objetivo de que no necesite adquirir ningún hardware para configurar su almacén de datos. Por ejemplo, Amazon Redshift, Microsoft Azure SQL y Google BigQuery.

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Herramientas de extracción, transformación y carga (ETL)

Los aparatos ETL son fundamentales para una arquitectura de almacenamiento de datos. Estos ayudan a separar la información de varias fuentes, cambiarla en un arreglo razonable y apilarla en un almacén.

La herramienta ETL que elija decidirá:

• El tiempo consumido en la extracción de información.
• Maneras de extraer datos
• Tipo de cambios aplicados y el esfuerzo necesario para hacerlo
• Definición de reglas comerciales para la validación y limpieza de la información para mejorar el análisis del producto final
• Relleno de información perdida
• Trazado de la circulación de datos desde la caja fuerte de llaves hasta sus aplicaciones de BI

metadatos

Los metadatos representan el almacén de datos y ofrecen un sistema de información. Ayuda a desarrollar, salvaguardar, manejar y utilizar el almacén. Es de dos tipos:

• Metadatos técnicos : incluye datos que pueden ser utilizados por ingenieros y gerentes al ejecutar tareas de organización y desarrollo de almacenes.
• Metadatos de Negocios : Incluye datos que ofrecen una postura efectivamente justificable de los datos en el almacén.

Los metadatos asumen un papel importante para que las organizaciones comprendan los datos presentes en el almacén y los transformen en información utilizable.

Herramientas de acceso al almacén de datos

Un almacén de datos utiliza una base de datos o un grupo de bases de datos como establecimiento. Las empresas, en su mayor parte, no pueden trabajar con bases de datos legítimamente. Esta es la razón por la que utilizan varias herramientas, que incluyen:

• Herramientas de consulta e informes : ayudan a los usuarios a crear informes corporativos en hojas de cálculo, cálculos o elementos visuales inteligentes para realizar un análisis en profundidad.
• Dispositivos OLAP : ayudan a desarrollar un almacén de datos multidimensional y realizan análisis de big data desde varias perspectivas.
• Herramientas de minería de datos : Sistematizan la metodología de reconocimiento de clusters y conexiones en enormes cantidades de datos, utilizando estrategias de modelado estadístico. Obtenga más información sobre las técnicas de minería de datos.
• Herramientas de desarrollo de aplicaciones : estas ayudan a crear informes personalizados y los presentan en traducciones, esperados para propósitos de informes específicos.

Bus de almacén de datos

Ayuda a decidir la progresión de los datos en el almacén. Este flujo se puede organizar como flujo de entrada, flujo ascendente, flujo descendente, flujo de salida y metaflujo.

Al diseñar un bus de datos, debe pensar en las medidas comunes, los hechos en los data marts.

Data marts

Esta es una capa de entrada utilizada para enviar información a los usuarios. Se presenta como una posibilidad para un almacén de datos de gran tamaño, ya que solo requiere una pequeña cantidad de tiempo y dinero para crearlo. En cualquier caso, no existe un significado estándar de data mart, ya que varía de un individuo a otro.

De manera simple, un data mart es un auxiliar de un almacén de datos y se utiliza para segmentar la información, que se realiza para un grupo de usuarios en particular.

Capas de arquitectura de almacén de datos

La construcción de un almacén de datos depende principalmente de un negocio en particular. Y así, cada arquitectura tiene cuatro capas. Vamos a estudiarlos en detalle a continuación.

Capa de fuente de datos

La capa de fuente de datos es el lugar donde reside la información única, recopilada de una variedad de fuentes internas y externas, en la base de datos social. Los siguientes son los ejemplos de la capa de fuente de datos:

• Datos operativos : información de productos, información de existencias, información de marketing o información de recursos humanos
• Datos de redes sociales : visitas al sitio web, fama del contenido, finalización de la página de contacto
• Datos externos: información demográfica, información de estudios, información estadística

Si bien la mayoría de los almacenes de datos administran datos organizados, se debe pensar en la utilización futura de fuentes de datos no estructurados, por ejemplo, cuentas de voz, imágenes escaneadas y texto no estructurado. Estas inundaciones de datos son importantes almacenes de información y deben verse al construir su almacén.

Capa de preparación de datos

Esta capa habita entre las fuentes de información y el almacén de datos. En esta capa, la información se separa de varias fuentes de datos internas y externas. Dado que los datos de origen provienen de varias organizaciones, la capa de extracción de datos utilizará numerosas tecnologías y dispositivos para extraer la información necesaria.

Una vez que se hayan apilado los datos extraídos, se expondrán a controles de calidad de alto nivel. El resultado final serán datos perfectos y organizados que apilará en su almacén de datos. La capa de ensayo contiene las partes dadas:

• Base de datos de aterrizaje y área de preparación

La base de datos de aterrizaje almacena la información recuperada de la fuente de datos. Antes de que los datos vayan al almacén, el proceso de preparación realiza estrictos controles de calidad. Ordenar es un paso básico en la arquitectura. La información deficiente se sumará a los datos inadecuados y el resultado será una dinámica empresarial deficiente. La capa de organización es donde debe realizar cambios de acuerdo con el proceso comercial para tratar con fuentes de información no estructuradas.

• Herramienta de integración de datos

Las herramientas de extracción, transformación y carga (ETL) son las herramientas de datos que se utilizan para extraer información de los marcos de origen, cambiar y preparar la información y cargarla en el almacén.

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Capa de almacenamiento de datos

Esta capa es el lugar donde los datos que se lavaron en la zona de organización se guardan como un archivo central solitario. Según las necesidades de su empresa y de la arquitectura de su almacén, su almacenamiento de datos puede ser un centro de almacenamiento de datos, un data mart (almacén de datos algo recreado para departamentos particulares) o un Almacén de datos operativos (ODS).

Capa de presentación de datos

Aquí es donde los usuarios se comunican con los datos depurados y ordenados. Esta capa de la arquitectura de datos brinda a los usuarios la capacidad de consultar los datos para obtener información sobre artículos o servicios, desglosar los datos para llevar a cabo situaciones comerciales teóricas y crear informes computarizados o especialmente designados.

Puede utilizar un OLAP o un instrumento de informes con una interfaz gráfica de usuario (GUI) fácil de entender para ayudar a los usuarios a crear sus consultas, realizar análisis o planificar sus informes.

Características del almacén de datos

Un almacén de datos está orientado a temas, no es volátil, varía en el tiempo y es un conjunto integrado de datos para permitir un proceso de toma de decisiones rápido y eficiente para una organización.

• Orientado a temas : un almacén de datos se puede utilizar para examinar una rama específica del conocimiento. Por ejemplo, "ventas" puede ser un tema específico.
• Integrado : un almacén de datos incorpora información de diferentes fuentes. Por ejemplo, la fuente A y la fuente B pueden tener varios métodos para distinguir un artículo, sin embargo, en un almacén, habrá solo un método único para reconocer un artículo.
• Variante de tiempo : un almacén contiene datos históricos. Por ejemplo, se puede recuperar información de 3 meses, medio año, un año o información significativamente más antigua de un almacén de datos. Esto aparece de manera diferente en relación con un marco de transacciones, donde solo se almacena la información más reciente. Por ejemplo, un marco de transacciones puede contener la ubicación más reciente de un cliente, mientras que un almacén de datos puede contener todas las ubicaciones relacionadas con un cliente.
• No volátil : una de las mejores características de un almacén de datos es que una vez que los datos se almacenan en él, es imposible que cambien. Por lo tanto, la información registrada en el almacén nunca será modificada.

¿Cómo usar la arquitectura del almacén de datos?

Desarrollar qué tipo de base de datos necesita su negocio o empresa y cómo pretende colaborar con ella es crucial mientras busca información. Asimismo, es fundamental evaluar quién inspeccionará la información y qué fuentes necesitan al considerar el diseño de su almacén de datos.

A pesar de que las bromas entre el almacén de datos y el data mart no siempre son relevantes para las organizaciones más pequeñas, aquellas con más grupos, divisiones y necesidades específicas pueden beneficiarse de un data mart. La naturaleza particular de un data mart, situada en el sujeto, lo convierte en una parte esencial de la arquitectura de su almacén de datos.

Además, dependiendo del tamaño de su organización, varios tipos de diseños de almacenes pueden ser cada vez más prácticos. Comprender cuál es mejor depende de sus datos, el tamaño de sus conjuntos y sus necesidades comerciales.

Conclusión

Un almacén de datos es un marco de ciencia de datos que contiene información auténtica y conmutativa de una o varias fuentes. Es una excelente manera de acceder a datos antiguos y nuevos, obtener información de ellos y mejorar los procesos comerciales mediante el análisis de los datos actuales.

Además, los conceptos de almacenamiento de datos están orientados al tema, ya que ofrece datos con respecto al tema en lugar de las actividades de progreso de la asociación. En el almacén, la incorporación implica la fundación de una unidad de medida típica para cada dato comparable de las distintas bases de datos. Como se mencionó anteriormente, además, no es volátil, lo que significa que la información anterior no se elimina cuando se ingresa nueva información.

La característica de variación de tiempo del almacén de datos permite un marco de tiempo alto de usabilidad realista.

Hay cinco partes fundamentales de un almacén de datos. 1) Base de datos 2) Herramientas ETL 3) Metadatos 4) Herramientas de consulta 5) DataMarts

Las cuatro clases fundamentales de herramientas de consulta son herramientas de consulta e informes, herramientas de desarrollo de aplicaciones, aparatos de minería de datos y herramientas OLAP.

Las herramientas de fuente de información, cambio y reubicación se utilizan para ejecutar todas las transformaciones y esquemas.

En la arquitectura del almacén de datos, la metaetiqueta asume un trabajo importante, ya que indica la fuente, el uso, las cualidades y los aspectos destacados de los datos en el almacén de datos.

Esperamos que la información de este artículo le haya ayudado a comprender los conceptos básicos de la arquitectura del almacén de datos. Para obtener más información, póngase en contacto con los expertos de upGrad. Simplemente envíenos un correo electrónico y nos pondremos en contacto con usted para ayudarlo con sus consultas.

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