Arquitectura en la nube

Modernización de Datawarehouse

Aproveche los beneficios del datawarehouse moderno, escale a las necesidades del negocio, responda a consultas más complejas y optimice los costos de operación

¿Porqué se requiere modernizar los Datawarehouses?

Los datos se han convertido en una parte indispensable para obtener y mantener una ventaja competitiva. La mayoría delas organizaciones ya usa datawarehouses tradicionales limitados principalmente por información a baja escala, altos costos de licenciamiento, tiempos lentos de respuesta y visibilidad limitada del negocio.

Un datawarehouse moderno está diseñado para el rápido crecimiento de datos, la capacidad de análisis sobre una variedad de tipos de datos relacionales, no relacionales y de streaming que aprovechan una interfaz estándar y fácil de usar.

Esto proporciona una plataforma común para aprovechar las nuevas tecnologías y los métodos de almacenamiento de datos existentes, para permitir a las empresas responder a preguntas de negocio cada vez más complejas.

Beneficios de los datawarehouse modernos

  • Fundamento moderno para la analítica de datos a gran escala y de óptimos tiempos de respuesta
  • Optimizado para el BigData, incorporando algoritmos de optimización para consultas complejas
  • Estándar y abierto para máxima compatibilidad con soluciones de lagos de datos, analítica en tiempo real e inteligencia de negocios
  • Acceso seguro y gobernado a los datos del negocio
  • Incremento de agilidad en el acceso a la información y costos optimizados por almacenamiento y consulta
  • Compatible con herramientas comunes de inteligencia de negocios y dashboarding
 
Datawarehouse moderno
Base de datos transaccional
Casos de uso comunes
Analítica Descriptiva y Big Data
Procesamiento transaccional
Entrada de datos
Optimizado para la ingesta de datos por lotes de grandes cantidades de datos de una o más fuentes de información
Optimizado para la ingesta casi en tiempo real de datos de transacciones individuales
Operaciones
Optimizado para operaciones de escritura por lotes y lectura de grandes volúmenes de datos para minimizar el costo y maximizar el rendimiento
Optimizado para operaciones de escritura continuas y grandes volúmenes de  operaciones de lectura para maximizar el rendimiento de las transacciones
Normalización de datos
Esquemas desnormalizados como el esquema Star y el esquema Snowflake
Esquemas altamente normalizados, más adecuados para alto rendimiento de transacciones
Almacenamiento
Técnicas de almacenamiento columnar y compresión de datos para reducir los costos de acceso y acelerar las consultas en grandes cantidades de datos
Almacenamiento orientado a filas para optimizar las escrituras y lecturas de datos transaccionales de gran volumen en cantidades relativamente pequeñas de datos

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“Teníamos el objetivo de contar con plataformas “cero humanos”, nada fácil de construir ni de evangelizar cuando las transformaciones son tan disruptivas. De la mano de Arkhotech lo logramos.”
Alejandro Lillo
Jefe de Proyectos de Tecnología CEN