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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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Alejandro Lillo
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