DWH Y GRANDES DATOS
Almacén de datos (DWH) es un sistema que recopila, integra y almacena datos de diversas fuentes con fines analíticos. Big Data es un término que se refiere a conjuntos de datos grandes y complejos que requieren herramientas y técnicas avanzadas para procesar y analizar. Tanto DWH como Big Data son esenciales para las empresas y organizaciones que desean obtener información de sus datos y tomar decisiones informadas.
Uno de los principales desafíos de DWH y Big Data es gestionar la calidad, seguridad y gobernanza de los datos. Esto requiere la participación de especialistas en diferentes áreas, tales como:
- Ingenieros de datos: diseñan, construyen y mantienen las canalizaciones de datos que extraen, transforman y cargan datos (ETL) de varias fuentes en la plataforma DWH o Big Data. También aseguran la escalabilidad, la confiabilidad y el rendimiento de la infraestructura de datos.
- Analistas de datos: consultan, exploran y visualizan los datos almacenados en la plataforma DWH o Big Data utilizando diversas herramientas y lenguajes. También realizan análisis descriptivos y de diagnóstico para responder preguntas comerciales y generar informes y paneles.
- Científicos de datos: aplican métodos estadísticos y de aprendizaje automático avanzados a los datos almacenados en la plataforma DWH o Big Data para descubrir patrones, tendencias y anomalías. También realizan análisis predictivos y prescriptivos para brindar recomendaciones y soluciones a problemas comerciales.
- Administradores de datos: definen y hacen cumplir las políticas y estándares de calidad, seguridad y gobernanza de datos para la plataforma DWH o Big Data. También supervisan y auditan el ciclo de vida de los datos y garantizan el cumplimiento de las normas y las mejores prácticas.
Existen diferentes tipos de bases de datos que se pueden utilizar para DWH y Big Data, dependiendo de la naturaleza y el volumen de los datos, tales como:
- Bases de datos relacionales: almacenan datos en tablas con esquemas predefinidos y admiten lenguaje de consulta estructurado (SQL) para la manipulación de datos. Son adecuados para DWH que manejan datos estructurados o semiestructurados con volumen y velocidad bajos a medios.
- Bases de datos NoSQL: almacenan datos en varios formatos, como pares clave-valor, documentos, gráficos o columnas, sin esquemas fijos. Admiten lenguajes que no son SQL o API para la manipulación de datos. Son adecuados para Big Data que manejan datos no estructurados o semiestructurados con alto volumen, velocidad o variedad.
- Bases de datos NewSQL: combinan las características de las bases de datos relacionales y NoSQL, como compatibilidad con SQL, transacciones ACID, escalabilidad y flexibilidad. Son adecuados para DWH o Big Data que manejan datos estructurados o semiestructurados con alto volumen y velocidad.
Cualquier empresa u organización necesita DWH y Big Data que quiera aprovechar sus activos de datos para obtener una ventaja competitiva e innovación. Algunos de los beneficios de DWH y Big Data son:
- Toma de decisiones mejorada: DWH y Big Data permiten a las empresas y organizaciones acceder y analizar sus datos desde múltiples fuentes y perspectivas, lo que puede ayudarlos a tomar mejores decisiones basadas en hechos y evidencia.
- Experiencia del cliente mejorada: DWH y Big Data permiten a las empresas y organizaciones comprender las necesidades, preferencias, comportamientos y comentarios de sus clientes, lo que puede ayudarlos a mejorar sus productos, servicios, estrategias de marketing y satisfacción del cliente.
- Mayor eficiencia operativa: DWH y Big Data permiten a las empresas y organizaciones optimizar sus procesos, flujos de trabajo, recursos, costos y riesgos, lo que puede ayudarlos a aumentar su productividad, calidad, rendimiento y rentabilidad.
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