¿Cuál es la diferencia entre una plataforma de datos moderna y una plataforma de datos tradicional?

¿Cuál es la diferencia entre una plataforma de datos moderna y una plataforma de datos tradicional?

Un almacén de datos es esencialmente un sistema que recopila datos en un repositorio central de una amplia gama de fuentes con fines analíticos y de informes. Tradicionalmente, los almacenes de datos han existido como sistemas locales, pero en los últimos años, la arquitectura del almacén de datos ha comenzado a cambiar, orientándose hacia sistemas basados ​​en la nube. Pero ¿cuáles son las diferencias y los beneficios de una plataforma de datos moderna frente a una tradicional? Vamos a averiguar.

1. Acceso abierto a datos

Los almacenes de datos locales tradicionales se basan en algún tipo de lenguaje de consulta estructurado en una base de datos de tipo SQL. Esto significa que los datos deben organizarse en un conjunto estructurado que sea perfectamente adecuado para el procesamiento de datos, como documentos o aplicaciones de línea de negocios, pero pronto llegará a un punto conflictivo si desea comenzar a generar análisis de inteligencia empresarial cuando coteja datos de las fuentes meteorológicas, la afluencia de público en una tienda o los datos de sentimiento de las fuentes de los medios sociales. El problema con estos datos es que el formato empieza a variar enormemente. Una plataforma de datos moderna, en cambio, es capaz de consumir datos en cualquier formato, desde cualquier lugar y procesarlos en una ubicación central.

2. Construcción lógica

Si tiene un almacén de datos tradicional, estará acostumbrado a enviar datos a un servidor físico y dejarlos allí hasta que esté listo para analizarlos. Pero con un almacén de datos en la nube, los datos no necesariamente tienen que residir permanentemente en un lugar dentro de la plataforma. La belleza de un almacén de datos moderno es que es atómico: puede extraer datos de varias fuentes de datos, en diferentes formatos en diferentes momentos y puede transmitir datos y soltarlos tan pronto como termine de analizarlos. Esto significa que el proceso es completamente fluido y cambia constantemente, por lo que obtiene una capa de virtualización que consolida todos estos diferentes conjuntos de datos en una construcción lógica. Y hoy, esto es más importante que nunca porque eso es lo que nos brinda la funcionalidad avanzada para pasar del análisis reactivo al análisis predictivo.

3. Se basa en metadatos

Los metadatos son un conjunto de datos que describen y brindan información sobre otros datos. La mayoría de los modelos de almacenamiento de datos tradicionales no contienen metadatos. Esto significa que los equipos de TI tienen que depender de procesos manuales para llevar los datos al almacén de datos de su empresa. Durante muchos años de actualizaciones y cambios de código, sin una estructura y estándares establecidos, los costos de mantenimiento se vuelven una carga y los informes se ven obstaculizados por el trabajo que requiere mucho tiempo para transformar los datos en nuevos formatos.

Pero los negocios digitales de hoy no tienen tiempo que perder. Quieren aprovechar las oportunidades fugaces mediante la integración y el análisis de datos en tiempo real para explotar rápidamente los conocimientos perecederos. Para hacer esto, necesitan etiquetar datos con metadatos que nos permitan clasificar un número determinado de reglas e indexarlo para que podamos identificar qué conjuntos de datos tenemos para madurar nuestra capacidad de datos.

Con la proliferación de datos en el mundo actual, es absolutamente vital tener esta capacidad porque, de lo contrario, podría terminar con una proliferación de datos y el costo y el tamaño de su entorno de datos podrían terminar fuera de control.

4. Altamente orquestado     

El término «altamente orquestado» se ha convertido prácticamente en sinónimo de nube. En este contexto, un almacén de datos moderno altamente orquestado se refiere a la utilización óptima de los datos a un costo mínimo. Con los metadatos en su lugar, podemos comenzar a automatizar el ciclo de vida de los datos. Podemos gobernarlo automáticamente y podemos comenzar a optimizar la utilización de esos datos. Digamos, por ejemplo, que tiene datos que ya ha analizado; aún los necesita, pero están obsoletos. Si está en una plataforma de datos tradicional, donde los datos no se pueden mover, es posible que tenga que asumir un coste bastante alto por cada GB por mes, pero si está en una plataforma de datos moderna, puede mover esos datos a un costo dramáticamente menor por GB al mes para impulsar el ahorro de costes. 

5. Altamente seguro

Digamos que, por ejemplo, un municipio requiere acceder a los datos de un organismo del Servicio Nacional de Salud (NHS), o viceversa, si se utiliza una plataforma de datos tradicional, habría que darle acceso a todo el almacén de datos.  Sin embargo, con una plataforma de datos moderna, puedes empezar a aplicar la seguridad y el cumplimiento a nivel de objeto. Un objeto es un conjunto de datos específico, por ejemplo, una alergia o un número de la Seguridad Social. Así, si un ayuntamiento sólo quiere conocer a los residentes con asma, se pueden compartir esos datos específicos de forma rápida y sencilla porque se dispone de seguridad a nivel de objeto, lo que esencialmente facilita y agiliza la colaboración.

En última instancia, tener un almacén de datos que resida en la nube mejora el valor general del almacén de datos. Significa que la inteligencia comercial y otras aplicaciones pueden brindar información más rápida e inteligente a la empresa, ya que el acceso, el rendimiento, la flexibilidad y la seguridad son mucho mejores.

Tanto si están preparados para evolucionar la forma en que procesan sus datos o sí áun quieren saber un poco más y hacer preguntas relacionadas a su propia realidad empresarial ¡Agendemos! estamos aquí para ayudarlos.

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