Los 6 principales almacenes de datos en la nube en 2023

Si ha pasado aunque sea poco tiempo en una empresa, es posible que se haya encontrado con la necesidad de recopilar datos de fuentes de análisis y perspectivas dispares de forma eficaz.

Estos análisis de datos han afectado intensamente a la generación de ingresos y la contención de costes de muchas organizaciones. Pero no debería sorprenderse por la cantidad de datos generados y analizados, ya que su número y tipos explotan.

Esta explosión empuja a las empresas impulsadas por los datos a utilizar soluciones fiables, escalables y seguras para analizar y gestionar los datos. Los requisitos de los sistemas superan las capacidades de la base de datos tradicional, y ahí es donde entra en juego la tecnología de la nube.

Y con el avance de la tecnología de nube actual, muchas aplicaciones empresariales críticas como la planificación de recursos empresariales (ERP), las bases de datos y las herramientas de marketing han migrado a la nube. Mientras los datos empresariales residen en la nube, las empresas necesitan una solución que almacene a la perfección todos los datos de las distintas aplicaciones basadas en la nube. La solución es el almacén de datos en la nube.

Este artículo le ayudará a entender un almacén de datos en la nube y enumerará algunos de los mejores. Y, para concluir, le explicará cómo seleccionar el mejor para su organización.

Breve historia de los almacenes de datos en la nube

Como ocurre con cualquier dominio técnico, hay que entender por qué existe para comprenderlo de verdad. Esta convención se aplica a la comprensión del modelo de funcionamiento del almacén de datos en la nube.

Según el Ecosistema Educativo, los almacenes de datos aparecieron por primera vez en la década de 1980 y su finalidad era ayudar a que los datos fluyeran de los sistemas operativos a los sistemas de apoyo a la toma de decisiones (DSS). Las primeras versiones requerían una gran cantidad de redundancia, y muchas organizaciones tenían que disponer de varios entornos DSSs para dar servicio a varios usuarios. Los entornos DSSs utilizan los mismos datos. Sin embargo, la recopilación, limpieza e integración a menudo se replicaban.

A medida que los almacenes de datos aumentaron su eficiencia, evolucionaron de plataformas de inteligencia empresarial (BI) tradicionales de apoyo a la información a arquitecturas analíticas amplias que dan soporte a diversas aplicaciones como la gestión del rendimiento y el análisis del rendimiento.

A lo largo de los años, se han realizado progresos explosivos en la entrega de valor incremental a las empresas con los últimos almacenes impulsados por datos (EWD) que proporcionan acceso a los datos en tiempo real y perspectivas de aprendizaje automático. Sin embargo, eso queda fuera del alcance de este post.

Qué es un almacén de datos en la nube

Si desea adoptar la inteligencia en la infraestructura empresarial, el almacén de datos es el núcleo de su arquitectura. A diferencia de las bases de datos ordinarias, los almacenes de datos están diseñados para ofrecer consultas analíticas óptimas sobre conjuntos de datos masivos. Las bases de datos suelen ser sistemas de procesamiento de transacciones.

Un almacén de datos en la nube implica una base de datos disponible como servicio gestionado en una nube pública y optimizable para BI y análisis escalables. También puede verse como una recopilación de información actual y pasada.

Aunque hay muchos almacenes de datos en la nube disponibles, cada uno ofrecerá su propio sabor de servicios. Pero hay algunos factores comunes que cabe esperar que estén presentes en todas estas plataformas: almacenamiento y gestión de datos, actualizaciones automáticas de software y una gestión flexible de la capacidad que amplíe o contraiga sin problemas sus huellas de datos.

Características clave

• Procesamiento paralelo masivo ( MPP) – Esta característica se encuentra en los almacenes de datos en la nube que soportan proyectos de big data para disponer de consultas de alto rendimiento cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos. El MPP comprende varios servidores que funcionan en paralelo para distribuir las cargas de procesamiento, entrada y salida.
• Almacén de datos columnar – Esta característica exhibe una flexibilidad económica cuando se manejan análisis. Los almacenes de datos columnares procesan los datos en columnas en lugar de en filas, lo que los hace más rápidos a la hora de agregar consultas como en la elaboración de informes.

Ventajas

Los almacenes de datos en la nube demuestran su necesidad de estar presentes en todas las empresas modernas por sus análisis y perspectivas empresariales que mejoran las operaciones y potencian los servicios al cliente dando a su empresa una ventaja competitiva. He aquí las ventajas de utilizar almacenes de datos en la nube.

1. Perspectivasmás rápidas – Los almacenes de datos en la nube son el medio para disponer de potentes capacidades informáticas y proporcionar análisis basados en tiempo real a partir de los datos recopilados de múltiples fuentes, a diferencia de las soluciones tradicionales in situ, lo que permite a su empresa acceder más rápidamente a mejores perspectivas.
2. Escalabilidad – Los almacenes de datos en nube ofrecen un almacenamiento casi ilimitado para su empresa a medida que evolucionan las necesidades de almacenamiento. A diferencia de las soluciones in situ, que necesitan nuevo hardware cuando se amplía el almacenamiento, los almacenes de datos en nube ofrecen más espacio por una fracción del coste.
3. Gastos generales – Si opta por utilizar soluciones in situ, necesitará disponer de hardware de servidor (que es caro) y de personal para supervisar, realizar actualizaciones manuales y solucionar los problemas del sistema. En cambio, los almacenes de datos en la nube no necesitan hardware físico, por lo que el coste se reduce considerablemente.

Proveedores de almacenes de datos en nube

Ahora que ya conoce el funcionamiento de los almacenes de datos en la nube, puede elegir el que mejor se adapte a sus necesidades. Aunque los enumerados aquí no están clasificados en ningún orden en particular, hemos empezado por los que tienen los mejores conocimientos técnicos.

Google BigQuery

Desarrollado por Google, BigQuery es un almacén de datos sin servidor totalmente gestionado que se adapta automáticamente a sus necesidades de almacenamiento y computación. Al igual que otros productos de Google, ofrece potentes capacidades analíticas además de ser rentable. También es fiable y ofrece varias herramientas de inteligencia empresarial que puede utilizar para recopilar información y realizar predicciones precisas. BigQuery se adapta a agregaciones complejas en conjuntos de datos masivos gracias a su almacenamiento basado en columnas.

Google no quiere que usted gestione la infraestructura de su almacén y, por ello, Big Query oculta el hardware subyacente, los nodos, la base de datos y los detalles de configuración. Y si desea empezar rápidamente, sólo tiene que crear una cuenta en Google Cloud Platform (GCP), cargar una tabla y ejecutar una consulta.

También puede utilizar las bases de datos columnares y ANSI SQL de BigQuery para analizar petabytes de datos a gran velocidad. Sus capacidades se extienden lo suficiente como para dar cabida al análisis espacial mediante SQL y BigQuery GIS. Además, puede crear y ejecutar rápidamente modelos de aprendizaje automático (ML ) sobre datos estructurados a media o gran escala utilizando SQL simple y BigQuery ML. Además, disfrute de un cuadro de mandos interactivo en tiempo real utilizando el motor BigQuery BI.

Para aprovechar completamente las capacidades de análisis de datos de BigQuery, debe tener buenos conocimientos de SQL, al igual que con otros almacenes de datos. También es rentable. Pero el precio depende de la calidad del código (usted paga por la velocidad de procesamiento y el almacenamiento), por lo que debe optimizar sus consultas para contrarrestar los altos costes al extraer datos.

BigQuery gestiona las operaciones informáticas pesadas gracias a sus capas separadas de computación y almacenamiento, por lo que se adapta a las organizaciones que priorizan la disponibilidad sobre la coherencia.

Amazon Redshift

Creado en noviembre de 2021, Amazon Redshift se lanzó como un almacén de datos en la nube totalmente gestionado que puede manejar datos a escala de petabytes. Aunque no fue el primer almacén de datos en la nube, se convirtió en el primero en proliferar en la cuota de mercado tras una adopción a gran escala. Redshift utiliza el dialecto SQL basado en PostgreSQL, muy conocido por muchos analistas de todo el mundo, y su arquitectura se asemeja a la de los almacenes de datos locales.

En su lado negativo, Redshift es diferente de otras soluciones de esta lista. Sus capas de computación y almacenamiento no están totalmente separadas. Esta arquitectura afecta significativamente al rendimiento de las consultas analíticas si realiza muchas operaciones de escritura. Por lo tanto, necesitará personal interno para actualizar los sistemas con mantenimiento y actualizaciones continuas.

Si busca una coherencia excelente a nivel de filas, como la que se utiliza en el sector bancario, Redshift es una buena opción. Sin embargo, puede que no sea la mejor elección si su organización necesita realizar las operaciones de escritura y proceso de forma concurrente.

Snowflake

El almacén de datos en la nubeSnowflake es único en su género; está totalmente gestionado y funciona en AWS, GCP y Azure, a diferencia de otros almacenes perfilados aquí que funcionan en su nube. Snowflake es fácil de usar y es bien conocido por su avanzada capacidad de transformación, ejecución rápida de consultas, alta seguridad y escalado automático en función de sus necesidades de demanda.

La base de código flexible de Snowflake le permite ejecutar actividades de replicación de datos globales como el almacenamiento de datos en cualquier nube sin necesidad de recodificar o aprender una nueva habilidad.

Snowflake se adapta a analistas de datos de todos los niveles, ya que no utiliza el lenguaje de programación Python o R. También es muy conocido por su almacenamiento seguro y comprimido para datos semiestructurados. Además, le permite hacer girar múltiples almacenes virtuales en función de sus necesidades, al tiempo que paraleliza y aísla las consultas individuales potenciando su rendimiento. Puede interactuar con Snowflake mediante un navegador web, la línea de comandos, plataformas analíticas y otros controladores compatibles.

Aunque se prefiere Snowflake por su capacidad para ejecutar consultas que no son posibles con otras soluciones, no ofrece las mejores creaciones de cuadros de mando; es necesario codificar funciones y rutinas personalizadas.

Snowflake es popular entre las empresas medianas que no necesitan realizar operaciones de escritura y procesamiento de gran volumen ni requieren coherencia en grandes volúmenes de datos.

Base de datos Azure SQL

Este producto es una base de datos gestionada como servicio disponible como una sección de Microsoft Azure, la plataforma de computación en nube. Si su organización utiliza las herramientas empresariales de Microsoft, ésta podría ser una selección natural para usted.

La base de datos Azure SQL destaca por su alojamiento en la nube con un recorrido interactivo para el usuario, desde la creación de servidores SQL hasta la configuración de bases de datos. También es muy preferida por su interfaz fácil de usar y sus numerosas funcionalidades para manipular datos. Además, es escalable para reducir costes y optimizar el rendimiento con poco uso.

En su lado negativo, no está diseñado para grandes cargas de datos. Es adecuado para cargas de trabajo de procesamiento de transacciones en línea (OLTP) y maneja grandes volúmenes de procesos de lectura y escritura de centros comerciales.

Esta herramienta sería la opción favorita si su empresa se ocupa de consultas sencillas y pequeñas cargas de datos. Sin embargo, no es la mejor si su empresa necesita una gran potencia de análisis.

Sinapsis Azure

Esta sección de la plataforma Azure está orientada a la analítica y combina varios servicios como la integración de datos, el almacenamiento de datos y la analítica de grandes datos. Aunque parece similar a la base de datos Azure SQL, es diferente.

AzureSynapse analytics es escalable para grandes tablas de datos gracias a su computación distribuida. Se basa en el MPP (mencionado al principio, revíselo si no lo entendió) para ejecutar rápidamente grandes volúmenes de consultas complejas a través de múltiples nodos. Con Synapse, se hace especial hincapié en la seguridad y la privacidad.

Aunque es una opción estándar para las empresas que ya utilizan herramientas de Microsoft, es difícil de integrar con productos que no sean almacenes de datos de otras empresas. En ocasiones, el servicio puede presentar fallos, ya que se actualiza constantemente.

Azure Synapse está diseñado para el procesamiento analítico en línea, por lo que es preferible para procesar grandes conjuntos de datos en tiempo real. Puede considerar el uso de Azure Synapse en lugar de SQL si los datos de su almacén son superiores a un terabyte

Firebolt

Aunque todavía es nuevo en el campo. Firebolt afirma ser un almacén de futura generación que rinde 182 veces más rápido que los sistemas basados en SQL. Firebolt es rápido porque utiliza nuevas técnicas de análisis sintáctico y compresión de datos.

Durante sus consultas, accede a pequeños rangos de datos utilizando índices, a diferencia de otros almacenes de datos que utilizan particiones y segmentos enteros, liberando así el ancho de banda de su red. Es escalable y puede consultar grandes conjuntos de datos a velocidades impresionantes.

Aunque es nuevo en el mercado, no se integra con todo el ecosistema (que es amplio) de plataformas empresariales y herramientas de inteligencia. Sin embargo, el problema se resuelve fácilmente utilizando una herramienta específica de extracción, transformación y carga (ETL) para canalizar los datos hacia y desde el almacén.

Las potencias de almacenamiento y computación de Firebolt están separadas, por lo que resulta económico para instituciones grandes y pequeñas. Es el mejor para las empresas que necesitan análisis rápidos, aunque se requieren analistas de datos internos con experiencia.

Elegir el almacén de datos en la nube adecuado

Si necesita un almacén de datos en la nube y quiere uno bueno, tenga en cuenta el tamaño de su organización y cómo gestiona los datos. Si posee una pequeña organización que gestiona datos de pequeño tamaño y con pocos o ningún recurso humano para encargarse del sector del análisis de datos, como algunos sitios de comercio electrónico, le convendría elegir un almacén de datos que sea fácil de usar y rentable en lugar de primar el rendimiento.

Por otro lado, si dirige una gran organización que necesita un conjunto concreto de necesidades de datos, tendrá que enfrentarse a una disyuntiva. El tradeoff se describe en detalle según el teorema CAP que afirma que cualquier dato distribuido garantiza la seguridad, la disponibilidad y la tolerancia a la partición (lo que significa protección contra fallos). En la mayoría de los casos, cada organización necesitará una tolerancia parcial dejando el tradeoff entre consistencia y disponibilidad.

Ahora puede consultar las herramientas de integración de datos más fiables.