¿Qué es un almacén de datos como servicio (DWaaS)?

El almacén de datos como servicio es un modelo de servicio en la nube gestionado que permite a las empresas obtener la información valiosa, la coherencia de los datos y otras ventajas de un almacén de datos sin tener que crear, mantener ni gestionar su infraestructura. Con DWaaS, los proveedores de servicios en la nube se encargan de establecer, configurar, gestionar y mantener los recursos de hardware y software del almacén de datos.

A medida que los datos se vuelven más diversos y aumentan tanto el volumen como la velocidad, la necesidad de modernizar los almacenes de datos se ha vuelto inevitable. Los almacenes de datos on‐premise han sido un elemento básico de la inteligencia empresarial (BI) durante años, pero también conllevan importantes costes de hardware y software, y requieren un mantenimiento continuo.

Los servicios de almacenes de datos en la nube recogen, almacenan y tratan datos, lo que permite a las organizaciones satisfacer las necesidades de gestión de datos en la nube y acceder fácilmente a datos esenciales. Además, se escalan o reducen verticalmente en función de la demanda en tiempo real, lo que los convierte en más rentables que sus homólogos on-premise. Al mismo tiempo, las soluciones DWaaS minimizan la inversión inicial y la sobrecarga administrativa que normalmente se asocia al almacenamiento de datos tradicional. Los clientes son los únicos responsables de proporcionar los datos y de pagar una tarifa por el servicio gestionado.

Los servicios de almacenes de datos empresariales, como BigQuery, están ayudando a impulsar las innovaciones basadas en datos en todos los sectores, proporcionando funciones integradas de aprendizaje automático y BI en varias nubes que se escalan fácilmente para satisfacer las necesidades de datos.

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Componentes clave de una oferta de DWaaS en la nube

Los almacenes de datos basados en la nube tienen componentes similares a los de las soluciones on‐premise. Una implementación de almacén de datos en la nube incluye los siguientes componentes clave:

Almacén de datos: los productos de DWaaS ofrecen una arquitectura de almacén de datos que se puede configurar en función de las necesidades empresariales específicas de tu organización y de las fuentes de datos actuales, la estrategia de gestión de datos y los procesos de calidad de los datos. Los almacenes de datos en la nube incluyen bases de datos analíticas, un almacenamiento de datos centralizado y otras funciones esenciales para gestionar consultas, datos y recursos, y gestionar los accesos a los datos. Con DWaaS, no es necesario aprovisionar recursos de almacenamiento ni reservar capacidad. Se asigna automáticamente cuando cargas datos en el sistema.
Herramientas de integración de datos: dado que los almacenes de datos recogen datos de los sistemas empresariales de las empresas, el DWaaS debe incluir componentes compatibles con los procesos de extracción, transformación y carga (ETL) y los procesos de extracción, carga y transformación (ELT) y otras formas de integración de datos.
Informes y analíticas de datos: las soluciones de DWaaS incluyen funciones que respaldan el potente procesamiento de consultas, así como herramientas integradas de inteligencia empresarial (BI), analíticas avanzadas, aprendizaje automático e inteligencia artificial, y generación de informes. Estas herramientas son fundamentales para ayudar a las organizaciones a obtener información empresarial valiosa a partir de los datos de sus negocios a través de la minería de datos, la generación de informes estadísticos, el análisis espacial y más.

Ventajas de usar un sistema DWaaS

Estas son algunas de las principales ventajas que obtienen las empresas de pasarse a los almacenes de datos como servicio:

Instalación y configuración sencillas

Las soluciones DWaaS simplifican la implementación, por lo que es fácil ponerse en marcha rápidamente. No es necesario desplegar ninguna infraestructura para almacenar los datos, ni contar con un equipo especializado para configurarla, gestionarla o mantenerla.

Alta escalabilidad

Con DWaaS, puedes asignar recursos bajo demanda. De este modo, puedes escalar verticalmente de forma rápida para añadir más capacidad de almacenamiento y procesamiento de datos, o reducir verticalmente cuando no necesites esos recursos.

Costes más bajos

Con modelos de base de datos como servicio, el proveedor de servicios se encarga de la mayor parte de las tareas de administración y gestión. Como consecuencia, las soluciones de DWaaS no solo reducen los costes iniciales de hardware y de software, sino que también reducen drásticamente los recursos necesarios para mantener la infraestructura de los almacenes de datos.

Mayor seguridad

Los almacenes de datos como proveedores de servicios son responsables de actualizar periódicamente el hardware y el software, lo que ayuda a eliminar la amenaza de las vulnerabilidades de seguridad relacionadas con las actualizaciones retrasadas. Algunos proveedores también ofrecen funciones adicionales de seguridad de los datos, como el cifrado de datos, la autenticación multifactor, etc.

Estadísticas más rápidas

El DWaaS está optimizado para ejecutarse en infraestructuras en la nube, lo que acelera el procesamiento de las consultas y proporciona mejoras continuas que mejoran el rendimiento. En última instancia, esto agiliza el envío de datos, lo que reduce el tiempo que se tarda en obtener información valiosa.

A tu medida

Los servicios gestionados de almacenes de datos en la nube te permiten crear un entorno de datos que puede adaptarse y evolucionar en función de tus fuentes de datos, lo que supone un cambio en los requisitos empresariales y los objetivos generales a largo plazo.

Por qué BigQuery es una opción segura para los proveedores de DWaaS

BigQuery es la solución de almacén de datos empresariales multinube, totalmente gestionada y sin servidor de Google Cloud. Como no tienes que configurar ni gestionar ninguna infraestructura, puedes analizar rápidamente conjuntos de datos complejos, transformar los datos en métricas útiles y adoptar la IA y el aprendizaje automático para tomar decisiones en tiempo real que fomenten la innovación.

En los últimos años, el almacenamiento de datos se ha convertido en una tarea compleja, ya que las empresas se esfuerzan por obtener información valiosa sobre sus operaciones comerciales. Además de aplicar analíticas descriptivas a unas cantidades cada vez mayores de datos empresariales almacenados, las organizaciones están adoptando tecnologías como la IA y el aprendizaje automático para extraer patrones de datos y hacer predicciones.

Aunque es posible crear de forma interna un almacén de datos escalable, seguro y de alta disponibilidad, puede que necesites años y una inversión significativa para conseguirlo, un lujo que la mayoría de las empresas no tienen. BigQuery se ha diseñado para las operaciones de almacenes de datos sin servidor y elimina la carga del mantenimiento de la infraestructura y del desarrollo de la plataforma. De esta forma, podrás centrarte en desarrollar analíticas prescriptivas que ayuden a guiar las acciones en tiempo real. Puedes usar las consultas de SQL para responder a tus preguntas más urgentes: consulta terabytes de datos en segundos y petabytes en minutos. También incorpora funciones que facilitan la gestión y el análisis de tus datos, desde el aprendizaje automático hasta el análisis geoespacial o la inteligencia empresarial.

Dado que los volúmenes de datos aumentan cada segundo, es más importante que nunca asegurarse de que dispones de los recursos de almacenamiento y procesamiento necesarios para obtener valor de ellos. BigQuery proporciona acceso escalable, flexible y rentable a un almacenamiento de datos estructurados, un potente procesamiento y funciones de analíticas avanzadas, como el aprendizaje automático, en todo tipo de datos estructurados, semiestructurados y sin estructurar.

BigQuery separa la computación para analizar los datos del almacenamiento, lo que te permite escalar la computación y el almacenamiento de forma independiente en función de la demanda. Puedes analizar los datos directamente en BigQuery o usarlos para analizarlos allí donde se encuentren, incluso en diferentes nubes. BigQuery admite consultas federadas de fuentes de datos externas y streaming para obtener actualizaciones de datos continuas.