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Análisis: Cloud Data Warehouse vs Data Warehouse On premise

22-07-2019
Análisis: Cloud Data Warehouse vs Data Warehouse On premise

Cloud Data Warehouse vs Data Warehouse On-premise.

Durante décadas, las empresas han utilizado almacenes de datos locales para recopilar y almacenar su información de inteligencia empresarial. Pero estos almacenes de datos tradicionales pueden ser costosos, poco flexibles y difíciles de mantener. Además de no satisfacer, en ocasiones, las necesidades de negocio actuales.

Las empresas necesitan una forma fácil y escalable de mantener todo el volumen de datos existente, procedente de diferentes fuentes, así como de aprovechar las herramientas de analítica avanzada con las que encontrar información valiosa para su negocio.

Una de las primeras consideraciones al elegir una solución de Business Intelligence suele ser escoger entre un Data Warehouse local o uno basado en la nube. Esta última opción, tener un Data Warehouse en la nube, se ha convertido en una opción atractiva frente a los almacenes de datos on-premise, debido a su flexibilidad y su rentabilidad. Pero ¿cuáles son exactamente sus diferencias y ventajas respecto a una visión tradicional on-premise?


En general, en un sistema de carga de datos en un Data Warehouse los datos se extraen de muchas fuentes diferentes que habitualmente proceden de orígenes distintos y que se integran en un único repositorio.

Para arrastrar datos al repositorio unificado, se usan herramientas de ETL (Extracción, Transformación y Carga) que son las encargadas de obtener los datos, combinarlos y aplicar las reglas de negocio correspondientes, añadiéndolos finalmente a la estructura definitiva del Data Warehouse.

Una vez tenemos los datos preparados, debemos ponerlos a disposición de los usuarios a través de  herramientas que permitan su visualización de forma clara y entendible mediante la utilización de gráficos, diagramas, tablas, etc. En este punto es donde entran en juego las herramientas para la visualización de datos, tales como Tableau, QlikView o Data Studio.

Data Warehouse On-premise

En una configuración de Data Warehouse tradicional, los servidores de almacenamiento están ubicados en la propia empresa y a menudo requieren una gran inversión. En la práctica, tener un sistema de BI/Big Data on-premise supone disponer de recursos que dediquen una parte de su tiempo al sistema y aunque únicamente se requiera generar datos analíticos una o dos veces al día, se deban mantener y administrar los servidores para cuando estos sean utilizados. Por otra parte y en lo que respecta al espacio de almacenamiento, podemos contar inicialmente con un espacio determinado y suficiente, pero que puede hacerse insuficiente al aumentar la cantidad de información recogida por la empresa. Así, será necesario aumentar en la misma medida el espacio asignado al Data Warehouse haciendo previsiones de uso futuro..

El Data Warehouse tradicional requiere, por lo tanto,  el aprovisionamiento de recursos de TI locales, tales como hardware extra, software, recursos adicionales y tiempo. Y son las propias empresas las que deben administrar toda esta infraestructura de manera efectiva.

Cloud Data Warehouse.

Aquí es donde aparece la analítica de BI/Big Data como servicio. Permite que, en lugar de que sea la propia empresa la que gestione e instale los servidores, sea un proveedor quien lo haga. Este proveedor ofrecería un sistema de BI configurado, optimizado y funcionando en cloud. Te proporciona un entorno para trabajar directamente, dónde únicamente es necesario enviar los datos y solicitar que se ejecuten las operaciones requeridas cuando estas sean necesarias. Es posible adaptar el servicio a las necesidades del momento o de cada fase del negocio gracias a la escalabilidad que permite.

En resumen, los datos se procesan y analizan de una manera transparente en cuanto a detalles de infraestructura.

En un almacén de datos en la nube, los datos se recopilan, almacenan, consultan y analizan sin la necesidad de inversiones iniciales en hardware o equipos de TI ni el tiempo adicional necesario para configurar y mantener la infraestructura. En este sentido, tener un Cloud Data Warehouse es comparativamente más barato que tenerlo on-premise.

Estas y otras capacidades únicas de los almacenes de datos en la nube, permiten a las empresas adaptarse más fácil y rápidamente a los mercados y tendencias cambiantes, aumentar la productividad y la eficiencia y compartir la información de forma más sencilla. Por otra parte es difícil prever con exactitud qué requerimientos tendremos en el futuro y asignarlos correctamente. En cloud no es necesario preocuparse por este tema ya que dispone de un almacenamiento elástico que irá aumentando según las necesidades. No se paga por un almacenamiento adicional que no será utilizado. Este enfoque de almacenamiento de datos basado en la nube aprovecha los servicios de almacenamiento de datos ofrecidos por proveedores públicos de la nube como por ejemplo Google Cloud.

BigQuery: Almacén de datos analítico de Google Cloud.

El Data Warehouse empresarial de Google es BigQuery. Google BigQuery es un servicio de análisis de datos a gran escala donde los datos se envían desde los diferentes sistemas y BigQuery los almacena para cuando deban de ser consultados. Proporciona un mecanismo de análisis que permite hacer cualquier consulta y obtener los resultados en segundos, independientemente del volumen de datos.

El coste de administración es cero. Pagamos por el espacio almacenado y por consultas ejecutadas (hay un fijo gratuito mensual en cuanto a la cantidad de datos a consultar y el almacenaje). Se trata de pago por uso.

Cloud Data Warehouse: Principales beneficios.

Las diferencias en la estructura y la funcionalidad no son los únicos factores a tener en cuenta. La forma en que su empresa puede beneficiarse de una solución en la nube o local es importante cuando se trata de manejar adecuadamente el crecimiento, reducir los costes y aumentar la eficiencia.

Los factores a considerar en la cuestión de implementar un Data Warehouse en la nube, concretamente en Google Cloud, frente a la implementación en local son:

  • Escalabilidad: La gran ventaja de la nube sobre la solución local es que las posibles ampliaciones pueden realizarse fácilmente y sin esfuerzo. La ampliación de los sistemas locales es una tarea que consume mucho tiempo y recursos, ya que generalmente implica la compra e instalación de nuevo hardware. Por el contrario, los datos que se mantienen en la nube se pueden ampliar o reducir al instante sin problemas.
  • Coste: El almacenamiento de datos en la nube ofrece beneficios de costes considerables al eliminar los costes iniciales que suelen ser los más elevados. Se eliminan los costes de hardware, salas de servidores, problemas de personal relacionados con IT o costes operativos para mantener su DWH.
  • Velocidad: La "nube" es una entidad virtual, pero en realidad se implementa sobre servidores basados ​​en ubicaciones geográficas específicas. El 'Cloud DWH' le ofrece un servicio que incluye múltiples ubicaciones para redundancia y rendimiento mejorado.
  • Conectividad: Un almacén de datos en la nube también facilita la conexión e integración con otros servicios en la nube para ayudarlo a manipular mejor sus datos. Por ejemplo, las herramientas ETL en la nube le permiten integrar una gran variedad de fuentes de datos basadas en “conectores” ya hechos y transformar y manipular los datos fácilmente para el análisis.
  • Confiabilidad: La ventaja de los DWH basados ​​en la nube es que siempre están disponibles. El tiempo de actividad y la confiabilidad están garantizados a través del SLA de su proveedor.Concretamente Google promete un porcentaje de tiempo de actividad mensual del 99,9% para Cloud Storage y BigQuery.
  • Seguridad: Google BigQuery tienen una gran cantidad de características de seguridad para garantizar la seguridad de sus datos en cada punto de su viaje.

 Otros beneficios de BigQuery frente a los almacenes de datos locales tradicionales son:

 

Ventajas económicas de BigQuery.

Recientemente, la firma analista independiente Enterprise Strategy Group (ESG) publicó un informe que examina las ventajas económicas de migrar las cargas de trabajo del almacén de datos empresariales a BigQuery. Desarrollaron un modelo de costo total de propiedad (TCO) de tres años que comparó los costos y beneficios esperados de la actualización de un almacén de datos local, la migración a una solución basada en la nube proporcionada por el mismo proveedor local, o rediseñar y migrar las cargas de trabajo del almacén de datos a BigQuery. ESG descubrió que una organización podría reducir potencialmente sus costos generales de tres años en un 52% en comparación con el equivalente local, y en un 41% en comparación con una implementación de AWS.Puede leer más sobre el análisis del costo total de propiedad (TCO) anterior en la publicación del blog de ESG .


 

Conclusión


La mayoría de las empresas se beneficiarán enormemente al implementar un almacén de datos basado en la nube, ya que es rentable, rápido de configurar, escalable instantáneamente, accesible, fácil de usar y seguro. Delegar el mantenimiento y la administración de un almacén de datos a un tercero, liberará tiempo y recursos valiosos que se pueden usar para el análisis u otras actividades críticas para su negocio.

En beServices, te guíamos y asesoramos en el Cloud Datawarehouse de Google Cloud: BigQuery, para que tu empresa pueda consultar y analizar la información de una forma mucho mas rápida y eficaz. Por otra parte, también podemos ofrecerte la solución de BI, para alinear la información que contienen tus datos con tus objetivos estratégicos. Consúltanos para más información. 

 

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