Las mejores herramientas de Data Warehousing en 2023

Las mejores herramientas de Data Warehousing en 2023' (The best Data Warehousing tools in 2023)

Un almacén de datos es un sistema de gestión de datos para informes, análisis y almacenamiento de datos. Es un almacén de datos empresariales y forma parte de la inteligencia empresarial. Los datos de una o más fuentes diversas se almacenan en almacenes de datos, que son repositorios centrales. Los almacenes de datos son herramientas analíticas diseñadas para ayudar a los usuarios de informes de múltiples departamentos a tomar decisiones. Los almacenes de datos recopilan datos históricos de negocios y organizaciones para que puedan ser evaluados y se puedan extraer ideas. Esto ayuda a desarrollar un sistema uniforme de verdad para toda la organización.

Gracias a las tecnologías de computación en la nube, el costo y la dificultad de crear almacenes de datos para las empresas se han reducido drásticamente. Anteriormente, las empresas tenían que invertir mucho en infraestructura. Los centros de datos físicos están dando paso a los almacenes de datos basados en la nube y sus herramientas. Muchas grandes empresas todavía utilizan el método antiguo de almacenamiento de datos, pero es evidente que la nube es donde funcionará el almacén de datos en el futuro. Las tecnologías de almacenamiento de datos basadas en la nube de pago por uso son rápidas, eficientes y altamente escalables.

Importancia del Almacén de Datos

Para satisfacer las necesidades en constante cambio de los negocios, las soluciones modernas de almacenamiento de datos automatizan las tareas repetitivas de diseño, desarrollo e implementación de una arquitectura de almacén de datos. Debido a esto, muchas empresas utilizan herramientas de almacén de datos para obtener ideas exhaustivas.

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A partir de lo anterior, se puede ver cómo el almacenamiento de datos se ha vuelto crucial para empresas de gran tamaño y de tamaño VoAGI. El almacén de datos facilita el acceso del equipo a los datos y les ayuda a sacar conclusiones de la información y fusionar datos de muchas fuentes. En consecuencia, las empresas utilizan herramientas de almacén de datos para los siguientes objetivos:

• Conocer los problemas operacionales y estratégicos.
• Acelerar los sistemas de toma de decisiones y asistencia.
• Analizar y evaluar los resultados de las iniciativas de marketing.
• Analizar el rendimiento de sus empleados.
• Observar las tendencias del consumidor y predecir el siguiente ciclo comercial.

A continuación se enumeran las herramientas de almacén de datos más populares en el mercado.

Amazon Redshift

Redshift es una herramienta de almacenamiento de datos basada en la nube para empresas. La plataforma totalmente administrada puede procesar rápidamente petabytes de datos. Por lo tanto, es adecuada para análisis de datos de alta velocidad. Además, admite el escalado automático de concurrencia. La automatización modifica los recursos asignados para el procesamiento de consultas para satisfacer los requisitos de carga de trabajo. Sin ninguna sobrecarga operativa, puede ejecutar cientos de consultas de forma simultánea. Redshift también le permite escalar su clúster o cambiar el tipo de nodo. Como resultado, le permite mejorar el rendimiento del almacén de datos y ahorrar gastos operativos.

Microsoft Azure

Azure SQL Data Warehouse de Microsoft es una base de datos relacional alojada en la nube. Se puede optimizar para informes en tiempo real y carga y procesamiento de datos a escala de petabytes. La plataforma utiliza procesamiento paralelo masivo y una arquitectura basada en nodos (MPP). La arquitectura es adecuada para la optimización de consultas para el procesamiento paralelo. Como resultado, facilita considerablemente la extracción y visualización de ideas empresariales.

El almacén de datos es compatible con cientos de recursos de MS Azure. Por ejemplo, puede utilizar las tecnologías de aprendizaje automático de la plataforma para crear aplicaciones inteligentes. Además, puede almacenar muchos tipos de datos estructurados y no estructurados en el foro. La información puede provenir de diversas fuentes, como dispositivos IoT y bases de datos SQL locales.

Google BigQuery

BigQuery es una plataforma de almacenamiento de datos con capacidades de aprendizaje automático integradas y asequibles. Se puede combinar con TensorFlow y Cloud ML para construir modelos de IA eficaces. Para análisis en tiempo real, también puede ejecutar consultas en petabytes de datos en cuestión de segundos.

Este almacén de datos nativo de la nube admite análisis geoespaciales. Puede utilizarlo para evaluar datos basados en la ubicación o buscar nuevas oportunidades comerciales. BigQuery puede separar el almacenamiento del cálculo. Como resultado, puede escalar los recursos de procesador y memoria según los requisitos empresariales. Puede controlar el costo, la disponibilidad y la escalabilidad de cada recurso al separarlos.

Snowflake

Cree un almacén de datos en la nube de calidad empresarial con Snowflake. Puede evaluar datos de diversas fuentes organizadas y no estructuradas con el programa. La arquitectura compartida y multinodo separa la potencia de procesamiento y el almacenamiento. Como resultado, le permite escalar los recursos de CPU según la actividad del usuario. La escalabilidad acelera el rendimiento de las consultas para proporcionar información valiosa de manera más rápida. Gracias al diseño multiinquilino de Snowflake, puede intercambiar datos instantáneamente en toda su organización sin tener que mover ningún dato.

Micro Focus Vertica

Vertica es un almacén de datos SQL que se puede acceder en línea utilizando servicios como AWS y Azure. También se puede configurar localmente o como híbrido. La herramienta aprovecha MPP para acelerar las consultas y admite almacenamiento columnar. El diseño de “shared-nothing” de la arquitectura reduce la competencia por los recursos compartidos.

Vertica tiene herramientas analíticas incorporadas. Estas incluyen series de tiempo, coincidencia de patrones y aprendizaje automático. El programa utiliza compresión para maximizar el almacenamiento. Además, admite interfaces de programación estándar como OLEDB.

Teradata

Teradata es una plataforma de almacenamiento de datos para recopilar y procesar volúmenes enormes de datos comerciales en línea. La utilidad proporciona una arquitectura para consultas paralelas rápidas. Esto acelera el acceso a información útil de esta manera. QueryGrid de Teradata ofrece una ingeniería óptima. Esto se logra utilizando varios motores analíticos para dar la herramienta adecuada para la tarea.

Además, utiliza procesamiento inteligente en memoria para mejorar el rendimiento de la base de datos sin costo adicional. El almacén de datos se conecta a herramientas analíticas tanto pagas como gratuitas a través de SQL.

Amazon DynamoDB

Un sistema de base de datos en la nube escalable NoSQL para empresas se llama DynamoDB. Sobre petabytes de datos, puede aumentar la capacidad de consulta a 10 o incluso 20 billones de solicitudes diarias. También utiliza la gestión de datos clave-valor y de documentos para desarrollar un esquema flexible. Como resultado, las tablas pueden escalar automáticamente agregando columnas adicionales en respuesta a la demanda creciente.

El sistema de base de datos tiene instalado DynamoDB Accelerator (DAX). Gracias a esta memoria caché en memoria, el tiempo necesario para leer datos tabulares se puede reducir de milisegundos a microsegundos. Como resultado, impulsa operaciones de consulta rápidas, incluyendo millones de consultas por segundo.

PostgreSQL

Un programa de gestión de bases de datos de código abierto en la nube es PostgreSQL. El recurso puede ser la base de datos central para pymes y grandes empresas. Puede usarlo para alimentar aplicaciones corporativas a escala de Internet, por ejemplo. Considere combinar PostgreSQL y la extensión PostGIS para trabajar con datos geográficos. Podrá ofrecer soluciones empresariales basadas en la ubicación gracias a la integración.

La plataforma admite consultas en JSON y SQL. Además, se pueden usar tecnologías como el Control de Concurrencia de Múltiples Versiones para mejorar el rendimiento de la base de datos (MVCC).

Amazon Relational Database Service (RDS)

Puede construir una base de datos relacional en la nube asequible utilizando Amazon RDS. La plataforma admite seis motores de base de datos, incluidos PostgreSQL y Amazon Aurora. Cuando necesite atender aplicaciones de alto volumen, son una opción. Se puede crear replicación para aumentar la disponibilidad del sistema para flujos de trabajo operacionales. Por ejemplo, puede dirigir el tráfico de lectura lejos de su base de datos principal y hacia réplicas virtuales utilizando réplicas de lectura. Además, puede aumentar la memoria y la capacidad de procesamiento de su RDS hasta 244 GB de RAM y 32 CPU virtuales.

Amazon Simple Storage Service S3

Las pequeñas y grandes empresas pueden usar Amazon S3 para ampliar sus demandas de almacenamiento en línea. Los servicios escalables y orientados a objetos admiten análisis de big data. Cada uno de los “buckets” utilizados para almacenar datos tiene una capacidad máxima de 5 terabytes. La plataforma ofrece varias alternativas de clase de almacenamiento económicas. Por ejemplo, utilizar S3 Standard-IA para almacenar solo datos de acceso poco frecuente puede resultar en ahorros de costos.

SAP HANA

SAP HANA es un recurso basado en la nube con características de almacenamiento en memoria. Como resultado, admite análisis de datos empresariales y procesamiento de transacciones en tiempo real de alta velocidad. Además, ofrece una interfaz centralizada y sencilla para virtualización, integración y acceso a datos.

Puede consultar bases de datos remotas a través de la federación de datos sin tener que trasladar sus datos. Se mencionan algunas fuentes de datos como Hadoop y SAP Adaptive Server Enterprise (SAP ASE). SAP HANA admite el desarrollo de aplicaciones de texto, predictivas e impulsadas por inteligencia.

MarkLogic

MarkLogic ofrece un sistema de base de datos NoSQL con capacidades de consulta potentes y aplicaciones flexibles. La independencia de esquema de la plataforma le permite consumir datos directamente en cualquier formato o tipo. Contiene almacenamiento nativo para esquemas especificados, lo que explica por qué. Los formatos admitidos incluyen datos geoespaciales, JSON, RDF y binarios grandes como películas. Una vez que haya cargado los datos, su motor de búsqueda incorporado facilita las consultas. Gracias a él, puede comenzar a hacer preguntas y recibir respuestas de inmediato.

MariaDB

MariaDB es una solución de base de datos de calidad comercial que admite programas orientados al cliente. Además, puede utilizarlo para construir una base de datos columnar para análisis en tiempo real. También se utiliza procesamiento masivo en paralelo (MPP) en la solución. Por lo tanto, puede ejecutar búsquedas SQL en cientos de miles de millones de registros con él. No es necesario crear índices antes de realizar esto. En la nube o según la carga de trabajo y los requisitos comerciales, MariaDB puede expandirse.

Db2 Warehouse

IBM Db2 Warehouse es una plataforma de almacenamiento de datos en la nube totalmente administrada y escalable. Es adecuada para aplicaciones que involucran análisis e inteligencia artificial. El sistema ofrece recursos de aprendizaje automático incorporados. Estos se pueden utilizar para desarrollar e implementar modelos de ML en el ecosistema. Python y SQL son lenguajes compatibles para la investigación de aprendizaje automático.

Además, Db2 Warehouse incluye una interfaz de usuario fácil de usar o una API REST. Las herramientas pueden controlar la escalabilidad elástica del almacenamiento y la capacidad de procesamiento. Las capacidades MPP de la plataforma se mejoran mediante varios servidores. Estos proporcionan consultas concurrentes rápidas para volúmenes masivos de datos.

Exadata

La “base de datos autónoma” de Oracle funciona en la plataforma en la nube Exadata. La plataforma autónoma utiliza el aprendizaje automático adaptativo para automatizar las actividades administrativas. Estas incluyen monitoreo, actualización, protección de su base de datos, optimización y parcheo.

Es fácil construir un almacén de datos Exadata independiente. Comienza especificando las tablas y cargando rápidamente tus datos. Para mejorar el rendimiento y la escalabilidad, el sistema utiliza el procesamiento columnar y la paralelización.

BI360 Data Warehouse

Las empresas pueden combinar enormes cantidades de datos de muchas fuentes con Solver BI360. Estas incluyen repositorios de datos no estructurados, CRM, ERP y software de contabilidad. Viene preconfigurado para facilitar las operaciones de implementación de inteligencia empresarial y bases de datos. Las interfaces de análisis y los paneles para el sistema basado en la nube son fáciles de usar. Por ejemplo, el Explorador de Datos se puede utilizar para explorar datos. Además, se pueden agregar módulos y dimensiones.

El almacén de datos funciona en MS SQL Server. Además, tiene capacidades de carga de datos automáticas incorporadas. Esto facilita la búsqueda y consulta de bases de datos.

Cloudera

La base de datos operativa mantenida por Cloudera es una plataforma de baja latencia y alta concurrencia. Es perfecta para obtener inteligencia empresarial en tiempo real a partir de un análisis exhaustivo de datos. El recurso admite una distribución flexible que es portátil y asequible. La capacidad de cambiar entre servidores locales y basados en la nube es posible gracias a esto.

La plataforma construye almacenamiento NoSQL columnar para datos no estructurados utilizando HBase. Pero dentro de Cloudera, Kudu ayuda en la creación de una base de datos relacional para datos estructurados. Además, el programa ofrece modelado predictivo utilizando tanto datos actuales como pasados.

Hevo Data

Encontrar tendencias y oportunidades es más fácil cuando no te preocupas por mantener las canalizaciones en buen estado. Puedes duplicar datos de más de 150 fuentes, incluidas Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks y Firebolt, casi en tiempo real con Hevo. Sin escribir ni una línea de código. Por lo tanto, el mantenimiento es algo menos preocupante cuando se utiliza Hevo como plataforma de canalización de datos.

Hevo garantiza cero pérdida de datos en los casos en que algo salga mal. Hevo también te permite vigilar tu flujo de trabajo para identificar la fuente de cualquier problema y solucionarlo antes de que afecte al flujo de trabajo general. Ahora tienes una herramienta confiable que te brinda más visibilidad y control cuando se agrega el servicio al cliente las 24 horas a la lista.

SAS Cloud

La tarea de analizar grandes cantidades de datos se simplifica con SAS. Los usuarios pueden acceder a datos de numerosas fuentes utilizando SAS (Software de Análisis Estadístico), un sistema de almacenamiento de datos. Además, proporciona datos que se pueden controlar y compartir entre empresas utilizando varias herramientas de información e informes.

SAS utiliza una Base de Conocimientos de Calidad (QKB) interna para almacenar y procesar datos. Los usuarios de SAS pueden utilizar la herramienta con una conexión a Internet desde cualquier ubicación porque las actividades se gestionan desde un único lugar.

Integrate.io

Integrate.io es una plataforma de integración de datos basada en la nube para crear canalizaciones de datos simples y visualizadas para tu almacén de datos. Integrate.io puede centralizar todas tus métricas y herramientas de ventas como automatización, CRM, sistemas de soporte al cliente, etc. Combinará todas tus fuentes de datos.

Integrate.io es una plataforma flexible y escalable para la integración de datos. Puede trabajar con datos estructurados y no estructurados. Puede integrar datos con varias fuentes como almacenes de datos SQL, bases de datos NoSQL y servicios de almacenamiento en la nube.

SAP Data Warehouse Cloud

La plataforma de gestión de datos integrada conocida como SAP Data Warehouse Cloud mapea todas las operaciones comerciales de una organización. Es un paquete de aplicaciones de élite para arquitecturas cliente/servidor públicas. Es una de las mejores herramientas disponibles para almacenes de datos. Ha creado nuevos estándares para proporcionar soluciones de gestión y almacenamiento de datos industriales de primera calidad.

Las soluciones empresariales altamente adaptables y transparentes están disponibles a través de SAP Data Warehouse. Está diseñado modularmente para una configuración sencilla y un uso efectivo del espacio. Tanto el análisis como las transacciones se pueden incluir en un sistema de base de datos. Estas bases de datos portátiles y multiplataforma son la próxima generación.

IBM Infosphere

La buena herramienta de ETL IBM Infosphere lleva a cabo tareas de integración de datos utilizando notaciones gráficas. Ofrece todos los componentes críticos para la integración de datos, almacenamiento, administración y gestión y gobierno de datos. Un Data Warehouse Híbrido (HDW) y un Data Warehouse Lógico forman el núcleo de este sistema de almacenamiento (LDW).

Un data warehouse híbrido combina muchas tecnologías de data warehousing para garantizar que la carga de trabajo adecuada sea manejada por la plataforma correcta. Ayuda en la toma de decisiones proactiva y la simplificación de procesos. Reduce costos y es una herramienta potente para mejorar la agilidad corporativa.

La confiabilidad, escalabilidad y mejor rendimiento de esta herramienta ayudan a completar proyectos exigentes. Se asegura de que los usuarios finales reciban información confiable.

Ab Initio Software

Ab Initio, fundada en 1995, ofrece tecnologías de data warehousing intuitivas para aplicaciones de procesamiento de datos en paralelo. Busca ayudar a las empresas con tareas de análisis de datos de cuarta generación, manipulación de datos, procesamiento por lotes y procesamiento de datos cuantitativos y cualitativos. El procesamiento e integración de datos de alto volumen son una especialización de la empresa Ab Initio.

Dado que la empresa prefiere mantener un alto nivel de privacidad en torno a sus productos, el software de Ab Initio es un producto con licencia. Es un programa basado en GUI que tiene como objetivo facilitar las actividades de extracción, transformación y carga de datos. Un Acuerdo de No Divulgación (NDA, por sus siglas en inglés) prohíbe que cualquier persona involucrada en el desarrollo de este producto divulgue públicamente información técnica que se haya desarrollado “ab initio”

ParAccel (adquirida por Actian)

Una empresa de software llamada ParAccel está situada en California y trabaja en los sectores de gestión de bases de datos y data warehousing. Actian adquirió ParAccel en 2013.

Maverick y Amigo son dos de los principales productos de la empresa. Maverick es una base de datos independiente en sí misma. Ofrece software de DBMS a empresas en muchas industrias. Sin embargo, Amigo está diseñado para mejorar la velocidad de procesamiento de consultas cuando normalmente se dirigen a una base de datos existente.

Más tarde, ParAccel eliminó Amigo, mientras que Maverick recibió una promoción. Maverick se transformó progresivamente en una base de datos ParAccel que admite orientación por columnas y utiliza una arquitectura de “shared-nothing”.

AnalytiX DS

Analytix DS es un experto en herramientas de gestión y soluciones para la integración y mapeo de datos.

Los servicios de big data y la integración a nivel empresarial son ampliamente compatibles. El pionero en análisis, Mike Boggs, fue el primero en utilizar el mapeo previo a ETL. Analytix ahora cuenta con un gran equipo multinacional de proveedores de servicios y ayudantes. Su oficina principal está en Virginia, con oficinas en toda América del Norte y Asia. Se espera que pronto se abra una nueva instalación de desarrollo en Bangalore.

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