Nuevas tendencias en Bases de Datos orientadas a Enterprise DataWarehouse (EDW)
La coexistencia de los EDW tradicionales con las nuevas arquitecturas de datos de Big Data plantea nuevos retos en las organizaciones a la hora de integrar ambos mundos para disponer de una Analítica de Datos corporativa, y poner a disposición de los usuarios todos los datos procedentes de estos entornos.
En un post anterior, ya hablamos de la nueva Estrategia de Big Data en las organizaciones y de cómo incorporarla dentro de la Arquitectura de Datos Empresarial para obtener el máximo beneficio al Análisis de datos.
La integración de los nuevos entornos Big Data con el DW tradicional, basado en SGBD relacionales mayoritariamente, plantea nuevos retos en la Arquitectura de las Bases de Datos.
Esto ha provocado nuevas tendencias en los SGBD que soportan las plataformas de datos para Análisis.
1. Rapidez
Los nuevos escenarios analíticos exigen una gran rapidez de respuesta de los SGBD que permitan un análisis en tiempo real (o casi, Near Real Time). Y teniendo en cuenta que la volumetría de datos se ha multiplicado con los nuevos entornos Big Data.
Pero no sólo es imprescindible la rapidez a la hora de analizar los datos, también es necesario ser muy rápido a la hora de cargar esos datos provenientes de diversas fuentes heterogéneas. Los nuevos SGBD deben permitir la ingesta de datos simultáneamente con la disponibilidad para el análisis, sin lapsos entre carga y consulta.
2 . Escalabilidad
El crecimiento exponencial de los datos que se está produciendo en todos los ámbitos, y especialmente en los entornos Big Data (por algo es Big), requiere de las nuevas plataformas SGBD capacidad para escalar, para ampliar su capacidad de procesamiento y de almacenamiento a medida que sea necesario.
Esto implica características MPP (o Procesamiento Masivo en Paralelo) junto con capacidades de instalación en Cloud, on-Premise o híbridas, que permitan un crecimiento sencillo y adaptativo a las necesidades de cada momento.
Las capacidades MPP están también muy relacionadas con el punto anterior de rapidez, tanto para la carga de datos como la ejecución de consultas.
3. Compatibilidad
Los nuevos sistemas SGBD deben ser compatibles con los anteriores, con las herramientas de análisis, con el estándar SQL que se utiliza en las herramientas de consulta de BBDD, y que es el lenguaje estándar utilizado por los usuarios, con las herramientas ETL de transformación y carga de datos. Esto permitirá a las organizaciones la reutilización de sus plataformas y el aprovechamiento del conocimiento de los usuarios.
Pero también deben ser compatibles con las nuevas plataformas Big Data, para integrarse con ellas y poder aprovechar todo el potencial de captura y tratamiento de datos de estos nuevos entornos.
También es muy importante, como se indicaba ya en el punto anterior, la compatibilidad con las principales plataformas proveedoras de Cloud, para poder ofrecer la flexibilidad de estas plataformas a la hora de escalar en volumen y rendimiento, y la rapidez para tener disponibilidad de los entornos de forma inmediata cuando se necesiten.
4. Coste
Finalmente, es importante que el coste de las nuevas plataformas sea asumible y claro, no sólo para las necesidades actuales sino también para el crecimiento futuro, y para las diferentes formas de instalación que ofrezca la plataforma.
Y es muy importante que la forma de licenciar o suscribir no tenga costes “ocultos” y complejos de calcular inicialmente, como los “añadidos” por módulos, capacidades de análisis, costes por tipos de usuario, etc., que complica mucho el cálculo de la inversión a realizar.
Inycom tiene un acuerdo de Partner con Vertica
Vertica es una plataforma de análisis de datos que ofrece todo lo anterior, además de otras capacidades excepcionales, como Analítica avanzada embebida, que ahorra la extracción de datos para aplicarla desde otras plataformas, o Analítica Geoespacial, además de ser la BD Columnar con mejores rendimientos en consultas SQL y mayor capacidad de compresión de datos.
Fuente: Vertica
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