¿Qué son los almacenes de datos y las bases de datos? ¿En qué se diferencian y cuándo debería utilizar un almacén de datos frente a una base de datos para almacenar datos? A continuación, veremos las diferencias y similitudes entre ellos.

¿Que es una base de datos?

En una base de datos, los datos se presentan de manera estructurada para facilitar el acceso y la manipulación. Se pueden almacenar grandes cantidades de información de forma sistemática para garantizar una recuperación eficiente. Organizar los datos implica categorizarlos en diferentes tablas o entidades, establecer relaciones entre ellas y definir sus atributos o campos. Por último, gestión de base de datos Implica mantener la integridad y seguridad de los datos a través de diversos procesos, como copia de seguridad y recuperación, control de acceso de usuarios y hacer cumplir las reglas de coherencia de los datos. 

Tablas, registros, campos y relaciones 

En el reino de bases de datos, las tablas sirven como bloques de construcción fundamentales. Son como hojas de cálculo que constan de filas y columnas donde se almacenan los datos. Cada registro de una base de datos corresponde a una fila de una tabla, lo que equivale a un conjunto completo de información sobre una entidad u objeto específico. Por otro lado, las columnas de una tabla se denominan campos y contienen elementos de datos individuales, como nombres o fechas. Las relaciones establecen conexiones entre tablas a través de claves o puntos de datos compartidos, lo que permite una recuperación y organización eficiente de la información en varias tablas. 

Consultas, informes, bases de datos relacionales y administración de bases de datos 

Los conceptos y aplicaciones avanzados en bases de datos abarcan una gama de funcionalidades cruciales. Las consultas, aspecto fundamental, permiten a los usuarios recuperar información específica de las bases de datos mediante la formulación de solicitudes estructuradas. Los informes permiten la presentación de datos organizados en un formato legible, lo que ayuda en los procesos de toma de decisiones. Bases de datos relacionales establecer relaciones entre diferentes conjuntos de datos a través de atributos clave, mejorando la integridad y la eficiencia de los datos. La administración de la base de datos implica gestionar y mantener el sistema de la base de datos, incluidas tareas como la optimización del rendimiento, la gestión de la seguridad y los procedimientos de copia de seguridad. 

¿Qué es un almacén de datos?

En un mundo basado en datos, las organizaciones suelen recopilar grandes cantidades de información de diversas fuentes. Sin embargo, gestionar y analizar estos datos puede ser una tarea compleja. A almacenamiento de datos actúa como un depósito central de diversos tipos de datos almacenados: datos estructurados, no estructurados y semiestructurados de diferentes fuentes dentro de una organización. 

La integración de datos juega un papel crucial en el funcionamiento de un almacén de datos. Implica combinar datos de múltiples fuentes, como bases de datos transaccionales, hojas de cálculo y sistemas externos, en una vista unificada. Este proceso garantiza que los datos del almacén sean precisos, coherentes y fácilmente accesibles para su análisis. 

Integración de datos Implica varias etapas que incluyen extracción, transformación y carga (ETL). En primer lugar, los datos relevantes se extraen de varios sistemas fuente utilizando herramientas especializadas o técnicas de programación. Luego se somete a procesos de transformación para limpiar y estandarizar los datos de acuerdo con reglas predefinidas o requisitos comerciales. En la etapa final de ETL, los datos se cargan en el análisis del almacén.

Componentes básicos de un almacén de datos: tablas de hechos, tablas de dimensiones y esquemas 

En el reino de almacenamiento de datos, los componentes básicos que forman su base son tablas de hechos, tablas de dimensiones y esquemas. Estos componentes trabajan juntos armoniosamente para crear un entorno estructurado y organizado para almacenar y analizar grandes cantidades de datos. 

Las tablas de hechos son el núcleo de un almacén de datos. Contienen datos numéricos o cuantificables conocidos como hechos, que representan las medidas o métricas de un proceso de negocio. Las tablas de hechos suelen tener varias columnas que representan diferentes dimensiones que proporcionan contexto a estos hechos. 

Las tablas de dimensiones contienen categorías o atributos que proporcionan contexto adicional a los atributos de la tabla de hechos. 

Los esquemas definen la estructura lógica y la organización de un almacén de datos. Determinan cómo se relacionan entre sí las tablas de hechos y dimensiones dentro del esquema de la base de datos. Los tipos de esquemas más utilizados incluyen el esquema de estrella y el esquema de copo de nieve. 

Almacenes de datos y mercados de datos basados ​​en la nube 

En los últimos años, la llegada de la computación en nube ha revolucionado la forma en que se gestionan y acceden a los almacenes de datos. Los almacenes de datos basados ​​en la nube son escalables, rentables y flexibles. Estas modernas soluciones de almacenamiento de datos aprovechan el poder de la infraestructura de la nube para almacenar y procesar grandes cantidades de datos. Una ventaja importante de los almacenes de datos basados ​​en la nube es su capacidad de escalar hacia arriba o hacia abajo bajo demanda.          

Almacén de datos frente a base de datos: características y funciones similares 

Almacenes de datos y las bases de datos comparten varias características comunes relacionadas con las capacidades de almacenamiento, procesamiento y consulta de datos.

• Ambos están diseñados para gestionar y organizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente. Tanto los almacenes de datos como las bases de datos ofrecen sólidas capacidades de almacenamiento de datos. 
• Ambos proporcionan un marco estructurado para almacenar varios tipos de datos, garantizando su integridad y seguridad. 

• Ambos admiten el uso de índices para optimizar la velocidad de recuperación de datos. 
• Ambos poseen avanzado capacidades de procesamiento. Pueden manejar operaciones complejas como agregaciones, filtrado, clasificación y unión de conjuntos de datos. Estas funciones de procesamiento permiten un análisis eficiente de grandes cantidades de información almacenada dentro de los sistemas. 
• Ambos ofrecen potentes capacidades de consulta. Los usuarios pueden recuperar subconjuntos específicos de datos formulando consultas utilizando un lenguaje de consulta estructurado (SQL) u otros lenguajes de consulta admitidos por las plataformas. Esto permite a los usuarios extraer información significativa de los conjuntos de datos almacenados. 

• Ambos ofrecen características similares, como análisis en tiempo real, funciones agregadas y consultas ad hoc. La utilización de análisis en tiempo real es beneficiosa para las organizaciones, ya que les permite analizar los datos a medida que se generan o actualizan. Esta función permite a las empresas tomar decisiones oportunas basadas en la información más actualizada disponible.
• Ambos requieren prácticas de Gobernanza de Datos para garantizar el cumplimiento de las regulaciones, mantener estándares de privacidad y establecer control sobre los derechos de acceso. La gobernanza se refiere a las políticas, procedimientos, roles y responsabilidades para garantizar el uso adecuado de los datos.
• Ambos emplean mecanismos de autenticación como nombres de usuario/contraseñas o técnicas de cifrado para salvaguardar sus contenidos. Las medidas de seguridad desempeñan un papel fundamental a la hora de proteger la información confidencial del acceso no autorizado o actividades maliciosas.

Almacén de datos frente a base de datos: características y funciones contrastantes    

Los almacenes de datos y las bases de datos se diferencian en algunos aspectos clave.

Escalabilidad: La escalabilidad es esencial para acomodar volúmenes crecientes de datos a lo largo del tiempo. Las bases de datos normalmente manejan esto mediante escalamiento vertical (aumentando los recursos de hardware), mientras que los almacenes de datos a menudo utilizan escalamiento horizontal (distribuyendo la carga de trabajo entre múltiples servidores).

operaciones: Las bases de datos manejan principalmente en tiempo real. transaccional operaciones con énfasis en mantener la coherencia y la integridad. Por el contrario, los almacenes de datos priorizan las operaciones analíticas integrando conjuntos de datos dispares en un esquema unificado optimizado para informes y análisis. 

Integración de datos: En una base de datos, la integración de datos normalmente implica la consolidación de múltiples fuentes en un único repositorio utilizando técnicas como procesos ETL (extracción, transformación, carga). Esto permite el almacenamiento, la recuperación y la manipulación eficiente de datos para el procesamiento transaccional. Por otro lado, la integración de datos en un almacén de datos se centra en extraer e integrar datos de varios sistemas operativos para crear una vista unificada para el análisis.

Modelado de datos: Cuando se trata de modelado de datos, las bases de datos emplean principalmente modelos entidad-relación o modelos relacionales que están optimizados para el procesamiento transaccional. Estos modelos garantizan la coherencia y refuerzan las relaciones entre entidades a través de claves primarias y restricciones de clave externa. Por el contrario, los almacenes de datos suelen emplear técnicas de modelado dimensional como esquemas de estrella o copo de nieve que facilitan la consulta y el análisis eficientes de grandes volúmenes de datos históricos.

Capacidades de informes: Las capacidades de generación de informes también difieren entre las bases de datos y los almacenes de datos. Las bases de datos suelen ofrecer funcionalidades básicas de generación de informes, como generar informes estándar o consultas personalizadas según los requisitos del usuario. Sin embargo, es posible que carezcan de las funciones analíticas avanzadas necesarias para tareas complejas de inteligencia empresarial. 

Manejo de datos estructurados y no estructurados: En un almacén de datos, el foco principal está en los datos estructurados. Esto garantiza un formato coherente y permite realizar consultas e informes fácilmente. La naturaleza centralizada de un almacén de datos permite a las organizaciones obtener una visión holística de sus operaciones comerciales mediante la consolidación de información estructurada de diferentes sistemas. 

Por otro lado, si bien las bases de datos también acomodan datos estructurados de manera eficiente, son más flexibles en el manejo de información no estructurada o semiestructurada. Las bases de datos pueden almacenar documentos, imágenes, archivos multimedia y otras formas de contenido no estructurado junto con conjuntos de datos tabulares tradicionales. Esta versatilidad hace que las bases de datos sean adecuadas para aplicaciones como sistemas de gestión de contenidos o repositorios de documentos donde es necesario gestionar diversos tipos de información.

Gestión de calidad de datos: La calidad de los datos es esencial tanto en las bases de datos como en los almacenes de datos, ya que garantiza que la información almacenada sea precisa, coherente y fiable. Las técnicas de validación de datos, como las restricciones y la integridad referencial, ayudan a mantener la calidad de los datos en las bases de datos. En los almacenes de datos, limpieza de datos.  en costes Se emplean para eliminar inconsistencias y errores. 

Optimización del rendimiento: Los almacenes de datos superan a las bases de datos en términos de actuación. Un aspecto clave de la optimización del rendimiento en los almacenes de datos es el uso de almacenamiento en columnas. A diferencia del almacenamiento tradicional basado en filas utilizado en las bases de datos, el almacenamiento en columnas organiza los datos por columnas en lugar de filas. Esto permite una ejecución de consultas más rápida, ya que solo recupera las columnas específicas necesarias para el análisis, lo que reduce la E/S del disco y mejora el rendimiento general. Otra ventaja de los almacenes de datos es su capacidad para aprovechar técnicas de procesamiento paralelo. Al distribuir las consultas entre múltiples procesadores o nodos, los almacenes de datos pueden ejecutar consultas analíticas complejas de manera más eficiente y ofrecer resultados más rápido en comparación con las bases de datos tradicionales. 

La partición de datos es otra técnica empleada por los almacenes de datos para optimizar el rendimiento. Los conjuntos de datos grandes se dividen en particiones más pequeñas según criterios específicos, como rangos de fechas o regiones. Esta partición permite un acceso más rápido a subconjuntos de datos relevantes durante la ejecución de consultas, lo que resulta en tiempos de respuesta mejorados. 

Resumen

Si bien existen diferencias entre los almacenes de datos y las bases de datos en términos de sus funciones y arquitecturas principales, también exhiben similitudes significativas en lo que respecta a sus características relacionadas con el almacenamiento de datos, las capacidades de procesamiento y las capacidades de consulta. Es posible que las organizaciones deseen elegir el que se ajuste a las necesidades del negocio o utilizar una combinación de ambos.

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• Fuente: https://www.dataversity.net/data-warehouse-vs-database/