Comencemos por recordar que los data warehouses son la base de las operaciones de datos de muchas empresas. Sirven como repositorios centralizados de datos, permitiendo a las organizaciones analizar grandes volúmenes de información histórica y actual para obtener insights valiosos y tomar decisiones estratégicas más acertadas.
Sin embargo, el panorama de los data warehouses está cambiando rápidamente. La explosión de los datos, impulsada por el Internet de las Cosas (IoT), las redes sociales, videos, audio, etc, ha llevado a la necesidad de soluciones más flexibles, escalables y capaces de manejar una variedad cada vez mayor de tipos de datos.
Tendencia 1: La nube híbrida y multi-cloud
La nube híbrida y multi-cloud ofrece a las empresas una mayor flexibilidad para elegir dónde almacenar y procesar sus datos en función de sus necesidades específicas. Por ejemplo, pueden almacenar datos sensibles en una nube privada y procesar datos analíticos en una nube pública.
Beneficios de la nube: Además de la escalabilidad y la reducción de costos, la nube híbrida y multi-cloud permite a las empresas aprovechar las mejores características de diferentes proveedores de servicios en la nube.
Por ejemplo, un minorista global podría utilizar una nube privada para almacenar datos de transacciones sensibles y una nube pública para ejecutar modelos de machine learning en grandes conjuntos de datos de clientes.
Tendencia 2: La democratización de los datos
Además del autoservicio de análisis y la inteligencia artificial, herramientas como la visualización de datos y los dashboards interactivos permiten a los usuarios no técnicos explorar y comprender los datos de manera más fácil.
Beneficios: La democratización de los datos puede impulsar la innovación al permitir que más personas dentro de una organización contribuyan con ideas y soluciones basadas en datos.
Por ejemplo, una empresa de manufactura podría utilizar un dashboard interactivo para que los ingenieros de producción identifiquen rápidamente las causas de los problemas de calidad en la línea de producción.
Tendencia 3: Data Lakehouses con Databricks
Databricks ofrece una plataforma unificada para construir data lakehouses, que combina las ventajas de los data lakes (almacenamiento ilimitado de datos estructurados y no estructurados) y los data warehouses (procesamiento analítico rápido).
Beneficios de los Data Lakehouses:
Al combinar las mejores características de los data lakes y los data warehouses, los data lakehouses ofrecen una serie de ventajas significativas para las organizaciones:
- Unificación de datos: Permiten almacenar y procesar una amplia variedad de datos, tanto estructurados como no estructurados, en una única plataforma. Esto facilita la creación de una visión holística de los negocios y la identificación de nuevas oportunidades.
- Agilidad y escalabilidad: Los data lakehouses son altamente escalables, lo que significa que pueden adaptarse fácilmente a medida que crecen los volúmenes de datos. Además, ofrecen una gran agilidad para realizar análisis ad-hoc y responder rápidamente a las demandas del negocio.
- Reducción de costos: Al consolidar múltiples sistemas de datos en una única plataforma, las organizaciones pueden reducir los costos de hardware, software y mantenimiento.
Por ejemplo, una empresa de telecomunicaciones podría utilizar Databricks para construir un data lakehouse que almacene datos de redes, clientes y dispositivos. Luego, podría utilizar los datos para desarrollar modelos de predicción de churn y optimizar las campañas de marketing.
El mundo de los data warehouses está experimentando una transformación significativa. Las empresas que adoptan las últimas tendencias, como la nube híbrida y multi-cloud, la democratización de los datos y los data lakehouses estarán mejor posicionadas para obtener una ventaja competitiva en la era de los datos.
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