Las 5 principales trampas de los almacenes de datos tradicionales

A lo largo de las dos últimas décadas, las soluciones de almacén de datos han evolucionado y divergido para dar respuesta a un sinfín de casos de uso. Mientras tanto, el ritmo de los negocios sigue acelerándose, lo que hace más difícil seguir siendo competitivo. Estas nuevas exigencias pueden poner a prueba las capacidades de los almacenes de datos tradicionales.

A continuación se enumeran 5 de los escollos más comunes que pueden hacer tropezar a los almacenes de datos tradicionales:

Moneda

A medida que aumentan las exigencias para que las organizaciones operen en tiempo real o en el momento, los almacenes de datos necesitan ofrecer datos cada vez más actuales. Las bases de datos SQL Hadoop suelen ser incapaces de gestionar flujos continuos de actualizaciones, ya que el sistema de archivos está optimizado para actualizaciones por lotes poco frecuentes, con una ventana móvil de datos históricos. La falta de datos actuales puede hacer que las empresas no respondan a las amenazas y oportunidades con la rapidez suficiente para seguir siendo competitivas.

Seguridad

Las normativas de privacidad cada vez más estrictas, como el GDPR, y la creciente frecuencia de las violaciones de datos han convertido la seguridad en una cuestión de reputación de primera plana. Las bases de datos de gama baja pueden carecer de funciones avanzadas de cifrado para los datos en vuelo y en reposo. El enmascaramiento de datos a nivel de columna es una capacidad avanzada de la que carecen muchas bases de datos, lo que supone un grave escollo.

Velocidad

Hay muchas razones por las que una consulta analítica puede ser lenta. Puede ser que el DBA no lo haya previsto y no haya definido un índice específico que haga que esa base de datos no sea apta para requêtes ad hoc. Este problema se ve agravado por la tendencia actual hacia los analistas de datos ciudadanos, donde los usuarios con un conocimiento limitado de las estructuras de datos subyacentes pueden poner de rodillas a una base de datos.

Precio

A medida que crecen los volúmenes y tipos de datos, añadir capacidad puede resultar caro. Esto es especialmente cierto en el caso de las soluciones basadas en dispositivos, como IBM Netezza, en las que añadir capacidad puede significar comprar un dispositivo más grande. Las soluciones más abiertas basadas en Hadoop y en la nube que utilizan servidores y sistemas operativos básicos se han hecho populares para abordar el coste de la infraestructura, pero tienen otros problemas de costes ocultos, como la necesidad de conocimientos costosos y la dependencia.

Implementación

Algunas bases de datos sólo necesitan una tonelada de conocimientos de desarrollo y administración de bases de datos. Oracle y Teradata pertenecen a este grupo. Los servicios de bases de datos basados en la nube abordan esta complejidad hasta cierto punto, así que hay esperanza.

Cada organización tiene prioridades diferentes, por lo que puede ordenar estos cinco escollos de forma distinta. Permanezca atento a mi próximo blog de la serie sobre "¿Qué es un almacén de datos operativos y por qué es la próxima gran novedad?", donde describo la próxima gran novedad en el análisis de datos, sus ventajas y mucho más.

Acerca de Actian Corporation

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