{"id":1629,"date":"2024-09-06T09:00:29","date_gmt":"2024-09-06T07:00:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hiberus.com\/blog\/?p=1629"},"modified":"2024-09-10T09:53:49","modified_gmt":"2024-09-10T07:53:49","slug":"business-intelligence-tecnologias-memory-vs-data-warehouse-parte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/business-intelligence-tecnologias-memory-vs-data-warehouse-parte\/","title":{"rendered":"Tecnolog\u00edas in Memory vs. Data Warehouse"},"content":{"rendered":"<p>A la hora de escoger el producto m\u00e1s adecuado sobre el que implementar un Sistema de Business Intelligence (BI) una de las primeras decisiones que suele plantearse el responsable t\u00e9cnico del mismo es si adoptar una arquitectura de BI tradicional basada en un\u00a0<a href=\"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/enfoques-de-data-warehousing\/\"><strong>Data Warehouse<\/strong>\u00a0<\/a>o utilizar las llamadas tecnolog\u00edas<strong>\u00a0in memory (<em>en memoria<\/em>)<\/strong>.<\/p>\n<p>Obviamente la elecci\u00f3n entre tecnolog\u00edas <strong>in Memory vs. Data Warehouse<\/strong> estar\u00e1 condicionada por las necesidades concretas de los <a href=\"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/agilizando-proyectos-de-bi-diccionario-de-datos-y-sql-automatico\/\">proyectos de BI<\/a>, no obstante, en este tema prevalecen ciertos\u00a0<strong>t\u00f3picos<\/strong>\u00a0que, con el avance tecnol\u00f3gico,\u00a0<strong>han quedado obsoletos<\/strong>\u00a0y que ambas\u00a0<strong>opciones no<\/strong>\u00a0son necesariamente\u00a0<strong>excluyentes<\/strong>, como intentaremos explicar en el presente art\u00edculo.<\/p>\n<p>Empezaremos por definir en qu\u00e9 consisten ambos planteamientos, seg\u00fan el argumentario, deliberadamente simplista, que a\u00fan se suele esgrimir comercialmente, para terminar con nuestras conclusiones.<\/p>\n<h2>In Memory vs Data Warehouse<\/h2>\n<p>En un Sistema de BI tradicional generalmente se parte de <strong>varios or\u00edgenes de datos<\/strong> (BBDD transaccionales, ficheros Excel, etc.) y mediante procesos ETL (Extracci\u00f3n, Transformaci\u00f3n y Carga) estos datos son integrados en un <strong>repositorio com\u00fan conocido como Data Warehouse<\/strong>. Es sobre este repositorio, m\u00e1s en concreto sobre los Data Marts de las distintas \u00e1reas de informaci\u00f3n, sobre el que las <strong>herramientas de BI<\/strong> realizan las consultas para mostrar la informaci\u00f3n anal\u00edtica y transformarla en conocimiento para la toma de decisiones.<\/p>\n<p>Frente a este planteamiento, productos como<a href=\"https:\/\/www.hiberus.com\/soluciones\">\u00a0QlikView<\/a>\u00a0se basan en procesamiento en memoria, que cargan en memoria las tablas de origen y mediante la l\u00f3gica asociativa se establecen las relaciones entre ellas para mostrar al usuario final la informaci\u00f3n requerida para el an\u00e1lisis del negocio.<\/p>\n<p>Esto se traduce en un menor coste de desarrollo, al no ser necesario crear un Data Warehouse y los procesos ETL que lo alimentan. Adem\u00e1s, al estar los datos cargados en memoria, generalmente el rendimiento a la hora de explotar la informaci\u00f3n es mejor, a costa l\u00f3gicamente de unos requisitos de servidor mayores (en especial en cuanto a la memoria RAM).<\/p>\n<h2>Ventajas e inconvenientes de elegir Data Warehouse<\/h2>\n<p>Existen diferentes arquitecturas de Data Warehouse. Generalmente se implementa en una estructura de datos separada de las utilizadas por los sistemas transaccionales utilizados para el d\u00eda a d\u00eda de la empresa y se alimenta mediante procesos ETL ejecutados peri\u00f3dicamente. Esta estructura puede ser una base de datos relacional con modelos en estrella o copo de nieve (ROLAP), un conjunto de cubos Multidimensionales (MOLAP) o una estructura h\u00edbrida (HOLAP).<\/p>\n<p>Los\u00a0<strong>principales beneficios<\/strong>\u00a0que aporta son:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Centralizaci\u00f3n:<\/strong>Integra fuentes de datos heterog\u00e9neas (bases de datos relacionales, documentales, archivos departamentales, etc.) en un repositorio \u00fanico.<\/li>\n<li><strong>Fiabilidad:\u00a0<\/strong>Los procesos ETL deben incluir los mecanismos oportunos para asegurar no solo la consistencia de los datos cargados si no tambi\u00e9n la calidad de los datos, asegurando que la informaci\u00f3n es precisa y fiable.<\/li>\n<li><strong>Homogeneidad:<\/strong>Los distintos hechos a analizar (p.e.: ventas, gastos, etc.) deben ser categorizados por las diferentes dimensiones de an\u00e1lisis (p.e.: tiempo, distribuci\u00f3n geogr\u00e1fica, empleado, etc.). Este modelo dimensional permite homogeneizar la capa sem\u00e1ntica de negocio, utilizando una denominaci\u00f3n \u00fanica para cada atributo o m\u00e9trica definida, que evite equ\u00edvocos a la hora de interpretar la informaci\u00f3n. Adicionalmente debe fomentarse el uso de dimensiones comunes para unificar las\u00a0<em>tablas maestras<\/em>\u00a0siendo los procesos ETL los encargados de realizar las transformaciones oportunas.<\/li>\n<li><strong>Eficiencia:\u00a0<\/strong>La estructura dimensional de los Data Marts permite la ejecuci\u00f3n de consultas complejas con diferentes niveles de agrupaci\u00f3n y totalizaci\u00f3n, con un alto rendimiento y sin interferir en los sistemas operacionales. Toda la informaci\u00f3n irrelevante no debe ser incorporada al Data Warehouse.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Con todo ello, el Data Warehouse debe convertirse en <strong>la fuente m\u00e1s id\u00f3nea de informaci\u00f3n corporativa de la organizaci\u00f3n<\/strong>, evitando as\u00ed ambig\u00fcedades y discrepancias derivadas de la utilizaci\u00f3n de fuentes particulares distintas.<\/p>\n<p>Conviene en este punto hacer un breve inciso para comentar que la carga de datos en un Data Warehouse implica cierta latencia o desfase entre la informaci\u00f3n contenida en los Sistemas transaccionales (OLTP) y los Sistemas para su explotaci\u00f3n anal\u00edtica (OLAP). La extracci\u00f3n de datos crea una sobrecarga en los sistemas origen por lo que tradicionalmente \u00e9sta se realiza en \u201choras valle\u201d (generalmente por la noche). Sin embargo, ante la necesidad de algunas organizaciones de tener cierta informaci\u00f3n en \u201ctiempo real\u201d, los sistemas de ETL se han ido sofisticando. En este sentido se enmarcan estrategias como extraer s\u00f3lo los datos que han cambiado (para lo que se requiere incluir en las tablas de origen indicadores de \u00faltima modificaci\u00f3n) o soluciones de tipo \u201c<em>Change Data Capture<\/em>\u201d que alimentan el Data Warehouse con un flujo continuo de datos en l\u00ednea.<\/p>\n<p>Evidentemente, la implementaci\u00f3n de un Data Warehouse conlleva unos costes:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Inversi\u00f3n en hardware y software:<\/strong>Es altamente recomendable que el Data Warehouse disponga de su propio servidor o servidores en los que deber\u00e1 instalarse un gestor de base de datos potente y escalable, cuyo dimensionamiento depender\u00e1 de factores como el volumen de datos total, la concurrencia de usuarios, los requisitos de rendimiento, etc. Los procesos ETL requerir\u00e1n habilitar las conexiones oportunas a los distintos or\u00edgenes de datos, y en funci\u00f3n de su complejidad, ser\u00e1 conveniente disponer de una herramienta espec\u00edfica de integraci\u00f3n de datos que permita definir dichos procesos, programar las cargas, gestionar errores, etc.<\/li>\n<li><strong>Coste de desarrollo:<\/strong>Dise\u00f1o y construcci\u00f3n del Data Warehouse y los procesos ETL.<\/li>\n<li><strong>Coste de mantenimiento:<\/strong>Ejecuci\u00f3n de las cargas y\/o monitorizaci\u00f3n de los procesos programados, Mantenimiento adaptativo del Sistema a los cambios en los or\u00edgenes, Mantenimiento evolutivo para incorporar nuevas especificaciones (cambios en las reglas de negocio, nuevas necesidades de informaci\u00f3n, etc.).<\/li>\n<\/ul>\n<p>Por tanto, la decisi\u00f3n de implementar un Data Warehouse debe basarse en si los beneficios que puede aportar a la organizaci\u00f3n compensan los costes derivados, independiente del producto de BI a utilizar.<\/p>\n<p>Herramientas como\u00a0<a href=\"https:\/\/www.hiberus.com\/noticias\">QlikView<\/a>\u00a0tambi\u00e9n se benefician de disponer de un Data Warehouse. Por un lado, el tenerlo como origen de datos \u00fanico o principal simplifica el dise\u00f1o del sistema y la construcci\u00f3n de los scripts de carga, adem\u00e1s de que la carga ser\u00e1 m\u00e1s r\u00e1pida. Por otro lado, al asegurarse la calidad de los datos as\u00ed como la homogeneidad de conceptos y valores, redunda en la confianza del usuario respecto a la informaci\u00f3n mostrada y en facilitar su comprensi\u00f3n.<\/p>\n<h2>Base de datos en memoria (In Memory)<\/h2>\n<p>Como hemos comentado, tradicionalmente los Sistemas de Business Intelligence ejecutaban las consultas de los usuarios contra los datos cargados en un Data Warehouse ya sea en tablas (SQL) o en cubos multidimensionales (MDX), cuyo rendimiento es mejor pero requieren mayor tiempo de procesamiento para actualizar los datos y son poco flexibles a la hora de incorporar nuevos requisitos. El problema reside en que cuanto mayor es el volumen de datos, mayor degradaci\u00f3n se produce en el rendimiento de las consultas, a pesar de los mecanismos incorporados por los distintos fabricantes para mejorar el rendimiento (agregaciones precalculadas, \u00edndices en funci\u00f3n de las consultas m\u00e1s habituales, cach\u00e9s, etc.).<\/p>\n<p>Partiendo del hecho de que el acceso a datos en memoria es siempre much\u00edsimo m\u00e1s r\u00e1pido que la lectura de los mismos de un disco duro, el denominado BI en memoria, se basa en\u00a0<strong>cargar inicialmente todos los datos necesarios en la memoria y ejecutar las consultas sobre ella sin tener que acceder al disco<\/strong>.<\/p>\n<p>Esta carga de datos en memoria no debe confundirse con el almacenamiento en cach\u00e9, ya que la cach\u00e9 contiene solo subconjuntos de datos espec\u00edficos predefinidos.<\/p>\n<p>La mejora en el rendimiento de las consultas, permite que su modificaci\u00f3n sobre la marcha y la navegaci\u00f3n en general sean mucho m\u00e1s fluidas, lo que mejora la experiencia de usuario.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s se elimina la necesidad de optimizar la base de datos (\u00edndices, agregados, etc\u2026) y se simplifican las cargas, con lo que el tiempo de desarrollo se ve reducido y el mantenimiento es m\u00e1s sencillo, siendo el Sistema f\u00e1cilmente escalable incorporando m\u00e1s memoria al aumentar el volumen de datos.<\/p>\n<p>Aunque estos productos utilizan algoritmos de compresi\u00f3n que reducen considerablemente el tama\u00f1o de los datos en la memoria, dada la gran cantidad de datos a cargar es muy importante dimensionar adecuadamente la memoria del servidor, cuyo precio ha condicionado en gran medida la adopci\u00f3n de estas tecnolog\u00edas, aunque hoy en d\u00eda \u00e9ste ha descendido considerablemente.<\/p>\n<p>Otro aspecto que preocupa a las organizaciones es la seguridad al<strong>\u00a0exponer grandes cantidades de datos estrat\u00e9gicos en memoria<\/strong>, sin las restricciones de acceso que proporciona una base de datos tradicional. En este sentido, el procesamiento en memoria permite implementar los mismos niveles de seguridad (autenticaci\u00f3n, encriptaci\u00f3n, protocolos seguros de comunicaci\u00f3n\u2026) de modo que cada usuario tenga acceso solo a los datos para los que est\u00e1 autorizado.<\/p>\n<p>Las ventajas evidentes que proporciona el procesamiento en memoria en escenarios muy din\u00e1micos o con una alta exigencia en cuanto al rendimiento, han hecho que la mayor parte de fabricantes de BI tradicionales (Oracle, Microsoft, MicroStrategy, IBM-Cognos, Business Objects, etc.) lo hayan incorporado a sus productos o complementado \u00e9stos con nuevos productos.<\/p>\n<h2>In Memory Database vs Data Warehouse \u00bfCu\u00e1l elegir?<\/h2>\n<p>La elecci\u00f3n de la soluci\u00f3n m\u00e1s adecuada a cada situaci\u00f3n depende de m\u00faltiples factores:<\/p>\n<ul>\n<li>Volumen de datos<\/li>\n<li>N\u00famero de usuarios y concurrencia de los mismos<\/li>\n<li>Necesidades funcionales y tipolog\u00eda de las consultas a realizar<\/li>\n<li>Requisitos de rendimiento<\/li>\n<li>Necesidad de consolidar la informaci\u00f3n corporativa<\/li>\n<li>Latencia tolerable de la informaci\u00f3n a analizar<\/li>\n<li>Estabilidad de las estructuras de datos (modelo)<\/li>\n<li>Integraci\u00f3n con otros Sistemas<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>A\u00a0ello se a\u00f1ade la amplia oferta de herramientas de BI disponibles actualmente. Cada fabricante posee sus puntos fuertes y sus debilidades, y unas pol\u00edticas de precios a veces excesivamente complejas, por lo que no resulta sencilla la elecci\u00f3n.<\/p>\n<p>En este contexto es cuando el asesoramiento de un\u00a0<strong>socio tecnol\u00f3gico<\/strong>\u00a0capacitado y con amplia experiencia resulta indispensable para asegurar la idoneidad de la soluci\u00f3n a sus necesidades y aqu\u00ed entra\u00a0<a href=\"https:\/\/www.hiberus.com\/\">hiberus<\/a> y nuestro departamento de <a href=\"https:\/\/www.hiberus.com\/data-ia\/data-insights\">Data Analytics<\/a>, que cuenta con los mejores expertos en el sector. Habla con nosotros y te ayudaremos a encontrar la soluci\u00f3n id\u00f3nea, totalmente adaptada a tu negocio.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.hiberus.com\/data-ia\/behind-the-ai\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-32439 size-full\" src=\"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/banner-horizontal.jpg\" alt=\"behind the AI\" width=\"1920\" height=\"654\" srcset=\"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/banner-horizontal.jpg 1920w, https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/banner-horizontal-300x102.jpg 300w, https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/banner-horizontal-1024x349.jpg 1024w, https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/banner-horizontal-768x262.jpg 768w, https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/banner-horizontal-1536x523.jpg 1536w, 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