¿Qué es el análisis de bases de datos?
Qué es el análisis de bases de datos
Los datos impulsan la toma de decisiones dentro de las empresas, por lo que requieren una administración, manejo y análisis cuidadosos. Las operaciones de datos inadecuadas, incluso por parte de los analistas de datos más expertos, pueden llevar a suposiciones incorrectas y a decisiones equivocadas.
Una canalización de análisis de datos madura permite a las organizaciones identificar tendencias con precisión, realizar análisis descriptivos, análisis prescriptivos y análisis estadísticos, así como introducir capacidades de machine learning e IA.
La elección de un sistema de análisis de bases de datos depende de los datos existentes, los formatos de base de datos actuales y otros tipos de análisis necesarios. Los datos se almacenan en las empresas en varios formatos, incluidas bases de datos relacionales, bases de datos no relacionales y otros formatos de archivo. Las bases de datos relacionales y no relacionales tienen soporte incorporado para el análisis básico, pero estos por sí solos no son suficientes para obtener información más profunda sobre las funciones y orígenes empresariales.
Los analistas de datos necesitan almacenes de datos, lagos de datos y lakehouses para la integración de datos de orígenes dispares, lo que los prepara para la minería y el análisis de datos multifuncionales y multiformatos.
En el resto de la guía, exploramos todas estas tecnologías diferentes dentro del área del análisis de bases de datos.
¿Cuáles son los principales tipos de sistemas de datos que se utilizan en el análisis?
Esta es una breve descripción general de los diferentes tipos de sistemas disponibles para su uso en análisis.
Bases de datos relacionales
Las bases de datos relacionales son conjuntos de datos estructurados organizados en tablas con filas y columnas. Cada tabla contiene una colección de datos relacionados que representan objetos o conceptos del mundo real.
Cada fila de una tabla representa un registro único, como la información de un cliente, incluidos el nombre, el número de teléfono y la dirección. Cada tabla puede estar relacionada con una o más tablas. Por ejemplo, una tabla de clientes puede estar relacionada con una tabla de compras, lo que permite vincular cada compra a un cliente específico.
Todos los sistemas de administración de bases de datos relacionales tienen un esquema fijo, como se describió anteriormente, y admiten el lenguaje de consulta estructurado (SQL) para la consulta de datos entre tablas y dentro de ellas.
Entre los ejemplos de servicios de bases de datos relacionales de AWS, se incluyen Amazon Relational Database Service y Amazon Aurora, una solución de bases de datos relacionales de alto rendimiento y escalabilidad global para PostgreSQL, MySQL y DSQL.
Bases de datos no relacionales
Las bases de datos no relacionales tienen un esquema flexible y también se conocen como bases de datos NoSQL, ya que no admiten consultas a través de SQL. Los diferentes tipos de bases de datos no relacionales incluyen bases de datos de clave-valor, bases de datos de documentos, bases de datos de columnas anchas, bases de datos de grafos, bases de datos en memoria y bases de datos de búsqueda.
Cada tipo de base de datos NoSQL es adecuado para un caso de uso específico. Por ejemplo, una base de datos de documentos es adecuada para un sistema de gestión de contenido interno, y un almacén de columnas anchas es adecuado para los datos de series temporales de una flota de IoT.
A continuación, se muestran algunos ejemplos de servicios de bases de datos no relacionales en AWS.
- Amazon DynamoDB es una base de datos NoSQL totalmente administrada y sin servidor con un rendimiento de milisegundos de un solo dígito, adecuada para bases de datos de clave-valor y almacenes de documentos.
- Amazon DocumentDB (compatible con MongoDB) es una base de datos de documentos JSON nativa y completamente administrada.
- Amazon Keyspaces (para Apache Cassandra) es un servicio escalable, altamente disponible y administrado para Apache Cassandra, compatible con bases de datos de columna ancha.
- Amazon Neptune es un servicio de base de datos de grafos de alto rendimiento y sin servidor que ofrece análisis, escalabilidad y disponibilidad superiores.
- Amazon ElastiCache es un servicio de almacenamiento en caché en memoria totalmente administrado compatible con las bases de datos en memoria de Valkey, Redis y Memcached.
- Amazon MemoryDB es un servicio de base de datos en memoria duradero y compatible con Valkey y Redis OSS que ofrece un rendimiento ultrarrápido.
Almacén de datos
Un almacén de datos es una solución de análisis que amplía las capacidades de las bases de datos relacionales a gran escala y admite consultas de SQL. Los almacenes de datos se utilizan para almacenar y analizar datos relacionales en una gran cantidad de bases de datos. Una solución de almacén puede transformar los datos no relacionales durante el proceso de extracción, transformación y carga (ETL), y normalizarlos para que estén listos para el análisis.
Amazon Redshift es una solución de almacén de datos administrado que le ayuda a almacenar datos y escalar las cargas de trabajo de análisis de datos sin esfuerzo.
Lago de datos
Un lago de datos es un repositorio centralizado que permite almacenar todos los datos estructurados y no estructurados a cualquier escala. La transformación de los datos puede ocurrir antes o después de que se transfieran al lago de datos. Un lago de datos requiere servicios adicionales para ETL y análisis; el análisis de datos sin procesar no suele ser una opción.
Amazon S3 es un almacenamiento de datos de objetos diseñado para recuperar cualquier cantidad de datos desde cualquier lugar, que puede servir como lago de datos. S3 se puede combinar con AWS Lake Formation para el acceso a los datos, el permiso y el intercambio de los datos almacenados.
Lakehouse de datos
Un lakehouse de datos es una combinación de un almacén de datos y un lago de datos. Puede almacenar datos estructurados y no estructurados, proporciona una capa de formato para agregar esquemas y estructuras, e incluye un motor de consultas. Es una capa necesaria en el análisis de datos empresariales moderno debido a su capacidad para ejecutar consultas en todos los datos simultáneamente.
Amazon SageMaker Lakehouse unifica los datos de los lagos de datos de Amazon S3 y los almacenes de bases de datos analíticas de Amazon Redshift. Amazon SageMaker Lakehouse brinda la flexibilidad de acceder a los datos y consultarlos in situ con todas las herramientas y los motores compatibles con Apache Iceberg.
Otros tipos
En el análisis de toda la empresa, es posible que varios tipos de datos no se ajusten perfectamente al modelo de base de datos relacional o no relacional, como las tablas y los archivos sin procesar. Esto significa que se almacenan en diferentes formatos. Por ejemplo, los datos de streaming semiestructurados se pueden almacenar en archivos Apache Avro , y se puede utilizar Amazon S3 para almacenar cualquier tipo de datos.
Al seleccionar un sistema de análisis de datos, es probable que necesite la capacidad de analizar estos tipos de archivos junto con sus bases de datos.
¿Cómo se implementan los análisis de bases de datos en AWS?
Las diferentes bases de datos, tipos de datos y sistemas de almacenamiento y de administración de bases de datos manejan el análisis de datos de maneras únicas. Realizar el análisis en almacenes de datos, lagos de datos y lakehouses requiere estrategias y tecnologías diferentes.
Garantice la gobernanza básica de los datos desde el principio mediante el uso de Amazon DataZone para catalogar, descubrir, compartir y gobernar los datos almacenados en orígenes de AWS, locales y de terceros.
Amazon Managed Workflows para Apache Airflow (MWAA) puede ayudar a organizar el proceso de análisis de datos mediante su transferencia y transformación como una herramienta de automatización de canalizaciones, y también a activar flujos de trabajo de análisis en su almacén, lago o lakehouse.
Paso 1: Centralización de los datos de diversos orígenes en un sistema más grande
Hay varias maneras de transferir los datos de los orígenes actuales a almacenes de datos, lagos de datos y lakehouses de datos. Es posible que sea necesario transformar y limpiar los datos antes de almacenarlos. Puede haber otras consideraciones, como los tipos de datos confidenciales de los clientes, los permisos de acceso y el acceso local a algunos datos.
La forma más sencilla de transferir datos como preparación para una configuración de almacén, lago o lakehouse de AWS es mover primero los datos a S3.
- AWS Database Migration Service migra las cargas de trabajo de las bases de datos a la infraestructura de AWS. La herramienta de conversión de esquemas de AWS puede convertir los esquemas de bases de datos existentes en esquemas compatibles con AWS.
- AWS Snowball ofrece transferencias de envío y devolución basadas en dispositivos para grandes cantidades de datos.
- AWS Transfer Family y AWS DataSync ofrecen métodos alternativos basados en la red para la transferencia de datos.
Los datos de streaming pueden requerir nuevos servicios, como Amazon Data Firehose para la entrega de datos de streaming en tiempo real o Amazon Kinesis Data Streams para la admisión y la agregación.
Paso 2: Transformación y normalización de los datos
Para analizarlos, algunos datos requerirán transformación y normalización.
AWS Glue detecta y se conecta a más de 100 orígenes de datos, administra los datos en un catálogo centralizado y crea, ejecuta y supervisa visualmente canalizaciones para cargarlos en lagos, almacenes y lakehouses de datos. AWS Glue DataBrew es una herramienta de preparación visual de datos que facilita la tarea de limpieza y normalización para los analistas y los científicos de datos.
Amazon EMR ofrece tiempos de ejecución optimizados para el rendimiento de los análisis de big data de Apache Spark, Trino, Apache Flink y Hive, lo que simplifica los flujos de trabajo y los tiempos de procesamiento de los lagos de datos.
Amazon SageMaker Data Wrangler es la forma más rápida y fácil de preparar los datos para el machine learning.
Paso 3: Análisis combinado de datos
Una vez que sus datos están almacenados, conectados y transformados, los analistas de datos aprovechan su almacén, lago o lakehouse para realizar el análisis. Existen varias técnicas de análisis de datos según su caso de uso.
Consultas
Amazon Redshift cuenta con funciones de consulta integradas para su almacén de datos. Amazon Athena le ayuda a analizar y consultar datos no estructurados, semiestructurados y estructurados almacenados en los lagos de datos de Amazon S3. Está optimizado para realizar análisis y exploración de datos en tiempo real, lo que permite a los usuarios consultar y visualizar datos de forma interactiva. Amazon SageMaker Lakehouse también ofrece funciones de consulta integradas.
Inteligencia empresarial
Amazon QuickSight proporciona análisis de datos de inteligencia empresarial (BI) unificados a escala, que abarcan almacenes, lagos y lakehouses de datos. La visualización de datos es un servicio clave en Amazon QuickSight.
Machine learning
Amazon Redshift ML se puede usar para el análisis de machine learning en los almacenes de Redshift. Amazon SageMaker ofrece machine learning y otras capacidades de análisis en lagos y lakehouses de datos.
En Amazon SageMaker Lakehouse
En SageMaker Lakehouse, puede acceder a sus datos y consultarlos en su ubicación original con todas las herramientas compatibles con Apache Iceberg en una sola copia de los datos. Puede aprovechar el uso de las herramientas y los motores de análisis que prefiera, como SQL, Apache Spark, inteligencia empresarial (BI) y herramientas de IA y ML, y colaborar con los datos guardados en los almacenes de Amazon Redshift y los lagos de datos de Amazon S3.
Datos de streaming
Amazon Kinesis puede recopilar, procesar y analizar transmisiones de video y datos en tiempo real de forma segura y escalable.
¿Cómo puede AWS satisfacer sus necesidades de análisis de bases de datos?
El análisis de bases de datos requiere mucho más que solo consultas de SQL en los entornos empresariales modernos. Al aprovechar los almacenes, los lagos y los lakehouses, los analistas de datos pueden aprovechar el valor de estos y analizarlos en diversas fuentes, tipos y funciones.
La arquitectura de análisis de bases de datos adecuada ayuda a garantizar que su solución sea escalable, lista para funcionar e integrable con los servicios de ML y análisis predictivo que ahora son esenciales. Cree una cuenta gratuita en AWS y comience hoy.