Modelado avanzado
Microsoft Fabric & Azure
Transforma la forma en que accedes, administras y tomas decisiones basadas en datos al conectar tus orígenes de información y servicios en una plataforma unificada.
Obtén una visión completa de la información implementando un Data Warehouse, Data Lake o Data Lakehouse y potencia las capacidades analíticas de toda la organización.
Data Warehouse
Un Data Warehouse es un repositorio estructurado que almacena datos de diversas fuentes de manera organizada, con el objetivo de proporcionar una única fuente de verdad.
Los datos se limpian, transforman e integran en un esquema optimizado para consultas y análisis.
Data Lake
Un Data Lake es un repositorio de datos no estructurados o semi-estructurados que permite almacenar grandes cantidades de datos sin procesar en su formato original, facilitando su acceso. Los data lakes están diseñados para recibir y almacenar todo tipo de datos, sin un esquema predefinido.
Data Lakehouse
Un Data Lakehouse es una nueva arquitectura de gestión de datos abierta que combina la flexibilidad, eficiencia de costos y escalabilidad de los Data Lakes con la gestión de datos y las transacciones ACID de los Data Warehouses, permitiendo inteligencia de negocios (BI) y aprendizaje automático (ML) en todos los datos.
Modelado de datos
El modelado de datos es el proceso de diseñar y estructurar cómo se organizan y relacionan los datos en una base de datos. Consiste en identificar las entidades, atributos y relaciones entre ellos para garantizar la integridad, consistencia y eficiencia de los datos almacenados.
El modelado de datos permite una representación lógica y visual de la información, facilitando la comprensión y el acceso a los datos de manera eficiente.
Soluciones con Azure
Microsoft Azure
Ofrece una variedad de servicios que respaldan el modelado de datos en entornos de Data Warehouse, Data Lake o Data lakehouse.
Azure Data Lake Storage
Es un servicio de almacenamiento altamente escalable y seguro que permite almacenar datos estructurados y no estructurados. Combinado con herramientas como Azure Databricks.
Azure Data Factory
Permite orquestar los procesos de extracción, transformación y carga (ETL) necesarios para el modelado de datos en un Data Lakehouse, proporcionando una solución integral para la gestión y transformación de datos.
Metodología de trabajo
Análisis de requisitos
Identificar y comprender los requisitos comerciales y de datos.
Modelo conceptual
Representación abstracta de entidades y relaciones.
Normalización de datos
Eliminar redundancias y garantizar eficiencia del modelo.
Modelo lógico
Transformar el modelo conceptual en estructura lógica definida.
Implementación física
Crear la estructura física de la base de datos.
Pruebas y validación
Verificar el funcionamiento y cumplimiento de requisitos.
Mantenimiento y evolución
Actualizar y mejorar el modelo según cambios y nuevas funcionalidades.
Análisis de datos y modelado predictivo
Utilizar técnicas y algoritmos avanzados para analizar datos, descubrir patrones, realizar pronósticos y construir modelos predictivos que impulsen la toma de decisiones informadas.
Resolvemos tus dudas
Comparativa de Arquitecturas
La principal diferencia entre un data lake, un data warehouse y un data lakehouse radica en su enfoque para administrar y almacenar datos. Un data warehouse almacena datos estructurados en un esquema predefinido, un data lake almacena datos en bruto en su formato original, y un data lakehouse es un enfoque híbrido que combina las capacidades de ambos.
Fuente: www.databricks.com
Data Lakehouse con Fabric & Power BI
Arquitectura end-to-end de Data Lakehouse con Microsoft Fabric para la ingestión y transformación de datos desde múltiples fuentes. Utiliza conectores nativos y transformación intuitiva de datos. Almacena en formato Delta Lake para acceso y manipulación eficiente. Power BI permite visualizar y consultar datos, mientras que Warehouse proporciona conectividad y consulta de datos en tablas Lakehouse.
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