El aprendizaje automático y la analítica empresarial requieren enormes capacidades de almacenamiento para grandes cantidades de datos. Por ello, muchas empresas ofrecen servicios de almacenamiento de datos OLAP (procesamiento analítico en línea) escalables, rápidos y fáciles de usar para almacenar, transformar y analizar datos, para una amplia variedad de aplicaciones empresariales. El almacenamiento de datos en la nube tiene muchas ventajas: Alta escalabilidad, procesamiento rápido de datos y precios flexibles son buenos argumentos para migrar a la nube. Hemos recopilado los 10 mejores servicios de almacenamiento de datos OLAP que se pueden tener en cuenta para crear una infraestructura de datos en la nube.

Puesto 10 - DuckDB

DuckDB es una base de datos integrada basada en columnas para aplicaciones analíticas y de ciencia de datos. La mayoría de las bases de datos están diseñadas para casos de uso cliente-servidor y, por tanto, no son adecuadas para consultas locales. Para resolver este problema se utilizan herramientas en memoria como Pandas o Datatables, que procesan los datos localmente antes de subirlos a los servidores. Sin embargo, éstas están muy limitadas a la cantidad de memoria disponible. DuckDB aborda este reto proporcionando un motor de BD que permite un rápido rendimiento de las consultas OLAP junto con una base de datos en proceso en dispositivos locales. Aunque el motor no es adecuado para los casos de uso de grandes almacenes de datos empresariales, como base de datos integrada cumple su propósito para aplicaciones más pequeñas.

Clasificación 9 - Almacén de datos Yellowbrick

La incipiente empresa de almacenamiento en la nube tiene en cartera una base de datos analítica de procesamiento multiparalelo que combina las ventajas de los almacenes de datos locales y en la nube. Con una velocidad líder en el sector, un aprovisionamiento ágil y elástico y un modelo de precios de suscripción predecible, las consultas pueden ejecutarse en tiempo real y las bases de datos pueden escalar elásticamente. Una característica especial del almacén de datos de Yellowbrick: la arquitectura nativa en la nube basada en Kubernetes, que básicamente se puede utilizar en cualquier lugar y, por lo tanto, es inherentemente muy flexible.

Puesto 8 - Teradata Vantage

Teradata Vantage es una plataforma analítica moderna que combina tecnologías analíticas comerciales y de código abierto para hacer operativa la información y resolver problemas empresariales complejos. La solución de almacenamiento en la nube puede desplegarse en la nube, in situ o como solución híbrida. Con opciones de pago por uso, Teradata ofrece un "coste total de propiedad" (TCO) predecible y un sistema fácilmente escalable. El software Teradata Data Warehouse permite a los usuarios obtener valor empresarial y conocimiento a través de la analítica integrada en la base de datos y su arquitectura de procesamiento en paralelo.

Puesto 7 - SAP Data Warehouse Cloud

SAP Data Warehouse Cloud combina varias funciones de almacenamiento y análisis de datos en una plataforma para usuarios empresariales y usuarios avanzados de bases de datos. Basada en la base de datos SAP HANA, Data Warehouse Cloud ofrece capacidades informáticas y de almacenamiento escalables automáticamente, así como un rápido rendimiento de las consultas. Con la analítica avanzada de autoservicio incorporada, Data Warehouse Cloud puede cargar, unir y transformar datos fácilmente y encontrar información sobre KPI específicos o casos de uso empresarial.

Clasificación 6 - IBM Db2 Warehouse

Destilada de la base de datos Db2 de IBM, la solución de almacenamiento de datos está diseñada para gestionar datos estructurados y no estructurados en entornos de nube locales, privados y públicos a escala. Combina un sistema de gestión de datos de nivel empresarial con una plataforma de IA para transformar y manipular datos. Con un rápido motor de procesamiento de datos en memoria y capacidades de computación y almacenamiento escalables de forma independiente, Db2 Warehouse proporciona un rendimiento OLAP rápido y flexible, así como capacidades integradas para realizar aprendizaje automático en la base de datos. Computación en nube.

Clasificación 5 - Oracle Autonomous Data Warehouse

Oracle Autonomous Data Warehouse es un almacén de datos basado en la nube, escalable automáticamente y con capacidades de autoservicio para cargar, transformar y catalogar datos. Con el ADW, Oracle se centra en una experiencia integral más que en un mero servicio de almacenamiento de datos. El ADW ha implementado numerosas herramientas, como aprendizaje automático, herramientas de carga de datos, servicios RESTful y análisis de gráficos. Las herramientas integradas, como APEX, la funcionalidad AutoML y las herramientas SQL, hacen que el ADW resulte atractivo para que los usuarios empresariales y los científicos de datos obtengan información más rápidamente que con las soluciones tradicionales de almacenamiento de datos.

Clasificación 4 - Microsoft Azure Synapse Analytics

Azure Synapse aúna la analítica de datos y el almacenamiento de datos. Con opciones dedicadas o sin servidor, Azure Synapse puede utilizarse para muchos fines. Al ofrecer opciones dedicadas y sin servidor, Azure Synapse Analytics proporciona un rápido rendimiento de análisis de bases de datos sin riesgos de protección de datos. Los motores Apache Spark y SQL están integrados desde el primer momento, lo que mejora la colaboración entre los científicos de datos en soluciones analíticas avanzadas. Synapse Analytics proporciona una experiencia unificada de almacenamiento rápido de datos, exploración, transformación y entrega a escala, especialmente adecuada para BI y ML.

3er puesto - Google Big Query

Google BigQuery es un almacén de datos como servicio (DWaaS) sin servidor. El sistema escala automáticamente el almacenamiento y la potencia de procesamiento para satisfacer las necesidades de los clientes y proporciona un motor que utiliza SQL estándar para acceder a los datos y manipularlos. Dado que el almacenamiento y los nodos se realizan completamente sin servidor y se escalan automáticamente, los costes de mantenimiento y funcionamiento necesarios son menores en comparación con las soluciones de otros proveedores. El servicio de almacenamiento de datos de Google ofrece opciones para integrar ML, BI, análisis de datos multiplataforma y análisis de datos geoespaciales utilizando el motor SQL BigQuery.

2º puesto - Redshift

Redshift es un almacén de datos en la nube gestionado proporcionado por AWS. Al igual que un clúster local, Redshift se basa en el concepto de nodos virtuales que deben aprovisionarse, configurarse y administrarse. Con herramientas basadas en SQL, Redshift proporciona un rápido rendimiento de consulta y escalabilidad. Al estimar la carga de trabajo, los clústeres pueden redimensionarse para adaptarse a las capacidades informáticas y de almacenamiento. Además, el sistema de base de datos puede escalarse automáticamente. En función del nivel de conocimientos del usuario, AWS ofrece múltiples enfoques para la administración de clústeres y la complejidad general de uso.

Puesto 1 - Copo de nieve

Snowflake es un almacén de datos y sistema de análisis basado en SQL estándar que admite datos estructurados y semiestructurados. Con su arquitectura nativa en la nube y su baja sobrecarga de gestión, Snowflake es un servicio de base de datos muy flexible y altamente escalable. La arquitectura de datos multicluster compartida de Snowflake permite utilizar simultáneamente un determinado conjunto de datos sin ralentizar la potencia de procesamiento, separando lógicamente el almacenamiento y la potencia de procesamiento. Tanto la memoria como la potencia de procesamiento se ajustan automáticamente a las necesidades en tiempo real e incluso es posible suspender los clusters que no se estén utilizando.