El nuevo motor de datos de Dimensional Insight, Specter, refleja el futuro de la inteligencia de negocios: se basa en la última tecnología de base de datos en columnas, brindando análisis de datos más rápido que nunca. Las bases de datos en columnas son cada vez más populares en inteligencia de negocios; de hecho, una encuesta reciente de Gartner (octubre de 2016) muestra que los despliegues de producción de tecnología columnar/in-memory han crecido durante tres años consecutivos.

Tweet: ¿Por qué las bases de datos columnares son el futuro de la inteligencia empresarial?

La idea de una base de datos en columnas no es nueva. De hecho, han existido por años. Sin embargo, con el paso del tiempo se han vuelto más y más prácticos. Esto se debe a que hay una mejor asistencia disponible y el rendimiento ha mejorado con el tiempo. He aquí por qué las bases de datos columnares son el futuro de la inteligencia de negocios.

Columna vs. Bases de datos relacionales

Muchos productos de inteligencia de Negocios se basan en bases de datos relacionales. Estos han servido a la industria de BI a lo largo de los años, pero tienen limitaciones que ahora se pueden superar con tecnología columnar.

Una base de datos relacional estándar almacena sus datos en orden mayor de fila. En una base de datos en columnas, los datos se almacenan en orden de columna principal. Esto puede parecer un pequeño detalle, pero tiene un gran impacto. Las bases de datos en columnas permiten que una sola columna se conserve en un trozo continuo de memoria, lo que permite que el software aproveche los cachés de la CPU para un mejor rendimiento. Con las bases de datos relacionales, los usuarios pueden agregar o eliminar filas más fácilmente y las bases de datos pueden servir como fuente autorizada para los datos, pero las bases de datos en columnas permiten un análisis más fácil de esos datos. En resumen, las bases de datos columnares ayudan a optimizar los negocios.

Las bases de datos en columnas significan un análisis más rápido

Las bases de datos en columnas aprovechan el hardware para ordenar y agregar datos de una manera más rápida. Manejan mejor los informes y permiten columnas y dimensiones ilimitadas. Los valores en cada columna son del mismo tipo de datos, lo que permite que los datos sean altamente comprimidos. Cuando los usuarios desean realizar cálculos, solo se debe acceder a las columnas relevantes, lo que da como resultado cálculos más rápidos.

De hecho, para ver cuánto más rápido una base de datos en columnas arroja resultados, eche un vistazo al siguiente cuadro que compara el rendimiento de una base de datos relacional con nuestra base de datos en columnas Specter. La entrada es de 46 millones de filas, 215 columnas y 102 GB de texto. El resultado es una pestaña múltiple de 9 dimensiones, seis resúmenes y 230,000 filas. Como pueden ver, Spectre es mucho más rápido.

Por qué la columna es mejor para la inteligencia de negocios

La inteligencia empresarial tiende a centrarse en la agregación de columnas, al analizar una sola columna a la vez, sumando todos los números en esa columna, contando todos los valores únicos en esa columna, organizando la columna y descubriendo dónde cambian los valores. Estas son todas las tareas que una base de datos en columnas hace mejor que una base de datos relacional. Algunas bases de datos pueden incluir millones de registros, y una base de datos en columnas permite a los usuarios acceder solo a los elementos de datos que son relevantes para una consulta. Debido a la forma en que se organizan los datos, las bases de datos columnares obtienen resultados más rápidos y permiten un análisis de datos más eficiente.

Spectre, el nuevo motor de datos de Dimensional Insight construido sobre una base de datos en columnas, tiene ventajas sobre una base de datos en columnas promedio. La próxima semana en el blog, profundizaremos sobre cuáles son esas ventajas y por qué los clientes deben actualizar a Diver Platform 7.0, que incluye la tecnología Spectre. Manténganse al tanto.

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Jamie Clark

As senior developer at Dimensional Insight, Jamie Clark is the lead developer of DivePort and the server components of DiveTab, and he manages and writes code for Spectre. Jamie is an expert in the inner workings of almost every Dimensional Insight product. He joined Dimensional Insight after graduating from the Massachusetts Institute of Technology in 2001. Jamie is also a certified beer judge.
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