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Plataformas de datos de aws

AWS ofrece la más amplia selección de servicios de análisis que se ajustan a todas sus necesidades de análisis de datos y permite a organizaciones de todos los tamaños y sectores reinventar su negocio con los datos. Desde el movimiento de datos, el almacenamiento de datos, los lagos de datos, el análisis de big data y el aprendizaje automático (ML) hasta cualquier cosa intermedia, AWS ofrece servicios creados a propósito que proporcionan el mejor rendimiento de precio, escalabilidad y menor coste.

AWS es el lugar más rápido y rentable para almacenar y analizar datos. Las herramientas de análisis de AWS están diseñadas para ayudarle a extraer rápidamente información sobre los datos utilizando la herramienta más adecuada para el trabajo, y están optimizadas para ofrecerle el mejor desempeño, escala y costo para sus necesidades.

AWS proporciona un conjunto completo de herramientas que van más allá de la funcionalidad de seguridad estándar, como el cifrado y el control de acceso, para ofrecer una gestión unificada de las políticas de seguridad y una supervisión proactiva. Defina y gestione de forma centralizada sus políticas de seguridad, gobernanza y auditoría para satisfacer las normativas específicas del sector y de la geografía.

Formación del lago de datos aws

Aunque la mayoría de las herramientas tradicionales de BI han pasado por varios ciclos de mejoras para mejorar su capacidad de tratar con Big Data, siguen siendo incapaces de proporcionar información a una velocidad que coincida con las expectativas de los entornos empresariales actuales, que se mueven con gran rapidez.

El procesamiento analítico en línea (OLAP) es un concepto probado que lleva más de dos décadas en el mundo de la inteligencia empresarial. Antes de la revolución del Big Data, ayudaba a los usuarios a realizar análisis multidimensionales y a interactuar con sus datos empresariales de forma significativa. Sin embargo, las tecnologías OLAP convencionales no funcionan en el mundo del Big Data, ya que no pueden hacer frente a los enormes volúmenes de datos, la explosión de la cardinalidad y las dimensiones, y la gran variedad de fuentes de datos. Necesitan un cambio completo para que funcionen en Big Data, y así es como surgió el concepto de OLAP en Hadoop.

La capacidad de la tecnología OLAP sobre Hadoop para manejar múltiples dimensiones y permitir el análisis interactivo hace que hoy sea más relevante que nunca para las empresas. A medida que aumenta la complejidad y el volumen de los datos, OLAP facilita el análisis en profundidad sirviendo consultas complejas al instante. Puede analizar los datos en tantas dimensiones como necesite y obtener una visión profunda del problema real o de una cuestión.

Big data vs almacén de datos

Tanto el Big Data como el Data Warehouse se utilizan como fuente principal de entrada para el Business Intelligence, como la creación de resultados analíticos y la generación de informes, con el fin de proporcionar procesos de toma de decisiones empresariales eficaces. El Big Data permite datos sin procesar de cualquier fuente, pero el Data Warehouse sólo permite datos procesados, ya que tiene que mantener la fiabilidad y consistencia de los datos. Los datos no procesados en los sistemas de Big Data pueden ser de cualquier tamaño, dependiendo del tipo de sus formatos. Casi todos los datos en Data Warehouse son de tamaño común debido a su refinada organización estructurada del sistema.

El almacén de datos es principalmente una arquitectura, no una tecnología. Extrae los datos de variedades de fuentes de datos basadas en SQL (principalmente bases de datos relacionales) y ayuda a generar informes analíticos. En términos de definición, el repositorio de datos, que utiliza para cualquier informe analítico, se ha generado a partir de un proceso, que no es más que el almacén de datos.

Big Data es principalmente una tecnología que se basa en el volumen, la velocidad y la variedad de los datos. Los volúmenes definen la cantidad de datos procedentes de diferentes fuentes, la velocidad se refiere a la velocidad de procesamiento de datos, y las variedades se refieren al número de tipos de datos (principalmente el apoyo a todo tipo de formato de datos).

Aws analytics

Los datos están en todas partes y forman parte de nuestra vida cotidiana en más formas de las que la mayoría de nosotros nos damos cuenta en nuestro día a día. La cantidad de datos digitales que existen -que creamos- está creciendo exponencialmente. Según las estimaciones, en 2021 habrá 74 zetabytes de datos generados. Se espera que esta cifra se duplique en 2024.

Estos tres términos se escuchan con frecuencia en la industria, y aunque sus significados comparten algunas similitudes, también significan cosas diferentes. Este artículo le permitirá comprender claramente el significado, la aplicación y las habilidades necesarias para convertirse en científico de datos, especialista en Big Data y analista de datos, así como otros temas en detalle.

La ciencia de los datos es la combinación de la estadística, las matemáticas, la programación, la resolución de problemas, la captura de datos de forma ingeniosa, la capacidad de ver las cosas de forma diferente y la actividad de limpiar, preparar y alinear los datos. Este término general incluye varias técnicas que se utilizan para extraer información y conocimientos de los datos.

Big data se refiere a volúmenes significativos de datos que no pueden ser procesados eficazmente con las aplicaciones tradicionales que se utilizan actualmente. El procesamiento de big data comienza con datos en bruto que no están agregados y que, en la mayoría de los casos, son imposibles de almacenar en la memoria de un solo ordenador.