Novelas Turcas vs Series de EUA en audiencia (2024).pdf
Microsoft Azure Data Environment
1. Entorno de Datos en
Microsoft Azure
JOSE REDONDO
CEO | DATA ARCHITECT - ENTORNODB LLC
MICROSOFT DATA PLATFORM MVP
2. Quien soy?
Microsoft Data Platform MVP
CEO | Data Architect - EntornoDB LLC
Twitter: @redondoj
LinkedIn: linkedin.com/in/redondoj
Blog: redondoj.wordpress.com
E-Mail: redondoj@entornodb.onmicrosoft.com
4. - Evolución
• Inteligencia de Negocios
• Versiones
• Requerimientos y
Necesidades de Negocios
• Herramientas
5. -- Inteligencia de Negocio
• Conjunto de técnicas para la
transformación de datos.
• Conjunto de herramientas
tecnológicas para extraer y
obtener el significado de los
datos
• Entorno de información para
propósitos analíticos.
6. --- Versiones
• 1.0
• Requerimiento de
información empresarial
• Consultas en bases de
datos y bodegas de datos
• Provisionar de reportes
empresariales
• Entrada de datos a Clientes
(Reportes Stand Alone)
• Procesamiento por lotes
• Uso de herramientas BI
(Sola para grupos o
comunidades de personas)
• Control exclusivo IT
7. --- Versiones
• 2.0
• Explorar rangos de datos
• Permite combinaciones de datos sin obtener resultado interactivos
• Escenarios tecnológicos
• ERP
• CRM
• Bodegas de datos
• Validar información desde un punto de vista
• Herramientas BI centralizadas en reportes
• BI 2.0 – Creación y entrega por usuarios finales (Analistas BI)
• En tiempo real desde cualquier dispositivo con Web Portal
• Explorar datos
• Control Hibrido
9. --- Versiones
• 2.5
• Puede utilizar cualquier herramienta BI
• Puede mezclar datos rápidamente (Si se encuentran disponibles)
• Desarrollo sencillo y simple
PERO AHORA
• BI 2.0 ++
• Agile BI, SOA, Búsquedas empresariales, Visualización
• Dar mas poder con las herramientas BI
• Mas dinámico para IT
CONJUNCION DE DATOS EN MARCHA
10. --- Versiones
• 3.0
• Colaborativo desde cualquier dispositivo con contenido
• Aprovecha la información sobre la marcha
• Conduce a resultados inmediatos
• Centralizado en grupos de trabajo de colaboración
• Gestión de datos administrados automáticamente
• Interactivo entre clientes, empleados y terceros
• No genera cuellos de botella a IT
• Escenarios de datos incluidos: Big Data, Cloud, etc
• Creación, Entrega y Gestión para consumidores de datos
12. Mapa en el Tiempo
BI 1.0 BI 2.0 BI 3.0
Funcionalidad
Presentada /
Agregada
Explorable /
Predectible
Anticipada /
Enriquecida
Frecuencia
Mensualmente /
Detallada
Semanalmente /
Diariamente /
Sumarizada
En tiempo real /
Procesada
Nivel de enfoque Comunidad Empresarial Colaborativa
Procesamiento Por lotes Cerca al Tiempo real En Proceso
Productos en Datos Informacion Inteligencia Conocimiento
Base / Influencia Entregada solamente Creada y Entregada
Creada, Entregada y
Automatizada
13. -- Requerimientos y Necesidades de Negocios
Conjunto de herramientas y técnicas
• Entrega automática sin gestión de usuarios
• Entrega la información a los usuarios en
tiempo real
• Enfocado en escalabilidad y usabilidad
• Provee autogestión en la creación, entrega y
análisis de contenido
• Soporta innumerable interfaces de usuarios
multidispositivo en cualquier lugar y momento
• Construida sobre la metodología de
colaboración
• Incluye Analytics 3.0, Data Discovery,
Advanced Visualization, Visual Analytics,
Business Discovery, Self Serve Business entre
otros
14. -- Requerimientos y Necesidades de Negocios
Comprendiendo la necesidades
• La tecnología debe estar en su lugar para
permitir a la organización adquirir, almacenar,
combinar y enriquecer enormes volúmenes
de datos “no estructurados” y “estructurados”
en formato RAW
• Capacidad de realizar análisis, escalar datos
en tiempo real y casi en tiempo real, sobre
estos enormes volúmenes de forma iterativa
24. Como aplicar el entorno apropiado a nuestras
necesidades empresariales
25. -- Bodega de datos TradicionalOLTPDataSources
Staging
Area 1
Staging
Area 2
Staging
Area 3
Data Warehouse
Áreas Empresariales
Esquema Estrella
Data Mart 1
Data Mart 2
Multi
Dimensional
Tabular
CapadeVisualización
SSIS
SSIS
SSIS
SSIS
SSIS
Procesamiento de
Cubos
Data Atómica
Procesamientode
Cubos
Staging
MirrorOLTP
EDW
Data Warehouse
(Normalizado)
Corporate Information
Factory (CIF)
Datos Atómicos
SSIS
SSIS
SSIS
34. -- Data Lake
Tenemos que olvidarnos de las bodegas de datos?
Data Lake se esta convirtiendo en la prioridad corporativa de las grandes
empresas puesto que llenan una brecha critica
Que es Data Lake?
Un único lugar para almacenar todo tipo de datos en su formato nativo, sin
límites fijos en el tamaño de la cuenta o del archivo, teniendo alto
rendimiento en el aumento de la ejecución analítica y la integración nativa
con el ecosistema de Hadoop
39. -- Bodega de datos
BODEGA DE DATOS
“DATA WAREHOUSE”
vs.
LAGO DE DATOS
“DATA LAKE”
Estructurado, Procesado DATA
Estructurado,
Semi-Estructurado,
No estructurado,
RAW
Schema-On-Write PROCESAMIENTO Schema-On-Read
Costoso para grandes
volumenes de datos
ALMACENAMIENTO
Diseñado para
almacenamiento de bajo
costo
Configuración ligera y fija FACILIDAD DE USO
Configuración altamente
robusta y reconfiguración
necesaria según
requerimientos
Maduro SEGURIDAD Madurando
Profesionales empresariales USUARIOS Científicos de datos
40. Origenes de
Datos
Adquisición de Datos
Almacenamiento de
Datos
Análisis de
Datos
Reporte y Visualización
ERM
CRM OLAP
ETL Almacen de
Datos BI Analytics
TRADICIONAL BODEGA DE DATOS EMPRESARIAL