En la actualidad, el manejo del Big Data se ha convertido en una estrategia infalible para la optimización de diversos ámbitos, como el empresarial, la lingüística computacional, la informática, etc. Por ello, encontrarás muy útil el Control de Cambios (CDC) en Data Warehouse. Día a día se desarrollan más estrategias para el manejo efectivo y ágil de los metadatos, puesto que estos necesitan de determinadas dinámicas y procedimientos para derivar en estudios de datos acertados.
El Control de Cambios (CDC) en Data Warehouse forma parte de esta gran variedad; de hecho, su propósito se guía por la facilitación en el procesamiento de los macrodatos. Por esta razón, desde KeepCoding te explicamos cómo funciona el Control de Cambios (CDC) en Data Warehouse dentro del mundo Big Data.
¿Qué es Data Warehouse?
Data Warehouse o DW es un almacén de datos cuyo objetivo consiste en almacenar los datos que son necesarios para una organización. Además, gracias a este sistema, contarás con una gran variedad de alternativas que potenciarán el procesamiento de los datos.
A continuación, te exponemos cuáles son esas funciones que podrás conseguir gracias a este:
- Principalmente, podrás lograr la integración de los datos.
- El Data Warehouse es un sistema de base de datos relacional que consiste en el almacenamiento de una gran cantidad de datos.
- Un DW te ayudará a recolectar, salvaguardar y organizar la información de la empresa a partir de diversas fuentes.
- El Data Warehouse es indispensable para el trabajo de un data scientist. Este sistema brinda y protege la información que después analizarás.
- Por otra parte, podrás enriquecer el análisis gracias a la recolección de datos estructurados desde diferentes sectores de las organizaciones
- Por último, podrás llevar a cabo una segmentación de datos según su propósito de divulgación.
¿Qué es el Control de Cambios (CDC) en Data Warehouse?
Un sistema de Control de Cambios o CDC se conoce como un conector que funciona directamente sobre el sistema de origen, de manera que puedes entregar los datos de una forma ágil y sencilla.
De hecho, podrás ahorrar mucho tiempo en la carga de los datos de los sistemas de información.
Por otra parte, estos son conectores que normalmente llevan un coste asociado, puesto que la funcionalidad que ofrecen viene de manera maravillosa para el procesamiento de los macrodatos. Puesto que, por ejemplo, si tienes algún campo que no está indexado y necesitas sacar unos resultados de ese campo, ¡esta herramienta te lo facilitará!
¿Cómo funciona el Control de Cambios (CDC) en Data Warehouse?
Como te hemos comentado, gracias al Control de Cambios (CDC) en Data Warehouse podrás contar con una gran herramienta que facilitará todos los procesos de clasificación y limpieza para este sistema.
No tendrás que preocuparte por la lentitud que se presenta cuando un campo no está indexado, porque, afortunadamente, se han sacado estas herramientas como solución a este tipo de inconveniente. Para ello existe el Control de Cambios (CDC) en Data Warehouse.
Como indica su nombre en inglés, Change Data Capture o Captura de Cambios, este se conecta a los sistemas de origen que suelen ser bases de datos, como un posible Oracle. Es decir, no se conecta al motor de base de datos, por lo que detecta los cambios ocurridos sin necesidad de un campo de fecha de registro, sino que simplemente registra los movimientos que se han realizado.
De manera que el control de cambios detecta absolutamente todo, desde inserciones hasta modificaciones y borrados de la base de datos. En ese periodo de tiempo que le podrás indicar sin estar indexado, este lo trae todo y, además, es muy poco intrusivo.
Otra duda que puede surgirte es si consume mucho del rendimiento del sistema de origen. La respuesta es no, no consume mucho rendimiento del sistema de origen; por el contrario, te va a dar ese pequeño volumen de datos con una limpieza bien hecha de la información.
¿Cómo continuar aprendiendo Big Data?
Por medio de este post, te has podido familiarizar con el Control de Cambios (CDC) en Data Warehouse. Recuerda que esta herramienta forma parte de la gran variedad de estrategias para el desarrollo de un Data Warehouse y, para comprender este campo más en profundidad, debes continuar aprendiendo sobre el Big Data.
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