ODS (Operational Data Store) en Big Data es un componente de uno de los sistemas de almacenaje de datos más reconocidos dentro del ecosistema de lenguajes, sistemas y herramientas del manejo de los macrodatos. En efecto, DataWarehouse destaca gracias a su gran capacidad para gestionar un gran volumen de datos de manera efectiva y segura.
De hecho, este sistema es uno de los pilares del procesamiento de datos a gran escala. Además, debido a su popularidad, también es de las herramientas más demandadas por las organizaciones para llevar a cabo la gestión de los macrodatos. Por ello, en este post, te presentamos qué es un ODS (Operational Data Store) en Big Data y cómo funciona dentro del DataWarehouse.
¿Qué es un ODS (Operational Data Store) en Big Data?
Se conoce como ODS cloud (Operational Data Store) en Big Data al almacén operacional de datos. Este forma parte de los componentes de un DataWarehouse y es un contenedor de datos activos.
Por otra parte, este almacén operacional de datos (ODS o operational data store) ha sido diseñado para integrar los datos a partir de múltiples fuentes y sistemas de origen de los macrodatos.
En efecto, el ODS (Operational Data Stores) en Big Data consiste en una ventana de refresco muy pequeña que, incluso, puede trabajarse en tiempo real. Por otra parte, este almacenaje de datos logra guardar una copia de los datos de los sistema o fuentes de origen de manera efectiva y confiable. En definitiva, este sistema se utiliza como una capa intermedia para un DataWarehouse.
ODS (Operational Data Store) y DataWarehouse
El ODS cloud (Operational Data Store) en Big Data forma parte de los componentes de un Data Warehouse, por lo que es necesario entablar cómo se desarrolla su influencia en este sistema DW (Data Warehouse).
Como primera instancia, un DW (DataWarehouse) es un tipo de almacenaje de datos que cumple con el objetivo principal de contener y asegurar los datos que son primordiales y necesarios para determinada organización o empresa. De manera que el ODS cloud (Operational Data Store) en Big Data se remite al apoyo entre estos dos sistemas y cómo se fusionan, puesto que uno se encuentra dentro del otro, para cumplir con ciertas tareas específicas.
Por tanto, un ODS (Operational Data Store) en Big Data se establece como un componente dentro de un DataWarehouse para cumplir con los siguientes objetivos principales:
- Como tarea principal, estos sistemas se han desarrollado para lograr una integración de los datos de la organización o de la empresa.
- Por otra parte, tal como se nota con su función de copias de datos según los sistemas de origen, ODS (Operational Data Store) en Big Data ayuda a llevar a cabo una segmentación de los datos según el propósito de divulgación planteado en el objetivo del procesamiento de los datos.
¿Cuál es el siguiente paso en el Big Data?
En el desarrollo de este post, te has podido familiarizar con qué es el ODS (Operational Data Store) en Big Data y su influencia en el DataWarehouse. Ten en cuenta que implementar este tipo de sistemas en tu procesamiento de datos facilita su desarrollo, te ahorra tiempo y trabajo, a la vez que optimiza los resultados del análisis de la información. ¡Aun así, todavía queda mucho por aprender del Big Data!
Por ello, en KeepCoding te ofrecemos el Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning. En este, te presentaremos más sobre el ODS (Operational Data Store) en Big Data; además, conocerás los fundamentos del aprendizaje automático con énfasis en algoritmos de clasificación y regresión. Al finalizar, en menos de nueve meses, serás capaz de reconocer las ventajas e inconvenientes de los distintos algoritmos estudiados. Asimismo, podrás aplicar buenas prácticas en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. ¡Apúntate y sigue aprendiendo!
