Comparativa de soluciones de almacenamiento de datos: Oracle Data Warehouse vs. Amazon Redshift

Las soluciones de almacenamiento de datos permiten a los usuarios procesar sus datos organizativos y obtener más información de su análisis. Sin embargo, con tantos tipos y proveedores diferentes de soluciones de datos en el mercado, puede ser difícil identificar el mejor producto de almacenamiento de datos para tu equipo. Al aprender sobre las capacidades de uso de datos de tus opciones de solución de datos, puedes determinar qué aspectos de cada herramienta satisfarían mejor tus necesidades de datos. Este artículo discutirá las características y funcionalidades de dos populares soluciones de almacenamiento de datos: Oracle Data Warehouse y Amazon Redshift.

¿Qué es Oracle Data Warehouse?

Oracle Data Warehouse es una solución de análisis y almacenamiento de datos nativa en la nube. Sus características y capacidades simplifican la gestión del almacén de datos para los usuarios a través de la automatización y el soporte de actividades de inteligencia empresarial.

¿Qué es Redshift?

Amazon Redshift es una herramienta de almacenamiento de datos que utiliza SQL para analizar datos. Su software ayuda a los usuarios a gestionar sus migraciones de bases de datos y conjuntos de datos a gran escala.

Comparación de características de Oracle Data Warehouse vs. Redshift

Sincronización de datos

Oracle Data Warehouse puede conectarse y cargar datos desde Oracle Object Store, AWS S3 o fuentes de datos locales. Puede consolidar datos de múltiples fuentes de datos como aplicaciones y hojas de cálculo en un almacén de datos optimizado para consultas utilizando herramientas de autoservicio de datos para que los usuarios puedan obtener información práctica. Con la herramienta Oracle SQL Developer, los datos se pueden transferir de manera rápida y sencilla al Oracle Cloud, y las herramientas de banco de trabajo de migración admiten muchos proveedores de bases de datos. Además, los usuarios pueden utilizar y obtener datos de soluciones de terceros, ya que el modelo de nube de Oracle lo admite. Cualquier dato se puede cargar y gestionar dentro de la plataforma, y los clientes pueden utilizar eficientemente las capacidades de arrastrar y soltar para conectores de datos, modelos de datos, integraciones de terceros y más.

Amazon Redshift permite a los usuarios acceder programáticamente a sus datos dentro de la plataforma con la API de datos. El software puede utilizar datos estructurados y semiestructurados de aplicaciones nativas en la nube, tradicionales, contenerizadas, basadas en servicios web sin servidor y basadas en eventos en todas las bases de datos operativas, almacenes de datos y lagos de datos. Sus integraciones permiten a los usuarios sincronizar y transformar datos de fuentes de terceros con Data Integration Partners. Además, la herramienta puede transmitir e ingresar datos desde múltiples flujos de datos de Kinesis simultáneamente. La API de Redshift permite el análisis de datos en varios formatos y lenguajes de programación. Estos incluyen datos de formatos de origen de datos TSV, HSON, registros de Apache y CSV, y datos en plataformas compatibles como Ruby, Go, PHP, C ++, Java y más.

Análisis de datos

La solución de almacén de datos de Oracle cuenta con soporte incorporado para cargas de trabajo de datos, incluyendo aprendizaje automático en la base de datos, espacial, gráfico y SQL analítico. La herramienta permite a los usuarios obtener información haciendo preguntas a sus datos. La alta capacidad analítica y el soporte para otras herramientas populares de BI permiten a los usuarios obtener información práctica de sus datos de manera inmediata. Los usuarios pueden transformar, gestionar, gobernar, visualizar, analizar y construir modelos de aprendizaje automático para obtener información de sus conjuntos de datos a través de la solución de Oracle.

Enseñanza y Aprendizaje con Microsoft: Herramientas y Lecciones para Profesores de todos los Niveles

Viene con soporte incorporado para optimizar datos de múltiples fuentes y realizar múltiples cargas de trabajo, incluyendo SQL analítico, aprendizaje automático en la base de datos, Oracle Spatial y Graph. El análisis de gráficos puede permitir a los usuarios gestionar relaciones en los datos para un análisis más profundo y descubrimiento de información. Los usuarios también pueden beneficiarse de las integraciones simples con Oracle Analytics Cloud u otras herramientas populares de BI. Construir y implementar modelos de aprendizaje automático propios es posible para un rango más amplio de capacidades de análisis ajustadas a las necesidades de la organización de los usuarios. Al aplicar capacidades de ciencia de datos y análisis, los usuarios pueden comprender el contexto de eventos accionables y crear una respuesta fundamentada.

El software Redshift puede analizar exabytes de datos y ejecutar consultas analíticas complejas en datos utilizando hardware diseñado por AWS, aprendizaje automático y SQL. Los usuarios solo necesitan cargar y consultar datos en el almacén de datos para obtener información valiosa a través del análisis de datos. El software puede ejecutar cargas de trabajo analíticas. Además, puede procesar datos y proporcionar a los usuarios información valiosa a través de métodos de análisis ad hoc, como detección de anomalías, análisis hipotéticos y pronósticos basados en aprendizaje automático.

La generación de informes del sistema también puede proporcionar información práctica. Con Redshift, los usuarios pueden ejecutar consultas dentro de la plataforma de Redshift o conectar herramientas de clientes de SQL, bibliotecas o herramientas de ciencia de datos para una mayor funcionalidad. Redshift incluso permite a los usuarios utilizar el aprendizaje automático con Redshift ML para desarrollar y gestionar modelos de Amazon SageMaker con SQL para análisis predictivos, pronósticos, puntuación de riesgo y más. Redshift admite tipos de datos escalares estándar y soporte nativo para varios procesos de análisis avanzados. Y para una experiencia de análisis más simplificada, la función Query Editor v2 permite a los usuarios visualizar rápidamente los resultados de la consulta con un solo clic.

Capacidades de automatización

Oracle Data Warehouse utiliza la automatización de muchas formas para ayudar a los usuarios a gestionar y obtener información de sus datos. Las herramientas de análisis pueden automatizar la gestión de datos para un análisis, modelado y visualización más sencillos. Por ejemplo, Graph Studio permite el modelado de gráficos automatizado, la instalación, la actualización, la aprovisionamiento, las capacidades de análisis programadas y más. Los usuarios no necesitan preocuparse por gestionar y mantener erróneamente su solución de almacén de datos con el servicio de base de datos autónoma, que se ajusta automáticamente y está preconfigurado con auto parcheo y actualizaciones automáticas para un rendimiento óptimo. Además, a través de su funcionalidad de aprendizaje automático, el software optimiza automáticamente la caché y los índices para reducir el consumo de CPU y ayuda a los usuarios a ahorrar costos y reducir riesgos.

Amazon Redshift cuenta con muchas funciones y capacidades de automatización para cuidar las provisiones y gestionar la infraestructura de las cargas de trabajo de análisis. Por ejemplo, la herramienta puede escalar automáticamente la capacidad del almacén de datos, por lo que el rendimiento siempre es rápido y eficiente. Los usuarios también pueden beneficiarse de la optimización de costos, ya que el producto escala automáticamente la capacidad cuando está ocupado y la reduce cuando no lo está, lo que resulta en menos gastos. La Optimización Automática de Tablas de Redshift configura las opciones de ordenación y distribución para mejorar el rendimiento del clúster y optimizar la velocidad de las consultas sin requerir la intervención del administrador. Otras formas en que Redshift gestiona las cargas de trabajo con algoritmos sofisticados para mejorar la disposición de los datos son mediante características que incluyen la Ordenación Automática de Tablas, el Análisis Automático y el Vacío Automático y Eliminación Automática.

Entonces, ¿cuál es la mejor solución: Oracle Data Warehouse o Redshift?

La mejor herramienta de almacenamiento y análisis de datos no siempre es obvia, y la respuesta puede cambiar de una organización a otra según sus necesidades específicas. Por ejemplo, una organización que ya utiliza muchas aplicaciones y herramientas de Oracle puede elegir Oracle Data Warehouse como la mejor opción para una fácil integración con otros productos de Oracle. Pero otros usuarios pueden requerir capacidades avanzadas de rendimiento de consultas proporcionadas por Redshift a través de sus claves de distribución y claves de ordenamiento. Al analizar las necesidades y aspectos de los conjuntos de datos organizativos, fuentes de datos y soluciones de BI, los usuarios pueden comparar las opciones de solución de datos para encontrar la mejor herramienta para su organización.

Guía de Examen de Certificación Lotus Notes: Desarrollo de Aplicaciones y Administración del Sistema

En Newsmatic nos especializamos en tecnología de vanguardia, contamos con los artículos mas novedosos sobre Software, allí encontraras muchos artículos similares a Comparativa de soluciones de almacenamiento de datos: Oracle Data Warehouse vs. Amazon Redshift , tenemos lo ultimo en tecnología 2023.