¿Cómo hacer más eficiente tus consumos de tu Data Warehouse en Azure?  

Un Data Warehouse o almacén de datos, es una parte crítica de cualquier organización. Es un repositorio centralizado de información, que permite almacenar y gestionar datos, utilizándolos para realizar una mejor tomar decisiones. Sin embargo, un Data Warehouse también puede ser un gran drenaje de recursos, especialmente si no se gestiona adecuadamente, además de que puede ser costoso de mantener. 

Un Data Warehouse eficiente puede ayudar a una organización a ahorrar dinero, tiempo y recursos. Hay muchos factores que hay que tener en cuenta a la hora de hacer un almacén de datos más eficiente en Azure. Siguiendo algunos de los consejos enlistamos enseguida, podríamos ahorrar dinero y tiempo sin dejar de sacar el máximo provecho de nuestro Data Warehouse. 

Existen tres principales formas de hacer que nuestro almacén de datos sea más eficiente en Azure:  

Reducir el número de consultas a la base de datos 

Una forma de reducir el costo de nuestro almacén de datos es reducir el número de consultas a la base de datos que se ejecutan contra él. Para ello, hay que almacenar en memoria los datos a los que se accede con frecuencia, utilizar tablas de resumen para preagrupar los datos y emplear vistas materializadas para evitar la ejecución de consultas complejas.  

Optimizar el almacenamiento 

Otra forma de reducir el costo de un Data Warehouse es optimizar el almacenamiento. Podemos hacerlo comprimiendo los datos, particionando las tablas y utilizando el almacenamiento en columnas, los cuales explicaremos un poco más a continuación:  

1. Utilizar la compresión de datos 

Una de las formas más sencillas de hacer que un almacén de datos sea más eficiente es utilizar la compresión de datos. La compresión de datos puede reducir el tamaño de sus datos hasta en un 80%. Esto puede ahorrarnos una cantidad significativa de dinero en costos de almacenamiento. Además, los datos comprimidos son más rápidos de procesar, lo que puede ahorrarnos tiempo a la hora de realizar consultas. 

2. Particionar los datos 

La partición de los datos también puede ayudar a mejorar la eficiencia de un Data Warehouse. La partición es una forma de dividir los datos en partes más pequeñas para que puedan ser almacenados y procesados de forma más eficiente. Por ejemplo, si tenemos una tabla grande con miles de millones de filas, dividirla en tablas más pequeñas puede ayudar a mejorar el rendimiento al consultar los datos. 

3. Utilizar el almacenamiento en columnas 

El almacenamiento en columnas es otra forma de mejorar la eficiencia de un almacén de datos. Con el almacenamiento en columnas, los datos se almacenan en columnas en lugar de en filas. Esto puede ayudar a reducir la cantidad de espacio de almacenamiento necesario para los datos y también mejorar el rendimiento de las consultas. 

Reducir la cantidad de datos que se procesan 

Una tercera forma de reducir el costo de nuestro Data Warehouse es reducir la cantidad de datos que se procesan. Para ello, hay que filtrar los datos antes de cargarlos en el almacén, eliminar las columnas innecesarias y utilizar la carga incremental. 

Optimizar las consultas 

La forma de consultar los datos también puede influir en el rendimiento. Las consultas SQL que no están optimizadas pueden tardar mucho en ejecutarse y suponer una carga para los recursos. Hay varias formas de optimizar las consultas SQL, como el uso de la indexación, las vistas materializadas y las sugerencias de consulta. Si nos tomamos el tiempo necesario para optimizar las consultas, podemos mejorar el rendimiento y ahorrar tiempo a largo plazo. 

Los Data Warehouses son una parte fundamental de cualquier empresa, además de poder representar una herramienta valiosa para la toma de decisiones. Así mismo, pueden suponer una enorme pérdida de recursos si no se gestionan adecuadamente. Hay varias maneras de hacer que su almacén de datos sea más eficiente en Azure, como reducir el número de consultas a la base de datos, optimizar el almacenamiento, reducir la cantidad de datos que se procesan y optimizar las consultas. De la misma manera, vimos temas específicos como el uso de la compresión de datos, la partición de sus datos y el uso de almacenamiento en columnas. Siguiendo estos consejos, podremos ahorrar dinero y tiempo sin dejar de sacar el máximo provecho de nuestro Data Warehouse.