Alternativas copo de nieve: vías de decisión en la jungla de datos

En un mundo empresarial impulsado por los datos en constante evolución, es fundamental elegir la plataforma de gestión de datos adecuada. 

Aunque Snowflake es sin duda una solución sobresaliente, hay situaciones, como el objetivo de escalar, en las que las empresas necesitan o quieren buscar alternativas para satisfacer mejor sus requisitos individuales y objetivos estratégicos. 

Este artículo está dedicado a las alternativas a Snowflake: una amplia gama de plataformas que ofrecen diversas características, arquitecturas y opciones de despliegue. 

Explore el mundo de las alternativas de gestión de datos y las oportunidades que ofrecen a las empresas que buscan soluciones personalizadas.

definición alternativa de copo de nieve

¿Qué es Copo de Nieve?

Snowflake es un sistema basado en la nube Plataforma de almacén de datosque permite a las empresas producir grandes cantidades de Datos estructurados y no estructurados almacenar, gestionar y analizar. 

La plataforma se caracteriza por su arquitectura escalable, que permite un alto grado de paralelismo y elasticidad. Gestión de datos permite. 

Snowflake ofrece funciones como el uso compartido de datos para compartirlos de forma segura entre organizaciones, así como funciones integradas de seguridad y privacidad. 

La plataforma permite el análisis avanzado de datos, incluyendo Aprendizaje automático y inteligencia artificial. Snowflake también destaca por su plataforma unificada para el almacenamiento de datos, Lagos de datos e integración de datos. 

Las empresas pueden añadir o eliminar recursos de forma flexible y optimizar así los costes. Snowflake está dirigido a organizaciones que desean realizar análisis intensivos de datos sin tener que invertir en complejas infraestructuras de hardware.

alternativas copo de nieve

¿Por qué una alternativa al copo de nieve?

Las empresas buscan una alternativa a Snowflake por diversas razones:

Ahorro de costes

Teniendo en cuenta los aspectos financieros, las empresas buscan soluciones más económicas que se ajusten mejor a su presupuesto.

Diversidad de requisitos

Ante las exigencias técnicas individuales, las empresas buscan alternativas que se adapten mejor a sus necesidades específicas.

Tipos y fuentes de datos

Teniendo en cuenta los retos que plantea la integración de datos, las empresas buscan plataformas más adecuadas para manejar distintos tipos y fuentes de datos.

Flexibilidad de integración

Para optimizar las infraestructuras en nube existentes, las empresas necesitan una alternativa que se adapte sin problemas a su entorno ya establecido.

Requisitos de conformidad

En cuanto a las normas específicas del sector y los reglamentos de cumplimiento, son adecuadas las alternativas que mejor se ajustan a los requisitos de las empresas.

Ampliar las posibilidades

Una alternativa ayuda a las empresas a reducir la dependencia de los proveedores y complementar su enfoque estratégico.

Flexibilidad de escalado

Las empresas que quieran escalar a largo plazo podrían utilizar una alternativa para hacer que su negocio sea flexiblemente escalable. 

Facilidad de uso

Las empresas podrían buscar una alternativa más fácil de usar y que requiera menos formación.

Innovación y funcionalidad

En un panorama tecnológico en rápida evolución, las plataformas que ofrecen las últimas innovaciones y una amplia gama de funciones son cada vez más populares.

Estos múltiples motivos subrayan la necesidad de una evaluación exhaustiva de las alternativas para encontrar la mejor solución a las necesidades individuales de una empresa.

Criterios para las alternativas

Hay varios criterios importantes que las empresas deben tener en cuenta al evaluar alternativas a Snowflake. Estos criterios incluyen:

  • Costes: Hay que tener en cuenta el coste total, incluidos los derechos de licencia, los costes de implantación, el mantenimiento y la ampliación.
  • Escalabilidad: La capacidad de la plataforma para adaptarse a volúmenes de datos y demandas crecientes es crucial.
  • Rendimiento: La velocidad y capacidad de respuesta de la plataforma en el procesamiento de datos y el rendimiento de las consultas son factores importantes.
  • Integración: La capacidad de integrar perfectamente la plataforma en los sistemas, herramientas e infraestructuras existentes es de gran importancia.
  • Tipos y fuentes de datos: La capacidad de la plataforma para procesar e integrar eficazmente distintos tipos y fuentes de datos es crucial.
  • Seguridad: Deben evaluarse a fondo elementos de seguridad como el cifrado de datos, los controles de acceso y la compatibilidad con la normativa.
  • Facilidad de uso: Hay que tener en cuenta la facilidad de uso de la plataforma, la interfaz de usuario y la formación necesaria.
  • Funcionalidad: La gama de funciones ofrecidas, como análisis avanzados, herramientas de elaboración de informes e integración del aprendizaje automático, es un aspecto importante.
  • Asistencia y mantenimiento: Hay que evaluar la atención al cliente ofrecida, la disponibilidad de formación y la calidad de los servicios de mantenimiento.
  • Opciones en la nube o in situ: La decisión entre plataformas basadas en la nube o locales depende de las preferencias y necesidades de la empresa.
  • Apoyo a la industria y al cumplimiento de la normativa: Debe tenerse en cuenta la capacidad de la plataforma para cumplir los requisitos específicos del sector y las normas de conformidad.
  • Sostenibilidad: Hay que tener en cuenta la dirección de desarrollo a largo plazo de la plataforma y su capacidad para adaptarse a las futuras tendencias tecnológicas.

Las empresas deben considerar detenidamente y priorizar estos criterios para encontrar la mejor alternativa posible a Snowflake que satisfaga sus necesidades específicas.

Varias alternativas a Copo de nieve 

Hay que distinguir entre las alternativas a Snowflake en función del modelo de uso. A continuación encontrará 2 alternativas principales a Snowflake respectivamente.

Código abierto

  • Apache Spark
  • ClickHouse

Nube

  • Amazon Redshift
  • Google BigQuery

En las instalaciones

  • Teradata
  • Oracle Exadata
cuadro verde con texto de comparación

La comparación

Código abierto

Apache Spark

Apache Spark es una potente plataforma de código abierto para el procesamiento y análisis de Big Data. Ofrece diversas herramientas y bibliotecas para el procesamiento por lotes, el procesamiento en tiempo real y el aprendizaje automático.

  • Enfoque: Plataforma de código abierto para el procesamiento y análisis de Big Data.
  • Escalabilidad: Escalado horizontal para procesar grandes cantidades de datos.
  • Integración: Admite múltiples fuentes de datos e integración con el ecosistema Hadoop.
  • Rendimiento: Procesamiento paralelo y funciones avanzadas para el procesamiento en tiempo real y por lotes.
  • Costes: Plataforma de código abierto con licencias flexibles.

ClickHouse

ClickHouse es una base de datos analítica de código abierto especializada en la recuperación y el procesamiento rápidos de grandes cantidades de datos. Está especialmente indicada para aplicaciones de uso intensivo de datos.

  • Enfoque: Base de datos de análisis de código abierto para el tratamiento rápido de grandes conjuntos de datos.
  • Escalabilidad: Optimizado para consultas y procesamiento rápidos.
  • Integración: Compatibilidad con diversos formatos de datos e integración con otras herramientas.
  • Rendimiento: Alto rendimiento de consulta y rápido almacenamiento de datos.
  • Costes: Solución de código abierto con costes potencialmente más bajos.

Nube

Amazon Redshift

Amazon Redshift es un servicio de almacén de datos de Amazon Web Services (AWS). Proporciona almacenamiento escalable y capacidad de procesamiento para el análisis rápido de grandes conjuntos de datos.

  • Enfoque: Almacén de datos basado en la nube de AWS cuyo objetivo es analizar grandes cantidades de datos.
  • Escalabilidad: Escalado elástico para volúmenes de datos y requisitos cambiantes.
  • Integración: Integración perfecta en el ecosistema de AWS, incluidos otros servicios de AWS.
  • Rendimiento: Rápido rendimiento de las consultas y completas funciones de análisis.
  • Costes: Facturación basada en el uso, se adapta al presupuesto.

Google BigQuery

Google BigQuery es un servicio de base de datos en la nube totalmente gestionado que permite realizar consultas SQL rápidas en grandes conjuntos de datos. Ofrece análisis escalables e integración de aprendizaje automático.

  • Enfoque: Servicio de base de datos en la nube totalmente gestionado para consultas SQL rápidas y análisis de datos.
  • Escalabilidad: Escalado automático para grandes conjuntos de datos, sin ajustes manuales.
  • Integración: Integración con servicios de Google Cloud y fuentes de datos externas.
  • Rendimiento: Procesamiento paralelo para consultas rápidas y almacenamiento eficaz de datos.
  • Costes: En función de la cantidad de datos solicitados y del uso de recursos.

En las instalaciones

Teradata

Teradata es una empresa muy conocida en el campo del almacenamiento de datos y ofrece una completa plataforma local para la integración de datos, el análisis y la elaboración de informes.

  • Enfoque: Plataforma integral de gestión de datos con soluciones para la integración de datos, el análisis y la elaboración de informes.
  • Escalabilidad: Escalado horizontal y adaptación a diferentes tamaños de empresa.
  • Integración: Integración en diversas fuentes de datos e infraestructuras existentes.
  • Rendimiento: Procesamiento y rendimiento optimizados mediante hardware y software especializados.
  • Costes: Los costes varían en función del modelo, la implantación y los servicios utilizados.

Oracle Exadata

Oracle Exadata es una plataforma de gestión de datos de gama alta que ofrece opciones locales y en la nube. Combina la gestión de bases de datos con hardware para optimizar el rendimiento.

  • Enfoque: Plataforma integral de gestión de datos de Oracle para instalaciones locales y en la nube.
  • Escalabilidad: Adaptación a las necesidades de la empresa mediante escalado horizontal.
  • Integración: Integración con entornos Oracle y otras fuentes de datos.
  • Rendimiento: Base de datos de alto rendimiento con hardware especializado.
  • Costes: Los costes varían en función del modelo, la licencia y los servicios.

La elección entre estos proveedores depende de las necesidades, preferencias y objetivos empresariales individuales. Las empresas deben considerar los respectivos puntos fuertes, puntos débiles y características de las plataformas para encontrar la alternativa Snowflake más adecuada.

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Procedimiento de toma de decisiones

Decidirse por una plataforma de gestión de datos adecuada requiere un enfoque estructurado. He aquí una guía paso a paso sobre cómo pueden proceder las empresas en el proceso de toma de decisiones:

  1. Definición de requisitos

    Capture los requisitos específicos de su organización, incluidos los tipos de datos, volúmenes, fuentes, análisis e integraciones. Identifique también sus objetivos a largo plazo y sus expectativas de ampliación.

  2. Fijar objetivos

    Aclare sus objetivos estratégicos y los criterios para elegir una plataforma. Los posibles objetivos son el ahorro de costes, la mejora de los análisis o una mayor integración.

  3. Comparación de proveedores

    Analizar las características de los distintos proveedores, incluidas las funciones, la escalabilidad, las integraciones, el rendimiento, la estructura de costes y la asistencia.

  4. Definir los criterios de selección

    En función de sus necesidades y objetivos, usted determina los criterios que son relevantes para su decisión, como el coste, la escalabilidad, el rendimiento, la integración, etc.

  5. Evaluación de proveedores

    Evalúe a cada proveedor en función de los criterios establecidos. Cree una matriz o tabla de evaluación para visualizar los puntos fuertes y débiles de cada proveedor.

  6. Prueba de concepto

    Liderazgo con proveedores seleccionados PdC mediante la simulación de escenarios reales. Probar el rendimiento, la integración y la aplicabilidad de las plataformas.

  7. Coste total de propiedad (TCO)

    Calcule los costes a largo plazo de cada proveedor, incluidos los derechos de licencia, los costes de implantación, el mantenimiento y la ampliación.

  8. Evaluación de riesgos

    Identificar posibles riesgos, como problemas de integración, complejidad técnica o dependencia de proveedores, y evaluar su impacto.

  9. Obtener referencias

    Hable con los clientes de los proveedores seleccionados para conocer sus experiencias y valoraciones.

  10. Tomar una decisión

    Basándose en las evaluaciones, las PdC, los análisis del coste total de propiedad y las valoraciones de riesgos, tomará una decisión informada sobre el proveedor más adecuado.

  11. Aplicación y pruebas

    Comience a implantar la plataforma seleccionada. Pruébela en un entorno real y garantice una integración sin problemas.

  12. Formación y apoyo

    Asegúrese de que su equipo está formado y tiene acceso a la asistencia técnica del proveedor para resolver problemas.

  13. Seguimiento a largo plazo

    Supervise continuamente la plataforma para asegurarse de que satisface las necesidades y objetivos de su organización.

La toma de decisiones requiere una investigación exhaustiva, una evaluación cuidadosa y la consideración de las prioridades. Es aconsejable implicar a equipos internos, expertos en la materia y consultores externos para garantizar que la plataforma elegida es la que mejor se adapta a las necesidades de la empresa.

Conclusión: la elección depende de las necesidades individuales

En conclusión, la elección de una alternativa Snowflake adecuada depende de los requisitos individuales y es crucial para satisfacer mejor las necesidades específicas y los objetivos empresariales de una empresa. 

La variedad de plataformas disponibles, ya sea en forma de servicios en la nube como Amazon Redshift y Google BigQuery, soluciones de código abierto como Apache Spark y ClickHouse, o proveedores establecidos como Teradata y Oracle Exadata, ofrece a las empresas una amplia gama de opciones.

La toma de decisiones requiere un análisis exhaustivo de las propias necesidades, una evaluación objetiva de los puntos fuertes y débiles de las plataformas y la consideración de los objetivos a largo plazo y los requisitos de ampliación. 

El equilibrio entre prestaciones, rendimiento, integración y coste es fundamental. Mediante una evaluación cuidadosa y, en su caso, pruebas de concepto, las organizaciones pueden asegurarse de elegir la mejor alternativa Snowflake posible para gestionar, analizar y añadir valor real a los datos de forma eficaz.

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