El documento describe las opciones para la transición de arquitecturas de BI a la nube, incluyendo rehosting, replataforming y refactoring. También discute los beneficios de la nube como bajos costos y flexibilidad, pero también riesgos como seguridad y latencia. Finalmente, presenta el caso de Walmart México y cómo usa la virtualización de datos de Denodo para simplificar su migración a la nube y proporcionar un punto de acceso unificado para todos sus datos.

1. WEBINAR EN ESPAÑOL
¿Cómo afrontar con éxito la transición a
la nube de las arquitecturas de BI?
Caso Walmart y Denodo
Pablo Álvarez
Director Product Management
Denodo
Miguel Ángel Burguete
Arquitecto de Datos
Walmart México

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El porque de la transicion a la Nube
Nuevas capacidades
▪ Bajo coste de operaciones
▪ No es necesaria inversión inicial en HW
▪ Mas flexibilidad
▪ Acceso desde cualquier lugar
Nuevos riesgos y retos
▪ Seguridad
▪ Latencia de red
▪ Los retos anteriores siguen aplicando

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Opciones de migración a la nube
1. Cambio de localización (rehost)
1. Mover datos tal como están al mismo sistema, pero hospedado en la nube
2. Por ejemplo, de Oracle a Oracle RDS en AWS
2. Cambio de Plataforma (replatform)
1. Mover datos tal como están a un nuevo sistema nativo de la nube
2. Por ejemplo, mover DW de Teradata a Snowflake
3. Cambio de arquitectura (refactor)
1. Mover a nuevo sistema nativo en la nube, modificando también esquemas y estructuras de
datos, flujos de ingestión, herramientas de reporte, etc.

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Opciones de migración – Encuesta de adopción de nube
https://www.denodo.com/en/document/whitepaper/denodo-global-cloud-survey-2020
Encuesta de adopción de nube, Denodo 2020 (250 customers)

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La estrategia de datos en la transicion a la Nube
• Un cambio complete de arquitectura es un proceso complejo
con modificaciones en muchos puntos del ecosistema de datos
• Sin embargo, garantiza que la estrategia de datos también
avanza con las nuevas tendencias
• No es un simple cambio de nombre en la base de datos
• Intenta solucionar problemas o limitaciones existentes en la
estrategia actual
• Un cambio de este calibre implica proyectos con múltiples
etapas
• Pueden durar años
• Involucrar estados híbridos intermedios con sistemas en la nube y
otros on-prem

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Que implica un cambio de estrategia?
• Adopción de opciones SW nativas para la nube
• AWS, Azure, Google ofrecen alternativas en la nube para todo tipo de software
• Compañías especializados solo en nube como Snowflake, Databricks, Qubole, etc.
• Compañías de software tradicional que han migrado a la nube (p.ej. Tableau, Denodo)
• Adopción de nuevos paradigmas de gestión de datos (p.ej. Data lakes, streaming) que se
adaptan a nuevas necesidades (minería de datos, machine learning, etc.)
• Migración a opciones SaaS para aplicaciones
• Por ejemplo, de un CRM local a Salesforce.com
• Aumento del uso de APIs para comunicación entre aplicaciones y sistemas de datos
• Uso de nuevos mecanismos de autenticación mediante Proveedores de Identidad
• Y muchos otros aspectos

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Etapas de la transición a la Nube
On-prem
Transición
a la Nube
Híbrido
100%
Nube
Múltiples
Nubes

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¿Y si ponemos todo en un solo sistema?
Aprovechando el paso a la nube, ¿no podríamos consolidar todos los datos en un solo sistema,
como un data lake? ¿Es esto realista?
• Perdida de capacidades: las capacidades de un data lake puedes ser completamente
distintas de las de los sistemas originales
• Por ejemplo, acceso por ID en una base de datos operacional, sistemas de
grafos, noSQL, etc.
• Gran inversión inicial: la creación de los flujos de ingestión es costosa
• Merece la pena cargar datos que no sabemos si se van a usar?
• Y repositorios gigantes? Replicamos el DW?
• Coste de mantenimiento: una vez creados, los flujos deben mantenerse para
adaptarse a los cambios en las fuentes (nuevas columnas, nuevas tablas, etc.)
• Riesgo de inconsistencias:
• Los datos deben refrescarse periódicamente para reflejar los datos de los
sistemas originales
• “Pantanos de datos”, con riesgo de acabar con múltiples copias, sin mantener ni
gestionar, que representan distintas variantes de los mismos datos

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El rol de la Virtualización
de Datos en la Nube

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Arquitectura típica en la nube

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Arquitectura típica en la nube

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El valor de la capa virtual de acceso a datos
• Para los usuarios de negocio:
• Los usuarios finales no necesitan navegar la complejidad de la arquitectura de datos
implementada en la nube o en modo hibrido (en la nube y on-prem, o en múltiples nubes)
• Agilidad para la búsqueda y acceso, de una manera segura, a cualquier dato desde una sola
Plataforma
• Todos los datos son accesibles mediante protocolos estándar: SQL, web services (REST, Odata,
GraphQL), independientemente de su formato y ubicación original
• Para IT
• Independencia de las tecnologías de almacenamiento y procesado de datos con la capa de
acceso
• Flexibilidad para cambiar tecnologías y mover datos sin interrumpir el servicio
• Control centralizado de seguridad y gobernanza para todos los datos

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La estrategia de acceso a los datos como valor
Por primera vez, una tecnología permite definir
una estrategia de acceso a los datos:
• Independientemente de las herramienta de
almacenamiento y procesado
• Independientemente de las aplicaciones de
reporte
• Independientemente de la localización de los
sistemas (on-prem, nube, hibrido)
• Puede definir políticas de seguridad a nivel global
• Fuerte soporte para gobernanza autoservicio

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Ejemplo: virtualizacion para facilitar integracion
Punto de acceso común para todos los datos tanto en
la nube como on-prem
• Acceso a todos los datos desde un solo sistema
• Los datos son accesibles directamente desde las
fuentes originales, sin necesidad de cargarlos o
copiarlos
• Facilita la combinación de datos sin importar su
localización original y su formato
• Permite definir un modelo de datos semántico,
independiente de las estructuras de las fuentes
originales
• Añade seguridad a cualquier acceso
• Documentación y estadísticas de uso incluidas en el
Denodo Data Catalog

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Ejemplo: virtualizacion para simplificar migraciones
• Migraciones a la nube de proyectos criticos
son complejas
• Raramente se completan en un solo paso
• Requiren multiples fases, que se pueden
extender durante meses o anhos
• La virtualizacion facilita la separacion del
acceso a los datos del almacenamiento
• Aisla los cambios de Sistema del consume
• Permite mover datos en fases sin requerir
modificaciones en lsa herramientas
consumidoras

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Ejemplo: virtualizar para acelerar y abaratar costes
• Muchos sistemas en la nube cobran por uso. Por ejemplo:
• Snowflake cobra por “compute credits”
• AWS Athena por numero de bytes leídos
• El uso de tecnologías de aceleración de queries, como la de Denodo,
permite responder a las consultas en menos tiempo, y con menos volúmenes
• Las queries aceleradas no son solo mas rápidas, sino también mas baratas
• Hasta ahora, estas tecnologías de aceleración solo estaban disponibles en
ciertas herramientas de modelado (BO, Microstrategy) y algunas sistemas on-
prem (Oracle, Teradata)
• Ninguna base de datos para la nube ofrece aun estas características
• Denodo ofrece estas capacidades independientemente de las fuentes y las
herramientas de reporte
• Para más detalles:
SALES
10 billion rows
Sales summary
1 millionrowshttps://www.denodo.com/en/webinar/accelerate-your-queries-data-virtualization

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Caso Walmart y Denodo
Pablo Álvarez
Director Product Management
Denodo
Miguel Ángel Burguete
Arquitecto de Datos
Walmart México

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Sources
Data
Virtualization
STAGING
REPOSITORY
Data
Caching
Master
Catalog
Sensors
EDW
Early
Discovery
GlobalLocal
Social
Data Platform
ODS
No
SQL
Data
Products
DATA
MARTS
Cost
Based
Optimizer
Local Data Marts &
Consumption
External
Located on
Cloud
Located on
Premise
Custom
Catalog Files
Data Discovery
/ Self Service
Advanced
Analytics
DATA GOVERNANCE
Dashboaards
Streamming
Batch
SQL
Walmart – Arquitectura de Datos

19. Q&A

20. ¡Gracias!
www.denodo.com info@denodo.com
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