Al continuar acumulando grandes volúmenes de datos de varias fuentes, el verdadero reto radica en transformar estos datos en insights acciónables que impulse la toma de decisiones y el crecimiento. No se trata solo de la recolección de datos; se trata de encontrar la manera más eficiente para administrar, analizar y aprovechar este conjunto de datos a gran escala.
Mientras las organizaciones exploran soluciones a estos retos, varias plataformas emergen a la vanguardia. En 2024, Databricks, Azure Synapse, Google BigQuery, y Snowflake son entre las primeras opciones en la industria.
Azure Synapse Analytics se ha distingido de otros competidores ofreciendo una plataforma integral que comprende la integración de datos, análisis de big data y almacenamiento de datos empresariales en una solución única.
En este blog, exploraremos por qué Azure Synapse se ha convertido en una opción atractiva en 2024 para organizaciones que buscan agilizar sus operaciones de datos y cómo puede aprovecharla para resolver algunos de los desafíos complejos de análisis de datos de su organización.
¿Qué es Azure Synapse?
Azure Synapse es un poderoso servicio de análisis integral de Microsoft que une la integración de datos, los grandes datos y el almacenamiento de datos en una sola plataforma coherente.
A diferencia de los servicios de análisis tradicionales que a menudo requieren múltiples herramientas para diferentes etapas de procesamiento de datos, Azure Synapse reúne estas capacidades, permitiendo a las organizaciones simplificar sus flujos de trabajo de datos.
Diagrama de arquitectura de Azure Synapse Analytics. Fuente de la imagen: Microsoft Learn
ya sea que se esté procesando un gran conjunto de datos, preparando datos para análisis o ejecutando consultas complejas, Azure Synapse ofrece una experiencia unificada que simplifica todo el proceso.
Uno de los puntos fuertes de Azure Synapse es su flexibilidad. Los usuarios pueden consultar datos según sus propios términos, eligiendo entre opciones sin servidor para consultas demandadas o recursos dedicados para cargas de trabajo más intensivas. Esta adaptabilidad permite a las empresas personalizar su entorno de análisis según sus necesidades específicas, ya sea escalando para escenarios de alto rendimiento o optimizando costos para tareas menos demandantes.
Azure Synapse se integra sin problemas con otros servicios de Azure, como Power BI y Azure Machine Learning, permitiendo un enfoque holístico del análisis de datos y fomentando la colaboración entre los equipos de datos.
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Características de Azure Synapse
- Experiencia unificada: Azure Synapse ofrece una plataforma unificada para la integración de datos, el almacenamiento de datos y la análisis de grandes datos, que permite a los usuarios trabajar con sus datos de manera fluida y eficiente.
- Compute sin servidor y computación provista: Azure Synapse proporciona opciones de compute sin servidor y computación provista, permitiendo a los usuarios elegir la recurso más adecuado para sus cargas de trabajo.
- Integración con Power BI y Azure Machine Learning: Azure Synapse se integra sin problemas con Power BI y Azure Machine Learning, lo que permite a los usuarios crear visualizaciones de datos y aprovechar fácilmente las capacidades de análisis avanzado.
- Seguridad avanzada y conformidad: Azure Synapse posee un conjunto completo de características de seguridad y conformidad, garantizando que los datos estén protegidos y que las organizaciones puedan cumplir con los requisitos regulatorios.
- Integración fluida con Azure Data Lake Storage: La estrecha integración de Azure Synapse con Azure Data Lake Storage permite a los usuarios acceder y analizar fácilmente los datos almacenados en el data lake.
Beneficios de utilizar Azure Synapse
Aquí están algunos de los beneficios de utilizar Azure Synapse Analytics:
- Escalabilidad y flexibilidad: Las capacidades de escalado en demanda de Azure Synapse permiten a los usuarios ajustar rápidamente sus recursos de cómputo y almacenamiento para cumplir con las necesidades del negocio en cambio.
- Plataforma de análisis unificada: Al combinar integración de datos, almacenamiento de datos y análisis de grandes datos, Azure Synapse ofrece una solución integral y simplificada para el análisis.
- Productividad mejorada: Las herramientas integradas de Azure Synapse y su experiencia de usuario sin interrupciones ayudan a los usuarios a ser más productivos y eficientes en sus tareas basadas en datos.
- Eficiencia costera: El modelo de escalado en demanda y de pago por uso de Azure Synapse puede ayudar a las organizaciones a optimizar costos y reducir el gasto total en análisis de datos.
- Seguridad y cumplimiento amplios: Las características de seguridad robustas y las certificaciones de cumplimiento de Azure Synapse garantizan que los datos estén protegidos y que las organizaciones pueden cumplir con los requerimientos regulatorios.
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Casos de Uso para Azure Synapse
Azure Synapse es una plataforma versátil que se puede aplicar a una amplia gama de casos de uso en análisis de datos, lo que la convierte en una herramienta poderosa para las empresas que buscan desbloquear todo el potencial de sus datos.
Algunos de los casos de uso más comunes incluyen:
Azure Synapse vs. Databricks
Azure Synapse y Databricks son potentes plataformas de procesamiento y análisis de datos a gran escala, pero destacan en áreas diferentes.
- Azure Synapse es una solución integral que une integración de datos, almacenamiento en data warehouse y análisis de big data, como se mencionó anteriormente. Es ideal para organizaciones que necesitan una plataforma completa para manejar diferentes cargas de trabajo, desde datos estructurados hasta conjuntos de datos masivos.
- Databricks, construido en Apache Spark, se especializa en ciencia de datos colaborativa, ingeniería de datos y aprendizaje automático. Es conocido por su fuerza en procesamiento de datos a gran escala y despliegue de modelos, y ofrece un entorno colaborativo para equipos de datos.
Diferencias y similitudes
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Después de una visión general completa de Azure Synapse, vamos a poner manos a la obra!
Configuración de Azure Synapse
Para empezar con Azure Synapse, necesitará tener una cuenta de Azure activa. Una vez que se configure su cuenta, puede crear un nuevo espacio de trabajo de Synapse y configurar sus fuentes de datos y conexiones.
1. Inicie la prueba gratuita de Azure.
Si eres nuevo en Azure, el primer paso es crear una suscripción. Haz clic en el botón “Comenzar” bajo “Comienza con una prueba gratuita de Azure”.
Durante el proceso de registro, necesitarás verificar tu cuenta usando un número de teléfono y proporcionar información de tarjeta de crédito para fines de verificación.
Comienza con una prueba gratuita de Azure.
2. Requisito previo: Crear Data Lake Storage Gen2
Antes de continuar con Azure Synapse, debes crear una cuenta de Data Lake Storage Gen2 para almacenar y gestionar tus datos.
Comienza navegando al portal de Azure y seleccionando “Crear un recurso.” Elige “Cuenta de almacenamiento” y completa los detalles requeridos, como el grupo de recursos, el nombre de la cuenta de almacenamiento y la región.
Asegúrese de que “Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage Gen2” esté seleccionado como el servicio primario y configure otras configuraciones como rendimiento y redundancia según su caso de uso.
Cree una cuenta de almacenamiento de Azure.
Después de rellenar los detalles, haga clic en “Revisar + crear” para implementar la cuenta de almacenamiento. Puede tardar varios minutos en que la implementación de almacenamiento se complete.
En progreso la implementación de la cuenta de almacenamiento.
Una vez que la implementación se complete, su nueva cuenta de Data Lake Storage Gen2 aparecerá en la sección de Cuentas de Almacenamiento y estará lista para usarse con Azure Synapse.
Cuentas de almacenamiento activas en Azure.
3. Crear espacio de trabajo de Synapse
El espacio de trabajo de Synapse en Azure es el entorno básico donde puede configurar, organizar y administrar todos los recursos y servicios necesarios para la integración de datos, análisis y almacenamiento en Synapse Azure. Actúa como el nodo central para configurar y acceder a varias herramientas y activos de datos en su proyecto de Synapse.
Cree un espacio de trabajo de Synapse en Azure haciendo clic en el botón “Crear espacio de trabajo de Synapse”.
Creando espacio de trabajo de Synapse.
En el siguiente paso, tendrá que rellenar un formulario para crear su espacio de trabajo de Synapse en Azure.
Comience seleccionando su suscripción y grupo de recursos, luego ingrese un nombre para su espacio de trabajo y elija la región apropiada.
Creando un espacio de trabajo de Synapse – rellenar detalles.
Revisar los detalles en la pestaña final antes de hacer clic en el botón “Crear”.
Validando el espacio de trabajo de Synapse.
Puede tardar varios minutos en que el espacio de trabajo de Azure Synapse se deploye.
Ejecución del deploy de Azure Synapse Analytics en curso.
Se creó el espacio de trabajo de Azure Synapse Analytics “datacamp”.
Una vez que se haya desplegado el espacio de trabajo, haga clic en su nombre para abrirlo.
4. Abra Synapse Studio
Azure Synapse Studio es la interfaz web para administrar y interactuar con su espacio de trabajo de Azure Synapse. Proporciona un espacio de trabajo unificado en el que puede realizar tareas de integración de datos, análisis de grandes datos y almacenamiento de datos en un solo lugar.
Studio es fundamental porque le permite desarrollar, administrar y monitorear rápidamente sus tuberías de datos, scripts SQL, trabajos de Spark y mucho más sin tener que cambiar entre diferentes herramientas o entornos.
Synapse Studio.
Importar un conjunto de datos
En Synapse Studio, puedes importar datos de varias fuentes diferentes. Puedes importarlos desde una cuenta de almacenamiento Gen2 vinculada con el espacio de trabajo de Synapse (ver paso 2 de arriba), desde una base de datos de SQL Server o fuentes externas.
Para este tutorial, utilizaremos uno de los conjuntos de datos de muestra, “Bing COVID-19 Data” (Datos de Bing COVID-19), disponibles en la Galería de Synapse.
Para importar, haga clic en “Conjunto de datos” en el menú de navegación izquierdo y luego haga clic en el signo “+“ → “Galería”.
Galería de conjuntos de datos en Synapse Studio.
Puede revisar los metadatos y las filas de muestra de los datos antes de hacer clic en el botón “Agregar conjunto de datos” para importar estos datos.
Revisar conjunto de datos en Synapse Studio.
Una vez que la importación sea exitosa, podrá ver el conjunto de datos en la sección “Data.”
Pestaña de Data en Synapse Studio.
Escritura y Ejecución de consultas
Azure Synapse Studio proporciona una interfaz amigable para escribir y ejecutar consultas. Puede utilizar SQL para realizar una amplia gama de tareas de análisis de datos, desde una simple recuperación de datos hasta análisis más complejos.
Synapse Studio también le permite guardar y administrar sus consultas y ver y manejar los resultados de sus consultas.
Puede analizar este conjunto de datos utilizando un script SQL o creando una Nota.
Para ejecutar consultas SQL en este conjunto de datos, haga clic en los tres puntos situados junto al nombre del conjunto de datos.
Analizando datos en Synapse Studio con SQL.
Haciendo clic en “Seleccionar las 100 primeras filas” abrirá un editor de SQL donde puede escribir consultas SQL y ejecutarlas para ver los resultados.
Editor de SQL en Synapse Studio.
Si desea visualizar la salida en lugar de una vista de tabla, haga clic en “Gráfico” en la sección “Resultados”.
Visualizar resultados de consulta como gráfico en Synapse Studio.
Esos cambios se guardan inicialmente como borradores cuando se crea o modifica un script SQL. Publicar el script haciendo clic en el botón “Publicar” situado en la parte superior confirma esos cambios, garantizando que la versión más reciente se almacene en el espacio de trabajo.
Publicar un script SQL en Synapse Studio significa guardar su script en el espacio de trabajo de Synapse, lo que lo hace disponible para su uso futuro, colaboración y control de versiones.
Ejemplo: Análisis de crecimiento diario en casos confirmados de COVID-19 a nivel mundial
Vamos a ejecutar una consulta SQL en este conjunto de datos para analizar el aumento diario en casos confirmados de COVID-19 a nivel mundial.
La consulta recupera datos del “conjunto de datos de COVID-19 de Bing”, calcula el número de casos nuevos reportados cada día comparando el número de casos confirmados del día actual con el conteo del día anterior y ordena los resultados por fecha.
Consulta SQL en el editor de SQL de Synapse Studio.
Analizando datos en notebooks
En Synapse Studio, puede analizar datos utilizando notebooks, que proporcionan un entorno interactivo para ejecutar código, visualizar resultados y realizar análisis de datos.
Los notebooks de Synapse Studio admiten varios lenguajes, incluyendo PySpark, que es particularmente potente para el procesamiento de grandes cantidades de datos.
Para ejecutar una hoja de cálculo en Synapse Studio, es necesario anexarla a un pool de Apache Spark, que proporciona los recursos de computación distribuida necesarios para procesar eficientemente conjuntos de datos grandes.
Un pool de Apache Spark es una colección de nodos de cómputo que se asignan dinámicamente para ejecutar tus trabajos Spark. Si aún no tienes un pool de Spark, puedes crear uno navegando a la sección “Gestionar piscinas” en Synapse Studio, donde puedes especificar el número de nodos, su tamaño y otras configuraciones.
Una vez que se configura tu pool de Spark y se anexa a la hoja de cálculo, puedes ejecutar celdas de código dentro de la misma para cargar, manipular y analizar datos, como se muestra en la captura de pantalla que se muestra a continuación.
Este ajuste te permite aprovechar todo el poder de Spark para el análisis de datos a gran escala directamente dentro de Azure Synapse.
Analizar datos utilizando Notebooks en Synapse Studio.
Integración de Azure Synapse con otros Servicios de Azure
Azure Synapse se integra sin problemas con otros servicios de Azure, lo que te permite construir soluciones de análisis de datos completas.
Algunas integraciones clave incluyen:
- Azure Data Factory: Utiliza Azure Data Factory para orquestar flujos de trabajo de datos complejos y automatizar procesos ETL (Extracción, Transformación, Carga) o ELT (Extracción, Carga, Transformación). Al integrar Azure Synapse con Data Factory, puedes mover y transformar fácilmente datos de varias fuentes a tu espacio de trabajo de Synapse, asegurándote que tus datos estén siempre listos para el análisis.
- Power BI: Azure Synapse se integrasmoothmente con Power BI, permitiéndole crear visualizaciones de datos avanzadas e paneles interactivos. Esta integración permite a las empresas transformar los datos en bruto en informes interesantes y visualmente atractivos que pueden compartirse entre equipos, fomentando la toma de decisiones basadas en datos y mejorando las capacidades de inteligencia de negocios.
- Azure Machine Learning: Combina la potencia de procesamiento de datos de Azure Synapse con Azure Machine Learning para desbloquear capacidades avanzadas de análisis predictivo. Esta integración te permite entrenar, implementar y administrar modelos de aprendizaje automático directamente dentro de tu entorno Synapse, lo que permite predicciones más precisas y estrategias basadas en datos más inteligentes.
- Azure Databricks: Para organizaciones enfocadas en ciencia de datos colaborativa y aprendizaje automático, la integración de Azure Synapse con Azure Databricks ofrece una solución poderosa. Esta integración facilita una colaboración fluida entre científicos de datos, ingenieros y analistas, permitiéndoles construir y escalar tuberías de datos, desarrollar modelos y realizar análisis avanzados en un entorno único y colaborativo.
Mejores Prácticas para Usar Azure Synapse
Para aprovechar al máximo Azure Synapse, es importante seguir mejores prácticas, tales como:
- Optimizar formatos de almacenamiento de datos: El seleccionar los formatos de almacenamiento de datos adecuados, como Parquet o ORC, es crucial para garantizar un rendimiento óptimo de consultas y un procesamiento de datos eficiente. Estos formatos están diseñados para analítica de big data y pueden reducir significativamente los tiempos de ejecución de consultas y los costos de almacenamiento al soportar almacenamiento por columnas y compresión.
- Gestionar recursos de cómputo de manera eficiente: La gestión eficiente de recursos de cómputo es clave para equilibrar rendimiento y efectividad costo. Mediante el escalado de recursos según las demandas de la carga de trabajo y el uso de opciones sin servidor cuando sea apropiado, puede garantizar que no esté gastando en exceso en potencia de cómputo no utilizada mientras sigue cumpliendo los requerimientos de rendimiento.
- Implementación de mejores prácticas de seguridad: La seguridad debe ser una prioridad principal al usar Azure Synapse. Para proteger información sensible, implementar medidas de seguridad robustas, como cifrado de datos, control de acceso basado en roles y aislamiento de red.
- Monitoreo y resolución de problemas de cargas de trabajo: El monitoreo continuo de tus cargas de trabajo de Azure Synapse es fundamental para mantener un rendimiento óptimo y identificar potenciales problemas antes de que afecten las operaciones. Utiliza herramientas de monitoreo integradas para rastrear el uso de recursos, el rendimiento de las consultas y la eficiencia del flujo de datos, y actúa proactivamente para resolver cualquier anomalía y minimizar las interrupciones.
Conclusión
Azure Synapse Analytics es una solución poderosa y versátil para organizaciones que buscan aprovechar todo el potencial de sus datos. Uniendo la integración de datos, la análisis de grandes datos y el almacenamiento de datos empresariales en una sola plataforma integral, Azure Synapse da a las empresas la capacidad de simplificar sus operaciones de datos y extraer insights valiosos con una eficiencia sin precedentes.
La flexibilidad, escalabilidad y integración sin problemas de la plataforma con otros servicios de Azure la hacen ideal para varias tareas basadas en datos, desde análisis en tiempo real hasta proyectos complejos de aprendizaje automático. Con el aumento del volumen y la importancia de los datos, Azure Synapse se posiciona como una herramienta crucial para las organizaciones que buscan mantenerse competitivas en un mundo cada vez más centrado en los datos.
Al adoptar Azure Synapse, las empresas pueden optimizar sus procesos de datos actuales y abrir camino a futuras innovaciones en análisis de datos. A medida que avancemos, la capacidad de convertir rápidamente y efectivamente los datos en insights accionables será un diferenciador clave para las organizaciones exitosas. Azure Synapse proporciona la sólida base necesaria para enfrentar directamente este reto, permitiendo a las empresas desbloquear nuevas oportunidades y impulsar el crecimiento a través del poder de los datos.
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