Change Data Capture: ¿Qué es y cómo beneficiará a su empresa?

Con el aumento espectacular de los datos modernos, también aumenta la necesidad de obtener información de los datos en tiempo real.

Las empresas necesitan soluciones para mantener su base de datos adaptable a los requisitos en tiempo real, donde entra en juego la captura de datos modificados. Este artículo discutirá los conceptos básicos del CDC y por qué es importante.

Importancia de identificar y capturar los cambios realizados en una base de datos

Los datos se generan no solo en gran volumen sino también a alta velocidad. Esto significa que ahora se genera una gran cantidad de datos a alta velocidad.

Identificar y capturar el cambio de datos es importante para las aplicaciones orientadas al usuario y las herramientas de informes empresariales para garantizar que todos los datos relacionados con el sistema estén sincronizados. Ayudará a las empresas a tomar decisiones más rápidas y precisas con el movimiento de datos en tiempo real.

¿Qué es la captura de datos modificados (CDC)?

Change Data Capture, CDC es una tecnología para identificar y rastrear cambios de datos en bases de datos y tablas de origen en tiempo real. En términos simples, CDC registra cada vez que encuentra cambios en una base de datos. Ayuda a las empresas con una integración y análisis de datos más rápidos utilizando recursos limitados.

¿Como funciona?

Cada vez que se cambia o actualiza la base de datos de origen, también se deben actualizar todos los recursos relacionados. La captura de datos modificados proporciona soluciones para actualizar esos recursos sin problemas como la escritura dual continua.

Se realiza rastreando los cambios en la base de datos de origen y luego notificando a los sistemas relacionados que dependen de los datos sobre esos cambios.

Envía las notificaciones en el mismo orden que los cambios realizados en la base de datos de origen. De esta manera, CDC ayuda a las empresas a mantener sus sistemas actualizados e informados de los cambios y reaccionar en consecuencia.

¿Por qué es importante?

Identificar y capturar cada cambio de datos de las transacciones en la base de datos de origen y cargarlos en el sistema de destino en tiempo real ayuda a las empresas a mantener sincronizados sus sistemas relacionados con los datos. Ayuda en la replicación de datos confiable y las migraciones a la nube sin tiempo de inactividad. Debido a su eficiencia en el movimiento de datos a través de una red de área amplia, CDC es la solución perfecta para las arquitecturas de nube modernas.

¿Qué son ETL y ELT?

ETL (Extraer, Transformar, Cargar)

ETL es el proceso de extraer datos de los sistemas de origen, luego transformar los datos en un servidor de procesamiento secundario y luego cargar los datos en un sistema de almacenamiento de datos.

En este proceso, los datos fluyen desde el origen hasta el destino y el motor de transformación se encarga de todos los cambios. Este proceso se realiza en datos relacionales, locales y estructurados. ETL es fácil de implementar comparativamente.

ELT (Extraer, Cargar, Transformar)

ELT carga los datos de origen/sin procesar directamente en la base de datos de destino sin ningún cambio. El sistema de destino es responsable de realizar la transformación.

Los procesos ELT se realizan en fuentes de datos estructurados y no estructurados en la nube. Este proceso requiere habilidades de nicho para su implementación y mantenimiento.

Cambiar la captura de datos en ETL

En el proceso de integración de datos de ETL, los datos se pueden extraer mediante una solución de captura de datos modificados de la base de datos de origen, luego transformarse y enviarse al almacén de datos de destino. CDC ayuda a minimizar los recursos necesarios para realizar ETL mediante métodos basados ​​en registros o en desencadenadores.

Métodos del CDC

Existen diferentes métodos para capturar cambios en los datos; Los siguientes son algunos métodos importantes y más comunes de CDC:

#1. CDC basado en secuencias de comandos

El método basado en secuencias de comandos requiere codificación a nivel de aplicación para agregar un campo a la tabla existente para identificar cada vez que se actualizan los datos.

Este método identifica y recupera solo las filas que se han modificado desde la última extracción. Este método no necesita herramientas externas y se puede construir con lógica de aplicación nativa. El CDC basado en secuencias de comandos agrega una sobrecarga adicional a la base de datos.

#2. CDC basado en disparadores

El CDC basado en disparadores captura las operaciones de inserción, actualización y eliminación realizadas en las tablas o bases de datos, generando un disparador que captura la declaración de manipulación de datos (DML).

Este método requiere más trabajo ya que la base de datos debería poder crear activadores y los cambios deberían escribirse en otra tabla. Todo este trabajo requiere procesos manuales y, en ocasiones, puede volverse costoso de implementar y administrar.

#3. CDC basado en registros

Con este método, el CDC rastrea e identifica los registros de transacciones de una base de datos. Este método captura la lista de cambios de datos en el orden correcto de su aplicación. La implementación de CDC basada en registros requiere un esfuerzo técnico para insertar transacciones en declaraciones DML.

Luego, las declaraciones DML deben escribirse en el sistema de destino. Este método genera una gran cantidad de metadatos en comparación con otros métodos. Este método también ofrece una solución para ejecutarse sin estar instalado en el servidor de la base de datos, lo que hace que se ejecute a capacidad total sin sobrecarga adicional.

¿Cómo beneficia a las empresas la captura de datos modificados?

Las siguientes son algunas de las razones por las que su empresa necesita soluciones de captura de datos de cambios (CDC):

• Permite a las empresas transferir datos entre varios sistemas de forma rápida y eficiente, lo que da como resultado informes oportunos y una inteligencia empresarial mejorada.
• Ayuda a las organizaciones medianas y grandes con múltiples sistemas de bases de datos a completar la carga de datos en tiempo real en el almacén de datos sin problemas.
• Ayuda a las empresas a enviar datos a múltiples líneas de negocios, minimizando las interrupciones en las cargas de trabajo de producción.
• Con CDC, las empresas pueden extraer datos de múltiples fuentes y actualizar continuamente su sistema de gestión de datos maestros.
• CDC ayuda a las organizaciones a mantener sus datos seguros y actualizados.
• Brinda libertad para elegir e implementar aplicaciones sin tener en cuenta la compatibilidad de su base de datos.
• La captura de datos modificados puede reducir el estrés en la base de datos operativa mediante la transferencia de tráfico pesado de usuarios a una base de datos secundaria.
• Las empresas también pueden usar CDC como su plan de respaldo para mantener una copia de seguridad de sus datos en caso de desastre.

Recursos de aprendizaje

#1. Cambiar la captura de datos

Esta guía lo ayudará a comprender Change Data Capture, descubrir sus desafíos y generar mejores soluciones para resolverlos. Esta autoevaluación lo ayudará a hacer las preguntas correctas para usar la tecnología de captura de datos modificados.

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Se le presentarán todas las herramientas necesarias para la autoevaluación. La guía de captura de datos modificados presenta preguntas basadas en casos nuevos y actualizados para ayudarlo a identificar áreas en las que puede mejorar la captura de datos modificados en su negocio.

#2. Cambiar la captura de datos Una guía completa

Esta autoevaluación de captura de datos modificados lo ayudará a convertirse en un experto en identificar y resolver cualquier desafío de CDC. Le ayudará a aprender cómo reducir el esfuerzo en los métodos CDC para resolver problemas.

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Esta guía cubre todos los elementos esenciales de la captura de datos modificados y lo ayuda a aclarar los procesos y actividades necesarios para lograr los resultados de CDC.

#3. Marco ETL para entornos de almacenamiento de datos

Este curso de Udemy lo ayudará a implementar el marco ETL con un enfoque práctico y de alto nivel. Incluye pautas completas, estándares y una lista de verificación para diseñar e implementar soluciones ETM que se pueden reutilizar con varias estrategias de carga de datos, manejo de errores/excepciones, manejo de control y balance de auditoría.

El curso proporciona principios y soluciones de diseño ETL basados ​​en Oracle 11g e Informatica 10x, que se pueden implementar en cualquier herramienta ETL.

Ultimas palabras

Las empresas necesitan soluciones de CDC para aumentar la confiabilidad y precisión de los datos. Este blog le presentó a CDC, por qué es importante para las empresas y sus diversos métodos. Si desea implementar esta tecnología en su negocio, asegúrese de consultar los recursos mencionados en el artículo para ayudarlo a comprenderla en un nivel más profundo.

También puede explorar algunas de las mejores herramientas ETL para PYMES.