Argontech, Extracción inteligente de datos

Conceptos básicos de la arquitectura de datos

La arquitectura de datos busca administrar los datos y su flujo a través de la empresa  respondiendo a las necesidades comerciales

La arquitectura de datos es un elemento clave dentro de la gestión de información de una organización ya que en ella se integran las reglas, las políticas y los modelos que se usarán para el tratamiento de los datos. 

Contar con una buena arquitectura de datos es lo que hace posible disponer de un archivo desde cualquier lugar y cualquier dispositivo, automatizar procesos rutinarios y realizar validaciones en simultáneo.   

¿Qué es la arquitectura de datos?

La arquitectura de datos se encarga de documentar los datos de una organización, es decir la manera como se adquieren, almacenan, movilizan clasifican, se consultan y se protegen, mediante la infraestructura tecnológica disponible.

El objetivo de tener una arquitectura de datos definida es garantizar que los datos se gestionan correctamente para satisfacer las necesidades comerciales de información.

¿Por qué es importante la arquitectura de datos?

Idealmente, el diseño de la arquitectura de datos es el primer paso de una estrategia de data en una organización, sin embargo, esto no suele ser el caso en la mayoría de las empresas que pueden presentar entornos inconsistentes o que no están conectados entre sí. 

La arquitectura de datos es importante para las organizaciones porque ayuda a organizar y clasificar gran cantidad de datos, y conecta los diferentes sistemas y desarrollos que pueda tener una empresa, creando un entorno amigable y organizado de la información. De esta manera todos los equipos pueden tener acceso a información relevante.   

Otro motivo por el cual es importante tener una arquitectura de datos es que la información y las necesidades del negocio cambian constantemente, por lo que el diseño de la arquitectura debe evolucionar con el tiempo para responder a estas nuevas demandas, lo que tiene una repercusión importante en la competitividad de la organización a lo largo del tiempo. 

Principios de la arquitectura de datos

Acorde con Joshua Klahr, uno de los expertos del sector hay seis principios sobre la arquitectura de datos 

  • Los datos son un activo compartido: Una arquitectura de datos moderna debe eliminar los silos entre las diferentes áreas de la compañía y brindar a todas las partes interesadas una visión completa de la empresa.
  • Los usuarios requieren un acceso adecuado a los datos: Proporcionar interfaces que faciliten a los usuarios el acceso a la información por medio de  herramientas adecuadas.
  • La seguridad es esencial: Las arquitecturas de datos deben estar diseñadas bajo la base de la seguridad y deben admitir e implementar políticas de datos y controles de acceso directamente en los datos sin procesar.
  • Los vocabularios comunes aseguran una comprensión común: Todos los activos de datos compartidos deben tener un vocabulario común para ayudar a realizar un buen análisis.
  • Se debe realizar una curación de datos: Una arquitectura de datos bien diseñada debe realizar una limpieza de los datos sin procesar.
  • Los flujos de datos deben optimizarse para la agilidad: La arquitectura de datos debe garantizar el trabajo ágil dentro de la organización, reduciendo costos, optimizando procesos y permitiendo la escalabilidad de los productos y servicios.

Componentes de la arquitectura de datos 

Según la consultora experta en tecnología BMC estos son los componentes de una arquitectura de datos moderna:

1. Pipelines

Los pipelines de datos se encargan de la recopilación, el refinamiento, el almacenamiento, el análisis y la entrega de datos.

Un pipeline de datos permite que el flujo de negocios funcione sin problemas. Si un pipeline se retrasa  o no funciona adecuadamente se pueden perder los informes o el comportamiento del usuario no se procesa.  Un buen pipeline es una de las claves del éxito de las organizaciones. 

2. Almacenamiento en la nube 

El uso de nubes públicas, privadas o híbridas ayudan a brindar agilidad a la hora de diseñar e implementar una arquitectura de la información sólida. 

Al usar la nube para almacenar la información se garantiza la seguridad, el acceso y la facilidad de la misma para todos los interesados. 

3. Informática en la nube 

Además de usar la nube para el almacenamiento, muchas arquitecturas de datos modernas utilizan la computación en la nube para analizar y administrar datos.

La informática en la nube permite realizar una administración más adecuada de la información y poder procesarla para crear nuevos productos innovadores a partir de la data. 

4. APIs

Para lograr la conexión de sistemas que “hablan” lenguajes diferentes es necesario la creación y/o implementación de de APIs, que funcionan como conectores pàra facilitar la exposición y el intercambio de datos.

5. Inteligencia artificial

Los modelos de Inteligencia Artificial y Machine Learning son aplicables a la arquitectura de datos para automatizar tareas como la recopilación de datos, el análisis de la información y la realización de tareas repetitivas. Además facilitan el trabajo de los equipos y la toma de decisiones calculadas.

6. Transmisión de datos 

Las organizaciones pueden tener muchas fuentes desde las cuales se obtiene la información, por ello la arquitectura de datos debe tener la capacidad de canalizarla y enviarla por medio de flujos a diferentes destinos. 

La transmisión de datos permite que los datos se procesen en tiempo real o casi real. 

7. Contenedores 

Los contenedores se utilizan para automatizar la implementación, el escalado y la administración de software, lo que permite una arquitectura más limpia y eficaz. 

8. Analítica 

El objetivo de muchas arquitecturas de datos modernas es ofrecer análisis en tiempo real, desarrollando la capacidad de realizar análisis de datos nuevos a medida que llegan al entorno.

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