Se entiende por arquitectura de datos una agrupación de modelos, gobernanza, reglas y estandarizaciones. Las cuales indican de qué manera debes almacenar, organizar y procesar los datos que recopila tu empresa. Esto con el fin de que sean útiles y aprovechables para tomas de decisiones estratégicas.
En esta nueva época en la que el Big Data y la Data Science cobran una importancia fundamental para tu organización, tener una arquitectura de datos centralizada y formada con procesos comerciales sólidos, debería ser la norma. Además, una arquitectura de datos que esté adaptada al ritmo de crecimiento de la compañía, evolucionará sin problemas a medida que avance la tecnología.
Un proceso como este, si es realmente exitoso, va a proporcionarte cierta información acerca de los datos que recopilas, permitiendo a los científicos de datos que trabajen con fuentes confiables. Todo ello de manera altamente eficiente y así, servirán de ayuda para la resolución de inconvenientes de mediana y alta complejidad.
La arquitectura de datos significa tecnología de punta
La arquitectura de datos permite que tu compañía se prepara que el aprovechamiento de nuevas oportunidades de negocios. Esto debido a que puede servirse de tecnologías emergentes, las cuales son punteras en el desarrollo de empresas. De tal manera que, si tu organización tiene en su haber tecnología de punta, puede mejorar la eficiencia a nivel de operaciones. Así como también, podrá administrar correctamente la entrega de información a todo el entorno de trabajo.
Si bien creerías que es un concepto y procesamientos de vieja data, lo cierto es que la arquitectura de datos es un campo relativamente nuevo. Del mismo modo, el trabajo de un arquitecto de datos ha sido traspasado a analistas de negocios, por ejemplo. Igualmente, ha sido traspasado a desarrolladores de tecnología ETL y a los científicos de datos.
¿Qué inconvenientes presenta la arquitectura de datos para las empresas?
Hoy en día, la arquitectura de datos en casi la totalidad de organizaciones puede que no sea la más adecuada. Esto debido a que siempre se encuentra errores frecuentes y diversos desafíos. Los cuales podrás ver a continuación:
- Las organizaciones que se encargan de manejar los datos por sí mismas, tienen varios departamentos de Tecnologías de la Información. A su vez, estos trabajan en diversos Warehouse que tienen sus propias estandarizaciones y arquitecturas. El problema se presenta cuando hay incompatibilidades entre ellas.
- Muchos procesos y aplicaciones asociadas son creados en función de requisitos y necesidades estrictamente individuales. Esto a su vez, conlleva a que no se estandaricen arquitecturas ni modelos a seguir.
- Los arquitectos de datos muchas veces se limitan a funciones de áreas técnicas. Lo que se traduce en que tienen poco conocimiento comercial sobre los datos que las empresas generan.
- Diversos proyectos de Tecnologías de la Información son administrados sin tener en consideración la arquitectura de datos. Esto como parte de las fases de diseño de dicha arquitectura. De tal manera que los científicos de datos trabajan sin procesos de gestión coherentes.
Por estas razones, probablemente no te resultaría complicado descubrir diversos sistemas con datos desarticulados. Además, podrías encontrar brechas importantes entre hardware y almacenes de información entre distintos departamentos de las organizaciones.
La desorganización conlleva a un bajo rendimiento
Los desafíos que enfrenta la arquitectura de datos en las empresas, pueden llevarlas a tener un bajo rendimiento. Lo es más cuando se trata de sistemas con múltiples transferencias de datos en poco tiempo. Además, sin una organización a nivel de arquitectura, se tardaría mucho tiempo en solucionar problemas. Sobre todo en lo concerniente a la generación de datos de producción, por ejemplo.
Además, se tardaría mucho para generar la solución a los problemas correctamente. Lo que conlleva a experimentar una falta de capacidad absoluta para que se pueda valorar el impacto que ha tenido una toma de decisiones en este aspecto.
Por último, si se tiene una arquitectura de datos totalmente desarticulada y que no se integra bien a tus sistemas, puede causar esfuerzos extras a la hora de hacer análisis. No solo cuando se hagan los análisis, también, a la hora de hacer investigaciones cuando se realiza una migración de datos. El rediseño o cambio hacia un sistema de tecnología superior, se vería trastocado de alguna manera.
¿Cómo puede diseñarse correctamente una arquitectura de datos?
Si quieres aprovechar al máximo la generación de datos de tu organización, debes tener una arquitectura de datos bien diseñada. Esto como norma obligatoria. Del mismo modo, tienes que seguir diversos procesos de análisis y de estructuras. Todo ello con el fin de que consigas tus objetivos en corto tiempo.
Debes diseñarla a nivel conceptual, en procesos y operaciones
Los procesos de índole comercial deberían ser compatibles en cualquier departamento de Tecnologías de la Información. Debido a que tiene que ser impulsado por entidades y flujos de datos. Así como también, debe estar sujeto a reglas comerciales aplicadas a la generación de la información. Por ello, un arquitecto de datos debe tener conocimientos profundos del negocio y del sector donde se mueve.
Diseñar la arquitectura a nivel lógico
El modelado de datos es importante a la hora de considerar el tipo de base de datos quieres utilizar. Por ello, esta etapa consiste en hacer conexiones entre los requisitos de las plataformas y los sistemas de tecnologías asociados. Esto con el fin de obtener la información comercial que se requiere.
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