La arquitectura de datos está basada en organizar la información de la organización para que tenga sentido y permita la implementación de los procesos de negocio. Ayuda a garantizar que la información adecuada va a estar disponible cuando sea necesaria, con unos sistemas flexibles y que permiten adaptar cambios y ampliaciones en el futuro.
Contenidos
¿Qué es la Arquitectura de Datos?
La arquitectura de datos es la interfaz que actúa entre los objetivos de negocio y los procesos técnicos de las organizaciones. Esta arquitectura y su ecosistema analítico deben estar alineados con la estrategia de la empresa, e incluye las herramientas, las técnicas y las prácticas para gestionar los datos.
Las arquitecturas de datos no son una plataforma de datos ni una tecnología o data warehouse específico. Son entidades construidas sobre diversas tecnologías que permiten combinar e integrar los datos de varias fuentes heterogéneas. En estas capas es posible realizar transformaciones y la preparación de datos necesaria para facilitar la analítica y la creación de reportes, entre otras tareas.
¿Por qué es importante la Arquitectura de Datos?
El diseño correcto de una arquitectura de datos completa permitirá a la organización tomar mejores decisiones. También permite aumentar la capacidad de análisis de datos con una mayor eficacia. Para que esto ocurra, la arquitectura de datos debe estar diseñada teniendo en cuenta a los usuarios y el flujo de datos en todo momento.
Conseguir que la arquitectura de datos sea robusta, segura, elástica y flexible con capacidades de gobierno de datos no es una tarea sencilla. Es un proyecto que se extiende en el tiempo y requiere implicar a equipos de trabajo diversos dentro de la organización.
¿Qué hace un Arquitecto de Datos?
El perfil de un arquitecto de datos es más específico que el de un arquitecto de soluciones. Implica diseñar y construir esta arquitectura de datos para la organización. Es un trabajo que requiere explicar soluciones conceptuales complejas, por lo que es común la realización de documentos y diagramas de arquitectura. Estos diagramas facilitan la comunicación de ideas a audiencias técnicas y no técnicas.
A continuación, veremos cuáles son los diagramas de arquitectura más usados en la práctica de los arquitectos de datos:
Diagrama de Flujo
Este diagrama representa las piezas de los flujos de datos. Se orienta a perfiles técnicos y describen los procesos de negocio. En este diagrama no es necesario representar la manera en la que interaccionan las piezas, pero sí cuáles están conectadas y en qué dirección se mueven los datos entre ellas. Es uno de los primeros que se trabajan en un nuevo proyecto.
Diagrama de Servicios
El diagrama de servicios representa a alto nivel las conexiones que existen entre los servicios externos a la organización y los operados de manera interna. Simplifica la visualización de la conectividad con servicios externos para que los perfiles de redes y de seguridad puedan determinar la mejor estrategia a seguir. Los detalles de funcionamiento de las piezas no son necesarios.
Diagramas de Infraestructura y de Desarrollo
Estos son los diagramas de más bajo nivel, e incluyen todas las piezas que existen en los servicios y herramientas representadas. Los perfiles técnicos como los desarrolladores o los administradores serán los más interesados en los diagramas de este tipo. En función de quién sea el interesado, estos diagramas pueden incluir un mayor nivel de detalle.
Diagrama de Personas
Representa los actores involucrados en el caso de uso o en el problema de negocio a través de las historias de usuario. Generalmente están interesados en este diagrama los product owners y perfiles de negocio. Es similar a BPMN para representar quién y cuándo interacciona con las piezas.
¿Cómo plantear una Arquitectura de Datos? Consideraciones
Para plantear correctamente una arquitectura de datos, se debe tener en consideración quienes van a ser los consumidores de los datos. Para entender sus requisitos los arquitectos de datos deben preguntarse qué datos necesitarán, en qué cantidad, con qué disponibilidad y con qué velocidad serán consumidos. Tanto en arquitecturas basadas en tecnologías cloud, como híbridas u onprem, deberán satisfacer todos los actores interesados.
Estas necesidades obligarán a ofrecer una solución escalable, con tecnologías capaces de integrarse y de dar solución a los casos de uso presentes y futuros de la organización. También se debe poner el foco a los procesos de ingesta de datos, tanto en streaming como en batch. Por supuesto, existen modelos de arquitectura, como la arquitectura lambda o kappa que se deberán estudiar para adecuarlos a las particularidades de la organización.
La arquitectura de datos también deberá soportar la creación y la puesta en marcha de modelos de machine learning e inteligencia artificial. Todas estas capas estarán interconectadas y bajo el paraguas del gobierno del dato. Para cumplir regulaciones y la seguridad en torno a los datos, se deberán aplicar procesos de anonimización y cifrado. También, como parte del gobierno del dato, la arquitectura debe ofrecer un catálogo de datos disponible para ser consultado por los distintos actores y facilitar la implementación de casos de uso adicionales.
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Preguntas Frecuentes – FAQ
¿Qué es una arquitectura de datos distribuida y cuáles son sus beneficios?
Una arquitectura de datos distribuida divide el almacenamiento y procesamiento de datos en múltiples nodos o servidores en lugar de un solo sistema centralizado. Los beneficios incluyen mayor escalabilidad, ya que es posible agregar nodos para manejar mayores volúmenes de datos y cargas de trabajo; mejor tolerancia a fallos, puesto que los datos y el procesamiento están distribuidos y no dependen de un único punto de fallo; y mayor flexibilidad, ya que diferentes nodos pueden estar optimizados para diferentes tipos de cargas de trabajo o requerimientos específicos de datos.
¿Qué papel juega la nube en las arquitecturas de datos modernas?
La nube proporciona una infraestructura escalable y flexible para el almacenamiento y procesamiento de datos. Los servicios en la nube permiten a las organizaciones almacenar grandes volúmenes de datos sin la necesidad de inversiones significativas en hardware. Además, ofrecen capacidades avanzadas de procesamiento y análisis de datos, incluyendo servicios de inteligencia artificial y aprendizaje automático ya listos para funcionar. La nube también mejora la colaboración y accesibilidad de los datos desde cualquier ubicación geográfica.
¿Cómo se implementa la seguridad en una arquitectura de datos?
La seguridad en una arquitectura de datos se implementa mediante una combinación de controles de acceso, encriptación, auditoría y monitorización. Los controles de acceso aseguran que solo usuarios autorizados puedan acceder a los datos; la encriptación protege los datos tanto en tránsito como en reposo; la auditoría permite rastrear el acceso y las modificaciones de datos para detectar y prevenir actividades maliciosas; y la monitorización identifica amenazas y vulnerabilidades.
Arquitecto de Datos con más de 6 años de experiencia en el sector del Big Data. Autor de cursos de formación en tecnologías Big Data, Cloud y Streaming completados por más de 5000 alumnos en Udemy y otras plataformas. Miembro de la Apache Software Foundation desde 2019.
