Arquitectura de datos: el primer paso para una gestión de datos exitosa

Los datos se han convertido en uno de los activos más importantes para las empresas en la actualidad. La información que almacenan las compañías, además de ser masiva, posee un gran espectro de oportunidades para potenciar los negocios, conectándolos con necesidades y deseos específicos de clientes y audiencias.

Es por ello que, hoy en día, una de las mayores preocupaciones e intereses de las empresas es encontrar las mejores y más diversas maneras de recolectar, almacenar y analizar los grandes conjuntos de datos que poseen, de una forma efectiva, eficiente y sobre todo procurando la seguridad e integridad de los mismos.

Es a partir de esta necesidad que surgen estrategias, metodologías y herramientas como el Big Data, la Ciencia de Datos, la minería de datos, la arquitectura de datos, entre otras, con las que se busca organizar y sacar el mejor provecho a los datos, transformándolos en información comercial que beneficie el desarrollo de las empresas, a través de nuevos productos o servicios, y la mejora y optimización de procesos internos y externos.

La arquitectura de datos es una de esas metodologías que aporta grandemente en la interpretación y procesamiento de los datos de una compañía, de hecho, es considerada el primer paso, y quizá uno de los más determinantes, dentro del proceso de la gestión de datos.

Si quieres conocer más sobre la arquitectura de datos, sus características y principios, te sugerimos continuar leyendo este artículo.

Arquitectura de datos: ¿qué es y cuál es su objetivo en las empresas?

Como mencionamos antes, la arquitectura de datos se define como la metodología o conjunto de metodologías encargadas de modelar, definir y establecer la manera más adecuada y efectiva de recopilar, guardar y organizar un gran volumen de datos que después serán integrados y usados dentro de un Sistema de Gestión de Base de Datos.

En otras palabras, la arquitectura de datos busca definir las técnicas y el plan para el manejo de los datos y la forma cómo deben fluir o corresponder entre los distintos sistemas de almacenamiento de datos de una compañía.

El objetivo principal de la arquitectura de datos en las empresas es poder entender las necesidades y requerimientos comerciales de estas, y establecer las políticas, reglas y estándares para que las mismas sean resueltas a través de información de valor obtenida por medio de la recopilación y análisis de datos.

La arquitectura de datos se enfoca en poder modelar y relacionar los distintos sistemas de datos de una empresa, con el propósito de crear un marco para la gestión de datos que permita la interacción simultanea de los sistemas de datos.

Principios y características de la arquitectura de datos

Dentro de la arquitectura de datos existen una serie de principios y características que permiten que la implementación de esta metodología cumpla con sus objetivos en las empresas, a continuación, podrás conocer cada una de ellas.

Principios de la arquitectura de datos:

El experto Joshua Klahr, vicepresidente de AtScale, ha definido los seis principios que, según él, forman lo que sería la base de la arquitectura de datos moderna. Klahr recomienda tenerlos en consideración durante la implementación de la arquitectura de datos en las empresas:

1. Los datos son un activo compartido: este principio se basa en la idea de eliminar los llamados silos de datos de los departamentos de una empresa, por el contrario, promueve el acceso a los datos para todas las partes interesadas desde una visión global y completa.
2. Acceso adecuado a los datos: además de eliminar los silos de datos, es importante que la arquitectura de datos en una empresa se enfoque también en crear y brindar interfaces adecuadas que permitan el fácil acceso de los usuarios a los datos.
3. La seguridad como prioridad: uno de los principios más relevantes, señala que la arquitectura de datos debe centrarse en establecer un diseño con enfoque en la seguridad, que aplique y permita políticas de protección de datos y garantice controles de acceso automático.
4. Asegurar una comprensión común: sumado a promover los datos como un activo compartido, este principio plantea la idea de que deben ser comprensibles para todos los usuarios. Es decir, es necesario que se emplee un vocabulario conocido para que sea fácilmente entendido y los análisis se enfoquen en los objetivos indicados.
5. Curación de los datos: es importante que dentro de la arquitectura de datos se invierta en la curación de los datos, llevando a cabo tareas de identificación, recolección, comprobación, transformación, integración, exposición y mantenimiento de la información. La implementación de este principio va a permitir que los datos posean la mayor calidad posible, lo que generará análisis y reportes con la información indicada.
6. Los flujos de datos optimizados para la agilidad: este principio plantea que mediante la reducción del movimiento de los datos se puede lograr la reducción de costos para las empresas en la implementación de la arquitectura de datos, adicionalmente se abre la posibilidad de incrementar la actualización de los datos y la optimización de la agilidad en las compañías.

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Características de la arquitectura de datos:

Según la consultora especializada en Tecnologías de Información, BMC, una arquitectura de datos moderna debe poseer las siguientes características:

• Orientación de los datos: la orientación de los datos es, en pocas palabras, la acción de dirigir el proceso que engloba la recolección, el movimiento, la refinación, el almacenamiento, análisis y entrega de los datos.
• Almacenamiento en la nube: el uso del almacenamiento en la nube brinda beneficios como la agilidad. El uso de este recurso se puede dar en nubes públicas, privadas o híbridas.
• Computación en la nube: el almacenamiento no es el único uso de la nube en la arquitectura de datos moderna, en la actualidad, también se utiliza para el análisis y administración de datos.
• Uso de APIs: el uso de APIs en la arquitectura de datos moderna se ha popularizado, ya que son herramientas que permiten exponer e intercambiar datos de manera fácil y sencilla.
• Modelos de AI (Artificial Intelligence) y ML (Machine Learning): estas tecnologías son utilizadas con el objetivo de automatizar sistemas para la recopilación de datos, etiquetado, entre otras tareas.
• Transferencia de datos: esta característica hace referencia al flujo constante de datos desde un punto de origen hasta un punto de destino para procesar y analizar datos en tiempo real.
• Orquestación de contenedores: son utilizados, por lo general, para automatizar la implementación, escalado y administración de softwares de datos.
• Análisis en tiempo real: una de las características más destacadas y apetecidas dentro de la implementación de la arquitectura de datos, es poder brindar la posibilidad de realizar analítica en tiempo real, analizar los nuevos datos en la medida en que van llegando al entorno.

¿Cómo se desarrolla la arquitectura de datos?

Como has podido ver, la arquitectura de datos es de vital importancia dentro de la gestión de datos de una empresa. Su construcción es un proceso que contiene, además de los principios y características que ya explicamos, una serie de etapas que determinan su desarrollo, las cuales comprenden:

1. Los requerimientos: esta primera etapa está enfocada en entender, capturar, documentar y priorizar todos los requerimientos y necesidades expuestas por la empresa para el desarrollo de la arquitectura de datos. En este punto la calidad de los datos es un aspecto fundamental y trascendental, pues si los datos estuviesen incompletos, no fueran coherentes o fueran redundantes, podrían ser buenos, pero no responderían con los requerimientos, por lo tanto, no servirían por no ser de calidad.
2. El diseño: etapa crucial y de alta complejidad, pues es la fase donde se definen y establecen las estructuras de la arquitectura de datos. En este punto se hace uso de patrones y técnicas de diseño y se seleccionan las tecnologías y aplicaciones que se implementarán para gestionar, almacenar, tratar y analizar los datos.
3. La documentación: en esta etapa es importante documentar a detalle todo lo que se realizó y se implementó en el proceso de creación de la arquitectura de datos. El objetivo de esta fase es poder comunicar a todos los involucrados, de manera precisa, clara y efectiva, la forma cómo fue desarrollada la arquitectura de datos.
4. La evaluación: esta fase, aunque es la última no es menos importante, pues a través de la evaluación del diseño se pueden identificar errores o problemas de manera anticipada. Corregir detalles de la arquitectura de datos antes de su implementación representa reducción de costos para las empresas, lo que, sin duda, es un beneficio.

Conceptos a tener en cuenta dentro de la arquitectura de datos

Ahora que ya conoces qué es la arquitectura de datos, cuáles son sus objetivos, principios y características, queremos ampliar un poco más el panorama con algunos conceptos que son comunes dentro de esta metodología.

Almacenamiento de datos:

Un almacenamiento de datos es definido, en términos simples, como un gran contenedor o archivo de información que puede ser analizada a través de herramientas del Big Data y la ciencia de datos, con el objetivo de poder tomar decisiones empresariales basadas en información de valor.

Un almacenamiento de datos puede contener diversas y variadas bases de datos, cada una de ellas organizará los datos en columnas que tendrán descripciones de los datos y tablas, que serán acomodadas en esquemas o carpetas.

El funcionamiento de un almacenamiento de datos estará determinado por las herramientas de consulta que usarán los esquemas para establecer a qué tablas acceder y qué datos analizar.

Arquitectura de los Sistemas Gestores de Base de Datos – SGBD:

Antes de hablar de la arquitectura de un SGBD, es importante entender qué es. Un Sistema de Gestión de Base de Datos es un software que permite administrar y gestionar una base de datos, en otras palabras, brinda la posibilidad de utilizar, configurar, extraer y recuperar información almacenada, con el objetivo de que los usuarios accedan a dicha información a través de una interfaz donde puedan interactuar mediante la lectura, creación, eliminación y/o actualización de datos.

La arquitectura de un SGBD tiene como objetivo principal establecer cuáles son sus componentes e interfaces, entre los que se encuentran:

• Las interfaces externas
• El procesador del lenguaje
• El optimizado de consultas
• El motor de la base de datos
• El mecanismo de almacenamiento
• El motor de transacciones
• La gestión y operación del SGBD

En 1975, el comité ANSI-SPARC (American National Standards Institute, Standards Planning And Requirements Committee) estableció un diseño estándar abstracto para la arquitectura de los Sistemas Gestores de Base de Datos, el cual consta de tres niveles que tienen como objetivo separar los programas de aplicación de la base de datos física.

1. Nivel interno: hace referencia a la vista física de la base de datos, en donde podemos encontrar el almacenamiento y organización física de los datos representados en dispositivos de disco, servidores, índices, direcciones físicas, entre otros. Este nivel es donde se centra el diseño de archivos que contienen la información y su ubicación.
2. Nivel conceptual: dentro de este nivel se desarrolla el diseño conceptual de la base de datos. Se ocultan detalles que no resultan de interés o competencia de los usuarios, por el contrario, se enfoca en desarrollar todo a lo que estos pueden y les interesa acceder, como lo son los tipos de datos, relaciones y restricciones.
3. Nivel externo: este nivel se centra en las vistas, es decir los usuarios. Es donde se describen y se dejan a disposición los datos que más les interesan a estos.

Arquitectura cliente-servidor base de datos:

La arquitectura cliente-servidor es definida como un modelo de diseño de software, en donde las tareas son distribuidas entre proveedores de recursos, también conocidos como servidores, y los clientes.

Esta arquitectura se caracteriza por ser una solución que mezcla la flexibilidad de la computadora portátil y la integridad, seguridad y robustez de las unidades centrales, conocidas como servidores de datos.

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Adquiere competencias y habilidades en:

• El desarrollarlo de capacidades para recolectar datos.
• El manejo y preparación de datos, separando lo relevante y prioritario de lo secundario y el ruido innecesario.
• El análisis de los datos para volverlos información que sirva para la toma oportuna de decisiones.
• El desarrollo de modelos de datos, respetando los principios éticos y responsabilidad profesional.

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Es por ello que, hoy en día, una de las mayores preocupaciones e intereses de las empresas es encontrar las mejores y más diversas maneras de recolectar, almacenar y analizar los grandes conjuntos de datos que poseen, de una forma efectiva, eficiente y sobre todo procurando la seguridad e integridad de los mismos.

Es a partir de esta necesidad que surgen estrategias, metodologías y herramientas como el Big Data, la Ciencia de Datos, la minería de datos, la arquitectura de datos, entre otras, con las que se busca organizar y sacar el mejor provecho a los datos, transformándolos en información comercial que beneficie el desarrollo de las empresas, a través de nuevos productos o servicios, y la mejora y optimización de procesos internos y externos.

La arquitectura de datos es una de esas metodologías que aporta grandemente en la interpretación y procesamiento de los datos de una compañía, de hecho, es considerada el primer paso, y quizá uno de los más determinantes, dentro del proceso de la gestión de datos.

Si quieres conocer más sobre la arquitectura de datos, sus características y principios, te sugerimos continuar leyendo este artículo.

Arquitectura de datos: ¿qué es y cuál es su objetivo en las empresas?

Como mencionamos antes, la arquitectura de datos se define como la metodología o conjunto de metodologías encargadas de modelar, definir y establecer la manera más adecuada y efectiva de recopilar, guardar y organizar un gran volumen de datos que después serán integrados y usados dentro de un sistema.

En otras palabras, la arquitectura de datos busca definir las técnicas y el plan para el manejo de los datos y la forma cómo deben fluir o corresponder entre los distintos sistemas de almacenamiento de datos de una compañía.

El objetivo principal de la arquitectura de datos en las empresas es poder entender las necesidades y requerimientos comerciales de estas, y establecer las políticas, reglas y estándares para que las mismas sean resueltas a través de información de valor obtenida por medio de la recopilación y análisis de datos.

La arquitectura de datos se enfoca en poder modelar y relacionar los distintos sistemas de datos de una empresa, con el propósito de crear un marco para la gestión de datos que permita la interacción simultanea de los sistemas de datos.

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Principios y características de la arquitectura de datos

Dentro de la arquitectura de datos existen una serie de principios y características que permiten que la implementación de esta metodología cumpla con sus objetivos en las empresas, a continuación, podrás conocer cada una de ellas.

Principios de la arquitectura de datos:

El experto Joshua Klahr, vicepresidente de AtScale, ha definido los seis principios que, según él, forman lo que sería la base de la arquitectura de datos moderna. Klahr recomienda tenerlos en consideración durante la implementación de la arquitectura de datos en las empresas:

1. Los datos son un activo compartido: este principio se basa en la idea de eliminar los llamados silos de datos de los departamentos de una empresa, por el contrario, promueve el acceso a los datos para todas las partes interesadas desde una visión global y completa.
2. Acceso adecuado a los datos: además de eliminar los silos de datos, es importante que la arquitectura de datos en una empresa se enfoque también en crear y brindar interfaces adecuadas que permitan el fácil acceso de los usuarios a los datos.
3. La seguridad como prioridad: uno de los principios más relevantes, señala que la arquitectura de datos debe centrarse en establecer un diseño con enfoque en la seguridad, que aplique y permita políticas de protección de datos y garantice controles de acceso automático.
4. Asegurar una comprensión común: sumado a promover los datos como un activo compartido, este principio plantea la idea de que deben ser comprensibles para todos los usuarios. Es decir, es necesario que se emplee un vocabulario conocido para que sea fácilmente entendido y los análisis se enfoquen en los objetivos indicados.
5. Curación de los datos: es importante que dentro de la arquitectura de datos se invierta en la curación de los datos, llevando a cabo tareas de identificación, recolección, comprobación, transformación, integración, exposición y mantenimiento de la información. La implementación de este principio va a permitir que los datos posean la mayor calidad posible, lo que generará análisis y reportes con la información indicada.
6. Los flujos de datos optimizados para la agilidad: este principio plantea que mediante la reducción del movimiento de los datos se puede lograr la reducción de costos para las empresas en la implementación de la arquitectura de datos, adicionalmente se abre la posibilidad de incrementar la actualización de los datos y la optimización de la agilidad en las compañías.

Características de la arquitectura de datos:

Según la consultora especializada en Tecnologías de Información, BMC, una arquitectura de datos moderna debe poseer las siguientes características:

• Orientación de los datos: la orientación de los datos es, en pocas palabras, la acción de dirigir el proceso que engloba la recolección, el movimiento, la refinación, el almacenamiento, análisis y entrega de los datos.
• Almacenamiento en la nube: el uso del almacenamiento en la nube brinda beneficios como la agilidad. El uso de este recurso se puede dar en nubes públicas, privadas o híbridas.
• Computación en la nube: el almacenamiento no es el único uso de la nube en la arquitectura de datos moderna, en la actualidad, también se utiliza para el análisis y administración de datos.
• Uso de APIs: el uso de APIs en la arquitectura de datos moderna se ha popularizado, ya que son herramientas que permiten exponer e intercambiar datos de manera fácil y sencilla.
• Modelos de AI (Artificial Intelligence) y ML (Machine Learning): estas tecnologías son utilizadas con el objetivo de automatizar sistemas para la recopilación de datos, etiquetado, entre otras tareas.
• Transferencia de datos: esta característica hace referencia al flujo constante de datos desde un punto de origen hasta un punto de destino para procesar y analizar datos en tiempo real.
• Orquestación de contenedores: son utilizados, por lo general, para automatizar la implementación, escalado y administración de softwares de datos.
• Análisis en tiempo real: una de las características más destacadas y apetecidas dentro de la implementación de la arquitectura de datos, es poder brindar la posibilidad de realizar analítica en tiempo real, analizar los nuevos datos en la medida en que van llegando al entorno.

¿Cómo se desarrolla la arquitectura de datos?

Como has podido ver, la arquitectura de datos es de vital importancia dentro de la gestión de datos de una empresa. Su construcción es un proceso que contiene, además de los principios y características que ya explicamos, una serie de etapas que determinan su desarrollo, las cuales comprenden:

1. Los requerimientos: esta primera etapa está enfocada en entender, capturar, documentar y priorizar todos los requerimientos y necesidades expuestas por la empresa para el desarrollo de la arquitectura de datos. En este punto la calidad de los datos es un aspecto fundamental y trascendental, pues si los datos estuviesen incompletos, no fueran coherentes o fueran redundantes, podrían ser buenos, pero no responderían con los requerimientos, por lo tanto, no servirían por no ser de calidad.
2. El diseño: etapa crucial y de alta complejidad, pues es la fase donde se definen y establecen las estructuras de la arquitectura de datos. En este punto se hace uso de patrones y técnicas de diseño y se seleccionan las tecnologías y aplicaciones que se implementarán para gestionar, almacenar, tratar y analizar los datos.
3. La documentación: en esta etapa es importante documentar a detalle todo lo que se realizó y se implementó en el proceso de creación de la arquitectura de datos. El objetivo de esta fase es poder comunicar a todos los involucrados, de manera precisa, clara y efectiva, la forma cómo fue desarrollada la arquitectura de datos.
4. La evaluación: esta fase, aunque es la última no es menos importante, pues a través de la evaluación del diseño se pueden identificar errores o problemas de manera anticipada. Corregir detalles de la arquitectura de datos antes de su implementación representa reducción de costos para las empresas, lo que, sin duda, es un beneficio.

Conceptos a tener en cuenta dentro de la arquitectura de datos

Ahora que ya conoces qué es la arquitectura de datos, cuáles son sus objetivos, principios y características, queremos ampliar un poco más el panorama con algunos conceptos que son comunes dentro de esta metodología.

Almacenamiento de datos:

Un almacenamiento de datos es definido, en términos simples, como un gran contenedor o archivo de información que puede ser analizada a través de herramientas del Big Data y la Ciencia de Datos, con el objetivo de poder tomar decisiones empresariales basadas en información de valor.

Un almacenamiento de datos puede contener diversas y variadas bases de datos, cada una de ellas organizará los datos en columnas que tendrán descripciones de los datos y tablas, que serán acomodadas en esquemas o carpetas.

El funcionamiento de un almacenamiento de datos estará determinado por las herramientas de consulta que usarán los esquemas para establecer a qué tablas acceder y qué datos analizar.

Arquitectura de los Sistemas Gestores de Base de Datos – SGBD:

Antes de hablar de la arquitectura de un SGBD, es importante entender qué es. Un  Sistema de gestión de base de datos es un software que permite administrar y gestionar una base de datos, en otras palabras, brinda la posibilidad de utilizar, configurar, extraer y recuperar información almacenada, con el objetivo de que los usuarios accedan a dicha información a través de una interfaz donde puedan interactuar mediante la lectura, creación, eliminación y/o actualización de datos.

La arquitectura de un SGBD tiene como objetivo principal establecer cuáles son sus componentes e interfaces, entre los que se encuentran:

• Las interfaces externas
• El procesador del lenguaje
• El optimizado de consultas
• El motor de la base de datos
• El mecanismo de almacenamiento
• El motor de transacciones
• La gestión y operación del SGBD

En 1975, el comité ANSI-SPARC (American National Standards Institute, Standards Planning And Requirements Committee) estableció un diseño estándar abstracto para la arquitectura de los Sistemas Gestores de Base de Datos, el cual consta de tres niveles que tienen como objetivo separar los programas de aplicación de la base de datos física.

1. Nivel interno: hace referencia a la vista física de la base de datos, en donde podemos encontrar el almacenamiento y organización física de los datos representados en dispositivos de disco, servidores, índices, direcciones físicas, entre otros. Este nivel es donde se centra el diseño de archivos que contienen la información y su ubicación.
2. Nivel conceptual: dentro de este nivel se desarrolla el diseño conceptual de la base de datos. Se ocultan detalles que no resultan de interés o competencia de los usuarios, por el contrario, se enfoca en desarrollar todo a lo que estos pueden y les interesa acceder, como lo son los tipos de datos, relaciones y restricciones.
3. Nivel externo: este nivel se centra en las vistas, es decir los usuarios. Es donde se describen y se dejan a disposición los datos que más les interesan a estos.

Arquitectura cliente-servidor base de datos:

La arquitectura cliente-servidor es definida como un modelo de diseño de software, en donde las tareas son distribuidas entre proveedores de recursos, también conocidos como servidores, y los clientes.

Esta arquitectura se caracteriza por ser una solución que mezcla la flexibilidad de la computadora portátil y la integridad, seguridad y robustez de las unidades centrales, conocidas como servidores de datos.

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