Arquitectura de datos: qué es, cómo se desarrolla y su relación con el SGBD y el almacenamiento de datos

Los datos se han convertido en uno de los activos más importantes para las empresas. La información que almacenan, además de masiva, ofrece un gran espectro de oportunidades para potenciar los negocios y conectarlos con las necesidades de sus clientes y audiencias.

Por eso, una de las mayores preocupaciones de las empresas hoy es encontrar las mejores maneras de recolectar, almacenar y analizar sus datos de forma efectiva, eficiente y segura. De esta necesidad surgen metodologías como el Big Data, la Ciencia de Datos, la minería de datos y la arquitectura de datos — considerada el primer paso, y uno de los más determinantes, dentro del proceso de gestión de datos.

En esta guía verás qué es la arquitectura de datos, sus principios y etapas, y cómo se relaciona con dos conceptos que suelen generar confusión: el almacenamiento de datos (Data Warehouse) y el Sistema de Gestión de Base de Datos (SGBD).

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

La arquitectura de datos se define como la metodología encargada 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 SGBD.

En otras palabras, busca definir las técnicas y el plan para el manejo de los datos y la forma en que deben fluir entre los distintos sistemas de almacenamiento de una compañía. Su objetivo principal es entender las necesidades y requerimientos comerciales de la empresa, y establecer políticas, reglas y estándares para resolverlas a través de información de valor.

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, definió seis principios que forman la base de la arquitectura de datos moderna: 

1. Los datos son un activo compartido: elimina los silos de datos entre departamentos y promueve el acceso desde una visión global.
2. Acceso adecuado a los datos: interfaces que permiten el fácil acceso de los usuarios.
3. La seguridad como prioridad: diseño enfocado en protección de datos y controles de acceso automático.
4. Asegurar una comprensión común: vocabulario conocido para que todos entiendan y usen los datos de la misma forma.
5. Curación de los datos: identificación, recolección, comprobación, transformación e integración para garantizar la mayor calidad posible.
6. Flujos de datos optimizados para la agilidad: reducir el movimiento de los datos para bajar costos y aumentar la actualización.
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Características de la arquitectura de datos:

Según la consultora BMC, una arquitectura de datos moderna debe tener: 

1. Orientación de los datos: recolección, movimiento, refinación, almacenamiento, análisis y entrega.
2. Almacenamiento y computación en la nube: en nubes públicas, privadas o híbridas.
3. Uso de APIs: para exponer e intercambiar datos fácilmente.
4. Modelos de IA y Machine Learning: para automatizar recopilación y etiquetado.
5. Transferencia de datos en tiempo real: flujo constante desde el origen al destino.
6. Orquestación de contenedores: para automatizar implementación y escalado.
7. Análisis en tiempo real: analítica sobre los datos en la medida en que llegan.
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¿Cómo se desarrolla la arquitectura de datos? Las 4 etapas 

1. Los requerimientos: entender, capturar, documentar y priorizar las necesidades de la empresa. La calidad de los datos es clave: si son incompletos o redundantes, no servirán aunque estén bien organizados.
2. El diseño: se definen las estructuras, se usan patrones de diseño y se seleccionan las tecnologías a implementar.
3. La documentación: comunicar de forma precisa y clara cómo fue desarrollada la arquitectura a todos los involucrados.
4. La evaluación: identificar errores de manera anticipada, reduciendo costos antes de la implementación.

Almacenamiento de datos (Data Warehouse): definición, características y tipos 

El almacenamiento de datos o Data Warehouse es un repositorio que recopila, unifica y analiza los datos estructurados o semiestructurados que recogen los sistemas y departamentos de una organización, provenientes de fuentes como aplicaciones OLTP, CRMs o automatizaciones de marketing. Permite que analistas, científicos de datos y ejecutivos comprendan y analicen la información para apoyar decisiones estratégicas.

Características de un Data Warehouse:

1. No es volátil: los datos ya almacenados no se modifican ni se borran al ingresar nuevos.

2. Es orientado a sujetos: los datos se organizan en temas o áreas funcionales para facilitar el acceso.

3. Es integrado: crea uniformidad entre datos provenientes de fuentes distintas, evitando inconsistencias.

4. Tiene variaciones en el tiempo: permite análisis de tendencias con datos históricos que no se actualizan.

Ventajas de un Data Warehouse

Mejora la toma de decisiones, permite predecir escenarios futuros con datos históricos, centraliza la información entre áreas, incrementa la productividad y convierte datos en conocimiento accionable.

Tipos de almacenamiento de datos

1. Discos (SSD y HDD).
2. Cintas magnéticas.
3. Almacenamiento en red: SAN (para servidores de aplicaciones) y NAS (almacenamiento empresarial o personal).
4. Almacenamiento en la nube: de objetos (datos no estructurados como videos o fotos), en bloques (alto rendimiento, baja latencia) y de archivos (formato jerárquico de carpetas, típico en NAS).

Sistema de Gestión de Base de Datos (SGBD): qué es, componentes y tipos

Un Sistema de Gestión de Base de Datos o SGBD (en inglés, Database Management System o DBMS) es un software que permite administrar y gestionar una base de datos: utilizar, configurar, extraer y recuperar información almacenada, para que los usuarios accedan a ella mediante lectura, creación, eliminación y/o actualización de datos.

Componentes de un SGBD: 

• El motor de almacenamiento: interactúa con el sistema de archivos de la base de datos.
• Los lenguajes de consulta: permiten a los usuarios interactuar con la información.
• Los procesadores y optimizadores de consulta: interpretan y mejoran el rendimiento de las búsquedas.
• El catálogo de metadatos: espacio centralizado que organiza los datos y verifica solicitudes.
• El administrador de registros: gestiona inicios de sesión, copias de seguridad y otras actividades.
• Las utilidades de los datos: validación, copias de seguridad, recuperación y reparación.

Arquitectura de un SGBD (estándar ANSI-SPARC, 1975 

Define tres niveles que separan los programas de aplicación de la base física — nivel interno (almacenamiento físico), nivel conceptual (diseño de tipos de datos y relaciones) y nivel externo (las vistas que ve el usuario final). 

Tipos de SGBD según cómo organizan los datos

• Relacionales (SGBDR): datos en tablas con filas y columnas; usan SQL.
• Documentales (SGBDD): archivos tipo JSON, sin estructura relacional; ejemplo: MongoDB.
• En columnas (SGBDC): alto rendimiento para grandes volúmenes de datos similares.
• Orientados a objetos (SGBDO): almacenan cualquier tipo de dato gráfico (imágenes, audio, texto).
• En memoria (SGBDM): tiempos de respuesta más rápidos.
• XML: subconjunto de bases no relacionales, enfocado en interoperabilidad.

Programas de gestión de bases de datos más usados 

MySQL, Oracle, Microsoft Access, MongoDB, PostgreSQL, Amazon RDS, MariaDB y Visual FoxPro.

Arquitectura cliente-servidor de base de datos 

Es un modelo de diseño de software en el que las tareas se distribuyen entre proveedores de recursos (servidores) y los clientes. Combina la flexibilidad de los equipos portátiles con la integridad, seguridad y robustez de los servidores de datos centrales. 

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Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Qué es la arquitectura de datos y para qué sirve en una empresa?
Es la metodología que define cómo recopilar, guardar y organizar los datos de una compañía, y cómo deben fluir entre sus distintos sistemas. Su objetivo es traducir las necesidades comerciales en políticas y estándares de gestión de datos.

¿Qué es un Sistema de Gestión de Base de Datos (SGBD)?
Es el software que permite administrar una base de datos: crear, configurar, extraer, actualizar y eliminar información a través de una interfaz, garantizando integridad y seguridad.

¿Cuál es la diferencia entre un almacenamiento de datos (Data Warehouse) y un SGBD?
El Data Warehouse es el repositorio donde se centraliza y unifica la información de distintas fuentes para su análisis. El SGBD es el software que administra y gestiona las bases de datos que pueden vivir dentro de ese almacenamiento. Uno es el "contenedor" de datos; el otro, la herramienta que los gestiona.

¿Cuáles son los tipos de SGBD más usados?
Los relacionales (SGBDR, como MySQL o PostgreSQL, que usan SQL), los documentales (como MongoDB), los orientados a objetos, los de columnas, los de memoria y los basados en XML — cada uno según cómo organiza y distribuye los datos.