Arquitectura de datos

¿Qué es la arquitectura de datos?

La arquitectura de datos es el proyecto de cómo se organizan y gestionan los datos dentro de una organización, guiando el desarrollo, despliegue y mantenimiento de los sistemas de datos para garantizar que satisfacen las necesidades de la empresa. Implica cómo se recopilan, almacenan, gestionan, procesan y acceden a los datos, y proporciona una hoja de ruta clara para gestionar los activos de datos, garantizando que sean fiables, accesibles y valiosos.

Este recurso cubrirá los componentes de la arquitectura de datos, las diferencias entre arquitectura de datos y modelado de datosy los patrones y principios de la arquitectura de datos. Por último, repasaremos los puestos y cargos que suelen estar relacionados con la creación y gestión de arquitecturas de datos. Continúa leyendo para saber más.

• ¿Por qué es importante la arquitectura de datos?
• Arquitectura de datos frente a modelado de datos
• Componentes de la arquitectura de datos
• Patrones de arquitectura de datos
• Arquitectura de datos moderna
• Principios de arquitectura de datos
• Funciones en la arquitectura de datos
• Conclusión y recursos adicionales

¿Por qué es importante la arquitectura de datos?

La arquitectura de datos es de vital importancia por varias razones, ya que sirve de base para gestionar y utilizar los datos de forma eficaz dentro de una organización. He aquí por qué la arquitectura de datos es tan esencial:

Alineación con los objetivos empresariales: Garantiza que los sistemas de datos respalden los objetivos estratégicos de una organización.

Eficiencia: Optimiza el almacenamiento, la recuperación y el tratamiento de datos, haciendo más eficientes los sistemas.

Escalabilidad: Permite que el sistema crezca y maneje cantidades crecientes de datos sin degradar el rendimiento.

Seguridad y cumplimiento: Protege los datos sensibles y garantiza el cumplimiento de normativas como GDPR o HIPAA.

Calidad y coherencia de los datos: Promueve datos fiables y de alta calidad en los que puede confiar para el análisis y la toma de decisiones.

Arquitectura de datos frente a modelado de datos

La arquitectura de datos y el modelado de datos son conceptos estrechamente relacionados en gestión de datosLa arquitectura de datos consiste en crear un plan para todo el ecosistema de datos que sirva de guía estratégica para alinear las prácticas de gestión de datos con los objetivos empresariales. La arquitectura de datos consiste en crear un proyecto para todo el ecosistema de datos que sirva de guía estratégica para alinear las prácticas de gestión de datos con los objetivos empresariales. El modelado de datos consiste en crear un anteproyecto para un conjunto de datos específico. Un proyecto de modelado de datos, a menudo representado visualmente mediante diagramas entidad-relación (ER), sirve de base para el diseño y desarrollo de bases de datos. He aquí una comparación entre arquitectura de datos y modelado de datos que pone de relieve las principales diferencias:

Cuadro 1: Arquitectura de datos frente a modelado de datos

Puedes ver cómo se implementa el modelado de datos en Couchbase aquí.

Componentes de la arquitectura de datos

Los componentes de la arquitectura de datos son los elementos básicos que definen cómo se recopilan, almacenan, gestionan, procesan y acceden a los datos en una organización. Estos componentes trabajan juntos para crear un entorno de datos coherente y eficiente que respalde los objetivos de la organización. Estos son los componentes clave de la arquitectura de datos:

Fuentes de datos

• Definición: Los orígenes de los datos, incluidos sistemas, aplicaciones, bases de datos, archivos y fuentes externas.
• Ejemplos: Bases de datos transaccionales, sistemas CRM, sistemas ERP, dispositivos IoT, redes sociales y proveedores de datos de terceros.

Almacenamiento de datos

• Bases de datos: Sistemas de almacenamiento de datos estructurados, normalmente relacional (SQL) o no relacional (NoSQL).
• Almacenes de datos: Depósitos centralizados para almacenar datos agregados e históricos para su análisis.
• Lagos de datos: Sistemas de almacenamiento con grandes volúmenes de crudo, sin estructuraro semiestructurado datos en su formato nativo.
• Almacenamiento en la nube: Soluciones de almacenamiento remoto proporcionadas por servicios en la nube como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure o Google Cloud Platform (GCP).

Integración de datos

• ETL/ELT (extraer, transformar, cargar/extraer, cargar, transformar): Procesos que mueven y transforman los datos de las fuentes a los sistemas de destino, como los almacenes de datos.
• Canalización de datos: Flujos de trabajo automatizados que gestionan el flujo de datos de un sistema a otro.
• API (interfaces de programación de aplicaciones): Interfaces que permiten a distintos sistemas comunicarse y compartir datos.

Tratamiento y análisis de datos

• Procesamiento por lotes: Procesamiento de grandes volúmenes de datos a granel a intervalos programados.
• Procesamiento en tiempo real: Procesamiento continuo de datos a medida que se generan o reciben, a menudo utilizado para análisis en tiempo real.
• Plataformas de análisis de datos: Herramientas y sistemas para analizar y visualizar datos, como plataformas de inteligencia empresarial (BI), herramientas de ciencia de datos y modelos de aprendizaje automático.

Gobernanza de datos

• Políticas y normas sobre datos: Directrices y normas para la gestión de los datos, incluida su calidad, administración y propiedad.
• Catálogos de datos: Sistemas que organizan y gestionan metadatos, proporcionando un inventario consultable de los activos de datos disponibles.
• Linaje de los datos: Seguimiento del origen, movimiento y transformación de los datos a lo largo de su ciclo de vida.

Seguridad de los datos

• Controles de acceso: Mecanismos para gestionar quién puede acceder a los datos o modificarlos, a menudo implementados mediante funciones y permisos.
• Cifrado de datos: Técnicas para proteger los datos convirtiéndolos a un formato seguro durante su almacenamiento y transmisión.
• Cumplimiento y auditoría: Garantizar que las prácticas de gestión de datos cumplen normativas como GDPR e HIPAA y realizar auditorías periódicas para mantener la seguridad.

Gestión de la calidad de los datos

• Depuración de datos: Procesos para corregir o eliminar datos inexactos, incompletos o incoherentes.
• Validación de datos: Técnicas para garantizar que los datos cumplen unos criterios de calidad predefinidos antes de almacenarlos o procesarlos.
• Gestión de datos maestros (MDM): Prácticas para crear una visión única y coherente de entidades empresariales clave como clientes, productos y proveedores.

Gestión de metadatos

• Metadatos: Datos sobre datos, que proporcionan un contexto como definiciones, relaciones, uso e historial.
• Repositorios de metadatos: Sistemas que almacenan y gestionan metadatos, lo que permite una mejor detección y gobernanza de los datos.

Acceso a los datos

• Herramientas de consulta: Interfaces que permiten a los usuarios interactuar con los datos y recuperarlos, normalmente mediante SQL u otros lenguajes de consulta.
• APIs: Interfaces de acceso programático a los datos que permiten la integración con otros sistemas o aplicaciones.
• Herramientas de BI: Plataformas que proporcionan cuadros de mando, informes y análisis para que los usuarios finales puedan explorar y analizar datos.

Diseño y gestión de la arquitectura de datos

• Modelos de datos: Representaciones visuales de estructuras de datos, incluyendo modelos conceptuales, lógicos y físicos que definen cómo se organizan y relacionan los datos.
• Flujos de datos: Diagramas y modelos que muestran cómo se mueven los datos por el sistema, desde las fuentes hasta el almacenamiento, el procesamiento y el uso final.
• Marcos de arquitectura de datos: Metodologías y mejores prácticas para diseñar y gestionar la arquitectura de datos, como TOGAF (The Open Group Architecture Framework).

Gestión del ciclo de vida de los datos

• Políticas de conservación de datos: Directrices sobre el tiempo que deben conservarse los datos antes de archivarlos o eliminarlos.
• Archivo de datos: Procesos para trasladar datos inactivos o históricos a sistemas de almacenamiento optimizados para su conservación a largo plazo.
• Eliminación de datos: Eliminación de datos que ya no son necesarios, a menudo como parte del cumplimiento de la normativa o de la gestión del ciclo de vida de los datos.

Virtualización de datos

• Definición: Un enfoque que permite a los usuarios acceder a los datos y consultarlos sin saber dónde están almacenados físicamente o cómo están formateados.
• Herramientas: Plataformas que abstraen datos de múltiples fuentes y los presentan en una vista unificada para el análisis y la elaboración de informes.

Gobernanza de la arquitectura de datos

• Definición: La supervisión y gestión de toda la arquitectura de datos para garantizar su alineación con los objetivos empresariales y la estrategia de TI.
• Funciones y responsabilidades: Los arquitectos de datos, los administradores de datos y los equipos de gobernanza de datos suelen encargarse del mantenimiento y la evolución de la arquitectura de datos.

Patrones de arquitectura de datos

Los patrones de arquitectura de datos son soluciones estandarizadas y reutilizables para los retos comunes de la gestión de datos. Estos patrones proporcionan las mejores prácticas para organizar, procesar y gestionar datos en diferentes escenarios, ayudando a las organizaciones a diseñar arquitecturas de datos eficientes y escalables. Estos son algunos de los patrones de arquitectura de datos:

Arquitectura de datos por capas

• Visión general: Este modelo organiza los datos en distintas capas, cada una con una función específica. Las capas más habituales son la ingesta, el almacenamiento, el procesamiento y la presentación de los datos.
• Casos prácticos: Almacenes de datos empresariales, lagos de datos y sistemas de datos complejos.
• Ventajas: Separación de preocupaciones, mantenimiento más sencillo y escalabilidad.
• Capas:
  1. Capa de origen de los datos: Recoge datos brutos de diversas fuentes.
  2. Capa de integración de datos: Los procesos ETL/ELT transforman e integran los datos.
  3. Capa de almacenamiento de datos: Almacena los datos procesados en bases de datos, almacenes de datos o lagos de datos.
  4. Capa de procesamiento de datos: Analiza y procesa datos, a menudo utilizando análisis o aprendizaje automático.
  5. Capa de presentación de datos: Proporciona datos a los usuarios finales a través de cuadros de mando, informes o APIs.

Modelo de lago de datos

• Visión general: Un lago de datos almacena grandes volúmenes de datos en bruto, no estructurados o semiestructurados en su formato nativo. Normalmente, los datos se obtienen de diversas fuentes y posteriormente se procesan y analizan.
• Casos prácticos: Entornos de macrodatosalmacenamiento de datos IoT y aprendizaje automático.
• Ventajas: Flexibilidad para almacenar diversos tipos de datos, escalabilidad y compatibilidad con análisis avanzados.
• Componentes:
  1. Zona de datos brutos: Almacena los datos en su formato original.
  2. Zona de datos procesados: Contiene datos que se han limpiado y transformado para su análisis.
  3. Zona de análisis: Donde los datos se utilizan para informes, análisis y aprendizaje automático.

Modelo de almacén de datos

• Visión general: A almacén de datos es un repositorio centralizado que almacena datos históricos y agregados para la elaboración de informes y análisis. Los datos suelen estar estructurados y proceder de múltiples fuentes.
• Casos prácticos: Inteligencia empresarial, elaboración de informes y análisis de datos históricos.
• Ventajas: Alto rendimiento para consultas analíticas, coherencia de los datosy apoyo a la elaboración de informes complejos.
• Componentes:
  1. Zona de parada: Almacenamiento temporal de datos antes de limpiarlos y transformarlos.
  2. Capa de integración: Donde los datos se transforman, limpian e integran.
  3. Capa de presentación: Donde los datos se optimizan para el rendimiento de las consultas y son utilizados por las herramientas de BI para la elaboración de informes y análisis.

Arquitectura basada en eventos (EDA)

• Visión general: En EDA, el flujo de datos es desencadenado por eventosComo los cambios en los datos o las acciones de los usuarios. Los datos se procesan en tiempo real o casi real a medida que se producen los acontecimientos.
• Casos prácticos: Análisis en tiempo real, detección de fraudes y Procesamiento de datos IoT.
• Ventajas: Baja latencia, procesamiento en tiempo real y sistemas desacoplados.
• Componentes:
  1. Productores de eventos: Sistemas o aplicaciones que generan eventos.
  2. Flujo de eventos: Middleware que transmite eventos, a menudo utilizando colas de mensajes o plataformas de streaming como Kafka.
  3. Consumidores de eventos: Sistemas que procesan y reaccionan a los acontecimientos en tiempo real.

Arquitectura de datos de microservicios

• Visión general: En una arquitectura de microservicios, cada servicio gestiona sus propios datos, a menudo de forma descentralizada. Los servicios se comunican a través de API o sistemas de mensajería.
• Casos prácticos: Alta escalabilidad y flexibles, especialmente en entornos de nube.
• Ventajas: Escalabilidad, aislamiento de fallos y flexibilidad en la elección de tecnología.
• Componentes:
  1. Bases de datos específicas de cada servicio: Cada microservicio tiene su propia base de datos o almacén de datos.
  2. Pasarela API: Gestiona la comunicación entre los servicios y los clientes externos.
  3. Bus de eventos o cola de mensajería: Facilita la comunicación entre servicios.

Malla de datos

• Visión general: A enfoque descentralizado de la arquitectura de datos donde la propiedad de los datos se distribuye entre diferentes dominios o equipos. Cada dominio es responsable de sus propios datos, tratándolos como un producto.
• Casos prácticos: Grandes organizaciones con varios equipos o departamentos.
• Ventajas: Escalabilidad, autonomía para los equipos y mejora de la calidad de los datos.
• Componentes:
  1. Propiedad de datos orientada al dominio: Cada equipo o dominio gestiona sus propios datos.
  2. Datos como producto (DaaP): Se hace hincapié en tratar los datos como un producto con propietarios definidos, normas de calidad y gestión del ciclo de vida.
  3. Autoservicio plataforma de datos: Proporciona herramientas e infraestructura para que los dominios gestionen y compartan datos.

Tejido de datos

• Visión general: Una arquitectura unificada que proporciona una visión coherente e integrada de los datos en toda la organización, independientemente de dónde se almacenen o procesen.
• Casos prácticos: Organizaciones con entornos de datos complejos y distribuidos.
• Ventajas: Mejora del acceso a los datos, automatización de las tareas de gestión de datos y mejora de la gobernanza de los datos.
• Componentes:
  1. Capa de integración de datos: Conecta a la perfección datos de diversas fuentes.
  2. Gráfico del conocimiento: Sistema que representa las relaciones entre diferentes entidades de datos.
  3. Capa de orquestación: Gestiona el flujo y la transformación de datos entre distintos sistemas.

Arquitectura de datos moderna

La arquitectura de datos moderna se refiere a los enfoques y marcos para gestionar los datos de una manera que satisfaga las complejas demandas del mundo actual, impulsado por los datos. Estas arquitecturas admiten diversos tipos de datos, permiten el procesamiento en tiempo real y ofrecen flexibilidad para escalar e integrarse con nuevas tecnologías. A continuación se presentan dos ejemplos de arquitecturas de datos modernas:

Arquitectura lambda

• Visión general: Combina el procesamiento por lotes y el procesamiento en tiempo real en una única arquitectura. Procesa flujos de datos en tiempo real al tiempo que almacena los datos para el procesamiento por lotes.
• Casos prácticos: Sistemas que requieren tanto procesamiento de datos en tiempo real como históricos análisis de datos.
• Ventajas: Flexibilidad, maneja grandes volúmenes de datos y admite análisis en tiempo real y por lotes.
• Componentes:
  1. Capa de lote: Almacena y procesa grandes volúmenes de datos históricos.
  2. Capa de velocidad: Gestiona el tratamiento de datos en tiempo real.
  3. Capa de servir: Combina los resultados de las capas de lotes y de velocidad para su consulta y análisis.

Arquitectura Kappa

• Visión general: Una versión simplificada de la arquitectura Lambda, centrada únicamente en el procesamiento de flujos para datos en tiempo real y por lotes. Elimina la capa de lotes y utiliza una única canalización para todo el procesamiento de datos.
• Casos prácticos: Análisis en tiempo real sin necesidad de complejos procesos por lotes.
• Ventajas: Arquitectura simplificada, menor complejidad y desarrollo más rápido.
• Componentes:
  1. Procesamiento de flujos: Todos los datos se procesan a medida que llegan en un flujo continuo.
  2. Canalización unificada: Un único sistema se encarga de todas las tareas de procesamiento de datos.

Principios de arquitectura de datos

Los principios de la arquitectura de datos son las directrices que determinan cómo se gestionan, almacenan, procesan y utilizan los datos en una organización. Estos principios garantizan la coherencia, accesibilidad y alineación de los datos con los objetivos empresariales. Estos son los principales principios de la arquitectura de datos:

Principios básicos de la arquitectura de datos

Aunque los principios específicos pueden variar en función de las necesidades de la organización y del sector, algunos principios fundamentales son los siguientes:

Principios fundamentales

Los datos como activo estratégico: Reconoce los datos como un recurso valioso que impulsa las decisiones empresariales.

Gobernanza de datos: Establece claramente la propiedad, la responsabilidad y las políticas de gestión de datos.

Calidad de los datos: Da prioridad a la exactitud, integridad, coherencia y puntualidad de los datos.

Seguridad de los datos: Protege los datos del acceso, uso, divulgación, alteración, modificación o destrucción no autorizados.

Protección de datos: Cumple las obligaciones legales y éticas en materia de protección de datos.

Principios arquitectónicos

Modularidad: Descompone la arquitectura de datos en componentes manejables para mayor flexibilidad y escalabilidad.

Normalización: Aplica formatos de datos, metadatos y procesos coherentes.

Interoperabilidad: Garantiza una integración perfecta de los datos procedentes de diversas fuentes.

Escalabilidad: Diseña la arquitectura de datos para dar cabida a volúmenes de datos y complejidad crecientes.

Rendimiento: Optimiza el acceso a los datos y su procesamiento para lograr operaciones eficientes.

Principios empresariales

Alineación con los objetivos empresariales: Garantiza que la arquitectura de datos respalda los objetivos estratégicos.

Orientación al cliente: Utiliza los datos para comprender y satisfacer las necesidades de los clientes.

Rentabilidad: Equilibra las inversiones en gestión de datos con el valor empresarial.

Principios modernos de arquitectura de datos

En el mundo actual, basado en los datos, han surgido otros principios. Entre ellos figuran:

Democratización de los datos: Hace que los datos sean accesibles a un público más amplio dentro de la organización.

Enfoque basado en la nube: Aprovecha las tecnologías basadas en la nube para ofrecer escalabilidad y flexibilidad.

Procesamiento en tiempo real: Permite obtener información rápida a partir de datos en flujo.

Integración de IA y ML: Incorpora inteligencia artificial y aprendizaje automático para tomar decisiones basadas en datos.

Funciones en la arquitectura de datos

La arquitectura de datos es un esfuerzo de colaboración en el que intervienen varios cargos con distintas responsabilidades. Aquí tienes un desglose de los puestos clave y sus funciones:

Funciones básicas

Arquitecto de datos: La piedra angular del equipo, responsable de diseñar el panorama general de datos, definir las normas de datos y garantizar la alineación con los objetivos empresariales.

Ingeniero de datos: Se centra en la creación y el mantenimiento de la infraestructura de datos, incluidas las canalizaciones de datos, los almacenes de datos y los lagos de datos.

Analista de datos: Extrae información de los datos para fundamentar la toma de decisiones e identificar las necesidades de datos.

Científico de datos: Aplica técnicas avanzadas de estadística y aprendizaje automático para descubrir patrones y tendencias.

Funciones de apoyo

Ingeniero de gobernanza de datos: Supervisa las políticas, las normas y el cumplimiento de los datos.

Analista de calidad de datos: Garantiza la exactitud, coherencia e integridad de los datos.

Analista de negocios: Traduce los requisitos empresariales en requisitos de datos.

Administrador de bases de datos (DBA): Gestiona y optimiza los sistemas de bases de datos.

Gestor de proyectos informáticos: Supervisa la ejecución de los proyectos de arquitectura de datos.

Conclusión y recursos adicionales

A medida que los datos crecen en volumen y complejidad, los principios básicos y modernos de la arquitectura de datos se vuelven cada vez más vitales para que las organizaciones prosperen. En última instancia, la arquitectura de datos no se trata solo de tecnología, sino de alinear los datos con los objetivos empresariales para impulsar la innovación y el éxito.

En este recurso, usted ha aprendido sobre la importancia de la arquitectura de datos y cómo es importante apoyar la escalabilidad, adaptabilidad e integración en un panorama tecnológico moderno. También ha explorado las principales diferencias entre la arquitectura de datos y el modelado de datos y las principales funciones técnicas implicadas en la creación y gestión de la arquitectura de datos.

Para saber más sobre conceptos relacionados con la arquitectura de datos, visite nuestro blog y centro de conceptos.