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Arquitectura medallion y gobernanza "Shift-Left": los cimientos de la IA

blog de la serie de seminarios en línea de actian

Resumen

  • La arquitectura Medallion organiza los datos en capas de Bronce, Plata y Oro.
  • La gestión «shift-left» integra la calidad y la confianza desde las primeras fases de los procesos.
  • Previene los problemas con los datos en lugar de solucionarlos a posteriori.
  • La combinación de ambos permite crear plataformas de datos escalables y preparadas para la inteligencia artificial.
  • seminario en línea estrategias prácticas para obtener datos fiables a gran escala.

Para impulsar la próxima ola de inteligencia artificial y análisis avanzados, los responsables de datos saben que el éxito comienza con una plataforma de datos fiable. El objetivo es claro, pero crear un sistema que proporcione datos fiables y de alta calidad a gran escala sigue siendo un gran reto. ¿Cómo se garantiza que los datos en los que se basan las decisiones empresariales más importantes sean sólidos?

La respuesta podría residir en dos conceptos fundamentales: la arquitectura en medallón —un patrón arquitectónico de eficacia probada— y un enfoque de gobernanza «shift-left».

Arquitectura Medallion: Un marco para la confianza estructurada

La arquitectura del medallón sirve de modelo. Al estructurar sistemáticamente los datos en capas, desde su estado bruto (Bronce) hasta una forma validada y enriquecida (Plata) y, finalmente, hasta un estado altamente depurado y listo para su uso empresarial (Oro), se crea una trayectoria predecible hacia la calidad. Sin embargo, esta arquitectura gana en eficacia cuando se combina con un enfoque de «shift-left» en materia de gobernanza.

Por qué la gobernanza del giro a la izquierda completa el cuadro

Un marco de medallones gana considerablemente en eficacia cuando se combina con un enfoque de «shift-left» en la gobernanza. El «shift-left» consiste en integrar controles de confianza y calidad lo antes posible en el ciclo de vida de los datos, más cerca de la fuente. Se trata de una estrategia proactiva para prevenir problemas con los datos, en lugar de limitarse a corregirlos en fases posteriores.

Esta combinación de un marco arquitectónico sólido y una gobernanza integrada desde el principio es la clave para crear plataformas de datos verdaderamente fiables y preparadas para la inteligencia artificial.

Para analizar cómo se relacionan estas ideas en la vida real, lanzamos «Data, Explored» —nuestra nueva seminario en línea dirigida a los responsables de datos— con un debate dedicado a este tema fundamental.

El gran debate sobre la arquitectura Medallion

Perspectivas pragmáticas sobre la estratificación, la confianza y las arquitecturas del mundo real

[Ver a la carta]

Conozca a los ponentes: Tenemos el honor de acoger a dos de los principales expertos del sector para una conversación práctica en directo:

  • Piethein Strengholt: El célebre autor de O'Reilly de Building Medallion Architectures y Gestión de datos a escala. Arquitecto de empresa conocido por diseñar y ampliar sólidas plataformas de datos en entornos complejos.
  • Ole Olesen Bagneux: Nuestro evangelista jefe en Actian y autor de El catálogo de datos empresariales. Líder de opinión especializado en metadatos, gobernanza y en hacer realidad las estrategias de datos descentralizadas.

Lo que aprenderá

Esta sesión está diseñada para profesionales. Vamos más allá de la teoría para centrarnos en lo que realmente se necesita para construir y gestionar una plataforma de datos de alto rendimiento. Exploraremos:

  • El plan para obtener datos listos para la IA: Cómo la arquitectura medallion proporciona un camino sistemático hacia los datos fiables y de alta calidad que exigen la IA y los modelos analíticos.
  • El imperativo del "cambio a la izquierda": Por qué la gobernanza proactiva en las primeras fases es fundamental para generar confianza escalable y cómo aplicarla sin sobrecargar a los equipos.
  • Lograr la confianza a gran escala: Estrategias para garantizar la calidad y fiabilidad de los datos, incluso cuando se trata de fuentes de datos variadas e imperfectas.
  • Arquitectura y observabilidad: Cómo un patrón arquitectónico claro, complementado con visibilidad de extremo a extremo, crea un patrimonio de datos verdaderamente fiable y gestionable.

Prepárate para una conversación directa y sincera centrada en ideas prácticas. Piethein compartirá los principios fundamentales de su nuevo libro, mientras que Ole relacionará estas ideas básicas con la observabilidad y la inteligencia necesarias para que cualquier plataforma de datos moderna tenga éxito.

¿A quién va dirigido?

Si es usted arquitecto, jefe de plataforma, profesional de la gobernanza o estratega de datos encargado de crear una plataforma de datos fiable y de alto valor, esta sesión es para usted.

Datos, Explorados es nuestra nueva serie de seminario en línea para mantener conversaciones prácticas y perspicaces que ayuden a los líderes de datos a alcanzar el éxito. Únase a nosotros en nuestro primer episodio para perfeccionar su estrategia de arquitectura y obtener respuestas de aquellos que la han construido antes.

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