¿Qué es la arquitectura de datos?

La arquitectura de datos define cómo se recopilan, almacenan, integran, gestionan, protegen y distribuyen los datos en una organización. Actúa como modelo estructural para la gestión de datos a lo largo de su ciclo de vida y garantiza que los datos sean precisos, coherentes, fiables y estén listos para el análisis y el uso operativo.

¿Por qué es importante la arquitectura de datos?

Las organizaciones dependen de grandes volúmenes de datos generados a través de aplicaciones, plataformas en la nube, dispositivos y procesos de negocio. Sin una arquitectura de datos sólida, los datos se convierten en silos, incoherentes y difíciles de gobernar.
Una arquitectura bien diseñada proporciona normas claras sobre cómo se organizan los datos y se accede a ellos, aumenta la calidad de los datos, apoya el cumplimiento y garantiza que las cargas de trabajo analíticas y de IA puedan funcionar de forma fiable. Permite la escalabilidad a medida que crecen los volúmenes de datos y mejora la eficiencia tanto de los usuarios empresariales como de los equipos técnicos.

¿Cuáles son los elementos clave de la arquitectura de datos?

Almacenamiento de datos

Cubre datos estructurados, semiestructurados y no estructurados almacenados en bases de datos, almacenes de datos, lagos de datos, sistemas de almacenamiento en la nube y entornos distribuidos.

Integración de datos

Incluye canalizaciones y herramientas que ingieren, transforman, sincronizan y unifican datos de múltiples fuentes. Admite la ingesta por lotes, microlotes y secuencias en tiempo real.

Gestión de metadatos

Proporciona definiciones, linaje, clasificaciones, propiedad y relaciones entre conjuntos de datos. Una capa de metadatos permite a los usuarios localizar, comprender y confiar en sus datos.

Gobernanza de datos

Establece reglas, políticas, normas y responsabilidades para gestionar los datos a lo largo de su ciclo de vida. Garantiza el cumplimiento, la administración y la aplicación de la calidad de los datos.

Controles de seguridad y privacidad

Incluye cifrado, controles de acceso, autenticación, autorización, auditoría y enmascaramiento de datos para proteger los datos confidenciales en todos los sistemas.

Escalabilidad y rendimiento

Admite patrones arquitectónicos que gestionan volúmenes de datos y cargas de trabajo cada vez mayores, al tiempo que mantienen un alto rendimiento en las capas de computación y almacenamiento.

¿Cuáles son los componentes de una arquitectura de datos?

Sistemas de almacenamiento

Los datos pueden residir en bases de datos relacionales, almacenes NoSQL, almacenes de datos, lagos de datos y almacenamiento de objetos en la nube. Cada sistema admite diferentes formatos y cargas de trabajo operativas o analíticas.

Integración y canalización de datos

Los flujos de trabajo ETL/ELT, las canalizaciones de flujo y las herramientas de movimiento de datos transportan y preparan los datos para los sistemas, aplicaciones y plataformas de análisis posteriores.

Catálogo de datos

Contiene metadatos sobre definiciones de datos, linaje, detalles de formato y estado de calidad. Facilita el descubrimiento, la evaluación y el uso de los datos.

Conectores de datos

Proporcione acceso estandarizado a los datos a través de aplicaciones SaaS, bases de datos, archivos, plataformas en la nube, flujos de eventos y sistemas empresariales.

API y servicios de acceso

Permita que las aplicaciones, las herramientas de BI, los modelos de ML y los flujos de trabajo consulten y recuperen datos de forma coherente. Admite patrones de acceso en tiempo real y bajo demanda.

Marcos de gobernanza de datos

Definir la propiedad, hacer cumplir las normas, controlar la calidad e incluir comprobaciones del cumplimiento de la normativa y las políticas.

Controles de calidad de los datos

Incluir reglas de validación, elaboración de perfiles, supervisión y prácticas de administración que garanticen que los datos son precisos, completos, oportunos y están bien estructurados.

Ventajas de una arquitectura de datos sólida

• Los datos bien documentados y fiables tienen más probabilidades de ser utilizados en el análisis y la toma de decisiones.
• Una gobernanza coherente mejora el cumplimiento y reduce el riesgo.
• Las relaciones claras entre conjuntos de datos aumentan la facilidad de uso en todos los equipos.
• Los controles de acceso centralizados y las protecciones de seguridad refuerzan la privacidad de los datos.
• Una arquitectura unificada reduce el coste y la complejidad de mantener varios almacenes de datos aislados.
• Los patrones escalables garantizan que la arquitectura pueda soportar el crecimiento futuro.
• Los análisis de autoservicio resultan más sencillos cuando los datos están catalogados y estandarizados.
• Las API fiables ayudan a integrar los datos en modelos y aplicaciones de aprendizaje automático.

Actian y la plataforma de inteligencia de datos

Actian Data Intelligence Platform está diseñada para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos. Reúne la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, la supervisión de la calidad y la automatización en una única plataforma. Esto permite a los equipos ver de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y si cumplen los requisitos internos y externos.

A través de su interfaz centralizada, Actian permite conocer en tiempo real las estructuras y flujos de datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la resolución de problemas y la colaboración entre departamentos. La plataforma también ayuda a conectar los datos con el contexto empresarial, lo que permite a los equipos utilizar los datos de forma más eficaz y responsable. La plataforma de Actian está diseñada para escalar con ecosistemas de datos en evolución, apoyando un uso de datos consistente, inteligente y seguro en toda la empresa. Solicite su demostración personalizada.