¿Qué es la arquitectura de datos?

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

¿Por qué es importante la arquitectura de datos?

Las organizaciones dependen de grandes volúmenes de datos generados en aplicaciones, plataformas en la nube, dispositivos y procesos empresariales. Sin una arquitectura de datos sólida, los datos quedan aislados, son incoherentes y resultan difíciles de gestionar.
Una arquitectura bien diseñada establece normas claras sobre cómo se organizan los datos y cómo se accede a ellos, mejora la calidad de los datos, facilita el cumplimiento normativo y garantiza que las cargas de trabajo de análisis e inteligencia artificial puedan funcionar de forma fiable. Permite la escalabilidad a medida que aumentan 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

Abarca 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 flujos de trabajo y herramientas que recogen, transforman, sincronizan y unifican datos procedentes de múltiples fuentes. Admite la recogida por lotes, en microlotes y en tiempo real mediante streaming.

Gestión de metadatos

Ofrece definiciones, historial, clasificaciones, titularidad 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 normas, políticas, estándares y responsabilidades para la gestión de los datos a lo largo de todo su ciclo de vida. Garantiza el cumplimiento normativo, la gestión responsable y el control 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 la información confidencial 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 almacenarse 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 flujos de datos

Los flujos de trabajo ETL/ELT, los canales de transmisión en tiempo real y las herramientas de movimiento de datos transportan y preparan los datos para los sistemas, aplicaciones y plataformas de análisis posteriores.

Catálogo de datos

Almacena metadatos sobre las definiciones de los datos, su linaje, los detalles de formato y el estado de calidad. Facilita la búsqueda, la evaluación y el uso de los datos.

Conectores de datos

Proporcionar un acceso estandarizado a los datos en todas las aplicaciones SaaS, bases de datos, archivos, plataformas en la nube, flujos de eventos y sistemas empresariales.

API y servicios de acceso

Permitir que las aplicaciones, las herramientas de BI, los modelos de aprendizaje automático y los flujos de trabajo consulten y recuperen datos de forma coherente. Admitir patrones de acceso en tiempo real y bajo demanda.

Marcos de gobernanza de datos

Definir las responsabilidades, hacer cumplir las normas, supervisar la calidad e incluir controles para garantizar el cumplimiento de la normativa y las políticas.

Controles de calidad de los datos

Incluir normas de validación, análisis de perfiles, supervisión y prácticas de gestión que garanticen que los datos sean precisos, completos, actuales y estén bien estructurados.

Ventajas de una arquitectura de datos sólida

• Los datos bien documentados y fiables tienen más probabilidades de utilizarse en el análisis y la toma de decisiones.
• Una gestión coherente mejora el cumplimiento normativo y reduce el riesgo.
• Las relaciones claras entre los conjuntos de datos mejoran la facilidad de uso para todos los equipos.
• Los controles de acceso centralizados y las medidas de seguridad refuerzan la privacidad de los datos.
• Una arquitectura unificada reduce el coste y la complejidad que supone mantener múltiples almacenes de datos aislados entre sí.
• Los patrones escalables garantizan que la arquitectura pueda adaptarse al crecimiento futuro.
• El análisis de autoservicio resulta más sencillo cuando los datos están catalogados y estandarizados.
• Las API fiables facilitan la integración de datos en modelos y aplicaciones de aprendizaje automático.

Actian y la plataforma de inteligencia de datos

La plataformaActianData Intelligenceha sido diseñada específicamente para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos. Reúne la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, el control de calidad y la automatización en una única plataforma. Esto permite a los equipos saber de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y si cumplen los requisitos internos y externos.

A través de su interfaz centralizada, Actian ofrece información en tiempo real sobre las estructuras y los flujos de datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la resolución de problemas y la colaboración entre departamentos. La plataforma también ayuda a vincular los datos con el contexto empresarial, lo que permite a los equipos utilizarlos de forma más eficaz y responsable. La plataforma de Actian está diseñada para adaptarse a los ecosistemas de datos en constante evolución, lo que garantiza un uso coherente, inteligente y seguro de los datos en toda la empresa.Solicita tu demostración personalizada.