Arquitectura de datos

Marcos de arquitectura de datos

Un marco de arquitectura de datos es una estructura conceptual utilizada para planificar, desarrollar, implementar, gobernar y mantener una arquitectura. Los tres marcos principales son:

TOGAF (The Open Group Architecture Framework) es el marco de arquitectura de Open Group, una de las arquitecturas de datos más utilizadas, desarrollada por The Open Group en 1995. Este marco se centra en alinear la estrategia y los objetivos de la arquitectura de datos con los objetivos empresariales.

DAMA-DMBoK2: DAMA International publicó originalmente la Guía del Conocimiento para la Gestión de Datos (Data Management Body of Knowledge) en 2018. Este marco se centra en la gestión de datos e incluye definiciones y directrices sobre los principios de gestión de datos.

Marco de Zachman: desarrollado en 1987 por John Zachman, este marco es una matriz para gestionar la arquitectura empresarial. Está diseñado para ayudar a organizar elementos como modelos, especificaciones y documentos. Seis preguntas son fundamentales para este marco: quién, qué, cuándo, dónde, por qué y cómo.

Componentes de la arquitectura de datos

La arquitectura de datos consta de varios componentes diferentes que las organizaciones reúnen para aprovechar sus datos de manera efectiva. Ejemplos de componentes clave incluyen:

Almacenamiento de datos: es un mecanismo para guardar y gestionar datos, lo que asegura que se almacenen y organicen de manera segura y estén disponibles para ser recuperados, procesados y analizados.

Canalización de datos: una canalización de datos es un proceso integral para mover datos de un sistema a otro, por ejemplo, desde el almacenamiento a una aplicación. La canalización incluye todos los pasos del proceso de datos, como el refinamiento, el almacenamiento y el análisis.

Transmisión de datos: esta también mueve datos de un lugar a otro, pero fluyen en un flujo continuo desde el origen hasta el destino. La transmisión de datos permite el procesamiento y análisis en tiempo real.

Panel de datos: es una interfaz de usuario que presenta visualmente métricas e insights importantes de varias fuentes. Permite el monitoreo, el análisis y la toma de decisiones en tiempo real.

Gobernanza de datos: es el proceso de crear políticas y marcos para el manejo eficiente de datos. Al alinear los requisitos relacionados con los datos con la estrategia empresarial, la gobernanza de datos proporciona una gestión, calidad y visibilidad de datos superiores. Una buena gobernanza de datos permite a una organización aprovechar al máximo sus datos mientras garantiza la seguridad y el cumplimiento.

Integración de datos: Cuando la arquitectura de datos fomenta la integración de datos, los datos fluyen fácilmente entre sistemas y los silos de datos se eliminan, desbloqueando la capacidad de una organización para capitalizar sus datos.

Compartir datos: es la capacidad de poner los datos a disposición para uso interno o externo. La arquitectura de datos que admite el intercambio efectivo de datos permite la colaboración y crea oportunidades para generar nuevas fuentes de ingresos con la monetización de datos.

Análisis de datos: es el proceso de analizar e interpretar datos. La analítica transforma los datos sin procesar en información procesable al descubrir patrones, tendencias y correlaciones. El análisis en tiempo real se refiere a la práctica de recopilar y analizar datos en tiempo real a medida que se generan, y se usa a menudo en aplicaciones donde la puntualidad es fundamental. El análisis en tiempo real se basa en la capacidad fundamental de los datos en tiempo real.

IA y aprendizaje automático: la arquitectura de datos adecuada es esencial para aprovechar el poder de la IA y el aprendizaje automático, ya sea que una organización use modelos de aprendizaje automático para obtener información valiosa o crear aplicaciones de IA. La arquitectura de datos soporta la infraestructura de IA, permite un flujo y análisis de datos efectivos e impacta directamente en los resultados de IA y aprendizaje automático.

Mercado de datos: Un mercado de datos es una tienda en línea que permite el intercambio de productos de datos entre productores y consumidores de datos.

Tipos de arquitectura de datos

Las empresas tienen diferentes tipos de arquitecturas de datos para elegir en función de sus necesidades y objetivos. Algunos de los tipos más comunes de arquitecturas de datos incluyen:

Arquitectura Lambda: es una forma de procesar grandes cantidades de datos que adopta un enfoque híbrido entre los métodos de procesamiento por lotes y de procesamiento de flujos. Las arquitecturas Lambda pueden ser muy complejas. Los administradores normalmente deben mantener bases de código separadas para las capas por lotes y de transmisión, lo que puede dificultar la depuración.

Data Mesh: es un paradigma que describe un conjunto de principios y arquitectura lógica para escalar plataformas de análisis de datos. Une datos dispares de varias fuentes a través de la gobernanza y el intercambio centralizados de datos para mejorar el acceso y la seguridad.

Almacén de datos: es un sistema de gestión de datos que almacena datos estructurados en un esquema predefinido. Incluye datos actuales e históricos de varias fuentes y facilita la obtención de información y la elaboración de informes. Los almacenes de datos se usan normalmente para la inteligencia empresarial (BI), informes y análisis de datos.

Lago de datos: Un lago de datos es un repositorio que almacena datos en su formato nativo, sin procesar, permitiendo un almacenamiento rentable de grandes cantidades de datos de diversas fuentes. Los lagos de datos permiten a los usuarios almacenar datos tal cual, sin necesidad de estructurarlos previamente y luego ejecutar diversos análisis sobre ellos. Estos análisis pueden incluir: paneles y visualizaciones, procesamiento de big data, análisis en tiempo real y aprendizaje automático.

Data lakehouse: un data lakehouse es una arquitectura de gestión de datos abierta que combina la flexibilidad, la rentabilidad y la escala de los data lakes con las capacidades de gestión de datos de los data warehouses. Los data lakehouses garantizan que los equipos tengan los datos más completos y actualizados disponibles para proyectos de ciencia de datos, aprendizaje automático y análisis empresarial sin necesidad de acceder a múltiples sistemas.

Arquitectura de medallón: Una arquitectura de medallón es un patrón de diseño de datos utilizado para organizar lógicamente los datos en un lakehouse. El objetivo es mejorar de forma incremental y progresiva la estructura y la calidad de los datos a medida que fluyen a través de cada capa de la arquitectura.

Mejores prácticas de arquitectura de datos

La arquitectura de datos adecuada es fundamental para ayudar a una empresa a aprovechar sus datos para obtener información que impulse el éxito. Para garantizar los mejores resultados, las mejores prácticas de arquitectura de datos incluyen:

Alineación empresarial: la arquitectura de datos debe respaldar los objetivos a largo plazo y las metas comerciales de la empresa.

Flexibilidad y escalabilidad: la arquitectura de datos debe ser fácilmente adaptable a las necesidades cambiantes. A medida que crecen los volúmenes de datos, la arquitectura debe escalar para ofrecer información en tiempo real y respaldar las iniciativas de aprendizaje automático e inteligencia artificial.

Gobernanza y seguridad integradas: la gobernanza y la seguridad deben ser fundamentales para el diseño de la arquitectura. La arquitectura debe respaldar una gobernanza eficiente y la integración del aprendizaje automático y la IA con las plataformas de datos.

Unificación: un enfoque unificado permite que diversas cargas de trabajo de datos operen sin problemas en los mismos datos, lo que garantiza la seguridad y la gobernanza.

Base abierta: la dependencia de proveedores con herramientas patentadas dificulta la adopción generalizada y restringe la innovación. Trabajar con una base abierta fomenta la fácil integración y el intercambio de datos para obtener mejores conocimientos.

Democratización de datos: la arquitectura de datos debe evitar cuellos de botella que dificultan que los equipos utilicen datos para innovar a la vez que integran políticas de gobierno de datos claramente definidas.

Arquitectura de datos en Databricks

La plataforma de inteligencia de datos de Databricks, basada en la arquitectura lakehouse, ofrece una solución unificada, segura y gobernada para datos e IA, enfatizando el rendimiento confiable, las capacidades de IA centradas en los datos y el almacenamiento de datos sin servidor flexible y rentable, todo sin dependencia del proveedor.

La arquitectura lakehouse combina los mejores elementos de los lagos y almacenes de datos para ayudar a reducir costos y ejecutar iniciativas de datos e inteligencia artificial más rápidamente. Basada en código abierto y estándares abiertos, la plataforma de Databricks elimina los silos que históricamente complican las cargas de trabajo de datos e IA.

Como parte de la plataforma de inteligencia de datos de Databricks, Unity Catalog ofrece una gobernanza unificada para los datos y la IA en los centros de datos, lo que permite una colaboración fluida, mejora la productividad y garantiza el cumplimiento en todas las plataformas.

La plataforma de inteligencia de datos de Databricks aborda los desafíos multifacéticos a los que se enfrentan las empresas hoy en día. Con una arquitectura que democratiza los datos de forma segura, Databricks ayuda a todos los miembros del equipo a aprovechar el potencial de los datos para tener éxito en la organización.