El Big Data es un gran reto, y la carrera para aprovechar la promesa de la información digital para obtener más ganancias está en marcha en casi todas las industrias.   

Para aprovechar al máximo los macrodatos, es útil dar un paso atrás y comprender las características clave de la arquitectura de datos y cómo puede procesar la data que no ha sido procesada en información confiable y valiosa.   

Esta estrategia busca validar todos los datos en un mismo punto de entrada, lo que prevé la inexactitud de información que tiene un impacto directo en los resultados del 88% de las empresas. 

Para evitar errores comunes y mejorar el estado general, hay que diseñar una arquitectura de datos moderna para prevenir, marcar y corregir potenciales problemas lo antes posible. Por lo que la digitalización de procesos es imprescindible. 

¿Quieres saber más sobre el tema? ¿Necesitas conocer más para eficientar las operaciones de tu organización? ¡No se diga más!   

En nuestro ABC sobre el tema vamos a tocar puntos de relevancia:  

• Arquitectura de datos: ¿qué es? 
• 7 características principales de una efectiva arquitectura de datos. 
• Arquitectura de datos y la nube. 
• 5 principios de una arquitectura de datos bien diseñada. 
• 3 beneficios de una arquitectura de datos moderna. 
• 3 buenas prácticas para una arquitectura de datos efectiva. 
• Desafíos que enfrenta la arquitectura de datos. 
• Conclusión. 

¡Sigue hasta el final!  

Arquitectura de datos: ¿qué es?   

La arquitectura de datos es el proceso de estandarizar el modo en que las organizaciones recopilan, almacenan, transforman, distribuyen y aprovechan los datos. El objetivo es entregar informaciones relevantes a las personas que los necesitan oportunamente y ayudarles a comprenderlos.   

Durante décadas, si una estrategia empresarial quería datos, los solicitaba al departamento de TI —Tecnologías de la Información—, quienes creaban un sistema para entregarlos. A menudo, este proceso resultó tedioso y lento, resultando en algo diferente de lo que el estratega esperaba o necesitaba.   

En este entorno, la planificación empresarial se vio limitada por las dificultades para acceder a la data correcta en el momento adecuado.   

La disponibilidad y el crecimiento de datos en tiempo real de fuentes internas y externas les ha dado un empujón a los estrategas comerciales a exigir más y más información rápida.   

En este sentido, la promesa del diseño de la arquitectura de datos es que un proceso bien diseñado pone a los gerentes de operaciones y la experiencia técnica en la misma mesa.    

Juntos, pueden determinar qué datos son necesarios para impulsar la productividad del negocio, cómo se pueden obtener esos datos y cuál es la mejor forma de distribuirlos para proporcionar información procesable para los tomadores de decisiones.   

Lo que ha llevado al Big Data al mundo real es la creciente influencia de la nube, que proporciona el tipo de escalabilidad rápida, fácil y de bajo costo que requiere la arquitectura de datos moderna.    

El cloud computing también permite a las organizaciones agrupar gran parte o todos sus datos en un único lugar, una central de datos donde se encuentran disponibles para todos los que tengan acceso y lleguen a necesitarlos. 

Arquitectura de datos y la nube   

Los macrodatos y las cargas de trabajo variables requieren que las empresas, como mencionamos párrafos atrás, requieren que las empresas tengan una arquitectura elástica y escalable para adaptarse a los nuevos, cambiantes y distintos requisitos bajo demanda.    

Para esto, la nube es fundamental, puesto que tiene la capacidad para permitir que los administradores escalen eficientemente, lo que ha llevado a nuevas aplicaciones y casos de uso, como entornos de prueba y desarrollo on-demand, así como áreas para la creación de prototipos y análisis.   

Otra ventaja del cloud computing es la resiliencia asequible del sistema. 

Gran parte de este proceso se ejecuta en grandes servidores en la nube, y los proveedores ofrecen redundancia, conmutación por error y buenos acuerdos de estabilidad y nivel de servicio.   

7 características principales de una efectiva arquitectura de datos   

Para que esta técnicas sea viable y efectiva en la industria 4.0, debe contar con las siguientes 7 características:

Impulsado por el usuario o “user-driven”   

En los modelos tradicionales de negocio los datos eran estáticos y el acceso era limitado. Por lo tanto, aquellos que toman decisiones no necesariamente obtuvieron lo que querían o necesitaban, sino lo que estaba disponible.   

Busca que los usuarios comerciales puedan definir los requisitos con confianza, porque el profesional arquitecto de datos puede agrupar información y crear soluciones para acceder a ellos de manera que cumplan con las metas de la empresa.   

Construida sobre datos compartidos   

La eficacia de esta estrategia se basa en estructuras digitales de información que fomentan la colaboración, por lo que para que sea exitosa debe eliminar los silos al combinar datos de todas las partes de la organización, junto con fuentes externas, según sea necesario, en un solo lugar para eliminar versiones en competencia de los mismos datos.   

En este entorno, la data no es intercambiable entre departamentos ni se acumulan, sino que se consideran un activo compartido en toda la empresa.   

Proceso automatizado frictionless   

La automatización suprime la fricción que hacía que los sistemas de datos heredados fueran tediosos de configurar.   

Los procesos que tardaron meses en construirse ahora se pueden completar en horas, incluso minutos, utilizando herramientas basadas en la nube.   

Si un usuario necesita acceder a diferentes datos, la automatización le permite al profesional de la materia diseñar de manera ágil una canalización para entregarlos. La nueva información puede ser integrada inmediatamente en la estructura.   

Impulsada por la Inteligencia Artificial   

La arquitectura de datos inteligente lleva la automatización a un nuevo nivel, utilizando el aprendizaje automático (Machine Learning) y la Inteligencia Artificial (IA) para ajustar, alertar y recomendar soluciones a nuevas condiciones.   

De esta forma, el ML y la IA se encargan de identificar tipos de datos, analizar y corregir errores de calidad, crear estructuras para los datos entrantes, identificar relaciones para obtener nuevos conocimientos y sugerir conjuntos de datos y evaluaciones relacionadas.   

Debe ser elástica   

Esta característica permite a las empresas escalar según lo necesiten, adaptándose a cualquier circunstancia.   

Aquí, la nube es un aliado clave, ya que permite la escalabilidad bajo demanda de manera rápida y asequible, permitiendo a los administradores del sistema centrarse en la resolución de problemas en lugar de calibrar la capacidad exacta o sobrecompra de hardware para mantenerse al día con la demanda.   

Complicación cero: ¡Simple para todos!   

La simplicidad triunfa sobre la complejidad en una arquitectura de datos eficiente.    

Debemos esforzarnos por la simplicidad en el movimiento de datos, plataformas, marcos de ensamblaje y softwares de analíticas.   

Ciberseguridad ante todo   

La ciberseguridad está integrada en este método, lo que garantiza que la información valiosa esté disponible según el requerimiento y criterio de búsqueda.   

Asimismo, es capaz de reconocer las potenciales amenazas existentes y emergentes a la seguridad de los datos.   

5 principios de una arquitectura de datos bien diseñada   

Si quieres contar con una arquitectura de datos bien diseñada, estos 5 principios no pueden faltar:   

Ver los datos como un activo compartido   

Para un flujo fluido de datos intraempresarial, estos deben ser observados como un activo compartido. En lugar de permitir que existan silos interdepartamentales, las partes interesadas tienen una visión completa de la empresa —dependiendo de su nivel de acceso—.   

Esto significa que los gerentes obtienen una visión transparente de los conocimientos del cliente con la capacidad de correlacionar la información de todas las funciones comerciales, que incluyen la fabricación y la logística.   

Proporciona interfaces adecuadas para el consumo de datos   

El almacenamiento de datos en un solo lugar no permite el buen funcionamiento de una organización que esté basada en datos. Los usuarios deben poder acceder a ellos para beneficiarse del activo compartido.   

Es por esta razón que deben disponer de interfaces sencillas para consumir datos que varían de un colaborador a otro según su posición en el ecosistema y a la información que requieran acceder para eficientar su trabajo.   

La analítica debe seguir los datos   

Desde los primeros días de los almacenes de datos hasta la aparición de los sistemas de inteligencia empresarial y hasta las canalizaciones de aprendizaje automático actuales, este representa uno de los principios de datos más prácticos: el análisis sigue los datos.   

Por lo general, es más eficaz implementar una herramienta de evaluación cerca de una fuente de datos que mover los datos al entorno de análisis.   

La mayoría de las aplicaciones de análisis reducen los datos solo a los campos que necesitamos.   

Teniendo esto en cuenta, es más eficiente realizar el trabajo de modelado, reducción y configuración de datos necesarios en el sistema de origen.   

Los entornos multi-cloud son el deber ser   

Llegado a este punto, hemos conversado bastante sobre la nube, ¿a poco no? Ahora, ¿y si te digo que hay algo más? Suena un poco enredado, pero tiene una excelente explicación.   

No existe una sola nube, a menudo, se ejecutan distintos servicios en diferentes plataformas en la nube con más o menos conectividad e integración entre ellas.   

Por ejemplo, actualmente es común utilizar CRM, gestión de gastos y sistemas de recursos humanos basados en la nube. Pero si necesitamos analizar datos en estas aplicaciones, para medir los costos y la efectividad del equipo de ventas, es posible que debamos integrar múltiples plataformas como parte de nuestra arquitectura de datos.   

Las aplicaciones del cloud computing a menudo tienen APIs de integración y metadatos mucho mejores que las aplicaciones tradicionales; sin la necesidad de que invirtamos en una infraestructura de hardware y software para ello.   

No confundir gobernanza de datos con el compliance   

Con la creciente preocupación pública por la privacidad de datos y la constante evolución de las legislaciones mundiales en la materia, el uso y abuso de datos empresariales ya no es un asunto técnico.   

El compliance es fácil de describir:   

• ¿El uso de datos de la organización sigue las leyes y pautas legales?   
• ¿Los procesos están sujetos a las normas del país o requerimientos internacionales?   

Se basa en el cumplimiento del cuerpo normativo al que el proceso que se está intentando realizar está sujeto.   

Por otro lado, la gobernanza, se siente un poco paradójica. Busca tomar decisiones de la manera correcta:   

• ¿Sigues los mejores procesos?   
• ¿Estás cumpliendo las políticas y procedimientos definidos de antemano?   

Por lo que incluyen no solo las mejores prácticas, sino también las comerciales.   

Es posible cumplir, sin estar bien gobernado, es decir, podemos cumplir todas las exigencias jurídicas, pero es poco probable que suceda y aún menos, que sea sostenible. De esta manera, la gobernanza y el compliance van de la mano.

No obstante, nuestra organización no solo va a necesitar de una “arquitectura de datos” per se, también requerirá que sea moderna, alejado del enfoque tradicional y que se adapte a las nuevas tendencias. ¡Ya hablaremos sobre esto! 

3 beneficios de una arquitectura de datos moderna   

Las arquitecturas de datos tradicionales que han dominado las infraestructuras de TI en el pasado ya no son capaces de soportar las enormes cargas de las empresas actuales.  

Por este motivo, vamos a detallar las 3 ventajas más importantes de la modernización de este concepto, hábil para incorporar en la industria 4.0:  

Adopta un enfoque centralizado para la integración  

El Big Data comúnmente es complejo de administrar. A menudo, los datos se alimentan de varias fuentes hacia diferentes almacenes y lagos de datos.  

La integración de esta información se logra gracias a las funciones de una arquitectura de datos en la nube, lo que optimiza la centralización de datos y permite a los usuarios configurar y administrar en toda la organización.  

Elimina la latencia de los entornos híbridos  

El valor de datos operativos se reduce en aproximadamente un 50% después de 8 horas. Replicar esta información de un lugar a otro aumenta la latencia en el proceso.  

Las decisiones en función de, por ejemplo, el inventario de existencias, la mejora del servicio al cliente o la eficiencia organizativa general deben manejarse en tiempo real.  

Para solventar todas estos exigentes requerimientos y pérdidas, una buena arquitectura de datos fomenta la hiperconexión organizacional. Esto hace que los datos estén disponibles en toda la compañía para todos los usuarios que tienen acceso a ellos, con la menor espera posible.  

Crea datos listos para su análisis e inteligencia artificial  

Si bien la recopilación de información en el lago de datos es tarea fácil, su procesamiento es una actividad complicada, al igual que manejar las actualizaciones continuas, la fusión de datos y crear estructuras listas para las evaluaciones necesarias.  

La arquitectura de datos moderna no solo coloca la información donde debería, sino que también automatiza la creación y renovación según los requisitos.  

Con esto en su lugar, los operadores y analistas pueden dedicar más tiempo al análisis que a la preparación de los documentos.  

Para reforzar este planteamiento, una nueva investigación de «Experian Data Quality» muestra que la data inexacta puede llegar a afectar un promedio del 12% de los ingresos de los negocios. Impresionante, ¿cierto?  

¿Quieres una exitosa arquitectura de datos moderna? ¡Sigue estas 3 buenas prácticas!  

¿Acaso podemos lograr un ROI positivo al modernizar nuestra arquitectura de datos? ¡Claro que sí!  

Para lograrlo, debes seguir las 3 mejores prácticas, en seguida te mostramos la mejor forma de proceder: 

Elige las herramientas adecuadas 

Si estás dispuesto a embarcarte a esta misión, deberás tener un As bajo la manga —o varios—. Implementar las herramientas adecuadas es una práctica recomendada que te permitirá incorporar, por ejemplo, la inteligencia artificial y el Machine Learning en todo momento para optimizar la gestión, manejo y análisis de informaciones gracias a la automatización de procesos. 

Para cumplir con esto, es indispensable que tu organización cuente con máquinas interconectadas mediante el Internet de las Cosas Industrial (IIoT) para que emitan datos valiosos en todo momento y en tiempo real sobre el estado actual del proceso productivo que llevan a cabo. 

¿Quieres una arquitectura de datos moderna y efectiva? ¡Este es tu primer paso! 

Elimina los silos de datos internos 

Parte de la modernización de este concepto es hacer que la información interna sea accesible para aquellos que la necesitan, al momento en que la necesiten.  

Los silos son ineficientes, representan una mala práctica en la gestión de datos. Cuando la data se almacena en repositorios dispares, los individuos los duplican sin saberlo, por lo que nadie termina sabiendo qué información es realmente la correcta. 

Tener un esquema innovador de este concepto incluye derribar esas barreras, luego limpiar y validar la información para determinar que es precisa y completa para que sea útil en la compañía. 

Implementa una sólida gobernanza de datos 

Como dijimos algunos párrafos atrás, la gobernanza de datos busca mantener su calidad mediante un proceso continuo. ¡Nada mal! 

Incorporar este proceso y que la arquitectura de datos lo respalde en todo momento ayudará a aumentar la confiabilidad de los datos, lo que contribuye a tomar decisiones estratégicas que nos brindarán una ventaja competitiva. 

Pero, ¿todo es bueno? ¿Acaso no existen fricciones que puedan afectar este proceso? En lo absoluto, también enfrenta grandes desafíos. 

¡Sigamos! 

A ciencia cierta, ¿qué desafíos enfrenta la arquitectura de datos? 

Los profesionales encargados de esta área se enfrentan a muchos desafíos en el día a día. Conoce los 4 más relevantes a continuación: 

Adaptarse a la arquitectura cambiante 

La tecnología ha evolucionado a un ritmo más rápido que las metodologías, presentando retos aún mayores para las organizaciones que intentan aprovecharlas. La arquitectura subyacente de las bases de datos y las herramientas de modelado también han cambiado. 

Las ágiles proliferaciones de plataformas de Big Data, deben entenderse y administrarse adecuadamente como parte de una cartera empresarial. 

Esto también exige capacidades de integración mejoradas. De lo contrario, las organizaciones simplemente repetirán los errores del pasado, como los silos de aplicaciones, pero con una tecnología diferente. 

Entornos de datos complejos 

Los entornos de datos corporativos también están en pleno crecimiento y se vuelven muy complejos. Parte de esto se debe a fusiones y adquisiciones en las que las empresas han estado utilizando invariablemente diferentes plataformas y aplicaciones. 

Asimismo, se está convirtiendo en una práctica estándar para las empresas comprar e integrar deliberadamente una serie de soluciones, normalmente combinadas con otras desarrolladas internamente. 

Y, al no desmantelar los sistemas obsoletos, lo que agrega aún más desorden, se complica aún más. Esta generación de sistemas dispares debe controlarse y gestionarse de forma proactiva. 

Calidad de la información 

Es importante tener en cuenta que los aspectos de la calidad de los datos incluyen: precisión, puntualidad, integridad, coherencia, relevancia y aptitud de uso. 

Saber que son correctos, actualizados, presentes y utilizables, es clave para una efectiva toma de decisiones. 

Algunas estimaciones indican que la mala calidad de los datos cuesta a una empresa típica el equivalente al 15% o 20% de los ingresos y tiene un impacto significativo en la eficiencia corporativa. 

Enfoque empresarial 

Los datos no son solo una cuestión de tecnología, son imperativos para una empresa. Sin ellos, la mayoría de los negocios no podrían funcionar en lo absoluto en esta era de transformación digital en la que nos encontramos. 

Debe entenderse claramente que los datos son propiedad de la compañía y, como tal, la arquitectura de datos debe estar impulsada por acciones internas. 

Los equipos comerciales y de IT deben trabajar en conjunto para llegar a una óptima estrategia de datos; roles emergentes, como el de director de datos o “Chief Data Officer”, son fundamentales. 

El liderazgo empresarial debe impulsar la cultura de datos en la organización y, los arquitectos de datos deben ser los campeones del valor y la calidad de la información que se maneje en la organización, y asegurarse de que sean entendibles por todos, puedan explicarlos y racionalizarlos en términos comerciales. 

Conclusión 

En definitiva, los macrodatos se han disparado en la última década, con una enorme cantidad y tasa de nuevos datos que se asoman en un futuro no muy lejano. 

Los métodos heredados de abastecimiento, almacenamiento, distribución y uso se han vuelto obsoletos, demasiado engorrosos y lentos para satisfacer las demandas del mercado y empresas modernas. 

Sin embargo, las herramientas técnicas como el IIoT han evolucionado para brindar soluciones y una ventaja sobre la recopilación, uso y análisis de datos que son relevantes para la creación de una satisfactoria arquitectura de datos que promueva el valor agregado en los productos y servicios ofrecidos. 

Entonces, ¿quieres empezar a digitalizar las operaciones de tu empresa? ¿Estás listo para dar ese gran e importante paso? De ser así, te invitamos a entrar en contacto, estamos dispuestos a brindarte una solución en menos de 24 horas. 

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