Gracias al impulso en transformación digital y los avances en nuevas tecnologías, las organizaciones se han dado cuenta de que el análisis y tratamiento del dato son el recurso más importante con el que cuentan

A partir de la década del 2010, el término Big Data se acuñó para referirnos a la realidad que vivían muchas empresas donde la gestión de datos se volvió una necesidad, sin importar su tamaño o sector. Antes de este entorno, los datos eran estructurados y se guardaban en sistemas de bases de datos relacionales agrupados en grandes servidores de alto coste. Este enfoque tradicional impedía trabajar con datos no estructurados o semiestructurados de manera ágil, y se usaba únicamente para la implementación de sistemas o, en pocos casos, para la automatización de los procesos. 

Gracias al impulso en transformación digital y los avances en nuevas tecnologías, las organizaciones se han dado cuenta de que el análisis y tratamiento del dato es el recurso más importante con el que cuentan, ya que permite obtener una ventaja competitiva frente al resto de las empresas del sector. La necesidad de tener políticas, modelos y reglamentos que optimicen este análisis de la información es lo que proporcionará a cualquier empresa esa capacidad diferencial, pero para poder lograrlo hay que contar con una buena arquitectura de datos.

 Los principales modelos de la arquitectura de datos:

Existen diferentes tipos de arquitectura de datos, y en este artículo nos centraremos en los tres más conocidos: data warehouse, data lake y data mesh. Estos son los más utilizados por las empresas para gestionar y aprovechar la ventaja competitiva que aporta el buen uso de la información. Cada una engloba diferentes características y ventajas que, dependiendo de las necesidades de la empresa, pueden ser más o menos idóneas:

1. Data Warehouse: Fue uno de los primeros tipos de arquitectura de datos, surgió en los años ochenta con el propósito de ayudar a la toma de decisiones empresariales mediante la transformación de los datos operativos. Su estructura se asemeja a un amplio almacén centralizado donde se recopila y procesa una gran cantidad de información. Entre sus ventajas destacan:

• • Permite la integración de datos de diferentes fuentes y formatos gracias a su estructura y diseño.
  • Proporciona información histórica relevante para identificar patrones o comportamientos pasados, útiles para la toma de decisiones en el presente y de cara a futuro.

Sin embargo, esta metodología de almacenamiento tiene mayor coste operativo, su uso es más complejo, puesto que los datos hay que estructurarlos primero, y necesita un mantenimiento constante.

No obstante, el Data Warehouse ha asentado las bases para el desarrollo de nuevas arquitecturas de datos como el Data Lake o el Data Mesh.

2. Data Lake: Esta arquitectura de datos, creada en el año 2010 es un repositorio centralizado de datos estructurados y no estructurados. A lo largo de los años ha ido evolucionando a diferentes modelos como Cloud Data Lake y Data LakeHouse. Este último modelo surge como híbrido de las dos anteriormente mencionadas y, además, combina la capacidad de gestión y análisis del Data Warehouse con la flexibilidad y escalabilidad del Data Lake. Estas son sus ventajas:

• • Mejor gobernanza de datos: esta metodología crea un espacio abierto estandarizado que permite mayor control sobre la seguridad, consolida todos los recursos de la base de datos y mejora el acceso a toda la información.
  • Mayor rentabilidad: este modelo de arquitectura de datos separa los recursos de procesamiento del almacenamiento, por lo que permite ahorrar y optimizar la potencia de cálculo.
  • Permite almacenar y analizar cualquier tipo de dato, ya sea estructurado, semi estructurado o no estructurado, a cualquier escala.

El Data LakeHouse es la evolución de los repositorios de datos mediante la combinación de Data Lake y del Data Warehouse. Esta estructura, combinada con una potente herramienta de análisis, permite utilizar técnicas de machine learning como el análisis predictivo o los motores de recomendación.

3. Data Mesh: Esta arquitectura de datos moderna es la principal impulsora de la democratización de los datos. Gracias a su enfoque descentralizado permite que cualquier persona a la que se le haya dado acceso pueda analizar y visualizar la información, de manera inmediata. Sus ventajas son las siguientes:

• • Mayor colaboración entre los equipos: esta metodología impulsa el trabajo colaborativo entre los diferentes departamentos de la organización mediante el intercambio de datos en diferentes interfaces.
  • Mejora la calidad del dato: al dividir las tareas entre varios equipos, se fomenta una mayor atención al análisis y gestión de la información.
  • Mayor transparencia de la información: Data Mesh promueve la claridad de la información al establecer unos puntos clave en la gobernanza de datos.

Esta metodología de almacenamiento es fundamental para todas aquellas empresas data-driven, ya que su política de acceso de los datos permite una mayor calidad y eficiencia en el proceso de la analítica de la información.

Conclusión:

Como hemos visto anteriormente, tener una arquitectura de datos estructurada y actualizada permitirá el diseño funcional y la gestión efectiva del dato. Todo esto permitirá el mejor análisis de las tendencias, mayor eficiencia de los procesos de la organización, y por supuesto, optimizar la toma de decisiones. 

Saber cuáles son las necesidades dentro de la organización es fundamental a la hora de escoger el tipo de arquitectura que se ha de implantar. Desde PUE ofrecemos un servicio de Consultoría desde el punto de vista de Data Experts, el cual estudia y analiza todos los factores que afectan a la empresa para ofrecerte el mejor servicio en la gestión, análisis de datos y migración. 

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