¿Qué es la arquitectura de datos? (Con usos, principios y tipos)

La arquitectura de datos es la estructura de los procesos de gestión de datos de una empresa. La creación de herramientas y sistemas de datos sólidos y fáciles de usar puede ayudar a una empresa a cumplir sus obligaciones, alcanzar sus objetivos y obtener el éxito financiero. Si está buscando un papel como arquitecto de datos o una profesión relacionada, puede ser beneficioso aprender más sobre este tema. En este artículo, respondemos a la pregunta, "¿Qué es la arquitectura de datos?", exploramos sus elementos, usos y principios y revisamos varios tipos de este marco.

¿Qué es la arquitectura de datos?

La arquitectura de datos se refiere a los activos y sistemas de gestión de datos de una empresa, o a sus políticas y protocolos relativos al manejo de datos. Es responsabilidad de los arquitectos de datos, los científicos de datos, los altos ejecutivos y los profesionales afines garantizar que la arquitectura, las funciones y las tecnologías sean útiles y estén actualizadas. Las empresas recopilan, almacenan, organizan y manipulan trozos de información digital y herramientas de datos para satisfacer las necesidades del negocio, aumentar los ingresos y mantenerse en funcionamiento. Alinean sus estrategias de datos con los objetivos de la organización para obtener los mejores resultados.

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Usos de la arquitectura de datos

Los líderes empresariales y los arquitectos diseñan la arquitectura de datos para los siguientes usos:

  • Automatización: Se trata de la transformación de tareas manuales y repetitivas en funciones digitales automáticas.

  • Internet de las cosas: Es la noción de una amplia red de conexiones entre las personas y la tecnología.

  • Inteligencia artificial: Se trata de la simulación de decisiones humanas por parte de máquinas y sistemas informáticos.

  • Aprendizaje automático: Se trata de la capacidad de las máquinas de aprender e identificar patrones en los datos para tomar decisiones.

  • Blockchain: Se trata de un sistema seguro de registro de información y transacciones.

  • Canalización de datos: Estos recogen datos brutos de varias fuentes y los envían a un destino singular para su análisis.

  • Almacenamiento en la nube: Se trata del almacenamiento de datos en Internet, accesible desde cualquier lugar y en cualquier momento.

  • Computación en la nube: Se trata de la prestación de servicios a través de Internet, como bases de datos y software.

  • Flujo de datos: Es la capacidad de procesar datos en tiempo real.

  • Kubernetes: Se trata de un contenedor de código abierto que permite la utilización de servidores web elásticos para las aplicaciones.

  • La analítica en tiempo real: Es el proceso de aplicar la lógica a los datos para tomar decisiones más rápidamente.

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Principios de la arquitectura de datos

Si las empresas los gestionan de forma correcta, los datos pueden ser muy útiles para los empleados de muchos departamentos. He aquí algunos principios básicos de la arquitectura de datos:

  • Colaboración: Es importante que todas las partes interesadas de una empresa, desde los miembros del equipo de nivel básico hasta los ejecutivos de nivel C, puedan acceder a los sistemas de arquitectura de datos y beneficiarse de ellos. Esto fomenta una excelente colaboración y permite a los empleados desempeñar sus funciones de acuerdo con altos estándares.

  • Seguridad: Implementar los protocolos de seguridad y privacidad adecuados a la hora de gestionar los datos es esencial para proteger la estabilidad de una empresa y sus miembros. Los arquitectos de datos son expertos en la instalación de sistemas de encriptación de datos, tokenización y otros sistemas de protección y en la prevención de malware y hacking.

  • Accesibilidad: Aunque los arquitectos de datos tienen la formación necesaria para entender sistemas de datos complejos, es beneficioso que se aseguren de que la arquitectura sea fácil de usar y accesible para varios usuarios. Esto permite a los gestores delegar tareas de forma eficaz y garantiza que todos los miembros del equipo puedan utilizar las herramientas de forma productiva.

  • Comunicación: Una vez que una empresa decide ciertas prácticas y protocolos de datos, es una buena idea comunicarlos a todos los implicados. La creación de estructuras y procedimientos coherentes y el uso de una terminología común pueden tener muchos beneficios, como la mejora del flujo de trabajo, el cumplimiento rápido de los objetivos y la reducción de errores.

  • Organización: En la medida de lo posible, los arquitectos de datos pueden organizar los datos y los sistemas de forma lógica e intuitiva, para que los usuarios puedan entender y dar sentido a las diferentes características. Esto puede implicar el desarrollo y la organización de catálogos de productos, la creación de dimensiones de calendario y el establecimiento de dimensiones clave.

  • Agilidad: Los buenos sistemas de datos son adaptables y están sometidos a un proceso de mejora y optimización continuas, basado en la experiencia y el progreso y dirigido por arquitectos y gestores de datos. Estas mejoras pueden consistir en reducir el movimiento y los costes de los datos, asegurar que los datos son actuales y relevantes y perfeccionar la agilidad.

Tipos de marcos de arquitectura de datos

Varios marcos y modelos de arquitectura de datos sirven para diferentes propósitos y necesidades, y las empresas pueden elegir una o varias opciones que se ajusten a sus objetivos. A continuación se presentan algunos tipos de estos marcos:

DMBOK 2

El DMBOK 2, Data Management Body of Knowledge 2nd edition, es ofrecido por DAMA International, una comunidad global de gestión de datos. Los miembros de este grupo se dedican a hacer avanzar las prácticas de gestión de información y datos, estableciendo altos estándares y normas y ofreciendo oportunidades de certificación en este campo. El libro DMBOK 2 incluye más de 2.000 términos del vocabulario de la gestión de datos, especialmente útiles para los arquitectos de datos, los profesionales de las tecnologías de la información y los ejecutivos de las empresas. También cubre los siguientes temas

  • Finanzas y contabilidad
  • Gestión del conocimiento
  • Arquitectura
  • Modelado de datos
  • XML
  • Analítica

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El marco Zachman

El Marco Zachman es una estructura para la Arquitectura Empresarial y se centra en la identificación, definición, representación, especificación, configuración e instanciación. Ofrecido por Zachman International y desarrollado por John A. Zachman, es una estructura lógica para clasificar y organizar sistemas manuales y automatizados. Sus creadores la derivaron de disciplinas más antiguas como la arquitectura, la construcción, la ingeniería y la fabricación y los procesos de diseño de productos físicos complejos.

FEAF

El FEAF, o Federal Enterprise Architecture Framework, es para los procesos y la información de las agencias federales y gubernamentales. Proporciona orientación para la política gubernamental y apoya la prestación de servicios de tecnología de la información. Sus componentes incluyen:

  • Arquitectura empresarial
  • Arquitectura de datos
  • Arquitectura de la aplicación
  • Arquitectura tecnológica

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DoDAF

Los puntos de vista y modelos de datos e información apoyan las necesidades de información operativa y empresarial del Departamento de Defensa de los Estados Unidos. Hay tres niveles diferentes de abstracción para este marco. Son:

  • Modelo conceptual de datos: Se trata de conceptos de datos de alto nivel y sus relaciones.
  • Modelo lógico de datos: Es el registro de los requisitos de datos y las regulaciones de los procesos empresariales estructurales.
  • Modelo de datos físicos: Se trata de la implementación física de modelos de datos, como formatos de mensajes y estructuras de archivos.

TOGAF

Desarrollado por el Open Group, se trata de una metodología de Arquitectura Empresarial para mejorar la productividad y el rendimiento de las empresas. Su estructura modular favorece la usabilidad, la adopción incremental del estándar TOGAF y la aplicación práctica del enfoque. También proporciona un marco de contenido para garantizar la coherencia y una guía para establecer una jerarquía de gobierno arquitectónico.

DCAM

El DCAM, o Modelo de Evaluación de la Capacidad de Gestión de Datos, fue desarrollado por el Consejo EDM, Enterprise Data Management. Esta asociación global busca abogar por el desarrollo de estándares de datos, mejores prácticas y programas de formación y certificación. El DCAM garantiza que los datos puedan apoyar la transformación digital, el diseño de procesos de negocio, la ética de los datos y la analítica avanzada como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Ten en cuenta que ninguna de las empresas mencionadas en este artículo está afiliada a Indeed.

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