Descubre los 11 beneficios clave de una arquitectura de datos moderna en la nube. Desde análisis avanzado hasta aumento de la productividad.
En la era digital actual, el auge de información ha transformado radicalmente la forma en que las organizaciones gestionan y utilizan sus datos. En este contexto, las arquitecturas de datos en la nube modernas han emergido como piedra angular para la eficiencia, la innovación y el éxito empresarial. Estas plataformas ofrecen un ecosistema ágil y poderoso que va más allá de ser simplemente un lugar para almacenar datos, convirtiéndose en catalizadores para la toma de decisiones estratégicas basadas en datos (data-driven decisions) y la optimización de procesos.
A medida que las empresas buscan mantenerse competitivas en un entorno empresarial dinámico, la adopción de una plataforma de datos en la nube se presenta como un elemento crucial. Además de proporcionar flexibilidad y escalabilidad, estas plataformas se destacan por su capacidad para abordar aspectos críticos de la gestión de datos, como la data governance y la calidad de los datos. La implementación de robustos marcos de gobernanza asegura que los datos sean manejados de manera ética, segura y conforme a las regulaciones, mientras que los mecanismos integrados para garantizar la calidad de los datos elevan la confiabilidad de la información utilizada para la toma de decisiones.
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¿Qué entendemos por una arquitectura de datos moderna en la nube?
Una arquitectura de datos moderna en la nube destaca por su seguridad, robustez, facilidad de gestión y compatibilidad con diversas tipologías de usuarios y cargas de trabajo. En lugar de centrarse en una plataforma de datos, las arquitecturas de datos que se están desarrollando en entornos cloud priorizan conseguir una versatilidad, flexibilidad y escalabilidad óptimas mediante el uso de plataformas de datos como cloud data lake o cloud data lakehouse.
Uno de los objetivos clave de las arquitecturas de datos modernas es facilitar el intercambio de datos entre usuarios autorizados sin requerir que los administradores de bases de datos reproduzcan o creen nuevos silos de datos, todo ello manteniendo las políticas centralizadas de seguridad de datos y de data governance. Además, propician la adaptación a nuevos patrones de diseño, como las data mesh.
Cuando hablamos de arquitecturas de datos modernas en la nube no nos referimos a una única tipología, ya que existen muchos tipos de arquitecturas de datos modernas y la selección de la más adecuada dependerá de las capacidades, requisitos y necesidades de cada corporación.
Ejemplos de arquitecturas de datos modernas en la nube:
- Arquitectura de Data Lake
- Arquitectura Medallion
- Arquitectura Lambda
- Arquitectura Kappa
- Arquitectura de Microservicios
- Arquitectura de Grafos en la Nube
- Arquitectura de Federación de Datos
A continuación exploramos algunos de los beneficios más destacados para las empresas a la hora de adoptar una arquitectura de datos moderna en la nube.
Los 11 beneficios clave de una arquitectura de datos moderna en la nube
1. Análisis de datos avanzado
Las arquitecturas de datos modernas en la nube desempeñan un papel crucial a la hora de propiciar un análisis de datos avanzado, brindando una serie de características y capacidades que potencian este proceso.
- Escalabilidad y elasticidad: Las arquitecturas de datos en la nube permiten escalar recursos de manera elástica según las necesidades de análisis. Esto garantiza que los equipos puedan gestionar grandes volúmenes de datos sin preocuparse por limitaciones de capacidad, lo que es esencial para análisis complejos y computacionalmente intensivos.
- Almacenamiento eficiente: Los servicios de almacenamiento en la nube ofrecen soluciones eficientes y económicas para almacenar grandes cantidades de datos. La capacidad de acceder rápidamente a conjuntos de datos extensos es esencial para el análisis avanzado, y las arquitecturas en la nube facilitan este acceso eficiente.
- Procesamiento distribuido: Utilizando servicios de procesamiento distribuido, las arquitecturas en la nube pueden realizar análisis paralelos y distribuidos, acelerando significativamente el tiempo necesario para obtener insights. Esta capacidad es fundamental para tareas analíticas avanzadas, como el procesamiento de grandes conjuntos de datos y el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.
- Integración de herramientas analíticas: Las arquitecturas de datos en la nube permiten la integración fluida de diversas herramientas analíticas. Esto permite que los profesionales de datos utilicen sus herramientas preferidas, ya sean de análisis estadístico, visualización de datos o herramientas específicas de machine learning, sin obstáculos de compatibilidad.
- APIs y conectividad: La posibilidad de conectar y utilizar APIs en la nube facilita la integración de datos desde diversas fuentes, tanto internas como externas. Esto amplía el alcance del análisis al aprovechar información proveniente de múltiples puntos, mejorando la calidad y profundidad de los insights.
2. Facilitando la ciencia de datos
Según revela el informe "The State of Data Science 2020: Moving from Hype Toward Maturity", los científicos de datos dedican aproximadamente el 45% de su tiempo a la preparación de datos antes de poder emplearlos en el desarrollo de modelos de machine learning (ML) y visualizar resultados de manera significativa.
En este contexto, las arquitecturas de datos modernas cumplen con tres atributos cruciales que facilitan los procesos de data science y las tareas analíticas:
- Versatilidad y Acceso Integral a Datos Diversos: Capacidad para combinar y acceder sin contratiempos a una diversidad de datos, todos almacenados en un repositorio universal.
- Colaboración sin Restricciones: Capacitación para que los científicos de datos tengan la libertad de colaborar utilizando herramientas, marcos, bibliotecas y lenguajes de su elección.
- Arquitectura Facilitadora de Colaboración Productiva: Una arquitectura bien diseñada debe posibilitar la colaboración productiva entre científicos de datos, analistas de negocios y otros profesionales del ámbito de datos, evitando la competencia por recursos informáticos y de almacenamiento.
3. Una infraestructura de datos integral
Las complicaciones asociadas al data management encuentran una solución efectiva en la forma de una arquitectura de datos cloud, la cual establece una estructura orgánica para diversos tipos de datos. Más allá de simplemente almacenar datos en bruto, como es característico en un data lake convencional, este tipo de arquitecturas no solo permiten almacenar, sino que también facilitan la administración de metadatos que permiten a los científicos de datos llevar a cabo análisis significativos.
El núcleo vital de una plataforma moderna de datos en la nube radica en su capa de servicios. Esta capa se erige como el epicentro que gestiona metadatos, transacciones y otras operaciones esenciales. Ejecuta estas funciones tanto a nivel local como global, abarcando diversas regiones y nubes.
En esencia, esta infraestructura integral no solo aborda los desafíos inherentes a la gestión de datos, sino que también establece las bases para una colaboración eficaz y resultados analíticos precisos en un entorno en constante evolución.
4. Aumento de la productividad
Una infraestructura de datos bien diseñada no solo respalda diversas unidades de negocio y cargas de trabajo, sino que también reemplaza la fragmentación de datos con un repositorio de datos centralizado que pone fin a los silos de datos. La mayoría de arquitecturas de datos modernas en la nube gestionan una única copia dinámica que alimenta y actualiza modelos de machine learning (ML), paneles de business intelligence (BI) y aplicaciones de análisis predictivo.
Esta arquitectura posibilita que los profesionales de datos procesen sin complicaciones la información relevante para sus operaciones específicas, mientras que todos los equipos pueden colaborar en un repositorio de datos unificado y compartido. Esta sinergia resulta especialmente beneficiosa para los equipos de ciencia de datos, ya que consolidar los datos en una ubicación central agiliza el flujo de trabajo, permitiendo una colaboración más efectiva entre científicos de datos, ingenieros de datos e ingenieros de machine learning.
5. Compatibilidad con herramientas y lenguajes de programación
En la actualidad, los equipos de ciencia de datos emplean diversas herramientas, algoritmos y principios de machine learning (ML) para extraer información empresarial de grandes volúmenes de datos. La interacción fluida con la plataforma de datos cloud es esencial y la productividad de los profesionales de datos aumenta significativamente cuando colaboran en una única versión compartida de los datos.
Para asegurar la productividad de todos los profesionales de datos, una arquitectura de datos moderna debe ser compatible con los marcos y lenguajes de machine learning más populares, como SQL, Python y Java para ingenieros de datos, y Python, SQL y R para científicos de datos.
Cuando la arquitectura de datos ha sido diseñada para admitir múltiples equipos y cargas de trabajo sin competir por recursos, la productividad de los equipos de datos se incrementa.
6. Soporte de múltiples cargas de trabajo y comunidades
Una arquitectura de datos compartida y multiclúster expande de manera independiente y prácticamente ilimitada los recursos informáticos y de almacenamiento. Esto posibilita que varios usuarios consulten datos simultáneamente sin degradar el rendimiento, incluso mientras otras cargas de trabajo, como la ingesta de datos o el entrenamiento de modelos de machine learning están en curso.
Una arquitectura de datos bien diseñada permite la combinación de datos internos con conjuntos de datos de terceros, generando conocimientos enriquecidos y oportunidades de negocio. Estos datos enriquecidos pueden ser compartidos con clientes y socios, incluso monetizados a través de aplicaciones de datos, ampliando así el impacto de la ciencia de datos a comunidades internas y externas. La conectividad con un mercado de datos en la nube es esencial, permitiendo la colaboración con proveedores externos y expandiendo las posibilidades para los equipos de ciencia de datos.
En resumen, una arquitectura de datos compartida y multiclúster incluye capas de almacenamiento, computación y de servicios que se integran lógicamente, pero escalan de forma independiente. Esta estructura proporciona un enfoque eficiente y versátil para gestionar cargas de trabajo y facilitar la colaboración en el análisis de datos avanzado.
7. Gestión de metadatos
La implementación efectiva de una arquitectura de datos moderna implica poder tener la capacidad rastrear el origen de los datos, identificar las interacciones y comprender las relaciones entre diversos conjuntos de datos.
Una plataforma sólida de datos en la nube automatiza la generación de estos metadatos tanto para las etapas internas como para las etapas externas. Los metadatos se almacenan típicamente en columnas virtuales y se pueden consultar mediante comandos estándar, como las declaraciones SELECT de Structured Query Language (SQL), integrándose en una tabla junto con las columnas tradicionales de datos. Este enfoque facilita la gestión y supervisión eficientes de los datos, contribuyendo a una gobernanza sólida y transparente.
La gestión y entendimiento de los metadatos resulta fundamental para asegurar una data governance efectiva dentro de una organización.
8. Catalogación de datos
Un catálogo de datos se convierte en una herramienta vital al capacitar a los usuarios para descubrir y entender los datos con los que trabajan. Muchos catálogos de datos proporcionan un portal de autoservicio, mejorando la precisión y permitiendo una toma de decisiones más informada.
Mientras algunas organizaciones optan por catálogos de datos externos, las arquitecturas de datos modernas están avanzando hacia la integración de catálogos internos. Algunas soluciones incorporan tablas de directorios que funcionan como catálogos de archivos internos.
La catalogación de los datos es imprescindible, pues la ausencia de catalogación puede conducir a un desorden que impida a las compañías aprovechar el valor de sus datos. Los catálogos de datos rastrean tipos de información, accesos, popularidad, genealogía y uso de los datos, proporcionando una visión completa de los datos disponibles y su uso para una gestión eficaz y un aprovechamiento óptimo.
9. Clasificación y exploración de datos sensibles
En la vorágine de datos que se almacenan en almacenes de datos cloud, la clasificación y contextualización de los mismos resultan esenciales para rastrear información sensible y personal identificable (PII), preservando relaciones sólidas con clientes y evitando violaciones normativas. Es crucial conocer no solo la ubicación y los tipos de datos sensibles, sino también cómo, cuándo y quién accede a ellos.
En este sentido, las plataformas de datos cloud que incorporan herramientas de clasificación de datos se convierten en aliados clave, permitiendo a los administradores clasificar, controlar y supervisar el uso de los datos internos.
Estas herramientas no solo localizan datos sensibles, sino que también comprenden automáticamente el contexto de cada parte del conjunto de datos, incluyendo su fecha de creación, última modificación y su relevancia para el negocio. Asimismo, la clasificación por departamento o función empresarial ayuda a asignar costos a áreas específicas, optimizando la gestión financiera.
10. Data governance y data quality
Una arquitectura de datos moderna en la nube desempeña un papel crucial en fomentar la gobernanza y la calidad de los datos en una organización. Al centralizar los datos en un repositorio único en la nube, se logra una mayor consistencia y control. Esto significa que las políticas de gobernanza de datos, que definen cómo se deben utilizar, compartir y proteger los datos, pueden aplicarse de manera más eficiente y coherente en toda la organización.
Además, la arquitectura en la nube facilita la unificación de metadatos, proporcionando una descripción detallada de los datos y permitiendo una clasificación más efectiva. Esta información unificada sobre los datos facilita la aplicación de políticas de gobernanza al proporcionar una visión clara de la procedencia, el significado y el uso de los datos.
Como ya hemos mencionado en numerosas ocasiones en este blog, la data governance y la data quality están estrechamente vinculadas. La gobernanza de datos resulta esencial para asegurar la calidad de los datos con los que trabaja una organización. En términos de calidad de datos, la centralización de datos en la nube permite implementar estándares de calidad de manera más efectiva. Se pueden aplicar reglas de calidad de datos de manera consistente, facilitando la identificación y corrección de problemas de calidad en un entorno centralizado. Además, la supervisión continua de la calidad de los datos se simplifica a través de servicios de gestión de metadatos que incluyen información relevante sobre la calidad de los datos.
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11. Genealogía de Datos
En un entorno donde diversos usuarios interactúan con distintos datos que son actualizados con información nueva o transformada de forma recurrente, la transparencia sobre el origen de los datos es imprescindible.
En este sentido, la genealogía de datos se posiciona como una práctica esencial, ya que permite a los data owners consultar cómo fluyen, transforman y manipulan los datos dentro y fuera de la plataforma de datos en la nube. Las herramientas de genealogía, integradas en la plataforma de datos o disponibles como servicios adicionales, ofrecen una visión detallada del recorrido de los datos a través de los sistemas de procesamiento. Esta información detallada incluye las fuentes de los datos, sus trayectorias y eventos en el proceso.
La genealogía de datos crea un mapa completo de las dependencias directas e indirectas entre las entidades de datos, facilitando el rastreo del uso de datos sensibles y prever el impacto de futuros cambios.
Conclusión
En conclusión, una arquitectura de datos moderna en la nube ofrece una serie de beneficios clave para las organizaciones en términos de compatibilidad con herramientas y lenguajes de programación, soporte de múltiples cargas de trabajo y comunidades, gestión de metadatos, catalogación de datos, clasificación y exploración de datos sensibles, data governance y data quality, y genealogía de datos. Estas características permiten a los profesionales de datos colaborar de manera más eficiente, comprender y aprovechar al máximo sus datos, y garantizar la seguridad y calidad de la información. Para aprovechar al máximo las ventajas de una arquitectura de datos moderna, se recomienda a las organizaciones explorar más a fondo estas funcionalidades y considerar su implementación para optimizar su análisis de datos y tomar decisiones más informadas.
