Descobreix els 11 beneficis clau d'una arquitectura de dades moderna al núvol. Des d'anàlisi de dades avançada fins a augment de la productivitat.
En l'era digital actual, l'auge d'informació ha transformat radicalment la forma en què les organitzacions gestionen i utilitzen les seves dades. En aquest context, les arquitectures de dades en el núvol modernes han emergit com a pedra angular per a l'eficiència, la innovació i l'èxit empresarial. Aquestes plataformes ofereixen un ecosistema àgil i poderós que va més enllà de ser simplement un lloc per a emmagatzemar dades, convertint-se en catalitzadors per a la presa de decisions estratègiques basades en dades (data-driven decisions) i l'optimització de processos.
A mesura que les empreses busquen mantenir-se competitives en un entorn empresarial dinàmic, l'adopció d'una plataforma de dades en el núvol es presenta com un element crucial. A més de proporcionar flexibilitat i escalabilitat, aquestes plataformes es destaquen per la seva capacitat per a abordar aspectes crítics de la gestió de dades, com la data governance i la qualitat de les dades. La implementació de robustos marcs de governança assegura que les dades siguin manejades de manera ètica, segura i conforme a les regulacions, mentre que els mecanismes integrats per a garantir la qualitat de les dades eleven la confiabilitat de la informació utilitzada per a la presa de decisions.
Què entenem per una arquitectura de dades moderna en el núvol?
Una arquitectura de dades moderna en el núvol destaca per la seva seguretat, robustesa, facilitat de gestió i compatibilitat amb diverses tipologies d'usuaris i càrregues de treball. En lloc de centrar-se en una plataforma de dades, les arquitectures de dades que s'estan desenvolupant en entorns cloud prioritzen aconseguir una versatilitat, flexibilitat i escalabilitat òptimes mitjançant l'ús de plataformes de dades com cloud data lake o cloud data lakehouse.
Un dels objectius clau de les arquitectures de dades modernes és facilitar l'intercanvi de dades entre usuaris autoritzats sense requerir que els administradors de bases de dades reprodueixin o creïn noves sitges de dades, tot això mantenint les polítiques centralitzades de seguretat de dades i de data governance. A més, propicien l'adaptació a nous patrons de disseny, com les data mesh.
Quan parlem d'arquitectures de dades modernes en el núvol no ens referim a una única tipologia, ja que existeixen molts tipus d'arquitectures de dades modernes i la selecció de la més adequada dependrà de les capacitats, requisits i necessitats de cada corporació.
Exemples destacats d'arquitectures de dades modernes en el núvol:
- Arquitectura de Data Lake
- Arquitectura Medallion
- Arquitectura Lambda
- Arquitectura Kappa
- Arquitectura de microserveis
- Arquitectura de Grafs en el Núvo
- Arquitectura de Federació de Dades
A continuació explorem alguns dels beneficis més destacats per a les empreses a l'hora d'adoptar una arquitectura de dades moderna en el núvol.
Els 11 beneficis clau d'una arquitectura de dades moderna en el núvol
1. Anàlisi de dades avançada
Les arquitectures de dades modernes en el núvol exerceixen un paper crucial a l'hora de propiciar una anàlisi de dades avançada, brindant una sèrie de característiques i capacitats que potencien aquest procés.
- Escalabilitat i elasticitat: Les arquitectures de dades en el núvol permeten escalar recursos de manera elàstica segons les necessitats d'anàlisis. Això garanteix que els equips puguin gestionar grans volums de dades sense preocupar-se per limitacions de capacitat, la qual cosa és essencial per a anàlisis complexes i computacionalment intensius.
- Emmagatzematge eficient: Els serveis d'emmagatzematge en el núvol ofereixen solucions eficients i econòmiques per a emmagatzemar grans quantitats de dades. La capacitat d'accedir ràpidament a conjunts de dades extenses és essencial per a l'anàlisi avançada, i les arquitectures en el núvol faciliten aquest accés eficient.
- Processament distribuït: Utilitzant serveis de processament distribuït, les arquitectures en el núvol poden realitzar anàlisis paral·leles i distribuïdes, accelerant significativament el temps necessari per a obtenir insights. Aquesta capacitat és fonamental per a tasques analítiques avançades, com el processament de grans conjunts de dades i l'entrenament de models d'aprenentatge automàtic.
- Integració d'eines analítiques: Les arquitectures de dades en el núvol permeten la integració fluida de diverses eines analítiques. Això permet que els professionals de dades utilitzin les seves eines preferides, ja siguin d'anàlisi estadística, visualització de dades o eines específiques de machine learning, sense obstacles de compatibilitat.
- APIs i connectivitat: La possibilitat de connectar i utilitzar APIs en el núvol facilita la integració de dades des de diverses fonts, tant internes com externes. Això amplia l'abast de l'anàlisi en aprofitar informació provinent de múltiples punts, millorant la qualitat i profunditat dels insights.
2. Facilitant la ciència de dades
Segons revela l'informe "The State of Data Science 2020: Moving from Hype Toward Maturity", els científics de dades dediquen aproximadament el 45% del seu temps a la preparació de dades abans de poder emprar-los en el desenvolupament de models de machine learning (ML) i visualitzar resultats de manera significativa.
En aquest context, les arquitectures de dades modernes compleixen amb tres atributs crucials que faciliten els processos de data science i les tasques analítiques:
- Versatilitat i Accés Integral a Dades Diverses: Capacitat per a combinar i accedir sense contratemps a una diversitat de dades, tots emmagatzemats en un repositori universal.
- Col·laboració sense Restriccions: Capacitació perquè els científics de dades tinguin la llibertat de col·laborar utilitzant eines, marcs, biblioteques i llenguatges de la seva elecció.
- Arquitectura Facilitadora de Col·laboració Productiva: Una arquitectura ben dissenyada ha de possibilitar la col·laboració productiva entre científics de dades, analistes de negocis i altres professionals de l'àmbit de dades, evitant la competència per recursos informàtics i d'emmagatzematge.
3. Una infraestructura de dades integral
Les complicacions associades al data management troben una solució efectiva en la forma d'una arquitectura de dades cloud, la qual estableix una estructura orgànica per a diversos tipus de dades. Més enllà de simplement emmagatzemar dades en brut, com és característic en un data lake convencional, aquest tipus d'arquitectures no sols permeten emmagatzemar, sinó que també faciliten l'administració de metadades que permeten als científics de dades dur a terme anàlisis significatives.
El nucli vital d'una plataforma moderna de dades en el núvol radica en la seva capa de serveis. Aquesta capa s'erigeix com l'epicentre que gestiona metadades, transaccions i altres operacions essencials. Executa aquestes funcions tant a nivell local com global, abastant diverses regions i núvols.
En essència, aquesta infraestructura integral no només aborda els desafiaments inherents a la gestió de dades, sinó que també estableix les bases per a una col·laboració eficaç i resultats analítics precisos en un entorn en constant evolució.
4. Augment de la productivitat
Una infraestructura de dades ben dissenyada no sols recolza diverses unitats de negoci i càrregues de treball, sinó que també reemplaça la fragmentació de dades amb un repositori de dades centralitzat que posa fi a les sitges de dades. La majoria d'arquitectures de dades modernes en el núvol gestionen una única còpia dinàmica que alimenta i actualitza models de machine learning (ML), panells de business intelligence (BI) i aplicacions d'anàlisi predictiva.
Aquesta arquitectura possibilita que els professionals de dades processin sense complicacions la informació rellevant per a les seves operacions específiques, mentre que tots els equips poden col·laborar en un repositori de dades unificat i compartit. Aquesta sinergia resulta especialment beneficiosa per als equips de ciència de dades, ja que consolidar les dades en una ubicació central agilitza el flux de treball, permetent una col·laboració més efectiva entre científics de dades, enginyers de dades i enginyers de machine learning.
5. Compatibilitat amb eines i llenguatges de programació
En l'actualitat, els equips de ciència de dades empren diverses eines, algorismes i principis de machine learning (ML) per a extreure informació empresarial de grans volums de dades. La interacció fluida amb la plataforma de dades cloud és essencial i la productivitat dels professionals de dades augmenta significativament quan col·laboren en una única versió compartida de les dades.
Per a assegurar la productivitat de tots els professionals de dades, una arquitectura de dades moderna ha de ser compatible amb els marcs i llenguatges de machine learning més populars, com SQL, Python i Java per a enginyers de dades, i Python, SQL i R per a científics de dades.
Quan l'arquitectura de dades ha estat dissenyada per a admetre múltiples equips i càrregues de treball sense competir per recursos, la productivitat dels equips de dades s'incrementa.
6. Suport de múltiples càrregues de treball i comunitats
Una arquitectura de dades compartida i multiclúster expandeix de manera independent i pràcticament il·limitada els recursos informàtics i d'emmagatzematge. Això possibilita que diversos usuaris consultin dades simultàniament sense degradar el rendiment, fins i tot mentre altres càrregues de treball, com la ingesta de dades o l'entrenament de models de machine learning estan en curs.
Una arquitectura de dades ben dissenyada permet la combinació de dades internes amb conjunts de dades de tercers, generant coneixements enriquits i oportunitats de negoci. Aquestes dades enriquides poden ser compartits amb clients i socis, fins i tot monetitzats a través d'aplicacions de dades, ampliant així l'impacte de la ciència de dades a comunitats internes i externes. La connectivitat amb un mercat de dades en el núvol és essencial, permetent la col·laboració amb proveïdors externs i expandint les possibilitats per als equips de ciència de dades.
En resum, una arquitectura de dades compartida i multiclúster inclou capes d'emmagatzematge, computació i de serveis que s'integren lògicament, però escalen de manera independent. Aquesta estructura proporciona un enfocament eficient i versàtil per a gestionar càrregues de treball i facilitar la col·laboració en l'anàlisi de dades avançat.
7. Gestió de metadades
La implementació efectiva d'una arquitectura de dades moderna implica poder tenir la capacitat rastrejar l'origen de les dades, identificar les interaccions i comprendre les relacions entre diversos conjunts de dades.
Una plataforma sòlida de dades en el núvol automatitza la generació d'aquestes metadades tant per a les etapes internes com per a les etapes externes. Les metadades s'emmagatzemen típicament en columnes virtuals i es poden consultar mitjançant comandos estàndard, com les declaracions SELECT de Structured Query Language (SQL), integrant-se en una taula juntament amb les columnes tradicionals de dades. Aquest enfocament facilita la gestió i supervisió eficients de les dades, contribuint a una governança sòlida i transparent.
La gestió i enteniment de les metadades resulta fonamental per a assegurar una data governance efectiva dins d'una organització.
8. Catalogació de dades
Un catàleg de dades es converteix en una eina vital en capacitar als usuaris per a descobrir i entendre les dades amb els quals treballen. Molts catàlegs de dades proporcionen un portal d'autoservei, millorant la precisió i permetent una presa de decisions més informada.
Mentre algunes organitzacions opten per catàlegs de dades externes, les arquitectures de dades modernes estan avançant cap a la integració de catàlegs interns. Algunes solucions incorporen taules de directoris que funcionen com a catàlegs d'arxius interns.
La catalogació de les dades és imprescindible, perquè l'absència de catalogació pot conduir a un desordre que impedeixi a les companyies aprofitar el valor de les dades. Els catàlegs de dades rastregen tipus d'informació, accessos, popularitat, genealogia i ús de les dades, proporcionant una visió completa de les dades disponibles i el seu ús per a una gestió eficaç i un aprofitament òptim.
9. Classificació i exploració de dades sensibles
En la voràgine de dades que s'emmagatzemen en magatzems de dades cloud, la classificació i contextualització dels mateixos resulten essencials per a rastrejar informació sensible i personal identificable (PII), preservant relacions sòlides amb clients i evitant violacions normatives. És crucial conèixer no sols la ubicació i els tipus de dades sensibles, sinó també com, quan i qui accedeix a ells.
En aquest sentit, les plataformes de dades cloud que incorporen eines de classificació de dades es converteixen en aliats clau, permetent als administradors classificar, controlar i supervisar l'ús de les dades internes.
Aquestes eines no sols localitzen dades sensibles, sinó que també comprenen automàticament el context de cada part del conjunt de dades, incloent-hi la seva data de creació, última modificació i la seva rellevància per al negoci. Així mateix, la classificació per departament o funció empresarial ajuda a assignar costos a àrees específiques, optimitzant la gestió financera.
10. Data governance i data quality
Una arquitectura de dades moderna en el núvol exerceix un paper crucial a fomentar la governança i la qualitat de les dades en una organització. En centralitzar les dades en un repositori únic en el núvol, s'aconsegueix una major consistència i control. Això significa que les polítiques de governança de dades, que defineixen com s'han d'utilitzar, compartir i protegir les dades, poden aplicar-se de manera més eficient i coherent en tota l'organització.
A més, l'arquitectura en el núvol facilita la unificació de metadades, proporcionant una descripció detallada de les dades i permetent una classificació més efectiva. Aquesta informació unificada sobre les dades facilita l'aplicació de polítiques de governança en proporcionar una visió clara de la procedència, el significat i l'ús de les dades.
Com ja hem esmentat en nombroses ocasions en aquest blog, la data governance i la data quality estan estretament vinculades. La governança de dades resulta essencial per a assegurar la qualitat de les dades amb els quals treballa una organització. En termes de qualitat de dades, la centralització de dades en el núvol permet implementar estàndards de qualitat de manera més efectiva. Es poden aplicar regles de qualitat de dades de manera consistent, facilitant la identificació i correcció de problemes de qualitat en un entorn centralitzat. A més, la supervisió contínua de la qualitat de les dades se simplifica a través de serveis de gestió de metadades que inclouen informació rellevant sobre la qualitat de les dades.
11. Genealogia de Dades
En un entorn on diversos usuaris interactuen amb diferents dades que són actualitzats amb informació nova o transformada de manera recurrent, la transparència sobre l'origen de les dades és imprescindible.
En aquest sentit, la genealogia de dades es posiciona com una pràctica essencial, ja que permet als data owners consultar com flueixen, transformen i manipulen les dades dins i fora de la plataforma de dades en el núvol. Les eines de genealogia, integrades en la plataforma de dades o disponibles com a serveis addicionals, ofereixen una visió detallada del recorregut de les dades a través dels sistemes de processament. Aquesta informació detallada inclou les fonts de les dades, les seves trajectòries i esdeveniments en el procés.
La genealogia de dades crea un mapa complet de les dependències directes i indirectes entre les entitats de dades, facilitant el rastreig de l'ús de dades sensibles i preveure l'impacte de futurs canvis.
Conclusió
