¿Cómo funciona una Arquitectura para el análisis de datos?

Autor: | Última modificación: 21 de marzo de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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Con la cantidad de datos que se generan, almacenan y procesan constantemente, es imprescindible aplicar una Arquitectura de Big Data. Gracias a este factor, las compañías y usuarios pueden acceder y gestionar la información de manera efectiva.

La arquitectura para el análisis de datos consiste en la serie de políticas, modelos y reglamentos que se integran para establecer el acercamiento, clasificación y manipulación del Big Data. Para ello, un arquitecto de datos identifica las personas que pueden acceder a los datos, las necesidades de la empresa y el flujo de la información. Por ello, en este post te explicamos a profundidad cómo funciona una arquitectura para el análisis de datos.

¿Qué es una Arquitectura de Datos?

Se conoce como una Arquitectura de Datos al conjunto estándar de herramientas y modelos que orientan al Data Governance para una gestión de datos segura y efectiva. Por medio de la Data Architecture, se define los criterios para la extracción, el almacenamiento, análisis, transformación y la entrega de la información.

Si planeas realizar una arquitectura para el análisis de datos, debes considerar los propósitos y necesidades para la empresa, conocer la estructura de los datos y generar procesos operativos que faciliten su acceso y manejo a las personas que lo necesitan.

Componentes de una Arquitectura para el análisis de datos

Para llevar a cabo una gestión de datos flexible y efectiva, se parte de unos procesos específicos que funcionan de acuerdo al gráfico que te compartimos a continuación:

¿Cómo funciona una Arquitectura para el análisis de datos? 1
  1. ETL: Se refiere al primer paso extracción, transformación y carga del dato. A parir de esta información se instauran los modelos y el flujo de datos que se desarrollará según los intereses del análisis y los usuarios que la manipularán.
  2. Big Data y Machine Learning: Su función radica en el almacenamiento y modernización por medio del Big Data. Además, podrás descubrir el valor del dato y enriquecerlo. En este componente se llevan a cabo las actividades de la arquitectura de datos, en la cual se forman, despliegan y cumplen las intenciones del manejo de datos.
  3. Business Intelligence: Finalmente, podrás hacer la consulta y presentación del dato. Aquí debes analizar el comportamiento de la arquitectura y cómo se desenvuelve dentro de la inteligencia empresarial.

Características de una Arquitectura de Datos

A continuación, te mencionamos las principales características para llevar a cabo una estructura de datos adecuada y funcional:

Simplicidad

Ten en cuenta que debes apostar por un movimiento de datos práctico y legible. Por ello, una plataforma analítica que unifique la base datos y los sistemas de manipulación es la mejor opción para ahorrar tiempo a los usuarios.

Automatización

Consta de herramientas en la nube que facilitan la integración y clasificación de datos. Como arquitecto de datos, este factor te permitirá reducir el tiempo de canalización. Por ejemplo, si un usuario implementa nueva información a la base de datos, gracias a la configuración de automatización podrás modificarla y adecuarla en minutos.

Flexibilidad

Tu arquitectura de datos debe ser adaptable. Esta caracterización es una de las más fundamentales debido a la cantidad de datos que maneja un Data Architecture. Por medio de ello, se establecerán múltiples modelos, rutas de acción, operaciones de consulta y modificación de datos, entre muchos otros procesos que requieren de una gestión flexible.

Integración

Gracias al aprendizaje automático y a la inteligencia artificial, la información permanece optimizada por medio de la identificación de datos, sus clases y sus errores de calidad. En efecto, la unificación de la información se produce por estas herramientas y su ayuda en el flujo de datos.

Gobernanza

Como arquitecto de datos debes tener acceso y conocimiento de todos los datos manejados. Sin embargo, es importante integrar el autoservicio, de manera que cada uno de los usuarios pueda acceder a los datos de su interés y hacer uso necesario de la información.

Seguridad: Una arquitectura de datos debe considerar los protocolos de seguridad para proteger la información de la empresa, reconocer las amenazas y mantener la confidencialidad de los datos sensibles.

¿Cómo continuar aprendiendo?

En este post, te hemos acercado a la arquitectura para el análisis de datos, sus componentes y sus características principales. Te aconsejamos que los tengas en cuenta una vez empieces a realizar una Arquitectura de Datos.

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