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¿Cómo pueden las empresas asegurarse de que sus datos estén estructurados, escalables y disponibles cuando se necesiten?
Rodrigo (SACDOR) Casiano
Data Architect | Data Tech Lead | Data Management | IA Engineer
Actualmente para las empresas impulsadas por los datos, la gestión efectiva e inteligencia artificial se han vuelto primordiales; cada clic, compra, contenido en redes sociales, telemetría de autos, maquinas e interacción genera información que, cuando se aprovecha correctamente, puede desbloquear nuevas ideas que aportan valor impulsando el crecimiento y la innovación, permitiendo diferenciarlas de otras empresas del mismo sector convirtiendo a la información generada en su ADN, pero ¿Cómo pueden las empresas asegurarse de que sus datos estén bien estructurados, sean escalables y estén disponibles cuando se necesiten? La respuesta radica en una sólida Arquitectura de Datos.
La Arquitectura de Datos es el plano que guía el diseño, la organización y la integración de los sistemas dentro y fuera de una organización, es el fundamento principal sobre el cual se construyen los productos de datos que permiten diferenciar a las empresas. A continuación, exploraremos los pilares clave una Arquitectura de Datos, tomando inspiración del libro «Diseñando Aplicaciones Intensivas en Datos» de Martin Kleppmann.
Pilar 1: Confiabilidad
La confiabilidad es la base de cualquier arquitectura de datos, esto lo hace el pilar más importante entre todos. Hoy más que nunca, las empresas confían en sus datos para tomar decisiones críticas, y datos poco confiables pueden llevar a costosos errores, por ejemplo, en las industrias reguladas como lo es la Banca, los reportes generados para las entidades reguladoras deben ser confiables, de lo contrario podrían ser multados, impactando fuertemente al negocio, no solo en lo económico, en ocasiones también en su reputación, lograr la confiabilidad de los datos implica varias consideraciones:
- 1.1 Calidad de los Datos: Asegúrese de que los datos sean precisos, consistentes y estén libres de errores. Implemente procesos de homologación, validación y limpieza de datos para mantener una alta calidad de datos, normalmente esto es controlado por un Gobierno de Datos dentro de la empresa.
- 1.2 Tolerancia a Fallos: Diseñe sistemas que puedan resistir fallos de manera elegante, esto implica redundancia, respaldo y estrategias de conmutación por error, a fin de garantizar la disponibilidad de los datos, para esto se debe considerar un equipo multidiciplinario para diseñar los componetes fisicos o lógicos de la arquitectura.
- 1.3 Monitoreo y Alertas: Implemente un monitoreo sólido para detectar problemas en tiempo real y configure alertas automatizadas para abordar los problemas de manera expedita, es muy importante no solo contar con el monitoreo de la infraestructura, si no también contar con el monitoreo de los procesos, asegurándose que terminan de forma exitosa, automatizando de preferencia el rollback correspondiente en caso de fallo a fin de evitar errores al dejar procesos incompletos.
Pilar 2: Escalabilidad
A medida que las empresas crecen, también lo hace el volumen de información que manejan, la escalabilidad garantiza que los sistemas de datos puedan manejar cargas crecientes sin degradación del rendimiento. Las consideraciones clave para la escalabilidad incluyen:
- 2.1 Escalabilidad Horizontal: Diseñe sistemas que puedan expandirse mediante la adición de más máquinas al clúster. Este enfoque, a menudo denominado "escalabilidad horizontal", permite un crecimiento sin problemas, además, hoy en día existen plataformas Cloud como Azure, AWS, GCP, Snowlfake, Databricks entre otras que ayudan a gestionar la escalabilidad de una forma "sencilla", pagando por uso, permitiendo a las empresas ahorrar costos.
- 2.2 Particionamiento y Fragmentación: Divida los datos en fragmentos más pequeños y manejables a través de técnicas como el particionamiento y la fragmentación, esto permite una distribución y recuperación eficientes de los datos, siendo esto un punto muy importante en soluciones cloud ya que si la eficiencia es proporcional a menores costos y soluciones más rápidas.
- 2.3 Balanceo de Carga: Implemente el balanceo de carga para distribuir equitativamente las solicitudes de datos entrantes en varios servidores o clústeres. Herramientas como Nginx y HAProxy pueden ayudar en este aspecto, este tipo de componentes se utilizan sobre todo cuando disponibilizamos API que puedan se consumidas por ejemplo el despliegue de un modelo de IA y/o un API de consulta de datos parecido a plataformas como Retaillink.
Pilar 3: Mantenibilidad
La mantenibilidad se trata de garantizar que su arquitectura de datos siga siendo eficiente y manejable a medida que evoluciona, para esto, algunas estrategias son:
- 3.1 Automatización: Automatice tareas rutinarias como copias de seguridad, actualizaciones y escalabilidad para reducir el esfuerzo manual y minimizar el riesgo de errores humanos.
- 3.2 Documentación: Mantenga una documentación completa de su arquitectura de datos, modelos de datos y procesos. Esto ayuda en la incorporación de nuevos miembros del equipo y en la solución de problemas, hoy en días es algo que se deja al ultimo lo cual representa un riesgo para las empresas ademas que la curva de nuevos recursos se vuelve mayor teniendo un impacto directo en el tiempo de onboardin y a su vez en temas economicos.
- 3.3 Control de Versiones: Aplique los principios de control de versiones a los esquemas de datos y las configuraciones, lo que le permite realizar un seguimiento de los cambios y volver atrás cuando sea necesario eficientando los despligues a producción.
Pilar 4: Flexibilidad
En el entorno empresarial actual, la adaptabilidad es crucial. Su arquitectura de datos debe ser lo suficientemente flexible como para adaptarse a los requisitos cambiantes.
- 4.1 Evolución de Esquemas: Permita cambios en los esquemas sin interrumpir las canalizaciones de datos. Técnicas como la versión de esquemas y el esquema "al leer" pueden ser valiosas asi mismo generando modelo de datos que permitan ir creciendo de forma incremental ayudando a que las nuevas integraciones sean más eficiente.
- 4.2 Desacoplamiento: Desacople los componentes en su arquitectura de datos para reducir las interdependencias, lo que facilita la sustitución y/o actualización de partes individuales, otro de la beneficios de contar con una arquitectura Desacoplada es ahorro que se genera en la implementación de una Arquitectura de Datos Empresarial.
Pilar 5: Rendimiento
El rendimiento es un aspecto crítico de la arquitectura de datos, especialmente para aplicaciones en tiempo real y de alto rendimiento, este pilar se debe definir junto con los usuarios de la plataforma ya que ellos debran definir los SLAs que debe cumplir la misma. Enfoque en:
- 5.1 Indexación: Implemente estrategias de indexación adecuadas para acelerar las operaciones de recuperación de datos, especialmente para conjuntos de datos grandes.
- 5.2 Caché: Utilice mecanismos de caché para almacenar datos de acceso frecuente en la memoria, reduciendo la necesidad de recuperarlos de un almacenamiento más lento, este tipo de soluciones se usan cuanto tenemos aplicaciones que consumen nuestras plataformas de Big Data.
- 5.3 Optimización de Consultas: Optimice las consultas de bases de datos para minimizar los tiempos de respuesta y el consumo de recursos.
En conclusión, una Arquitectura de Datos bien diseñada constituye la base de los productos de datos. Al priorizar la confiabilidad, la escalabilidad, la mantenibilidad, la flexibilidad y el rendimiento, las empresas pueden aprovechar todo el potencial de sus activos de datos. En una era en la que los datos son un activo estratégico, una sólida Arquitectura de Datos no es solo una opción; es una necesidad para un crecimiento y competitividad sostenibles.
Rodrigo (SACDOR) Casiano
Data Architect | Data Tech Lead | Data Management | IA Engineer
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