En el escenario de transformación digital en el ámbito empresarial, los datos han dejado de ser únicamente fuentes de información o activos empresariales. Hoy en día, son el núcleo de las estrategias empresariales y, como tal, deben ubicarse en el centro de tus decisiones.
Por eso, la Data Architect se ha posicionado como esencial para el desempeño de las organizaciones. Este concepto coloca los datos como elemento central, mientras la tecnología se construye a su alrededor y no al contrario, como las empresas suelen hacer y terminan perdiendo su norte.
En este post, explicamos este concepto extremadamente aplicado en las organizaciones para favorecer la inteligencia de negocio, también conocido como Business Intelligence, y el desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial y machine learning.
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¿Qué es Data Architect?
La arquitectura centrada en datos es un enfoque comercial que coloca los datos en el centro de la infraestructura de una empresa, mientras que la tecnología se construye a su alrededor.
De esta forma, se entiende que las herramientas, aplicaciones, software y otras tecnologías de infraestructura pueden ir y venir. Sin embargo, los datos permanecen en el mismo lugar, porque es el principal activo de las organizaciones.
A continuación, puedes ver en la figura un ejemplo de un modelo de nube centrado en datos. Están integrados en el centro, mientras que las políticas y los estándares están a su alrededor, incluso cuando se utilizan diferentes tipos de aplicaciones (SaaS, IaaS, On-premises, Edge).
En el contexto de la transformación digital, se habla mucho en el mercado sobre la creación de empresas basadas en datos o data-driven. De acuerdo con esta mentalidad, deben construir herramientas y habilidades para adquirir y analizar datos a fin de tomar las mejores decisiones.
Lo que ahora se argumenta es que los datos son más que norteadores de decisiones: son los principales activos empresariales. Por lo tanto, las empresas deben centrarse en los datos o ser data-centric para lograr inteligencia comercial y una ventaja competitiva.
Las tecnologías de inteligencia artificial, deep learning o aprendizaje profundo, el procesamiento de gráficos y big data están en el corazón de la innovación empresarial y requieren una base moderna para su procesamiento. Esto se refleja en la renovación de la arquitectura de los centros de datos, que deben dejar de centrarse en ordenadores y aplicaciones para poner los datos en su lugar.
¿Cuáles son los beneficios de un modelo centrado en datos?
En un mundo de tecnologías y aplicaciones en rápida evolución, las empresas necesitan migrar datos de un lado a otro. Con el crecimiento explosivo de Big Data y las fuentes de datos con las que operan las organizaciones, este escenario puede volverse caótico.
En las migraciones, suelen perderse datos. Asimismo, estos activos se vuelven vulnerables, pudiendo, inclusive, generar pérdidas para las empresas. Por este motivo, el modelo de arquitectura centrada en datos tiende a acarrear beneficios para las empresas, al colocar los datos como activos permanentes.
Si lo piensas un momento, no son solo los grandes gigantes tecnológicos los que tienen problemas con sus cadenas de datos, eh. Incluso los negocios medianos, o startups que apenas están despegando, sienten esa presión de mantener todo organizado cada vez que cambian de aplicación o incorporan una nueva solución al stack de TI. Muchas veces, en la práctica, el resultado de no mirar bien la arquitectura de datos termina en retrabajo, análisis lentos o, peor, decisiones tomadas con información incompleta. Nadie quiere lidiar con esos dolores de cabeza, aunque igual suceden más de lo que se admite en las reuniones.
En la vida real (bueno, en la que ocurre detrás de los informes y manuales de “mejores prácticas”), cada migración viene con sus riesgos ocultos. Los equipos acaban estirándose para cubrir incidentes y, cuando menos lo esperan, una brecha o pérdida de datos sale cara. No existe una “vacuna” mágica, pero invertir en un modelo donde los datos mandan –no la herramienta de moda del trimestre– ayuda mucho a atravesar esos momentos críticos. Es un poco volver a lo básico y admitir que los datos, si están bien cuidados, se defienden solos mucho mejor ante cualquier ola de cambios tecnológicos.
A continuación, te brindamos las principales ventajas de trabajar con este modelo en tu organización:
Integrabilidad de datos
En un modelo apenas orientado por datos, pueden provenir de diferentes fuentes y bajo diferentes formatos. Los esfuerzos no se centran en armonizar los datos, lo que puede dar lugar a incoherencias.
En el enfoque centrado en los datos, estos se catalogan y estandarizan. Hay una arquitectura predefinida, donde las aplicaciones se crean en torno a los datos, no al revés. Por eso, estos activos pueden integrarse optimizando, de este modo, el análisis tanto en términos de fiabilidad como de consistencia.
Protección de datos más fiable
En los procesos de migración de datos, los activos pueden quedar desprotegidos. Esto ocurre en modelos centrados en aplicaciones, dado que aparecen nuevas tecnologías y los datos migran de los sistemas antiguos a los nuevos.
Por otro lado, un enfoque centrado en los datos le permite a las organizaciones proteger mejor sus datos contra accesos no autorizados, así como posibles robos, vulnerabilidades y el uso indebido. Con una arquitectura organizada, el sistema puede identificar datos confidenciales y aplicar niveles de protección según las políticas adecuadas.
Resiliencia cibernética
La resiliencia cibernética se refiere a la capacidad de las empresas de recuperarse ante incidentes cibernéticos.
Cuando las organizaciones operan con una arquitectura centrada en datos, fortalecen esa resiliencia. Este modelo le permite a las empresas prepararse, responder y recuperarse mejor de los incidentes, ya que los datos son el foco del negocio y están mejor protegidos e integrados en sistemas eficientes.
¿Cuáles son los principios de la arquitectura centrada en datos?
Cientos de líderes empresariales y profesionales de la tecnología firmaron un manifiesto llamado Data Centric Manifesto.
Este documento presenta los principios de la Data Architect que han surgido en respuesta al estado confuso de la arquitectura de la información en las grandes instituciones actuales. Según los firmantes del manifiesto, esta confusión proviene de una mentalidad que prioriza las aplicaciones sobre los datos.
Estos son los principios del Manifiesto Centrado en Datos:
- datos como un activo fundamental de cualquier organización;
- datos se describen a sí mismos y no dependen de una aplicación para su interpretación y significado;
- datos se expresan en formatos abiertos y no propietarios;
- acceso y seguridad de los datos son responsabilidad de la capa de datos y no se administran mediante aplicaciones;
- aplicaciones pueden visitar los datos, hacer su magia y expresar los resultados de tu proceso en la capa de datos para que todos los compartan.
¿Cuáles son los pilares de la arquitectura centrada en datos?
A continuación, te mostramos cómo funciona la arquitectura centrada en datos a partir de los pilares que sustentan este modelo. ¡Síguenos!
Seguridad
La seguridad de los datos es un tema en franco crecimiento a medida que están cada vez más disponibles y el mundo se vuelve cada vez más digital. Durante la pandemia de Covid-19 han aumentado los ciberataques a las empresas, dada la mayor vulnerabilidad de los sistemas.
En este contexto, queda claro por qué la seguridad es uno de los pilares de la arquitectura centrada en datos. Como señalamos anteriormente, este modelo debería garantizar una mayor protección de los datos corporativos frente a accesos indebidos.
Unificación
La arquitectura centrada en datos busca unificarlos para liberar todo su potencial. En lugar de crear silos de datos y múltiples infraestructuras que dificultan el acceso y el análisis, la intención es lograr una arquitectura de datos continua que permita domesticar el gran volumen de datos.
En una analogía con la arquitectura inmobiliaria, este modelo permite crear una casa bien integrada internamente, en lugar de edificios aleatorios y habitaciones desconectadas.
Agilidad
Otro pilar que sustenta la arquitectura centrada en datos es la agilidad. Las tecnologías de IA requieren acceso en tiempo real a los datos para dar una respuesta ágil a los usuarios.
En este sentido, la infraestructura unificada y la potencia de procesamiento mejorada deben permitir el acceso instantáneo a los datos por parte de las aplicaciones. Esto garantiza agilidad para que las organizaciones respondan adecuadamente a la velocidad de la era digital.
Accesibilidad
La arquitectura centrada en datos debe ser democrática. Cualquier persona, independientemente de su experiencia o conocimiento técnico, debe acceder a los datos para tomar las mejores decisiones y optimizar la calidad y celeridad de los procesos.
Por tanto, este modelo también debe priorizar la accesibilidad de los usuarios, considerando los diferentes niveles de permisos de acceso.
¿Cómo implementar la arquitectura centrada en datos?
La implementación sería mucho más fácil si la organización lograra centrarse en los datos desde el comienzo de sus operaciones. Sin embargo, la realidad es que las empresas ya están lidiando con diversas aplicaciones y herramientas, ya han pasado por fusiones y adquisiciones, y se enfrentan a un panorama confuso en relación con los datos.
Por esta razón, la implementación de la arquitectura centrada en datos requiere un proceso más complejo para implementarse. Veamos ahora qué debe hacer tu empresa:
Comienza en el tope
La transformación tecnológica no comienza con el software y las herramientas. Debe comenzar en la cima de la empresa, es decir, en los niveles más altos de decisión. Los gerentes de los departamentos de negocios y de TI deben desear que la organización se centre en los datos.
Para lograrlo, deben proporcionar un entorno propicio, promover una cultura basada en datos y planificar los pasos para la implementación.
Construye un departamento de TI evangelizador
El departamento de TI es el protagonista de la transformación de la empresa para el data-centric. Por este motivo, el equipo debe definir y promover políticas, procedimientos, estándares, metodologías y objetivos para implementar la arquitectura centrada en datos.
Estas son las definiciones que guiarán los cambios en la empresa, la adquisición de herramientas y la formación de los empleados.
Mapea y organiza los datos
La organización debe mapear el panorama de datos, sus fuentes, formatos, volumen y dominios temáticos. De esta forma, es posible organizarlos, definir niveles de jerarquía y planificar la infraestructura de acuerdo a las demandas de la organización.
Además, también es posible definir la transición al nuevo modelo arquitectónico según el orden de importancia de los datos para la empresa.
Controla las actividades
El departamento de TI también debe acompañar todas las etapas de la implementación de la arquitectura centrada en datos. Es su función monitorear el desarrollo de aplicaciones, la unificación de datos, el aprendizaje en equipo y las transformaciones de la empresa.
Así, es posible medir si la implementación va por buen camino, si se está alcanzando las metas definidas en la planificación y si existen oportunidades de optimización de procesos.
¿Cuáles desafíos pueden surgir?
Implementar una arquitectura centrada en datos es una tarea compleja. No se trata solo de un cambio de infraestructura, sino también de un giro de 180° en la mentalidad del negocio.
Si los datos se convierten en el elemento central de la infraestructura tecnológica de las empresas, los equipos también deben ponerlos en el centro de sus tareas y decisiones. Esto requiere un cambio de cultura que, a menudo, genera resistencia.
Además, si la empresa está centrada en los datos, todos deberían poder acceder y analizarlos fácilmente, considerando los niveles de permiso adecuados. Para eso, es importante que los profesionales desarrollen los conocimientos técnicos y las habilidades básicas para extraer valor de los datos, hecho que exige un esfuerzo de preparación y formación por parte de las empresas.
La implementación de una arquitectura centrada en datos también enfrenta algunos desafíos técnicos. La unificación de un gran volumen de datos, de diferentes fuentes y formatos, aumenta la complejidad de la operación. Es necesario acceder a datos previamente fragmentados en silos para consolidarlos en formatos estandarizados y analizables.
Desarrollar una infraestructura sólida en la que los usuarios puedan confiar para acceder y analizar datos de calidad también es un proceso complejo y extenso. Requiere el uso de herramientas confiables y profesionales calificados, que sean los encargados de conducir este proceso de manera eficiente en las organizaciones.
Data Architect representa un gran avance en el universo del Business Intelligence. De hecho, la inteligencia de negocios depende de dicho cambio de mentalidad y de infraestructura, que coloca los datos en el centro de las organizaciones como su activo principal.
De esta manera, es posible explotar el uso de tecnologías de inteligencia artificial y machine learning, que le permiten agregar ventajas competitivas a tu negocio.
