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Tecnologías de la información y comunicación

La importancia de las arquitecturas de datos modernas para generar valor

Juan Carlos Sánchez de la Fuente, vicepresidente regional de Cloudera para España y Portugal

21/11/2022

Imagina tener acceso a todos los datos de la empresa, sin importar dónde estén, y ser capaz de explorarlos todos a la vez por ti mismo. Imagina también poder responder rápidamente a las preguntas cruciales de tu empresa de manera casi instantánea, sin necesidad de esperar; o que eres capaz de utilizar esos datos, sean estructurados o no, para aportar a tu negocio un valor añadido. Todo esto puede sonar idílico, pero la realidad es que es posible gracias a las arquitecturas modernas de datos.

Hablo de conceptos como data mesh, data lakehouse o data fabric, que llevan un tiempo haciéndose un hueco en las estrategias de gestión del dato y que, aunque aún tienen camino por delante hasta convertirse en la apuesta principal de las compañías, ya ha quedado patente que son más que necesarias para el crecimiento empresarial.

Este tipo de arquitecturas tienen grandes beneficios para las empresas. Aceleran la entrega de datos útiles al negocio, el cumplimiento con las regulaciones y otras políticas de gobernanza de datos, simplifican la integración de datos en entornos híbridos, eliminan los cuellos de botella, reducen costes y mejoran la toma de decisiones a través de información confiable y entregada a tiempo.

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Veámoslo de otra forma. Para muchas organizaciones, la implementación de data fabric es un primer paso para ser más impulsada por los datos, ya que permite dar respuesta a la pregunta del millón: ¿qué datos tengo para trabajar? Con esta arquitectura, los equipos pueden integrar todas las fuentes de datos de forma totalmente controlada, comprenderlos y ponerlos a disposición a través del autoservicio.

Una vez que se tiene acceso a todos los datos que se necesitan en el momento adecuado, el siguiente paso es ser capaz de utilizarlos de manera eficiente, abriendo la puerta a nuevos casos de uso analítico. Aquí es donde entra en juego el data lakehouse, que ayuda a responder a las preguntas de negocio, integrando y unificando un data lake y un data warehouse obteniendo lo mejor de cada uno: almacena todo tipo de datos (estructurados, semi y no estructurados) sin perder de vista de la calidad, seguridad y gobernanza de los mismos.

En lo que respecta al data mesh, con este enfoque las compañías pueden compartir, acceder y gestionar sus datos analíticos en entornos complejos. Gracias a esta arquitectura, el dato funciona como si de un producto se tratara, facilitando su acceso entre organizaciones y departamentos, así como su federación y tratamiento orquestado, y mejorando la toma de decisiones.

Las organizaciones necesitan que este tipo de arquitecturas trabajen juntas para obtener valor y conocimiento de cada vez más datos, más rápidamente. No obstante, es importante que las arquitecturas estén desplegadas en la misma plataforma híbrida; así las compañías obtengan siempre el máximo valor de su inversión, ya sea en la nube pública, privada e incluso on-premise, en función de sus necesidades.

Si todos los usuarios que lo requieren pueden administrar los datos, analizarlos y extraer insights en los momentos en que lo necesitan, la productividad y rentabilidad aumentan, al igual que la agilidad y la resiliencia. En un entorno convulso como es el actual, todo ello es crítico para generar valor al negocio y mantenerse líder del mercado. En resumidas cuentas, se trata de arquitecturas que permiten gestionar la ingente cantidad de datos que manejan las compañías de hoy día de una manera eficiente, personalizada y sin que los costes sean tan elevados que el ROI pase a ser inexistente.

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