Arquitectura de datos moderna

La democratización de los datos significa asegurarse de que todos los miembros de la organización, independientemente de sus conocimientos técnicos, puedan trabajar cómodamente con los datos. Consiste en capacitar a las personas de diferentes funciones y departamentos para que accedan a los datos, los analicen y los utilicen con fines decisorios y, como resultado, construyan una experiencia de cliente impulsada por los datos. 

Los aspectos clave de la democratización de los datos incluyen: 

• Accesibilidad de los datos: La democratización de los datos tiene como objetivo que los usuarios puedan acceder fácilmente a los datos relevantes. Esto implica proporcionar interfaces fáciles de usar, herramientas de autoservicio y mecanismos seguros de acceso a los datos. Los usuarios deberían poder recuperar los datos sin depender de equipos de TI ni de conocimientos técnicos especializados. 
• Alfabetización y capacitación en materia de datos: Para hacer posible una democratización de los datos, las organizaciones deben capacitar a los usuarios sobre cómo trabajar con los datos de forma eficaz. Los programas de capacitación pueden abarcar el análisis de datos, la visualización, la interpretación y los principios básicos de la gobernanza de datos. 
• Autoanálisis: Las herramientas y plataformas de autoanálisis permiten a los usuarios realizar análisis de datos, crear informes y generar perspectivas de forma independiente, sin depender en gran medida de TI o de expertos en datos. Estas herramientas proporcionan interfaces intuitivas, funciones de arrastrar y soltar, y plantillas preconstruidas para simplificar la exploración y el análisis de los datos. 
• Gobernanza y seguridad de los datos: La democratización de los datos debe implementarse junto con medidas adecuadas de gobernanza y seguridad de los datos. Las organizaciones necesitan establecer políticas, directrices y controles para garantizar la privacidad y seguridad de los datos, así como su cumplimiento. Para ello hay que definir controles de acceso, la clasificación de datos y mecanismos de supervisión para salvaguardar la información sensible. 
• Colaboración e intercambio de datos: La democratización de los datos fomenta la colaboración y el intercambio de conocimientos sobre los datos entre los usuarios. Las plataformas de colaboración y las herramientas de visualización de datos permiten a los usuarios compartir los resultados de los análisis, los informes y paneles de control con sus compañeros, fomentando el intercambio de conocimientos y la toma de decisiones informadas en toda la organización. 
• Cambio cultural: La democratización de los datos hace necesario un cambio cultural hacia una mentalidad basada en los datos. Las organizaciones deben fomentar una cultura que valore los datos, promueva la alfabetización informática y anime a los empleados a tomar sus decisiones basándose en los datos y no en la intuición o los prejuicios personales. 

Los beneficios de la democratización de los datos son una toma de decisiones más rápida, una mayor innovación, un aumento de la productividad y una mejor alineación entre los objetivos empresariales y las perspectivas de los datos. No obstante, es importante encontrar un equilibrio entre la accesibilidad y la seguridad de los datos.  

La malla de datos es un concepto y un enfoque arquitectónico relativamente nuevo para gestionar y escalar datos en organizaciones grandes y complejas. Fue introducido por Zhamak Dehghani, arquitecta de datos y software de ThoughtWorks, en un artículo de 2020 titulado “How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh”. 

La idea fundamental de la malla de datos es tratar los datos como un producto y aplicar los principios del diseño basado en el dominio y la descentralización a la gestión de datos. Su objetivo es hacer frente a algunos de los retos y limitaciones asociados a las arquitecturas de datos monolíticas tradicionales, como los grandes lagos o almacenes de datos centralizados. Estos son algunos conceptos clave de la malla de datos: 

1.  Propiedad del dominio: En una malla de datos, los datos se tratan como un producto específico del dominio. Cada dominio o unidad de negocio se hace cargo de sus propios datos, incluyendo su calidad, accesibilidad y gestión.

2.  Propiedad descentralizada de los datos: En lugar de tener un único equipo central de datos responsable de todos los datos, una malla de datos aboga por la propiedad descentralizada de los datos. Los equipos multidisciplinares de los distintos ámbitos son responsables de sus propias canalizaciones de datos, de la calidad de los datos y de compartirlos.

3.  Equipos de productos de datos: Cada dominio forma su propio equipo de productos de datos, que incluye ingenieros de datos, científicos de datos, expertos de dominio y otras funciones relevantes. Estos equipos son responsables del ciclo de vida integral de sus productos de datos.

4.  Datos como servicio:Los productos de datos se tratan como servicios, disponibles para su consumo por otras partes de la organización. Estos servicios proporcionan interfaces y APIs estandarizadas para acceder a los datos y utilizarlos.

5.  Arquitectura de malla de datos: Una arquitectura de malla de datos implica dividir el tratamiento de los datos en unidades más pequeñas y manejables llamadas dominios de datos. Cada dominio de datos es responsable de su propio tratamiento, almacenamiento y servicio de datos. La arquitectura es compatible con un enfoque distribuido, escalable y modular de la gestión de datos.

6.  Principios de la malla de datos: Los principios de la malla de datos incluyen la autonomía (cada dominio tiene control sobre sus datos), los datos como producto (los datos se tratan con el mismo cuidado que los productos de software) y la federación (los datos se comparten y consumen entre dominios).

7.  Plataforma de datos: Una malla de datos incluye una plataforma de datos que proporciona herramientas, servicios e infraestructura para gestionar productos de datos, garantizar la calidad de los datos y permitir su descubrimiento y consumo.

El objetivo de la malla de datos es permitir que las organizaciones amplíen sus esfuerzos en materia de datos de forma más eficaz, distribuyendo la propiedad de los datos, mejorando su calidad y facilitando la colaboración entre equipos multifuncionales. Es importante tener en cuenta que la implementación de un enfoque de malla de datos requiere cambios organizativos y culturales significativos, así como la adopción de tecnologías y prácticas adecuadas para respaldar la gestión de datos basada en dominios. 

El Near Zero Downtime se refiere al objetivo de lograr una interrupción mínima o insignificante de las operaciones empresariales durante el mantenimiento del sistema, las actualizaciones u otras actividades. Su objetivo es minimizar o eliminar la necesidad de tiempos de inactividad planificados del sistema, permitiendo a las organizaciones mantener una disponibilidad continua y un servicio ininterrumpido a sus usuarios. 

Es importante señalar que conseguir un tiempo de inactividad casi nulo requiere una planificación cuidadosa, pruebas exhaustivas y una infraestructura robusta. Las organizaciones deben tener en cuenta sus requisitos específicos, la arquitectura del sistema y las prioridades empresariales a la hora de implementar estrategias para minimizar el tiempo de inactividad de los sistemas SAP. La supervisión periódica del sistema, el ajuste del rendimiento y el mantenimiento proactivo desempeñan papeles cruciales para mantener una disponibilidad continua y proporcionar una experiencia de usuario sin problemas. 

Aquí puedes leer una historia de éxito de un cliente sobre la migración de dos sistemas ERP excepcionalmente grandes con sólo 14 horas de inactividad.