¿Dispones de un conjunto de tecnologías y herramientas adecuadamente orquestadas para asegurar una óptima explotación de tus datos? ¿Tienes claramente definidas las políticas, métodos y reglas de acceso a la información dentro de tu organización?
Centralizar los repositorios de datos, modelar la información para su óptima explotación analítica, organizar los procesos de extracción, utilizar las herramientas de análisis más adecuadas para cada propósito, requiere una adecuada selección de dichas herramientas y componentes, lo cual es fruto de un adecuado diseño de la arquitectura de datos.
Los datos han de ser un activo estratégico compartido
Una arquitectura de datos moderna debe suprimir los silos de información en los departamentos y áreas funcionales y ofrecer una visión integral de los datos a toda la organización.
Los usuarios deben tener el acceso adecuado a los datos
Y disponer de autonomía en la confección de sus propios informes. Las arquitecturas de datos modernas deben ofrecer herramientas e interfaces de usuario que les permitan trabajar en torno un dato único y de calidad con independencia de los equipos técnicos.
La seguridad es clave
Las arquitecturas de datos modernas deben diseñarse para dar cumplimiento a las políticas, requisitos y normativas de seguridad, incorporando todos los mecanismos necesarios para garantizar dicho cumplimiento.dar de SAP Business One añadiendo las necesidades más demandadas por el sector.
Hay que cuidar la calidad de los datos
Mediante su limpieza, integración desde múltiples orígenes, unificación, supresión de redundancias enriquecimiento desde fuentes externas, asegurar su vigencia y actualización, de forma que aumente el valor de la plataforma de datos como activo estratégico de nuestra compañía.
Los flujos de datos deben ser óptimos y ágiles
Reduzca el número de veces que los datos deben ser movidos para reducir el coste, aumentar la frescura de los datos y optimizar la agilidad de la empresa.
Toda la organización debe hablar un “idioma común”
Los términos y conceptos comunes garantizan una comprensión común. Los activos de datos compartidos, los catálogos de productos, los conceptos de negocio, los periodos y dimensiones del calendario fiscal, las definiciones de los KPI —entre otros— requieren una designación común y una descripción clara y compartida por todos, a fin de evitar discrepancias durante el análisis y la toma de decisiones.
Los diccionarios de datos proporcionarán claridad sobre cada aspecto relacionado con los datos, y permitirán —además—a los científicos de datos y analistas trabajar con datos claros y fiables de una manera eficiente, resolviendo complejos problemas de negocio.
Hay que pensar en el futuro
Tanto a corto plazo con diseños que faciliten la incorporación de nuevos datos a nuestra plataforma, como a medio y largo plazo con una arquitectura escalable en términos de potencia e integración con nuevos sistemas y servicios de analítica avanzada.
Una Arquitectura de datos consistirá, pues, en un conjunto bien orquestado de modelos, reglas, políticas y estándares que establecen de qué forma hemos de almacenar, organizar e integrar los datos que recoge nuestra compañía con el objetivo de que sean útiles y aprovechables.
En esta era del Big Data y el Data Science es de vital importancia para una empresa tener una arquitectura de datos centralizada, alineada con los procesos de negocio y adaptada al crecimiento de la compañía, así como a la evolución de los avances tecnológicos.
El objetivo final de la arquitectura tecnológica diseñada es el de disponer de una plataforma integrada que delimita claramente las distintas problemáticas dentro del ciclo de vida de los datos, y, a la vez, es independiente de las herramientas tecnológicas a utilizar.
Diagnóstico y plan de mejora para optimización de tus bases de datos
Almacenamiento de datos estructurados y no estructurados
Ingestión masiva de datos con propósito analítico
Diseño e implementación de soluciones híbridas (Cloud/On-premise)
Procesos de migraciones
Diseño e implementación de sistemas escalables según las necesidades de tu organización
Procesos ETL/ELT para la extracción, transformación y carga de datos, aportando la calidad necesaria al dato
Modelización y orquestación de los datos en sistemas modernos de datawarehousing
Soluciones end-to-end desde la ingestión de datos hasta la visualización analítica
Experiencia de usuario (UX)
Cuadros de mando, informes, cubos multidimensionales
Alertas y distribución de datos publicados
Datasets para analítica avanzada
Integración con otros servicios y aplicaciones
| Solución | Orígenes de datos | Ingesta, almacenamiento, calidad y preparación | Datawarehouse | Explotación analítica |
| On-premise |
|
Microsoft SSIS, Talend, Power Center, SAP Data Analysis, DQS, MDS | SQL Server, SAP Hana, Oracle, Teradata, Hadoop, Cloudera | Power BI, Qliksense / Qlikview, Tableau, SAP Analytics Cloud, SAP Business Objects |
| On-cloud (Microsoft Azure) |
Data factory, Databricks, Data Lake Storage | SQL Database, Synapse, CosmosDB | Power BI, Analysis Services, Tableau | |
| On-cloud (Amazon Web Services) |
Data pipeline, Glue, Deequ, EMR, Lake Formation | RedShift, DynamoDB | QuickSights, Power BI, Tableau |
Mejorar la eficiencia operativa, al administrar y automatizar la entrega compleja de datos e informes en toda la organización
Encontrar la información con el menor esfuerzo, facilitando el trabajo de tus analistas y científicos de datos
Dimensionar tus necesidades de hardware y software
Valorar los presupuestos de inversión y gasto necesarios
Asegurar la escalabilidad de tu plataforma, ante las necesidades futuras.
Preparar a tu organización para aprovechar las nuevas oportunidades de negocio, basadas en tecnologías emergentes
Protegerte del impacto no deseado de los cambios tecnológicos, tanto internos a tu organización —cambios de ERP, integración de otros sistemas, etc.—, como cambios externos debidos a la evolución y cambios de tendencias tecnológicas
Reducir costos de mantenimiento, procesos de reingeniería y tiempos de personas invertidos en tareas de preparación de información
Integrar el despliegue de tu arquitectura de datos en tu hoja de ruta dentro de tu estrategia de Data Analytics
¿Empezamos?
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