¿Estás ahogándote en datos? ¿Se siente encadenado por almacenes de datos rígidos que no pueden seguir el ritmo de sus necesidades comerciales en constante evolución? No estás solo. Las estrategias tradicionales de almacenamiento de datos se están desmoronando bajo el peso de diversas fuentes de datos, lo que le deja con análisis limitados y decisiones frustradas. Pero ¿y si hubiera una manera mejor? ¿Una forma de abarcar el vasto océano de datos a tu alcance y desbloquear su potencial ilimitado? Introduzca el punto de inflexión: las arquitecturas híbridas.

Este enfoque revolucionario rompe el mundo aislado de los datos, combinando la flexibilidad de los lagos de datos con el poder analítico del modelo Data Vault. Imagine capturar sin esfuerzo todos sus datos, estructurados y no estructurados, desde lecturas de sensores hasta menciones en las redes sociales. Imagine un núcleo seleccionado y orientado a los negocios que le permita analizar y desmenuzar sus datos para descubrir conocimientos ocultos e impulsar sus decisiones al siguiente nivel. ¿Suena como una quimera? Que no es.

En este artículo, le mostraremos cómo las arquitecturas híbridas pueden transformar su estrategia de datos desde un barco que se hunde hasta un crucero de alta mar, listo para navegar por las turbulentas aguas de su panorama empresarial.

Componentes de una arquitectura híbrida

El lago de datos

Imagine un depósito enorme y en constante expansión, el Gran Cañón de sus datos. Este es el datos, la zona de aterrizaje para datos sin procesar y sin filtrar de todos los rincones de su empresa: estructurados (bases de datos, registros) y no estructurados (redes sociales, lecturas de sensores). Piense en ello como la materia prima que alimenta su motor analítico.

• Ventajas: escalabilidad para volúmenes de datos masivos, flexibilidad para diversos tipos de datos, rentabilidad para almacenar datos sin procesar.
• Desafíos: Gobierno de Datos para garantizar la calidad y el linaje, la evolución del esquema para gestionar nuevos tipos de datos y la optimización de consultas para una exploración eficiente.

La bóveda de datos

Ahora, imagine una catedral meticulosamente diseñada dentro del lago de datos, organizada con un propósito. Este es Data Vault, el corazón de su poder analítico. Alberga entidades comerciales centrales (clientes, productos, transacciones) representadas por "claves comerciales", independientemente de cualquier sistema fuente específico. Los datos del lago se limpian, transforman y enriquecen antes de ingresar a la bóveda, convirtiéndose en los componentes básicos del análisis.

• Ventajas: Análisis histórico mediante captura de datos basada en eventos, consultas eficientes a través de una estructura de datos normalizada, agilidad y adaptabilidad mediante diseño modular.
• Desafíos: mantener la integridad de los datos durante la integración, equilibrar la estabilidad del esquema con las necesidades comerciales en evolución y garantizar la accesibilidad de los datos para diversos usuarios.

Los enlaces

Imagínese puentes intrincados que conectan la catedral con el paisaje circundante. Estos enlaces conectan datos a través del lago y la bóveda, revelando relaciones y contexto. Le permiten explorar cómo los pedidos de los clientes se conectan con las menciones en las redes sociales o cómo las lecturas de los sensores se correlacionan con el rendimiento del producto.

• Ventajas: desbloquear conocimientos más profundos a través del análisis entre dominios, enriquecer la bóveda con el contexto del lago y permitir una exploración flexible de las relaciones de datos.
• Desafíos: Diseñar estructuras de enlaces intuitivas para consultas eficientes, mantener la coherencia entre los enlaces y sus elementos de datos correspondientes y garantizar la seguridad de los datos y el control de acceso entre las fuentes de datos enlazadas.

Las herramientas y técnicas

Piense en los arquitectos, constructores y cuidadores de este ecosistema de datos. Herramientas y técnicas como canalizaciones ETL/ELT, herramientas de calidad de datos, plataformas de gestión de lagos de datos y técnicas de modelado de Data Vault son cruciales para construir, mantener y utilizar la arquitectura híbrida.

• Ventajas: Automatización para un flujo de datos eficiente, gobernanza para la calidad y seguridad de los datos y mejores prácticas para optimizar el rendimiento y la escalabilidad.
• Desafíos: elegir las herramientas adecuadas para sus necesidades específicas, mantenerse actualizado con las tecnologías en evolución, capacitar y empoderar a los equipos de gestión de datos.

Ventajas de las arquitecturas híbridas

La promesa de las arquitecturas híbridas en Bóveda de datos 2.0 va mucho más allá de simplemente arrojar datos a un lago y construir una casa ordenada encima:

1. Flexibilidad para bailar con los datos: El lago de datos da la bienvenida a todo tipo de datos, ya sean lecturas de sensores, rumores en las redes sociales o registros de transacciones tradicionales, sin forzarlos a seguir esquemas rígidos. Esto abre las puertas a análisis imprevistos, permitiéndole descubrir correlaciones ocultas y conocimientos antes inimaginables. 

2. Escalabilidad: La arquitectura híbrida se escala sin esfuerzo. La inmensidad del lago de datos alberga volúmenes de datos que ahogarían los sistemas tradicionales, permitiéndole capturar todos los aspectos de su actividad empresarial.

3. Rentabilidad: Las restricciones presupuestarias a menudo afectan las iniciativas de datos. Las arquitecturas híbridas ofrecen un soplo de aire fresco. Los datos sin procesar residen en el lago de datos rentable, mientras que el núcleo curado de Data Vault minimiza las necesidades de almacenamiento para los análisis a los que se accede con frecuencia. Esta asignación inteligente de recursos le permite maximizar el ROI de sus datos.

4. Agilidad: Adáptese y conquiste la jungla de datos: las arquitecturas híbridas le brindan agilidad. Se pueden integrar fácilmente nuevas fuentes de datos en el lago, lo que requiere cambios mínimos en la estructura de Data Vault. Esto se traduce en un análisis más rápido, una toma de decisiones más rápida y la capacidad de superar a sus competidores.

5. Perspectivas más profundas: Tradicional almacenes de datos a menudo ofrecen vistas a nivel de superficie. Las arquitecturas híbridas desbloquean tesoros escondidos. Al conectar los puntos entre los datos estructurados y no estructurados en el lago y el Data Vault cuidadosamente seleccionado, obtendrá una vista de 360 ​​grados de su negocio.

Desafíos y consideraciones en arquitecturas híbridas

1. Gobernanza de datos: Las políticas y procedimientos claros son cruciales para gestionar el flujo de datos entre el lago y la bóveda, evitar inconsistencias y mantener la confianza en sus activos de datos. Piense en diccionarios de datos, pistas de auditoría y mecanismos de control de acceso: todas herramientas esenciales para mantener sus datos intactos.

2. Evolución del esquema: Si bien las entidades comerciales principales deben seguir siendo consistentes, la adaptación de nuevas fuentes de datos puede requerir ajustes cuidadosos en el esquema de Data Vault. Lograr el equilibrio adecuado entre agilidad e integridad de los datos requiere una planificación cuidadosa y la colaboración entre los arquitectos de datos y las partes interesadas del negocio.

3. Optimización de consultas: Realizar consultas de manera eficiente en el lago de datos y en Data Vault puede resultar complicado debido a sus diferentes estructuras. Utilizar herramientas como motores de consulta MPP y optimizar las estructuras de enlaces se vuelve fundamental para navegar por el vasto panorama de datos y recuperar la información que busca. 

4. Habilidades y formación: La implementación de una arquitectura híbrida requiere experiencia en modelado de Data Vault, gestión de lagos de datos y herramientas de integración de datos. Invierte en formar a tus equipos o recluta personas con las habilidades necesarias. 

5. Selección de herramientas: Con tantas herramientas disponibles, elegir las adecuadas puede parecer como navegar por un campo minado. Tuberías ETL/ELT, herramientas de calidad de datos, las plataformas de gestión de lagos de datos y las herramientas de modelado de Data Vault desempeñan su papel, pero seleccionar las incorrectas puede obstaculizar su progreso. Investigue, compare y elija herramientas que se integren y se alineen perfectamente con sus necesidades y su panorama de datos. 

Conclusión

Cuando se implementan cuidadosamente, las arquitecturas híbridas permiten a las organizaciones basadas en datos aprovechar la flexibilidad de los lagos de datos junto con el poder analítico de Data Vault 2.0. Al abordar cuidadosamente los desafíos y utilizar las herramientas adecuadas, las organizaciones pueden obtener conocimientos más profundos y una mejor toma de decisiones a partir de sus diversos activos de datos.

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• Fuente: https://www.dataversity.net/hybrid-architectures-in-data-vault-2-0/