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¿Qué es un repositorio de datos? Lo último en soluciones de datos escalables.

Puede que los datos sean la “nueva moneda”, pero muchas organizaciones luchan por beneficiarse de su valor y, al mismo tiempo, cumplir con estándares de seguridad y privacidad cada vez más estrictos. Al igual que tratar de emplear conexiones de acceso telefónico en un mundo de alta velocidad, los sistemas de administración de datos obsoletos e ineficientes les impiden aprovechar todo el potencial de sus activos digitales para la productividad y el crecimiento.

Presentamos el repositorio de datos, una solución de datos flexible y escalable que permite a las organizaciones extraer valor real de sus activos de datos existentes al tiempo que mantienen los más altos niveles de seguridad y privacidad. Sus capacidades basadas en la nube actúan como una fortaleza impenetrable, salvaguardando la información confidencial y minimizando las perturbaciones a las operaciones críticas. Refuerza la resiliencia informática y garantiza la continuidad operativa, lo que permite a sus organizaciones navegar por el panorama digital actual con total confianza.

En este artículo, encontrará:

Información general de repositorio de datos

Todas las empresas quieren generar información procesable a partir de sus datos no estructurados. Sin embargo, junto con las preocupaciones de privacidad y seguridad, el volumen y la complejidad de sus datos pueden abrumar los sistemas tradicionales de administración de datos, lo que dificulta la extracción eficiente de información significativa.

Repositorio de datos es una solución estable y escalable que aborda estos obstáculos del entorno de datos moderno, lo que permite a las organizaciones integrar, almacenar y gestionar datos de fuentes dispares a la vez que mantienen las capacidades de seguimiento y auditoría. Sus tres componentes principales incluyen el Hub, el Vínculo (Hub) y el Satélite (Satellite), sobre los que entraremos en más detalle a continuación. La separación de datos en estas partes distintas hace que la carga de datos sea más eficiente, simplifica el mantenimiento y brinda a las empresas un control granular sobre el control de versiones de datos y el seguimiento del historial.

Una fortaleza clave de la arquitectura de repositorio de datos es su capacidad para adaptar a los cambios en las estructuras de datos y los requisitos sin rediseños que causen perturbaciones. Su flexibilidad garantiza que las organizaciones puedan incorporar sin problemas nuevas fuentes de datos y ampliar sus modelos de datos a medida que cambian sus necesidades. También promueve la integridad y la auditabilidad de los datos al mantener un registro histórico completo de todos los cambios que se produzcan. Esto permite una trazabilidad completa y permite a las organizaciones cumplir con estrictos requisitos regulatorios y de cumplimiento normativo.

¿Por qué es importante un repositorio de datos?

La amenaza de los ciberataques y las filtraciones de datos es cada vez mayor. Las investigaciones muestran que el ransomware representa casi el 70⁠ ⁠% de todos los ataques informáticos, y más del 40⁠ ⁠% tiene éxito. Solo en 2023, los atacantes extrajeron más de mil millones de dólares de sus víctimas. Esta es una cifra alarmante que subraya la importancia crítica de implementar soluciones estables de administración de datos que prioricen la seguridad, la resiliencia y la continuidad comercial.

Repositorio de datos ayuda a mitigar los riesgos de los datos, al ofrecer un marco de administración y almacenamiento de datos seguro y resistente cuyos principios de diseño, incluida la separación de recursos y el almacenamiento de datos inmutable, lo hacen muy resistente a la corrupción de datos y a los intentos de manipulación. Su capacidad para registrar todos los cambios de datos permite a las empresas de diversos sectores recuperarse rápidamente de las filtraciones de datos o los ataques de ransomware, mediante la restauración de los datos a un estado bueno conocido, para minimizar el tiempo de inactividad y garantizar la continuidad de las operaciones.

Modelado de repositorio de datos

Los principios y conceptos clave de repositorio de datos incluyen:

  • El Hub representa entidades empresariales únicas, como clientes o productos, y sirve como punto central para almacenar y gestionar sus identidades. No contiene ningún dato de contexto ni detalles sobre una entidad.
  • El Vínculo captura las relaciones entre estas entidades, lo que permite un modelado y análisis de datos completos.
  • El Satélite almacena la entidad descriptiva y el atributo de relación.
  • Almacenamiento de datos inmutable, donde los datos históricos nunca se sobreescriben, lo que garantiza una pista de auditoría completa y permite el análisis de cualquier punto en el tiempo.
  • Escalabilidad y flexibilidad que le permiten adaptar a las estructuras de datos y requisitos cambiantes sin rediseños disruptivos.

Estas prácticas recomendadas para implementar el modelado de repositorios de datos garantizan que su organización cree una infraestructura de datos escalable, flexible y auditable que respalde las necesidades empresariales en constante evolución y, al mismo tiempo, permita la toma de decisiones basada en datos y promueva una buena gobernanza de datos:

  • Una comprensión integral de los procesos de negocio, las fuentes de datos y los requisitos de elaboración de informes de su organización, lo que garantiza un modelado de datos preciso y significativo.
  • Adoptar un enfoque iterativo que comience con un conjunto básico de entidades y relaciones, y se expanda gradualmente a medida que surjan nuevos requisitos.
  • Aprovechar las herramientas de automatización y las técnicas de generación de código para racionalizar el desarrollo y el mantenimiento de modelos de repositorio de datos, para reducir el esfuerzo manual y minimizar los errores.
  • Establecer prácticas estables de gobernanza de datos, incluidas las comprobaciones de calidad de los datos, la administración de metadatos y los controles de acceso, para garantizar la integridad y el cumplimiento de los datos.
  • Implementación de técnicas de optimización del rendimiento, como la indexación, la creación de particiones y el refinamiento de consultas, para garantizar una recuperación y un análisis de datos eficientes.
  • Mantener una documentación completa del modelo de repositorio de datos y proporcionar capacitación a las partes interesadas para facilitar la comprensión y la utilización efectiva de los datos.

Arquitectura de repositorio de datos

La arquitectura de repositorio de datos es un enfoque estable y escalable para diseñar e implementar almacenes de datos y almacenes de datos analíticos. Proporciona un marco estructurado para integrar y gestionar datos de múltiples fuentes, lo que garantiza la integridad de los datos, el seguimiento histórico y la auditabilidad. También aborda las complejidades cada vez mayores de los entornos de datos modernos, lo que permite a las organizaciones adaptarse a las estructuras de datos y requisitos cambiantes con facilidad.

Además de hubs, vínculos y satélites, la arquitectura del repositorio de datos puede incluir otras capas o componentes, como:

  • Una depósito sin procesar, que almacena datos sin procesar de varias fuentes, lo que garantiza el linaje de los datos y la auditabilidad.
  • Una capa de integración que transforma e integra los datos del repositorio sin procesar en la estructura del repositorio de datos.
  • Una capa de presentación que proporciona una vista de datos fácil de usar, a menudo en forma de “mercados” (marts) o “cubos” de datos, según los requisitos comerciales específicos o necesidades analíticas.

La arquitectura de repositorio de datos proporciona una base estable y preparada para el futuro para crear almacenes de datos de nivel empresarial y almacenes de datos analíticos, lo que permite a su organización maximizar el éxito con información basada en datos mientras mantiene la calidad, la gobernanza y la escalabilidad de los datos.

Metodología del repositorio de datos

La adopción exitosa del repositorio de datos y la sostenibilidad a largo plazo requieren un enfoque paso a paso estructurado y metódico que integre y transforme los datos de varias fuentes, al tiempo que mantiene la gobernanza de datos y los estándares de calidad.

Paso 1: La recopilación de requisitos empresariales implica la colaboración con las partes interesadas para identificar las entidades clave, las relaciones y las necesidades de elaboración de informes. También incluye la asignación de las fuentes de datos existentes y la evaluación de la calidad de los datos.

Paso 2: Modelado conceptual. Este emplea los principios del repositorio de datos para identificar entidades de negocio (hubs), relaciones (vínculos) y atributos descriptivos (satélites).

Paso 3: La integración y transformación de datos implica extraer datos de varias fuentes, aplicar las transformaciones necesarias y cargarlos en el repositorio sin procesar, que sirve como área de preparación para los datos en bruto, sin procesar. A continuación, la capa de integración mapea y transforma los datos brutos del repositorio en la estructura del repositorio de datos, siguiendo el diseño de los hubs, vínculos y satélites.

Paso 4: La gobernanza de datos y el aseguramiento de la calidad establecen políticas, definen las reglas de calidad de los datos e implementan el monitoreado y la aplicación de los respectivos estándares de calidad. La creación de perfiles, la limpieza y la validación de datos de rutina garantizan la integridad y la precisión de los datos del repositorio.

Paso 5: La implementación y el monitoreo de la solución incluyen la configuración de cargas de datos automatizadas, la implementación de herramientas de monitoreo del rendimiento y la definición de procedimientos de respuesta y de elevación.

Dado que la metodología del repositorio de datos es un proceso iterativo, requiere revisar y refinar periódicamente su implementación en función de la evolución de los requisitos empresariales, los avances tecnológicos y las lecciones aprendidas de incidentes o problemas pasados. Mediante el uso de la metodología de repositorio de datos, las organizaciones pueden configurar un sistema de datos que crezca fácilmente y se adapte a los cambios, los ayude a tomar mejores decisiones basadas en datos y garantice que los datos sean precisos y estén bien gestionados en toda la empresa.

Herramientas de repositorio de datos

El panorama actual basado en datos exige soluciones que ayuden a las organizaciones a administrar y analizar sus activos de datos de manera más fácil y segura. Para respaldar la adopción, implementación y mantenimiento de soluciones de repositorio de datos, surgieron varias herramientas y plataformas especializadas que ofrecen una variedad de características y funcionalidades adaptadas a los distintos requisitos del modelado, la integración y la gobernanza del repositorio de datos. Estas herramientas de repositorio de datos abarcan una amplia gama de soluciones, incluidas herramientas de modelado de datos, plataformas de integración de datos, herramientas de calidad y gobernanza de datos, y herramientas de monitoreo y administración. Cada uno está diseñado para optimizar todo el ciclo de vida del repositorio de datos, desde el modelado conceptual y la integración de datos hasta el mantenimiento y el monitoreo continuos.

Las características y funcionalidades estándar incluyen:

  • Modelado de datos. Las herramientas de repositorio de datos proporcionan capacidades de modelado especializadas que se alinean con los principios de diseño de hubs, vínculos y satélites. Por lo general, incluyen plantillas, generación de código y funciones de control de versiones que facilitan el modelado eficiente del repositorio de datos.
  • Integración de datos. Las estables capacidades de integración de datos extraen, transforman y cargan datos de varias fuentes en la estructura del repositorio de datos. Las herramientas de repositorio de datos proporcionan capacidades avanzadas de mapeo, transformación y carga de datos que garantizan la integridad y la auditabilidad de los datos.
  • Calidad y gobernanza de los datos. La calidad de los datos y las características de gobernanza mantienen la precisión y la confiabilidad de los datos del repositorio. Las herramientas disponibles incluyen capacidades de creación de perfiles, limpieza y validación de datos, así como soporte para la administración de metadatos y linaje de datos.
  • Monitoreado y administración. Las herramientas de monitoreado y administración garantizan un rendimiento, disponibilidad y escalabilidad eficaces, ya que proporcionan información sobre el estado del sistema, identifican posibles problemas y ayudan en la planeación de la capacidad y la optimización de recursos.

A la hora de seleccionar una herramienta de repositorio de datos para su organización, tenga en cuenta lo siguiente:

  • Alineación con los principios del repositorio de datos. Desea una herramienta que sea totalmente compatible con los principios básicos de la arquitectura de repositorio de datos, incluida la separación de recursos, el almacenamiento de datos inmutable y el seguimiento histórico.
  • Capacidades de integración. La herramienta debe integrar con los orígenes de datos, las plataformas y las tecnologías existentes de su organización.
  • Escalabilidad y rendimiento. ¿La herramienta es capaz de respaldar el crecimiento de su solución de repositorio de datos? ¿Puede manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente?
  • Facilidad de uso y curva de aprendizaje. Evalúe la facilidad de uso, los recursos de capacitación y la documentación de la herramienta, así como la disponibilidad de recursos calificados para respaldar su implementación y mantenimiento.
  • Soporte al proveedor y a la comunidad. Investigue la reputación del proveedor, evalúe sus ofertas de soporte y confirme que haya una comunidad de usuarios activa para compartir conocimientos y mejores prácticas.

La evaluación y selección cuidadosas de las herramientas de repositorio de datos adecuadas para las necesidades de su organización pueden contribuir en gran medida a optimizar la implementación y la administración de la solución elegida, garantizar la integridad, la gobernanza y la escalabilidad de los datos, al tiempo que desbloquean todo el potencial de los activos de datos.

Repositorio de datos frente a modelado dimensional

El repositorio de datos y el modelado dimensional son dos enfoques distintos para el almacenamiento de datos y la administración de datos analíticos. Si bien ambos tienen como objetivo proporcionar un marco estructurado para integrar y analizar datos, difieren en sus principios de diseño e idoneidad para casos de uso específicos.

  • La arquitectura de repositorio de datos es la más adecuada para entornos con estructuras de datos complejas, cambios frecuentes de esquema y requisitos estrictos para el linaje de datos y la auditabilidad. Su configuración de Hubs, Links y Satellites permite la incorporación sin problemas de nuevas fuentes de datos y modelos de datos en evolución, lo que la convierte en una opción ideal para organizaciones que operan en entornos empresariales dinámicos y que cambian rápidamente, como las finanzas, la sanidad y la tecnología.
  • El modelado dimensional se centra en esquemas de “estrella” o “copo de nieve” y sobresale en situaciones donde los requisitos de datos están bien definidos y son relativamente estables. Proporciona una estructura más intuitiva y fácil de usar para la generación de reportes y el análisis, lo que la convierte en la opción preferida para aplicaciones como la inteligencia empresarial y la visualización de datos.

Dicho esto, las situaciones del mundo real suelen beneficiarse al combinar las fortalezas de cada enfoque. Por ejemplo, una arquitectura híbrida podría emplear el repositorio de datos como repositorio central de datos, lo que garantiza la integridad de los datos, el seguimiento histórico y la escalabilidad, al tiempo que aprovecha los modelos dimensionales como capa de presentación para necesidades analíticas o de reportes específicas. Este enfoque ayuda a equilibrar la necesidad de una administración de datos segura, escalable y completa con el requisito de un acceso y análisis de datos rápidos y fáciles de usar.

Las organizaciones con modelos dimensionales heredados pueden optar por implementar una arquitectura de repositorio de datos como una capa complementaria que integre nuevos orígenes de datos sin problemas y mantenga una infraestructura de datos completa y auditable sin interrumpir los procesos analíticos existentes.

Cree una plataforma de datos moderna empleando repositorio de datos

¿Existe algún riesgo vinculado al repositorio de datos? Si bien la creación de una plataforma de datos moderna empleando la arquitectura de repositorio de datos conlleva su parte de desafíos, no se debe descartar adoptar una solución avanzada de administración de datos. Sin embargo, es importante comprender que si la implementación no se maneja con cuidado, podría interrumpir las operaciones existentes y exponer potencialmente datos confidenciales.

Afortunadamente, la adopción de una solución de repositorio de datos basada en la nube puede mitigar muchos de estos riesgos. Las soluciones basadas en la nube ofrecen la flexibilidad necesaria para escalar los recursos a petición, lo que reduce el riesgo de aprovisionamiento excesivo o insuficiente de la infraestructura. También implementan estables medidas de seguridad y marcos de cumplimiento, lo que ayuda a las organizaciones a mantener la privacidad de datos y cumplir con las regulaciones de la industria como RGPD (GDPR), HIPAA y PCI-DSS.

Por último, la creación de una plataforma de datos moderna mediante la arquitectura de repositorio de datos requiere un enfoque reflexivo de la gobernanza de datos. Las organizaciones deben establecer políticas, procesos y roles claros para la propiedad de los datos, el control de acceso y la administración de la calidad de los datos si esperan mantener la integridad y la confiabilidad de sus activos de datos.

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