Arquitectura de datos

Introducción 

Las decisiones comerciales modernas se derivan de la información obtenida de los datos, pero muchos de esos datos están sin procesar y sin refinar. Y esto hace que sea difícil proporcionar una interpretación significativa. Lo que es aún más evidente cuando se utilizan macrodatos (big data). Sin embargo, si tenemos una comprensión clara de los conceptos de arquitectura de datos y los aplicamos a los datos. Podemos organizar esos datos para poder proporcionar un contexto para una interpretación significativa e identificar correlaciones, generar resúmenes e informes útiles, y luego usarlos para respaldar diversas decisiones comerciales. 

Datos definidos 

Actualmente se manejan grandes volúmenes de datos, pero eso en sí mismo no es suficiente para que esos datos realmente tengan algún valor. Las decisiones comerciales  se derivan de la información obtenida con estos datos. Pero para ello es necesario, dar sentido a los datos que tenemos.  

Estos datos pueden provenir del uso de aplicaciones de dispositivos móviles. O bien  de representar los hábitos de compra de clientes o de sus preferencias. Cuando hablamos de grandes conjuntos de datos complejos, grandes volúmenes de datos que ingresan a un ritmo rápido, realmente estamos hablando de Big Data. Sin embargo, la información no es lo mismo que los datos. La información son datos organizados y, a partir de la información, se nos puede proporcionar una interpretación significativa de esos datos. Podemos hacer cosas como identificar correlaciones entre diferentes puntos de datos.

Las fuentes de datos y, en última instancia, las posibles correlaciones, podrían provenir de fuentes internas o externas. Podemos importar archivos proporcionados por un tercero, o una fuente externa. O podemos simplemente echar un vistazo al uso de datos, por ejemplo, para una línea personalizada de aplicación comercial dentro de la organización, que sería interna. Otro aspecto de los datos es cómo y dónde se almacenan. A menudo, cuando tratamos con grandes cantidades de datos, realmente estamos hablando de almacenarlos en una base de datos. Y así, un diseño de base de datos eficiente se vuelve primordial, ya sea que estemos hablando de una base de datos SQL o incluso una base de datos NoSQL. Otro aspecto del almacenamiento de datos y las bases de datos es si tenemos índices en la base de datos que nos permitan acelerar la búsqueda o si estamos usando clústeres. Por tanto, tenemos varios nodos informáticos que prestan servicio a los datos o incluso almacenan en caché la información de la base de datos en la memoria. Los datos son definitivamente un activo valioso, lo que realmente importa es asegurarse de que entendemos esos datos, para poder obtener valor de ellos.