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Arquitectura y modelado de datos.

Diseñe la arquitectura de datos que su organización realmente necesita — lógica, física y preparada para la nube — para que las plataformas sobre las que construye funcionen de forma fiable y escalen sin deuda técnica.

Servicios de gestión de datos

La situación — Cuándo acuden los clientes a nosotros

Las organizaciones acuden a nosotros en materia de arquitectura de datos cuando:

  • La infraestructura de datos se ha construido de forma improvisada — sistema a sistema, proyecto a proyecto — y ahora carece de la coherencia necesaria para respaldar una analítica, integración o gobernanza fiables
  • Se aproxima una decisión importante sobre plataformas — migración a la nube, modernización del almacén de datos, adopción de un data lake o data mesh — y el diseño de la arquitectura debe ser correcto antes de asumir el compromiso tecnológico
  • Los modelos de datos actuales no cubren los requisitos de informes, analítica o sistemas operativos que el negocio tiene ahora — porque fueron diseñados para una organización más pequeña y sencilla que la que existe hoy
  • La implantación de un ERP, CRM o plataforma corporativa requiere trabajo de modelado de datos y diseño de arquitectura antes de poder especificar adecuadamente la integración de los sistemas de origen

Qué hacemos — Nuestro enfoque

  1. // Fase 1

    Evaluación de la arquitectura

    Evaluamos la arquitectura de datos actual — sistemas, flujos de datos, modelos de datos, patrones de integración, enfoques de almacenamiento y características de rendimiento — frente a los requisitos actuales y previstos. Identificamos los problemas estructurales que generan cuellos de botella de rendimiento, fallos de integración y limitaciones de escalabilidad.

  2. // Fase 2

    Modelado de datos conceptual y lógico

    Desarrollamos el modelo de datos conceptual — el mapa de referencia de las principales entidades de datos, relaciones y reglas de negocio de la organización — y lo traducimos en modelos de datos lógicos para los dominios de datos prioritarios, con independencia de cualquier implementación tecnológica específica.

  3. // Fase 3

    Diseño de la arquitectura objetivo

    Diseñamos la arquitectura de datos objetivo — que incluye el enfoque de almacenamiento (almacén de datos, data lake, data lakehouse, data mesh o híbrido), el asesoramiento en la selección de plataformas, la arquitectura de integración y los controles de gobernanza y seguridad integrados en el diseño. Proporcionamos una evaluación de plataformas neutral respecto a proveedores y una recomendación de selección.

  4. // Fase 4

    Diseño del modelo de datos físico

    Desarrollamos modelos de datos físicos para el entorno objetivo — diseños de esquemas, estrategias de indexación, enfoques de particionado y especificaciones de optimización del rendimiento — calibrados según la plataforma elegida y los requisitos de carga de trabajo analítica y operativa de la organización.

  5. // Fase 5

    Orientación para la implementación

    Proporcionamos el paquete de documentación de arquitectura y modelado que permite al equipo del cliente o al socio tecnológico implementar la arquitectura objetivo — incluido el apoyo como autoridad de diseño durante la implementación para garantizar la fidelidad a la arquitectura.

Qué recibe — Los entregables

  • Informe de evaluación de la arquitectura de datos con análisis de brechas
  • Modelo de datos conceptual — entidades, relaciones y reglas de negocio
  • Modelos de datos lógicos para los dominios de datos prioritarios
  • Diseño de la arquitectura de datos objetivo — almacenamiento, plataforma, integración, gobernanza y seguridad
  • Evaluación de plataformas neutral respecto a proveedores y recomendación de selección
  • Diseños de modelos de datos físicos para el entorno objetivo
  • Documentación de estándares de arquitectura de datos y directrices de diseño
  • Paquete de orientación para la implementación destinado al cliente o al socio tecnológico
  • Revisión de la arquitectura y criterios de aceptación de calidad para la implementación

La arquitectura de datos adecuada es la diferencia entre una plataforma que funciona y una que habrá que reconstruir en dos años.

Cada proyecto de arquitectura de Iknow se construye en torno a sus requisitos, limitaciones y planes de crecimiento específicos.

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