La arquitectura de análisis de datos difiere ligeramente entre plataformas. Lo que puede ser útil para un tipo y tamaño de empresa puede no serlo para otra.
Sin embargo, la mayoría de las arquitecturas incluyen capas esenciales, cada una de las cuales ofrece una función específica en el ciclo de vida analítico. Estos componentes proporcionan la base para construir una plataforma sólida y eficaz para el procesamiento de análisis de datos de extremo a extremo.
Capa de ingestión
La capa de ingesta recopila e incorpora datos de varias fuentes a la infraestructura de análisis. Desempeña un papel crucial en las etapas iniciales del procesamiento de datos, donde se recopilan y preparan los datos sin procesar.
Esta capa recopila datos de diversas fuentes de una empresa, incluidas bases de datos, archivos, API, plataformas de transmisión y sistemas externos. Las plataformas suelen crear y luego ofrecer integraciones directas, dentro de la aplicación, entre herramientas y soluciones externas. La capa de ingesta establece conexiones autenticadas y verificadas con las fuentes, extrae los datos y los transporta a la plataforma de análisis para su procesamiento.
Capa de almacenamiento
Los datos deben almacenarse en algún lugar después de recopilarse e incorporarse a la plataforma. La capa de almacenamiento proporciona un repositorio estructurado y organizado donde se puede acceder fácilmente a los datos para su procesamiento, análisis y visualización.
La mayoría de las plataformas utilizan almacenes de datos, lagos y sistemas de almacenamiento distribuido o en la nube. Sin embargo, el tipo de sistema de almacenamiento depende de la plataforma y de las necesidades del negocio.
La capa de almacenamiento también puede emplear técnicas de compresión y optimización para reducir el tamaño, mejorando así la eficiencia y el rendimiento. Al convertir los datos en fragmentos manejables se mantiene su integridad y se permiten operaciones más rápidas.
Capa de procesamiento
La capa de procesamiento contiene capacidades computacionales y analíticas para transformar datos sin procesar en información significativa.
Utiliza la validación, limpieza, normalización, transformación y enriquecimiento de datos para convertirlos en un formato que permita obtener información. Según la solución, estos procesos se llevan a cabo en lotes o en tiempo real.
Esta capa realiza varias tareas para garantizar que los datos cumplan con los estándares de calidad, coherencia y relevancia. También crea una vista unificada de los datos, lo que podría implicar la fusión de conjuntos de datos, la resolución de conflictos y la alineación de estructuras de datos. Este proceso permite un análisis integral de distintas fuentes.
Capa de catálogo y almacenamiento
La capa de catálogo y almacenamiento normalmente administra metadatos, catalogación de datos y otras operaciones relacionadas con el almacenamiento, lo que garantiza un acceso eficiente a los datos organizados.
Los metadatos desempeñan un papel fundamental para ayudar a los usuarios a comprender el significado y la fiabilidad de los datos. Incluyen información sobre la estructura, el formato, la calidad y el linaje de los datos, entre otros aspectos. El catálogo de datos funciona como un centro centralizado para los metadatos, lo que permite a los usuarios descubrir, buscar y navegar por los activos de datos.
Esta capa almacena los datos procesados y administra tareas como particionamiento, replicación, respaldo y recuperación. La tecnología específica empleada en esta capa depende de la arquitectura de la plataforma.
La gestión del ciclo de vida de los datos suele incluirse en este componente. Implica definir políticas de retención de datos, archivar o eliminar datos y gestionar eficazmente los recursos de almacenamiento.
Capa de inteligencia empresarial (BI) y análisis
La capa de BI y análisis transforma los datos sin procesar en información procesable, brindando a los usuarios herramientas para explorar, analizar y visualizar datos para respaldar la toma de decisiones.
Los usuarios tienen la flexibilidad de manipular los datos para abordar cuestiones empresariales. Pueden crear consultas personalizadas, aplicar filtros, realizar agregaciones y realizar análisis exploratorios. Los usuarios también pueden generar visualizaciones de datos atractivas y fáciles de entender, presentando la información a través de gráficos, mapas de calor y otros formatos.
Algunas plataformas de análisis de datos también pueden integrar capacidades avanzadas de análisis y aprendizaje automático dentro de esta capa, lo que permite un análisis de datos sofisticado y un modelado predictivo.
Capa de seguridad y gobernanza
Las empresas deben cumplir con las normas y regulaciones de la industria que afectan al uso de datos. La capa de seguridad y gobernanza de una plataforma de análisis de datos se centra en proteger los datos y garantizar el cumplimiento de las medidas de privacidad.
Los componentes de esta capa pueden variar según el tipo de datos recopilados, las normativas específicas de cada país y los requisitos comerciales. Sin embargo, la capa de seguridad y gobernanza generalmente incluye cifrado de datos, controles de acceso, autenticación de usuarios y mecanismos de autorización. Estas medidas evitan el acceso no autorizado, las violaciones de datos y la pérdida de datos.
Esta capa a menudo incorpora la gestión de la calidad de los datos, el seguimiento del linaje, la administración, la aplicación de políticas y la gestión de metadatos para respaldar las prácticas de gobernanza de datos. Estos elementos garantizan la integridad, la confiabilidad y el cumplimiento de las políticas de datos establecidas.