Documentación de Oracle Cloud Infrastructure

Arquitectura de datos

La arquitectura de datos para la adopción de la nube hace referencia al diseño estratégico y la organización de componentes, procesos y tecnologías relacionados con los datos dentro de un entorno en la nube. Abarca los principios, directrices y marcos que guían cómo se almacenan, gestionan, acceden y utilizan los datos para respaldar las metas y objetivos de una organización en la nube.

Objetivo

El objetivo principal de implementar la arquitectura de datos para la adopción de la nube es garantizar la gestión eficaz y eficiente de los activos de datos dentro de un ecosistema en la nube. Esto incluye la optimización de las capacidades de almacenamiento de datos, integración, seguridad, gobernanza y análisis para mejorar la toma de decisiones, la innovación y la eficiencia operativa.

Roles

El propietario principal de la arquitectura de datos suele ser el arquitecto de datos o el equipo de gestión de datos. La siguiente información describe varios otros roles que respaldan esta iniciativa.

Arquitecto de datos

El arquitecto de datos es responsable de diseñar y gestionar la arquitectura de datos. Definen la estructura, integración, almacenamiento y seguridad de los activos de datos. En el contexto de la adopción de la nube, el arquitecto de datos garantiza que la arquitectura de datos esté alineada con los objetivos de negocio y que aproveche las capacidades del entorno en la nube. Trabajan en estrecha colaboración con las partes interesadas, como analistas empresariales, ingenieros de datos y equipos de TI, para diseñar e implementar una arquitectura de datos eficaz en la nube.

Equipo de gestión de datos

En algunas organizaciones, puede haber un equipo de gestión de datos dedicado responsable de la propiedad y gestión de la arquitectura de datos. Este equipo suele estar formado por arquitectos de datos, ingenieros de datos, analistas de datos y profesionales de gobernanza de datos. Colaboran con las partes interesadas de la empresa y los equipos de TI para definir los requisitos de datos, garantizar la calidad y la integridad de los datos e implantar prácticas de gobernanza de datos en el entorno en la nube. El equipo de gestión de datos se hace cargo de las actividades relacionadas con los datos, incluido el modelado de datos, la integración, la transformación y la seguridad.

Arquitecto de nube

Colabora con el arquitecto de datos para garantizar que la arquitectura de datos se alinee con la infraestructura y los servicios en la nube.

Ingenieros de datos

Implante pipelines de datos, transformaciones de datos y procesos de integración para mover y procesar datos en el entorno en la nube.

Especialista en gobernanza de datos

Garantiza que los datos se gestionen de conformidad con las normativas y políticas organizativas.

Especialista en seguridad

Se centra en la protección de datos confidenciales, la implementación de controles de acceso, cifrado y supervisión para la protección de datos.

Partes interesadas del negocio

Proporcione requisitos y estadísticas para garantizar que la arquitectura de datos cumpla los objetivos de negocio.

Implantación

La siguiente información describe las funciones y las consideraciones de diseño al implantar la arquitectura de datos para la adopción de la nube.

Descripción del panorama de datos

Evaluar y comprender los orígenes de datos existentes es un paso inicial crítico en el proceso de diseño de una arquitectura de datos eficaz para la adopción de la nube. Esta evaluación proporciona una comprensión completa del panorama de datos, que sirve como base para tomar decisiones informadas sobre el almacenamiento de datos, la integración, la seguridad y la arquitectura general dentro de un entorno en la nube. La siguiente información describe la comprensión del panorama de datos.

Importancia

  1. Toma de decisiones informada: comprender los orígenes de datos existentes le permite tomar decisiones informadas sobre qué datos migrar a la nube, cómo estructurar los datos y qué servicios o tecnologías en la nube aprovechar.
  2. Redundancia de datos minimizada: una evaluación exhaustiva ayuda a identificar orígenes de datos redundantes o duplicados, lo que reduce el riesgo de costos innecesarios de almacenamiento y migración de datos en la nube.
  3. Integración de datos optimizada: el conocimiento de las fuentes de datos existentes ayuda a planificar una integración perfecta entre sistemas basados en la nube y repositorios de datos locales.
  4. Calidad y limpieza de datos: el proceso de evaluación a menudo resalta los problemas de calidad de los datos, lo que permite a las organizaciones limpiar y mejorar la calidad de los datos antes de migrarlos a la nube.
  5. Mitigación de riesgos: al comprender los orígenes de datos existentes, puede identificar datos confidenciales o críticos, lo que garantiza que se apliquen medidas de seguridad y conformidad adecuadas durante y después de la migración.
  6. Interrupción minimizada: una evaluación completa le ayuda a anticipar los posibles desafíos e interrupciones durante la migración, lo que permite una planificación proactiva para mitigar los riesgos.

Pasos para evaluar y comprender orígenes de datos existentes

  1. Inventario de datos: identifica todos los orígenes de datos, incluidas las bases de datos, los archivos, las aplicaciones y las hojas de cálculo, en toda la organización. Documente sus ubicaciones, tipos y formatos.
  2. Evaluación del origen de datos: evalúe la calidad, la relevancia y el valor de negocio de cada origen de datos. Considere factores como la precisión, la integridad y la puntualidad de los datos.
  3. Análisis de volumen de datos y crecimiento: determine el volumen de datos de cada origen y analice los patrones de crecimiento históricos. Esta información ayuda a estimar los requisitos de almacenamiento en la nube.
  4. Relaciones y dependencias de datos: comprenda cómo se relacionan e interconectan los orígenes de datos. Identifique las dependencias de datos que podrían afectar a la migración o la integración.
  5. Propiedad de datos y partes interesadas: identifique los propietarios de datos y las partes interesadas de cada origen. Consulte con ellos para obtener información sobre el uso de datos, los requisitos de acceso y los procesos de negocio.
  6. Sensibilidad y seguridad de los datos: determine la sensibilidad de los datos en cada origen y evalúe los requisitos de seguridad. Clasifique los datos como públicos, internos, confidenciales o restringidos.
  7. Gobernanza y conformidad de datos: evalúe las prácticas de gobernanza de datos, la disponibilidad de metadatos y el cumplimiento de las normativas. Identificar cualquier dato que requiera un manejo especial debido a requisitos legales o reglamentarios.
  8. Necesidades de depuración y transformación de datos: identifique los problemas de calidad de los datos y los requisitos de transformación. Determine si los datos deben limpiarse, estandarizarse o transformarse antes de la migración.
  9. Requisitos de integración: analice las necesidades de integración de datos, incluidos los flujos de datos entre diferentes orígenes y sistemas. Considere el procesamiento por lotes, la transmisión de datos en tiempo real y la integración de API.
  10. Patrones de acceso a datos: comprenda cómo varios departamentos o usuarios acceden, consultan y analizan los datos. Esta información ayuda a optimizar el acceso a los datos en la nube.
  11. Documentación: documentar todas las conclusiones, evaluaciones y decisiones. Esta documentación sirve de referencia para diseñar la arquitectura de datos y la estrategia de migración.
  12. Interactúe con las partes interesadas: colabore con unidades de negocio, equipos de TI y propietarios de datos para garantizar una comprensión completa de los orígenes de datos existentes y sus requisitos.

Evaluación y recopilación de requisitos

El proceso de recopilación de requisitos relacionados con los datos y evaluación de orígenes de datos para la migración a la nube es una fase crucial en el diseño de una arquitectura de datos eficaz en el contexto de la adopción de la nube. Este proceso implica comprender sistemáticamente sus necesidades de datos, evaluar la idoneidad de los orígenes de datos para la migración y garantizar que los datos se gestionen y utilicen correctamente en el entorno en la nube. La siguiente información explica el proceso:

  1. Interacción con las partes interesadas: identifique e involucre a las partes interesadas relevantes de diferentes unidades de negocio y equipos de TI que tienen un interés personal en los datos y su uso.
  2. Elicitación de requisitos: realice entrevistas, talleres y encuestas para recopilar requisitos completos relacionados con los datos. Céntrese en comprender los tipos de datos necesarios, la frecuencia de acceso, las necesidades de integración, las expectativas de rendimiento, las preocupaciones de seguridad, los requisitos de cumplimiento y los resultados deseados.
  3. Priorización de datos: priorice los orígenes de datos en función de su importancia estratégica, su impacto empresarial y su alineación con los objetivos de adopción de la nube. Esto ayuda a asignar los recursos y la atención adecuados a los datos críticos.
  4. Clasificación y confidencialidad de datos: clasifique los orígenes de datos en función de su confidencialidad y consideraciones normativas. Identificar información sensible, confidencial o de identificación personal (PII) que requiera un manejo especial y medidas de seguridad durante la migración.
  5. Análisis de complejidad y volumen de datos: analice el volumen de datos de cada origen y evalúe su complejidad. Considere factores como el tamaño de los datos, el formato, la estructura y cualquier desafío potencial en la migración y gestión de los datos en la nube.
  6. Evaluación de la calidad de los datos: evalúe la calidad de los datos en cada origen. Identifique las anomalías, inconsistencias, duplicaciones o inexactitudes de los datos que se deben abordar antes de la migración.
  7. Relaciones y dependencias de datos: asigne relaciones y dependencias de datos entre diferentes orígenes. Descubra cómo los datos fluyen entre sistemas y cómo los cambios en un origen pueden afectar a otros.
  8. Necesidades de integración e interoperabilidad: determine los requisitos de integración para los orígenes de datos que necesitan interactuar entre sí o con sistemas locales. Tenga en cuenta la necesidad de sincronización de datos en tiempo real, procesamiento por lotes o integración de API.
  9. Patrones de acceso y requisitos de rendimiento: analice cómo se accede, consulta y procesa a los datos. Identifique las expectativas de rendimiento y los requisitos de tiempo de respuesta para la recuperación y el análisis de datos.
  10. Gobernanza y conformidad de datos: evalúe las prácticas de gobernanza de datos y los requisitos de conformidad de cada origen de datos. Asegúrese de que los datos se gestionen de conformidad con las normativas y políticas internas relevantes en el entorno en la nube.
  11. Consideraciones de seguridad: evalúe las medidas de seguridad actualmente en vigor para los orígenes de datos y determine cómo se ampliarán estas medidas a la nube. Cifrado de direcciones, controles de acceso, autenticación y requisitos de enmascaramiento de datos.
  12. Factibilidad de la migración de datos: determine la viabilidad de migrar cada origen de datos a la nube. Considere la compatibilidad técnica, la conversión del formato de datos y los posibles desafíos durante el proceso de migración.
  13. Documentación: documente todos los requisitos, evaluaciones y decisiones recopilados relacionados con los orígenes de datos. Esta documentación sirve de referencia para diseñar la arquitectura de datos y la estrategia de migración.
  14. Comunicación y alineación: mantenga una comunicación clara con las partes interesadas para garantizar que los requisitos y evaluaciones relacionados con los datos estén alineados con la estrategia general de adopción de la nube y los objetivos empresariales.

Diseño de modelos de datos

La creación de modelos de datos lógicos y físicos es un paso fundamental para establecer una arquitectura de datos sólida para la adopción de la nube. Estos modelos proporcionan un marco estructurado para diseñar cómo se organizarán, almacenarán, accederán y procesarán los datos en el entorno en la nube. La siguiente información explica la creación de estos modelos.

Modelo de datos lógico

Un modelo de datos lógico representa la estructura de alto nivel y las relaciones de los elementos de datos sin estar vinculado a ningún sistema de gestión de bases de datos o tecnología específicos. Se centra en los conceptos de negocio, las entidades, los atributos y las relaciones entre ellos. Los aspectos clave incluyen los siguientes elementos:

  1. Diagrama de relación de entidad (ERD): un ERD representa visualmente las entidades (objetos o conceptos) y sus relaciones. Las entidades se conectan mediante líneas que representan asociaciones y los atributos describen las propiedades de las entidades.
  2. Normalización: este proceso garantiza que los datos se organicen de manera eficiente, con un mínimo de problemas de redundancia y dependencia. Implica dividir los datos en tablas más pequeñas y eliminar la duplicación de datos.
  3. Abstracción: el modelo de datos lógico abstrae los datos de consideraciones técnicas, lo que lo convierte en una representación clara de los requisitos de negocio y las relaciones.

Modelo de Datos Físico

Un modelo de datos físico traduce el modelo lógico en una implantación técnica específica, teniendo en cuenta el sistema de base de datos destino y el entorno en la nube. Define las estructuras de almacenamiento físico, los tipos de dato, los índices y los métodos de acceso. Los aspectos clave incluyen los siguientes elementos:

  1. Esquema de base de datos: representación física de entidades, atributos y relaciones en el sistema de base de datos seleccionado, definiendo tablas, columnas, claves y restricciones.
  2. Tipos y tamaños de datos: especifique los tipos de datos (como enteros, cadenas) y tamaños (como longitudes de caracteres) para optimizar el almacenamiento y el rendimiento.
  3. Índices y claves: identifique las claves primarias, las claves ajenas y los índices para mejorar la eficacia de la recuperación de datos y aplicar la integridad de los datos.
  4. Particiones y clusters: distribuya datos entre particiones o clusters de almacenamiento para optimizar el rendimiento de las consultas y el uso de recursos.
  5. Desnormalización de la normalización: ajuste el modelo para el rendimiento, teniendo en cuenta las compensaciones entre estructuras normalizadas y desnormalizadas.

Importancia de los modelos de datos lógicos y físicos

  1. Claridad y coherencia: los modelos lógicos proporcionan una representación clara de los requisitos de negocio, lo que garantiza que las partes interesadas tengan una comprensión común de las estructuras de datos y las relaciones. Los modelos físicos garantizan que el diseño esté alineado con las capacidades y limitaciones técnicas.

  2. Comunicación efectiva: los modelos sirven como herramienta de comunicación entre equipos empresariales y técnicos, lo que ayuda a cerrar la brecha entre las necesidades de datos y la implementación técnica.

  3. Desarrollo ágil: los modelos bien diseñados permiten un desarrollo ágil al proporcionar una base sólida para diseñar bases de datos, codificación y pruebas.
  4. Optimización del rendimiento: los modelos físicos permiten la optimización del rendimiento, la escalabilidad y la eficiencia del almacenamiento en el entorno en la nube.
  5. Integridad y seguridad de datos: los modelos aplican reglas de integridad de datos, lo que contribuye a una gestión de datos precisa y segura.
  6. Planificación futura: los modelos guían la expansión y los cambios de los datos, lo que garantiza que la arquitectura pueda evolucionar con las necesidades de la organización.
  7. Documentación: los modelos sirven como documentación para futuras referencias, lo que ayuda al mantenimiento, la resolución de problemas y la transferencia de conocimientos.

Selección de plataforma en la nube

La selección de la plataforma en la nube adecuada que se ajuste a las necesidades de almacenamiento, procesamiento y análisis de datos es una decisión crucial en el proceso de adopción de la nube. Afecta directamente al rendimiento, la escalabilidad, la rentabilidad y el éxito general de su arquitectura de datos. La siguiente información describe las consideraciones clave que se deben tener en cuenta al realizar esta elección:

  1. Requisitos y cargas de trabajo de datos
    • Analice los tipos de cargas de trabajo de datos con los que estará lidiando, como transacciones, análisis, procesamiento por lotes, transmisión en tiempo real o aprendizaje automático. Diferentes plataformas en la nube destacan en escenarios de carga de trabajo específicos.
    • Considere el volumen, la velocidad y la variedad de los datos para garantizar que la plataforma pueda manejar sus necesidades de procesamiento y almacenamiento de datos.
  2. Escalabilidad y rendimiento
    • Evalúe la capacidad de la plataforma en la nube para escalar recursos tanto verticalmente (aumentando la potencia de las instancias individuales) como horizontalmente (agregando más instancias) para adaptarse a las crecientes demandas de datos.
    • Tenga en cuenta las características de rendimiento de los recursos informáticos y de almacenamiento, incluida la CPU, la memoria, la E/S de almacenamiento y el ancho de banda de red.
  3. Opciones de almacenamiento de datos
    • Evalúe la variedad de servicios de almacenamiento de datos ofrecidos, como bases de datos relacionales, bases de datos NoSQL, lagos de datos, almacenamiento de objetos y bases de datos en memoria.
    • Elija opciones de almacenamiento que se ajusten a sus patrones de acceso a datos, requisitos de coherencia y velocidades de recuperación de datos.
  4. Servicios de análisis y procesamiento de datos
    • Explore la disponibilidad de herramientas de análisis y procesamiento de datos, incluidos los servicios de almacenamiento de datos, lagos de datos, informática sin servidor, procesamiento por lotes, procesamiento de flujos y aprendizaje automático.
    • Asegúrese de que la plataforma proporciona las herramientas necesarias para el análisis de datos, la generación de informes y la generación de estadísticas.
  5. Capacidades de integración
    • Considere la facilidad de integrar la plataforma en la nube con sus sistemas, aplicaciones y orígenes de datos locales existentes. Busque conectores, API y herramientas de integración compatibles.
    • Evalúe la compatibilidad de la plataforma con ETL (extracción, transformación y carga) y herramientas de integración de datos populares.
  6. Modelo de precios y rentabilidad
    • Comprenda la estructura de precios de la plataforma en la nube, incluidos los costos de almacenamiento, los costos de recursos informáticos, las tarifas de transferencia de datos y cualquier cargo adicional por el procesamiento de datos o los servicios de análisis.
    • Opte por un modelo de precios que se ajuste a sus patrones de uso y presupuesto, ya sea de pago por consumo, instancias reservadas o un plan personalizado.
  7. Conformidad y seguridad de datos
    • Evalúe las funciones de seguridad de datos, las capacidades de cifrado, los controles de acceso y las certificaciones de cumplimiento de la plataforma relevantes para su sector y las regulaciones de datos.
    • Asegúrese de que los datos estáticos y en tránsito estén protegidos correctamente y de que la plataforma siga las mejores prácticas para la protección de datos.
  8. Portabilidad y bloqueo de proveedores
    • Tenga en cuenta la posibilidad de dependencia de proveedores al adoptar servicios propios. Busca plataformas que ofrezcan opciones de portabilidad de datos, lo que te permite mover datos fácilmente a otros proveedores de nube o entornos locales.
  9. Alcance y latencia geográfica
    • Evalúe la presencia global y la disponibilidad de los centros de datos de la plataforma en la nube en regiones importantes para su negocio. Minimice la latencia de los datos seleccionando centros de datos más cercanos a sus usuarios o aplicaciones.
  10. Apoyo y comunidad
    • Evalúe la calidad del soporte al cliente, la documentación, los recursos de formación y la comunidad de usuarios para la plataforma en la nube elegida. Un sólido ecosistema de apoyo puede ayudar en la resolución de problemas y el desarrollo.
  11. Crecimiento e innovación futuros
    • Considere el historial de innovación del proveedor de servicios en la nube y su hoja de ruta para servicios futuros. Asegúrese de que la plataforma pueda satisfacer las cambiantes necesidades de datos y las tecnologías emergentes.
  12. Reputación y fiabilidad del proveedor
    • Investigue la reputación y fiabilidad del proveedor de servicios en la nube en términos de tiempo de actividad, disponibilidad del servicio y capacidad de respuesta a los problemas de los clientes.

Estrategia de integración de datos

La integración de datos de varias fuentes en un entorno en la nube es un aspecto fundamental para crear una arquitectura de datos eficaz. Una estrategia de integración bien definida garantiza que los datos fluyan a la perfección entre sistemas locales, orígenes externos y aplicaciones basadas en la nube, lo que permite a las organizaciones aprovechar todo el potencial de sus activos de datos.

La siguiente información explica la estrategia para integrar datos en el entorno en la nube:

Identificación y Priorización de Orígenes de Datos

  • Identifique todos los orígenes de datos relevantes, tanto internos como externos, que necesitan integrarse en la nube. Priorice los orígenes en función del valor de negocio, la importancia de los datos y la complejidad de la integración.

Patrones de integración de datos

  • Elija los patrones de integración adecuados en función de las características de los datos y los casos de uso. Los patrones comunes incluyen procesamiento por lotes, transmisión en tiempo real, integración punto a punto y arquitecturas controladas por eventos.

Transformación y asignación de datos

  • Defina reglas y asignaciones de transformación de datos para garantizar que los datos de diferentes orígenes se transformen y estandaricen para que se ajusten al formato y esquema de datos de destino en la nube.

Procesos de extracción, transformación y carga

  • Implemente procesos de ETL para extraer datos de los sistemas de origen, transformarlos según sea necesario y cargarlos en plataformas de análisis o almacenamiento de datos en la nube.

API y servicios web

  • Utilice API y servicios web para permitir una comunicación fluida entre aplicaciones basadas en la nube y orígenes de datos externos.

Plataformas de integración y middleware

  • Considere el uso de middleware o plataformas de integración que proporcionen conectores, adaptadores y herramientas incorporados para simplificar la integración de datos en diversos orígenes y servicios en la nube.

Integración Controlada por Evento

  • Implante mecanismos de integración basados en eventos para garantizar que los cambios o eventos de datos en los sistemas de origen disparen actualizaciones o notificaciones en tiempo real en el entorno en la nube.

Sincronización de Datos

  • Establezca mecanismos para la sincronización de datos a fin de garantizar que los datos en la nube se mantengan coherentes con los datos de los sistemas locales.

Calidad y gobernanza de datos

  • Implante comprobaciones de calidad de datos durante la integración para garantizar que los datos sean precisos, coherentes y fiables en los distintos orígenes. Aplique políticas y prácticas de gobernanza de datos para mantener la integridad de los mismos.

Control y Gestión de Errores

  • Configure sistemas de supervisión y alertas para detectar fallos o anomalías de integración. Implementar mecanismos de manejo de errores para abordar rápidamente los problemas de integración de datos.

Escalabilidad y rendimiento

  • Diseñe la arquitectura de integración para gestionar los distintos volúmenes de datos y adaptarse al crecimiento futuro. Considere los mecanismos de escalabilidad para garantizar el rendimiento a medida que aumentan las cargas de datos.

Seguridad y conformidad

  • Implante medidas de seguridad como el cifrado, la autenticación y los controles de acceso para proteger los datos durante la integración. Garantice el cumplimiento de las normativas de protección de datos.

Gestión de Metadatos

  • Establezca un repositorio de metadatos para realizar un seguimiento y gestionar la información sobre los orígenes de datos integrados, las transformaciones y las asignaciones. Esto ayuda a comprender el linaje y el uso de los datos.

Pruebas y validación

  • Pruebe a fondo los procesos de integración de datos para garantizar que los datos se transforman y cargan con precisión en la nube. Valide la coherencia y corrección de los datos mediante pruebas integrales.

Documentación y transferencia de conocimientos

  • Documente los procesos de integración, las asignaciones y cualquier código o configuración personalizados. Esta documentación ayuda a la resolución de problemas, el mantenimiento y la transferencia de conocimientos.

Almacenamiento y gestión de datos

La implementación de soluciones de almacenamiento de datos como bases de datos, almacenes de datos y lagos de datos en la nube requiere una planificación cuidadosa, un diseño de arquitectura y una configuración para garantizar un rendimiento, una escalabilidad y una gestión de datos óptimos.

La siguiente información proporciona una visión general del proceso de implantación para cada tipo de solución de almacenamiento de datos:

Bases de datos en la nube

Las bases de datos en la nube proporcionan almacenamiento de datos estructurado con funciones como Atomicity, Consistency, Isolation, Durability (ACID), indexing y optimización de consultas.

Implementación:

  1. Selección de base de datos: seleccione el tipo de base de datos adecuado (como relacional o NoSQL) según los requisitos de datos, las características de la carga de trabajo y las necesidades de rendimiento.
  2. Configuración de base de datos: configure parámetros de base de datos, opciones de almacenamiento, controles de acceso y mecanismos de autenticación según los requisitos de seguridad y conformidad.
  3. Diseño de esquema: diseñe el esquema de base de datos, definiendo tablas, relaciones, índices y restricciones que se alinean con el modelo de datos y los casos de uso.
  4. Migración de datos: migre los datos existentes a la base de datos en la nube mediante herramientas, procesos de ETL o mecanismos de carga masiva.
  5. Replicación de datos y alta disponibilidad: configure mecanismos de replicación y alta disponibilidad de datos para garantizar la durabilidad y la disponibilidad de los datos en caso de fallos.
  6. Ajuste del rendimiento: optimice el rendimiento de las consultas mediante la creación de índices, estrategias de almacenamiento en caché y ajustes de configuración de la base de datos adecuados.
  7. Controles de seguridad y acceso: implante medidas de seguridad como el cifrado, el control de acceso basado en roles y la auditoría para proteger los datos.
  8. Copia de seguridad y recuperación: configure copias de seguridad automatizadas e implante procedimientos de recuperación para garantizar la integridad y continuidad de los datos.

Almacenes de Datos

Los almacenes de datos están diseñados para realizar consultas y análisis eficientes de datos estructurados. Proporcionan un repositorio central para la inteligencia empresarial y la generación de informes.

Implementación:

  1. Selección de almacén de datos: elija un servicio de almacén de datos en la nube que se alinee con sus necesidades analíticas y se integre bien con sus herramientas y flujos de trabajo existentes.
  2. Modelado de datos: diseñe un esquema de estrella o un esquema de copo de nieve para optimizar el rendimiento de las consultas. Cree tablas de hechos y dimensiones para una recuperación de datos eficaz.
  3. Carga de datos y ETL: utilice procesos de ETL para extraer, transformar y cargar datos de varios orígenes en el almacén de datos.
  4. Optimización de consultas: optimice el rendimiento de las consultas mediante la creación de índices, vistas materializadas y particiones adecuadas.
  5. Partición y distribución de datos: distribuya datos entre nodos o clusters para equilibrar la carga de trabajo y optimizar la ejecución de consultas.
  6. Control de acceso a datos: implante controles de acceso y permisos basados en roles para garantizar un acceso a los datos seguro y controlado.
  7. Integración con herramientas de análisis: integra el almacén de datos con herramientas de análisis e informes para la visualización de datos y la generación de estadísticas.
  8. Escalabilidad y elasticidad: aproveche la escalabilidad de la nube para ajustar los recursos informáticos según sea necesario para manejar diversas cargas de trabajo.

Lagos de datos

Los lagos de datos almacenan datos estructurados y no estructurados en bruto, lo que permite el análisis avanzado y el procesamiento de big data.

Implementación:

  1. Almacenamiento de data lake: seleccione una solución de almacenamiento de data lake basada en la nube que proporcione escalabilidad y soporte varios formatos de datos.
  2. Ingestión de datos: ingiera datos de varios orígenes en el lago de datos mediante el procesamiento por lotes o mecanismos de transmisión en tiempo real.
  3. Data Catalog y gestión de metadatos: implante la gestión de metadatos y la catalogación de datos para mantener un inventario organizado de activos de datos.
  4. Partición y compresión de datos: optimice el almacenamiento particionando datos y utilizando técnicas de compresión para un almacenamiento de datos eficiente.
  5. Marcos de procesamiento de datos: realice la integración con marcos de procesamiento de datos (como Hadoop y Spark) para realizar transformaciones, limpieza y análisis de datos.
  6. Seguridad y gobernanza de datos: aplique medidas de seguridad como el cifrado, los controles de acceso y el seguimiento del linaje de datos para garantizar la seguridad y la conformidad de los datos.
  7. Pipelines de procesamiento de datos: cree pipelines de procesamiento de datos para automatizar el movimiento y la transformación de datos dentro del lago de datos.
  8. Análisis y aprendizaje automático: utilice herramientas de análisis y aprendizaje automático para obtener estadísticas y patrones a partir de los datos sin procesar almacenados en el lago de datos.
  9. Integración con plataformas de análisis: integre el lago de datos con herramientas y plataformas de análisis para permitir el análisis y la generación de informes de datos avanzados.
  10. Gestión del ciclo de vida de datos: implante políticas de ciclo de vida de datos para gestionar la retención, el archivado y la supresión de datos.

Seguridad y control de datos

La seguridad y la gobernanza de datos son primordiales en el panorama digital actual, especialmente en el contexto de la adopción de la nube. Garantizan la confidencialidad, integridad y disponibilidad de los datos, al tiempo que mantienen el cumplimiento de las regulaciones y salvaguardan la privacidad individual.

La siguiente información describe en profundidad la importancia de la seguridad y gobernanza de datos, junto con componentes clave como controles de acceso, cifrado, privacidad y cumplimiento.

Seguridad de Datos

Las violaciones de datos pueden tener consecuencias graves, como pérdidas financieras, daños a la reputación y ramificaciones legales. Las medidas adecuadas de seguridad de datos son esenciales para evitar el acceso no autorizado, el robo de datos y los ciberataques.

  • Controles de acceso: la implantación de controles de acceso garantiza que solo las personas autorizadas puedan acceder a los datos y manipularlos. El control de acceso basado en roles (RBAC) asigna permisos en función de los roles de puesto, lo que reduce el riesgo de exposición a los datos.

  • Autenticación y autorización: la autenticación compleja (como la autenticación multifactor) verifica las identidades de los usuarios, mientras que la autorización define qué acciones pueden realizar en los datos.

  • Enmascaramiento de datos: los datos confidenciales se pueden enmascarar u ocultar para proteger su confidencialidad durante las pruebas o el desarrollo.

  • Firewalls y detección de intrusiones: el despliegue de firewalls y sistemas de detección de intrusiones ayuda a supervisar y bloquear la actividad de red no autorizada y las posibles infracciones.

Gobernanza de datos

La gobernanza de datos implica el establecimiento de procesos, políticas y estándares para la gestión y el uso de datos. Garantiza la calidad de los datos, la precisión y el uso adecuado en toda la organización.

  • Propiedad y administración de los datos: asigne la responsabilidad de la propiedad y administración de los datos, garantizando la responsabilidad de la calidad e integridad de los datos.

  • Data Catalog y linaje: el mantenimiento de un catálogo de datos y el seguimiento del linaje de datos ayudan a las organizaciones a comprender de dónde provienen los datos, cómo se utilizan y quién tiene acceso a ellos.

  • Políticas y procedimientos de datos: establece políticas y procedimientos claros de gobernanza de datos que guíen el manejo, almacenamiento, acceso y uso compartido de datos.

  • Gestión de metadatos: la gestión eficaz de metadatos mejora la detección, la comprensión y el contexto de los datos, lo que permite una mejor toma de decisiones.

Cifrado de datos

El cifrado transforma los datos en un formato codificado que solo se puede descifrar con la clave de descifrado correcta. Proporciona una capa adicional de protección, incluso si las partes no autorizadas obtienen acceso a los datos.

  • Cifrado de datos estáticos: el cifrado de datos cuando se almacenan en sistemas de almacenamiento impide el acceso no autorizado a los datos en caso de robo físico o exposición a los datos.

  • Cifrado de datos en tránsito: el cifrado de datos a medida que se mueve entre sistemas garantiza su confidencialidad mientras atraviesa redes.

  • Cifrado integral: garantizar el cifrado desde el origen de datos hasta su destino, incluso durante el procesamiento, mejora la seguridad de los datos a lo largo de su ciclo de vida.

Privacidad de los Datos

Proteger la privacidad individual es fundamental, especialmente cuando se trata de datos personales o confidenciales. El cumplimiento de las regulaciones de privacidad como GDPR o HIPAA es esencial para evitar sanciones legales.

  • Anonimización y seudonimización: técnicas como la anonimización y la seudonimización ayudan a garantizar que las identidades individuales no se puedan vincular fácilmente a datos específicos.

  • Gestión de consentimientos: obtener el consentimiento explícito de las personas para la recopilación y el uso de datos, lo que proporciona transparencia y control sobre su información personal.

  • Minimización de datos: recopile solo los datos necesarios y reténgalos durante el tiempo necesario para minimizar los riesgos de privacidad.

Compliance

El cumplimiento de las regulaciones de la industria y las leyes de protección de datos no solo es un requisito legal, sino que también genera confianza con los clientes y las partes interesadas.

  • Cumplimiento normativo: los distintos sectores tienen normativas específicas (por ejemplo, GDPR, HIPAA o CCPA) que determinan cómo se deben gestionar, almacenar y proteger los datos.

  • Pistas de auditoría y registro: mantenga pistas de auditoría detalladas y logs de acceso y cambios de datos, lo que ayuda a la generación de informes de cumplimiento e investigación de incidentes.

  • Retención y eliminación de datos: defina políticas de retención y eliminación de datos para garantizar que los datos se retienen durante el tiempo adecuado y se suprimen de forma segura cuando ya no son necesarios.

Procesamiento y análisis de datos

La configuración de herramientas de análisis y procesamiento de datos en un entorno en la nube implica la configuración, integración y optimización de diversas herramientas y servicios para permitir un procesamiento de datos, análisis y generación de estadísticas eficientes.

La siguiente información explica cómo se lleva a cabo este proceso:

  1. Selección de herramientas: seleccione herramientas de análisis y procesamiento de datos que se alineen con sus necesidades de negocio y casos de uso específicos. Considere factores como el volumen de datos, la complejidad, los requisitos en tiempo real y las capacidades analíticas deseadas.
  2. Selección de servicio en la nube: identifique los servicios en la nube que alojan las herramientas.
  3. Aprovisionamiento de recursos: aprovisione los recursos informáticos, de almacenamiento y de red necesarios para soportar el procesamiento de datos y las cargas de trabajo de análisis.
  4. Ingestión de datos: configure pipelines de ingestión de datos para incorporar datos de distintos orígenes al entorno en la nube. Esto puede implicar el procesamiento por lotes o la transmisión en tiempo real, según el caso de uso.
  5. Almacenamiento de datos: seleccione y configure soluciones de almacenamiento de datos como bases de datos, almacenes de datos o lagos de datos para almacenar los datos ingeridos de forma estructurada y organizada.
  6. Transformación de datos: diseñe e implemente procesos de transformación de datos para limpiar, enriquecer y preparar los datos para el análisis. Esto puede implicar flujos de trabajo de ETL o marcos de procesamiento de datos como Apache Spark.
  7. Configuración de herramientas de análisis: configure y configure las herramientas de análisis seleccionadas, que podrían incluir plataformas de visualización de datos, herramientas de inteligencia empresarial, marcos de aprendizaje automático o software de análisis estadístico.
  8. Integración: integre las herramientas de análisis y procesamiento de datos con otros componentes del entorno en la nube, como el almacenamiento de datos, los servicios de orquestación y los orígenes de datos externos.
  9. Modelado de datos: cree modelos de datos o esquemas que permitan realizar consultas y análisis eficientes en las herramientas de análisis seleccionadas. Optimice las estructuras de datos para los casos de uso específicos.
  10. Optimización de consultas: ajuste el rendimiento de las consultas mediante la creación de índices adecuados, la partición de datos y la optimización de consultas SQL u otro código de procesamiento de datos.
  11. Seguridad de datos y controles de acceso: implante medidas de seguridad de datos, incluidos controles de acceso, cifrado y mecanismos de autenticación, para proteger los datos confidenciales y controlar el acceso de los usuarios.
  12. Automatización y orquestación: automatiza los flujos de trabajo y pipelines de procesamiento de datos mediante herramientas de orquestación nativas en la nube para garantizar la consistencia y la fiabilidad.
  13. Supervisión y registro: configure soluciones de supervisión y registro para realizar un seguimiento del estado, el rendimiento y el uso de las herramientas de análisis y procesamiento de datos. Esto ayuda en la resolución de problemas y la optimización.
  14. Gestión de escalabilidad y recursos: diseñe la configuración para escalabilidad, lo que permite a las herramientas manejar diferentes cargas de trabajo y demandas de recursos. Utilice las funciones de escala automática para ajustar dinámicamente los recursos según sea necesario.
  15. Prueba y validación: pruebe exhaustivamente la configuración para garantizar que los datos se ingieren, procesan y analizan con precisión. Valide la precisión de los resultados y las visualizaciones.
  16. Formación y desarrollo de aptitudes: proporcione formación a los usuarios y analistas de datos sobre cómo utilizar las herramientas de análisis y procesamiento de datos de forma eficaz en el entorno en la nube.
  17. Optimización continua: supervise y optimice continuamente la configuración para obtener rendimiento, rentabilidad y uso de recursos. Adáptese a los cambios en los datos y los requisitos de negocio a lo largo del tiempo.

Planificación de migración de datos

La migración de datos de ubicaciones locales a la nube es un proceso complejo que requiere una planificación, ejecución y consideración cuidadosas de varios aspectos técnicos, operativos y de seguridad.

La siguiente información proporciona estrategias y consideraciones clave para garantizar una migración de datos correcta y sin problemas.

Evaluación y planificación de datos

  • Inventario de datos: identifique todos los orígenes de datos, tipos y volúmenes que se deben migrar. Clasifique los datos en función de la importancia, la sensibilidad y los patrones de uso.
  • Dependencias de datos: comprende cómo se interconectan los datos y cómo fluyen dentro de sus sistemas locales. Identifique las dependencias que puedan afectar a la migración.
  • Limpieza y preparación de datos: limpie y transforme los datos para garantizar su calidad, coherencia y compatibilidad con el entorno en la nube.

Estrategias de migración de datos

  • Aumente y cambie: mueva los datos tal cual de la ubicación local a la nube, conservando la estructura de datos y las aplicaciones existentes. Esto es adecuado para aplicaciones con optimizaciones mínimas en la nube.
  • Modificación de la plataforma: modifique ligeramente las aplicaciones para aprovechar las funciones específicas de la nube al migrar datos. Optimice los beneficios de costos y rendimiento.
  • Refactorización: rediseña las aplicaciones y los datos para aprovechar al máximo las capacidades nativas en la nube. Esto requiere modificaciones significativas de la aplicación, pero ofrece las máximas ventajas de la nube.

Métodos de Transferencia de Datos

  • Transferencia de datos en línea: transfiera datos por Internet mediante canales seguros. Esto es adecuado para conjuntos de datos más pequeños o migración en tiempo real.
  • Transferencia de datos fuera de línea: envíe datos físicamente mediante dispositivos de almacenamiento al centro de datos del proveedor de la nube. Útil para grandes volúmenes de datos con ancho de banda de red limitado.

Herramientas y servicios de migración de datos

  • Herramientas de proveedores de nube: muchos proveedores de nube ofrecen herramientas y servicios de migración que simplifican el proceso de migración. Oracle proporciona un conjunto completo de herramientas para la migración de datos y bases de datos a OCI.
  • Herramientas de terceros: considere el uso de herramientas de terceros especializadas en la migración de datos, lo que garantiza un proceso más optimizado y automatizado.

Conformidad y seguridad de datos

  • Cifrado: implante el cifrado de datos tanto durante el tránsito como en reposo para garantizar la seguridad de los datos durante la migración.
  • Conformidad: asegúrese de que la migración de datos cumple con las normativas del sector y los estándares de conformidad, como el RGPD, la HIPAA u otros requisitos regionales.

Pruebas y validación de datos

  • Coherencia de datos: valide que los datos se migran con precisión, manteniendo su integridad y consistencia durante todo el proceso.
  • Pruebas funcionales: pruebe las aplicaciones y los sistemas después de la migración para asegurarse de que funcionan como se espera en el entorno en la nube.

Plan de rollback

  • Plan de contingencia: desarrolle un plan de rollback en caso de que surjan problemas durante la migración, lo que le permite revertir al entorno local sin interrupciones importantes.

Migración total de datos

  • Planificación del tiempo de inactividad: planifique cualquier tiempo de inactividad necesario durante la migración total para minimizar el impacto en los usuarios y las operaciones.

Optimización posterior a la migración

  • Ajuste del rendimiento: optimice las aplicaciones y las bases de datos en la nube para obtener rendimiento, aprovechando las funciones específicas de la nube.
  • Escala de recursos: utilice la escalabilidad en la nube para ajustar los recursos en función de las demandas de la carga de trabajo, garantizando un rendimiento óptimo y una rentabilidad.

Comunicación y formación

  • Comunicación con las partes interesadas: mantenga informadas a las partes interesadas sobre el progreso de la migración, el posible tiempo de inactividad y cualquier cambio en el acceso a las aplicaciones.
  • Formación de usuarios: capacite a los usuarios sobre cómo acceder a los datos y utilizarlos en el entorno en la nube para garantizar una transición fluida.

Supervisión y soporte

  • Supervisión: implante herramientas de supervisión para realizar un seguimiento del estado, el rendimiento y el uso de los datos y las aplicaciones migrados.
  • Soporte: tenga un plan de soporte para abordar cualquier problema que pueda surgir después de la migración.

Compatibilidad e interoperabilidad de datos

Evaluar la compatibilidad de datos y garantizar la interoperabilidad de los datos son pasos cruciales en el proceso de migración de datos a la nube o integración de datos de diversas fuentes. Estos pasos ayudan a garantizar que los datos se puedan intercambiar, acceder y utilizar de forma eficaz en diferentes sistemas y plataformas.

La siguiente información explica la exploración de la evaluación de compatibilidad de datos y las estrategias para lograr la interoperabilidad de los datos.

Evaluación de compatibilidad de datos

La evaluación de compatibilidad de datos implica evaluar la compatibilidad de formatos de datos, estructuras y esquemas entre sistemas de origen y plataformas de destino, como los entornos en la nube. El objetivo es identificar los posibles desafíos y conflictos que pueden surgir durante la integración o migración de datos. Las consideraciones clave incluyen los siguientes elementos:

  1. Formatos de datos: evalúe si los formatos de datos utilizados en los sistemas de origen son compatibles con los formatos soportados por la plataforma de destino. Por ejemplo, compruebe si ambos sistemas utilizan formatos de archivo comunes (CSV, JSON, XML) o métodos de serialización de datos.

  2. Estructuras de datos: analice la estructura de datos en los sistemas de origen y asegúrese de que esté alineada con el modelo de datos de la plataforma de destino. Diferencias de direcciones en nombres de campos, tipos de datos y estructuras jerárquicas.

  3. Asignación de esquema: asigne el esquema de los datos de origen al esquema del sistema de destino. Identifique posibles discrepancias en nombres de campo, tipos de dato, restricciones y relaciones.

  4. Integridad de datos: valide la integridad de los datos en los sistemas de origen, identificando inconsistencias, duplicados y valores faltantes que podrían afectar la interoperabilidad.

Estrategias para garantizar la interoperabilidad de los datos

La interoperabilidad de los datos garantiza que los datos puedan fluir sin problemas entre diferentes sistemas, aplicaciones y plataformas. La siguiente información describe las estrategias para lograr la interoperabilidad de los datos.

  1. Estandarización y modelos de datos

    • Adopte esquemas y modelos de datos estándar del sector ampliamente reconocidos y utilizados en todos los sistemas. Esto reduce la fricción durante el intercambio de datos.
    • Utilice formatos de datos estandarizados, como XML, JSON o CSV, compatibles con varias aplicaciones y plataformas.

  2. API y servicios web

    • Implante API y servicios web para exponer y consumir datos de forma estandarizada. Las API proporcionan una interfaz bien definida para la interacción de datos.

  3. Transformación de Datos y ETL

    • Utilice procesos ETL para transformar datos de sistemas de origen en un formato compatible con la plataforma de destino. Esto puede implicar la limpieza, normalización y enriquecimiento de datos.

  4. Plataformas de integración de datos

    • Utiliza plataformas de integración de datos que proporcionan herramientas y conectores para un movimiento y transformación de datos fluidos entre diferentes sistemas y entornos en la nube.

  5. Gestión de Metadatos

    • Mantenga registros de metadatos completos que describan la estructura, la semántica y las relaciones de los datos. Esto mejora la comprensión y permite una integración fluida de los datos.

  6. Gestión de datos maestros

    • Implante prácticas de gestión de datos maestros (MDM) para garantizar la consistencia y la precisión de los elementos de datos clave en diferentes sistemas. MDM ayuda a eliminar las discrepancias y la duplicación de datos.

  7. Políticas y gobernanza de datos

    • Establecer prácticas de gobernanza de datos que definan los estándares de datos, la propiedad y las políticas de uso. Esto garantiza un manejo e intercambio de datos coherentes.

  8. Reglas de transformación y asignación de esquemas

    • Cree reglas de transformación y asignación de esquema claras que guíen la conversión de datos de un formato a otro. Las herramientas de automatización pueden ayudar a aplicar estas reglas de forma coherente.

  9. Integración de datos en tiempo real

    • Implemente mecanismos de integración de datos en tiempo real, como arquitecturas controladas por eventos o plataformas de transmisión, para permitir el intercambio instantáneo de datos y actualizaciones.

  10. Pruebas de interoperabilidad

    • Realizar pruebas exhaustivas de interoperabilidad para validar que los datos se pueden intercambiar y procesar con éxito entre diferentes sistemas y plataformas.

  11. Supervisión y mantenimiento continuos

    • Supervise regularmente los flujos de datos y los puntos de integración para identificar y abordar cualquier problema que pueda surgir. La interoperabilidad de los datos debe ser un enfoque permanente.

Transferencia de datos y principios de datos

Al transferir datos, especialmente durante la migración a la nube, varios principios clave deben guiar el proceso para garantizar la integridad de los datos, la seguridad y la migración correcta. Estos principios ayudan a establecer un marco para el manejo eficaz de los datos y la mitigación de riesgos.

La siguiente información proporciona una visión general de estos principios rectores.

  • Validación y depuración de datos: antes de la migración, valide y limpie los datos a fondo para eliminar incoherencias, errores y duplicados. Esto garantiza que solo se migren datos precisos y fiables, lo que reduce el riesgo de problemas en el entorno de destino.
  • Cifrado de datos: cifre los datos durante el tránsito para protegerlos del acceso o interceptación no autorizados. Implemente protocolos de cifrado sólidos (SSL/TLS) para garantizar la seguridad de los datos mientras se transfieren.
  • Compresión de datos: utilice técnicas de compresión de datos para reducir el volumen de datos que se transfieren. Esto ayuda a optimizar el ancho de banda de la red y acelera el proceso de transferencia.
  • Fragmentación y reanudación de datos: divide grandes conjuntos de datos en fragmentos más pequeños para su transferencia. Implementar mecanismos que permitan reanudar la transferencia de datos desde donde se detuvo en caso de interrupciones, minimizando la pérdida de datos y la retransmisión.
  • Optimización de la red: optimice el rendimiento de la red para la transferencia de datos mediante el uso de técnicas como la limitación del ancho de banda, la calidad del servicio (QoS) y la priorización del tráfico para garantizar un uso eficiente de los recursos disponibles.
  • Protocolos de transferencia de datos: seleccione los protocolos de transferencia de datos adecuados en función de los requisitos de seguridad, fiabilidad y velocidad. Los protocolos comunes incluyen FTP, SFTP, SCP, HTTP/HTTPS y servicios de transferencia de datos específicos de la nube.
  • Supervisión y registro: implante mecanismos sólidos de supervisión y registro para realizar un seguimiento del progreso de la transferencia de datos, detectar anomalías y solucionar problemas en tiempo real.
  • Propiedad y responsabilidad de los datos: defina claramente la propiedad y las responsabilidades de los datos durante el proceso de migración. Designe individuos o equipos responsables de las tareas de validación, transferencia y migración de datos.
  • Plan de migración de datos: desarrolle un plan de migración de datos completo que describa la secuencia de transferencia de datos, programas, hitos y recursos necesarios para una migración correcta.
  • Plan de copia de seguridad y rollback: establezca una estrategia de copia de seguridad para asegurarse de que se conserva una copia de los datos antes de la migración. Además, cree un plan de rollback en caso de que surjan problemas durante la migración, lo que le permite volver al estado anterior si es necesario.
  • Retención y supresión de datos: determine cómo se manejarán los datos después de la migración, incluidas las políticas de retención de datos y los procedimientos de supresión de datos seguros para cualquier dato que ya no sea necesario.
  • Validación y prueba de datos: después de la migración, valide y pruebe exhaustivamente los datos migrados para garantizar su precisión, integridad e integridad. Compare los datos migrados con el origen para identificar cualquier discrepancia.
  • Formación y documentación: capacite al personal relevante involucrado en la migración de datos sobre los principios, procesos y herramientas que se utilizan. Documente los procedimientos y pasos de migración para referencia futura.
  • Privacidad y cumplimiento de datos: garantice el cumplimiento de las normativas de protección de datos y las leyes de privacidad durante la transferencia y migración de datos. Proteja los datos confidenciales y cumpla con los requisitos legales.
  • Colaboración y comunicación: fomenta la comunicación abierta y la colaboración entre los equipos involucrados en la transferencia y migración de datos. Actualice periódicamente a las partes interesadas sobre el progreso y aborde cualquier preocupación con prontitud.

Arquitectura de datos base

Establecer una arquitectura de datos base es un paso crítico en el proceso de adopción de la nube. Sirve como marco básico sobre el que se crearán todas las actividades, procesos y sistemas relacionados con los datos dentro del entorno en la nube. Una arquitectura de datos base bien definida proporciona un enfoque estructurado para la gestión, integración, seguridad y gobernanza de datos en la nube.

En la siguiente información se explica la importancia y los elementos clave del establecimiento de una arquitectura de datos base para la adopción de la nube.

Importancia de la arquitectura de datos base

  1. Consistencia y estandarización: una arquitectura de datos base garantiza prácticas de gestión de datos consistentes en toda la organización, promoviendo la uniformidad en los modelos de datos, esquemas y almacenamiento.
  2. Eficiencia: optimiza la integración, migración y acceso de datos, reduciendo la duplicación de esfuerzos y optimizando los procesos de manejo de datos.
  3. Escalabilidad: una arquitectura de línea base bien diseñada permite una escalabilidad perfecta a medida que los volúmenes de datos y las necesidades de procesamiento crecen con el tiempo.
  4. Interoperabilidad: facilita la interoperabilidad de datos entre diferentes sistemas, aplicaciones y servicios en la nube, lo que permite un intercambio y análisis de datos eficientes.
  5. Gobernanza de datos: la arquitectura de datos base proporciona un marco para implementar políticas de gobernanza de datos, lo que garantiza la calidad, seguridad y conformidad de los datos.

Elementos Clave de la Arquitectura de Datos Base

  1. Esquemas y modelos de datos: defina esquemas y modelos de datos estandarizados que estructuren cómo se organizan, almacenan y acceden a los datos en el entorno en la nube.
  2. Patrones de integración de datos: establezca patrones de integración de datos, incluidos ETL, transmisión en tiempo real y procesamiento por lotes, para facilitar el movimiento de datos sin problemas.
  3. Estrategias de almacenamiento de datos: determine los tipos de soluciones de almacenamiento de datos que se van a utilizar, como bases de datos, almacenes de datos y lagos de datos, en función de los requisitos de datos de la organización.
  4. Seguridad y privacidad de datos: defina medidas de seguridad de datos, controles de acceso, cifrado y técnicas de enmascaramiento de datos para proteger los datos confidenciales y garantizar el cumplimiento de las normativas de privacidad.
  5. Gestión de datos maestros (MDM): implante principios de MDM para gestionar y mantener datos maestros coherentes, precisos y autorizados en todo el entorno en la nube.
  6. Gestión de metadatos: establezca prácticas de gestión de metadatos para catalogar y documentar activos de datos, proporcionando información sobre el linaje, las definiciones y el uso de los datos.
  7. Marco de gobernanza de datos: define roles, responsabilidades y procesos para la administración, propiedad y responsabilidad de los datos, garantizando una gobernanza de datos eficaz.
  8. Garantía de calidad de datos: desarrolle estrategias para la evaluación, validación y limpieza de la calidad de los datos a fin de mantener la precisión y fiabilidad de los datos en la nube.
  9. Gestión del ciclo de vida de los datos: describe las etapas del ciclo de vida de los datos, incluida la creación, el uso, la retención y el archivado de datos, para gestionar los datos a lo largo de su ciclo de vida.
  10. Acceso a datos y análisis: especifique cómo se accederá, consultará y analizará a los datos en el entorno en la nube, incluidas las herramientas, las API y las plataformas de análisis.
  11. Interoperabilidad e integración de datos: diseñe mecanismos de integración que permitan un intercambio de datos fluido entre sistemas locales, servicios en la nube y partners externos.
  12. Estrategias de migración de datos: defina estrategias y metodologías de migración de datos para transferir datos desde entornos locales a la nube, lo que garantiza interrupciones mínimas.
  13. Supervisión y auditoría de datos: implante mecanismos de supervisión y auditoría para realizar un seguimiento del uso de datos, los cambios y los patrones de acceso con fines de conformidad y seguridad.
  14. Retención y archivado de datos: establezca directrices para la retención, el archivado y la supresión de datos a fin de gestionar los costos de almacenamiento de datos y cumplir los requisitos normativos.
  15. Cultura y formación de datos: fomente una cultura basada en datos dentro de la organización y proporcione formación a los usuarios sobre cómo aprovechar eficazmente los datos en el entorno en la nube.

Data Capacity Planning

La planificación de la capacidad es un aspecto crucial para garantizar que un entorno en la nube pueda adaptarse eficazmente al crecimiento de los datos previsto a lo largo del tiempo. Implica analizar las necesidades actuales y futuras de almacenamiento de datos, procesamiento y redes para asignar recursos de manera adecuada y mantener un rendimiento óptimo.

La siguiente información describe cómo la planificación contribuye a acomodar el crecimiento de los datos en un entorno en la nube.

  • Previsión del crecimiento de los datos: la planificación de la capacidad comienza con la predicción de la cantidad de datos que se espera que se generen, ingieran, procesen y almacenen en el entorno en la nube durante un período específico. Esto implica considerar las tendencias de datos históricos, las proyecciones de negocio y los posibles cambios en el volumen de datos.
  • Asignación de recursos: según la previsión de crecimiento de datos, los planificadores de capacidad determinan los recursos informáticos, las capacidades de almacenamiento y el ancho de banda de red necesarios para manejar el aumento de la carga de datos. Estos recursos se asignan de forma que se evite la infrautilización o la sobreutilización.
  • Estrategias de escalabilidad: los entornos en la nube ofrecen escalabilidad, lo que permite a las organizaciones ampliar o reducir recursos en función de la demanda. Los planificadores de capacidad deciden si implantar la escala vertical (aumentar los recursos de las instancias existentes) o horizontal (agregar más instancias) para adaptarse al crecimiento de los datos de forma eficiente.
  • Optimización del rendimiento: a medida que aumentan los datos, la planificación de la capacidad se centra en mantener un rendimiento óptimo. Esto incluye la evaluación y el ajuste de las configuraciones, bases de datos y componentes de aplicaciones del entorno en la nube para evitar cuellos de botella y garantizar la capacidad de respuesta.
  • Supervisión y alertas: implante herramientas de supervisión que realicen un seguimiento de la utilización de recursos, el rendimiento de datos y las métricas de rendimiento. Configure alertas para notificar a los administradores cuando los umbrales de recursos se acerquen a los límites de capacidad.
  • Escala automática y elasticidad: aproveche las funciones en la nube, como la escala automática y la elasticidad, para ajustar automáticamente los recursos en respuesta a las cargas de trabajo de datos cambiantes. Esto garantiza que el entorno pueda manejar picos en el uso de datos sin intervención manual.
  • Compresión y optimización de datos: implemente la compresión de datos, la eliminación de datos duplicados y técnicas de optimización para reducir la huella de almacenamiento físico de los datos, manteniendo al mismo tiempo la accesibilidad y el rendimiento.
  • Niveles de datos: implemente estrategias de nivelación de datos que categoricen los datos en función de su frecuencia e importancia de acceso. Los datos a los que se accede con frecuencia se pueden almacenar en niveles de alto rendimiento, mientras que los datos a los que se accede menos se pueden mover a niveles de almacenamiento rentables.
  • Selección de servicios de almacenamiento: seleccione los servicios de almacenamiento en la nube adecuados en función de los patrones de acceso a los datos. Por ejemplo, los datos a los que se accede con frecuencia se pueden almacenar en unidades de estado sólido (SSD), mientras que los datos de archivo pueden residir en servicios de almacenamiento a largo plazo.
  • Recuperación ante desastres y continuidad del negocio: la planificación de la capacidad también tiene en cuenta los requisitos de recuperación ante desastres y continuidad del negocio, lo que garantiza que el entorno en la nube pueda manejar los procesos de replicación y copia de seguridad de datos de forma eficaz.
  • Pruebas y simulación: los planificadores de capacidad suelen realizar pruebas y simulaciones de carga para validar que el entorno en la nube puede manejar escenarios de crecimiento de datos anticipados sin degradación del rendimiento.
  • Flexibilidad y agilidad: la planificación de la capacidad tiene en cuenta la agilidad de la organización para adaptar y aprovisionar rápidamente recursos adicionales a medida que los patrones de crecimiento de los datos evolucionan con el tiempo.

Retención de datos y planificación de archivado

La retención y el archivado de datos en el entorno en la nube implica el almacenamiento de datos para la conservación a largo plazo, el cumplimiento y el posible uso futuro. La implementación de estrategias efectivas para la retención y el archivado de datos garantiza que los datos sigan siendo accesibles, seguros y organizados durante períodos prolongados.

La siguiente información proporciona estrategias a considerar:

  • Definición de políticas de retención de datos: establezca políticas de retención de datos claras y bien definidas que describan durante cuánto tiempo se deben retener tipos específicos de datos en función de los requisitos legales, normativos y empresariales. Considere factores como la sensibilidad de los datos, las regulaciones del sector y la importancia histórica.
  • Clasificación de datos y niveles: clasifique los datos según su valor, importancia y frecuencia de acceso. Esto le permite aplicar reglas de retención y estrategias de archivo de forma selectiva. Implante el almacenamiento por niveles, con diferentes niveles de rendimiento y costo, para almacenar datos en función de sus patrones de acceso.
  • Implementación de la gestión del ciclo de vida de datos: defina un marco de gestión del ciclo de vida de datos que abarque la creación, el uso, la retención y el archivado o la supresión eventuales. Automatice el movimiento de datos entre diferentes niveles de almacenamiento según políticas predefinidas.
  • Soluciones de archivado: aprovecha las soluciones de archivado nativas de la nube, diseñadas específicamente para la retención de datos a largo plazo. Estas soluciones ofrecen opciones de almacenamiento rentables optimizadas para datos a los que no se accede con frecuencia.
  • Almacenamiento inmutable: utilice funciones de almacenamiento inmutable para evitar que los datos se modifiquen o supriman durante su período de retención. Esto es fundamental para mantener la integridad de los datos y el cumplimiento de los requisitos normativos.
  • Copia de seguridad e instantáneas: implante copias de seguridad e instantáneas regulares para capturar datos en puntos específicos en el tiempo. Estas copias de seguridad pueden servir como puntos de restauración en caso de pérdida o corrupción de datos.
  • Indexación y catalogación de datos: mantenga un índice organizado y apto para búsqueda o un catálogo de datos archivados. Esto facilita la recuperación sencilla y reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para localizar registros archivados específicos.
  • Gestión de metadatos: incluya metadatos sobre los datos archivados, como la fecha de creación, el propietario, el período de retención y el contexto. Los metadatos mejoran la comprensión y el contexto de los datos archivados.
  • Cumplimiento y consideraciones legales: asegúrese de que las estrategias de retención y archivo de datos se alineen con las regulaciones relevantes del sector, las leyes de protección de datos y los requisitos legales. Esto ayuda a evitar posibles riesgos legales.
  • Cifrado de datos: aplique el cifrado a los datos archivados para garantizar su seguridad y confidencialidad durante el almacenamiento a largo plazo. El cifrado protege los datos del acceso no autorizado y las infracciones.
  • Control de acceso a datos: implante controles de acceso estrictos para limitar quién puede recuperar o restaurar datos archivados. El acceso basado en roles garantiza que solo el personal autorizado pueda acceder al contenido archivado.
  • Auditorías y revisiones regulares: revisa y audita periódicamente tus políticas de retención de datos y archivado para asegurarte de que estén actualizadas y alineadas con las cambiantes necesidades empresariales y los requisitos de cumplimiento.
  • Políticas de destrucción de datos: desarrolle procedimientos para suprimir o destruir datos de forma segura una vez que caduque el período de retención y los requisitos legales o empresariales ya no requieran su retención.
  • Probar recuperación de datos: pruebe periódicamente el proceso de restauración de los datos archivados para asegurarse de que se pueden recuperar correctamente cuando sea necesario.

Supervisión y optimización del rendimiento

En la siguiente información se describe el papel importante que desempeña el control del uso, el rendimiento y la optimización de los datos en el entorno en la nube:

  • Garantía de rendimiento: la supervisión del uso y el rendimiento de los datos permite a las organizaciones asegurarse de que sus recursos en la nube están funcionando según lo esperado. Ayuda a detectar cuellos de botella de rendimiento, problemas de latencia y ralentizaciones, lo que permite una solución de problemas y optimización proactivas.
  • Uso eficiente de los recursos: Monitoring proporciona información sobre cómo se utilizan los recursos en la nube. Mediante el análisis de patrones de uso de datos, las organizaciones pueden identificar recursos sobreutilizados o infrautilizados y tomar decisiones fundamentadas para optimizar la asignación de recursos y reducir los costos.
  • Gestión de costos: la supervisión eficiente de los datos ayuda a controlar los costos identificando el desperdicio de recursos o el aprovisionamiento innecesario. Las organizaciones pueden ajustar el tamaño de sus recursos, terminar instancias inactivas y optimizar el uso del almacenamiento, lo que se traduce en un ahorro de costos.
  • Escalabilidad y elasticidad: el control del uso de datos y el rendimiento permite a las organizaciones escalar sus recursos en la nube en función de la demanda. Las estadísticas en tiempo real permiten la ampliación dinámica, lo que garantiza que el entorno en la nube pueda gestionar el aumento de las cargas de trabajo.
  • Experiencia de usuario y conformidad de SLA: el servicio de control garantiza que los servicios en la nube cumplan las expectativas de rendimiento y los acuerdos de nivel de servicio (SLA). Mediante el seguimiento del uso de datos y los tiempos de respuesta, las organizaciones pueden garantizar una experiencia de usuario positiva y el cumplimiento de los compromisos de servicio.
  • Integridad y seguridad de los datos: Monitoring ayuda a detectar anomalías que podrían indicar acceso no autorizado, infracciones de datos o corrupción de datos. Contribuye a mantener la integridad de los datos e identificar posibles amenazas a la seguridad.
  • Análisis predictivo: los patrones de uso de datos recopilados a lo largo del tiempo se pueden analizar para predecir los requisitos de recursos futuros, lo que permite a las organizaciones planificar la escalabilidad y el aprovisionamiento de recursos con antelación.
  • Oportunidades de optimización: la supervisión continua proporciona información basada en datos sobre las áreas de mejora. Las organizaciones pueden identificar oportunidades para la optimización del rendimiento, la compresión de datos y el ajuste de consultas para mejorar la eficiencia.
  • Recuperación ante desastres y continuidad del negocio: la supervisión garantiza que los mecanismos de replicación de datos, copia de seguridad y recuperación ante desastres funcionen según lo previsto. Esto ayuda a mantener la disponibilidad de los datos y soporta la continuidad del negocio en caso de eventos inesperados.
  • Cumplimiento normativo: el control del uso y acceso a los datos ayuda a las organizaciones a demostrar el cumplimiento de las normativas del sector y las leyes de protección de datos. Proporciona una pista de auditoría para el manejo y acceso a los datos.
  • Resolución proactiva de problemas: la supervisión en tiempo real permite a las organizaciones identificar y resolver problemas antes de que se escalen, minimizando el tiempo de inactividad, la pérdida de datos y los posibles impactos en las operaciones comerciales.
  • Gobernanza y responsabilidad en la nube: Monitoring promueve la responsabilidad mediante el seguimiento del uso, el acceso y las modificaciones de los datos. Ayuda a aplicar políticas de gobernanza de datos y garantiza que los datos se gestionen de acuerdo con los estándares establecidos.
  • Planificación de capacidad: las tendencias de uso de datos capturadas mediante la supervisión ayudan a planificar la capacidad. Las organizaciones pueden anticiparse a las necesidades de recursos y tomar decisiones fundamentadas sobre la ampliación y el aprovisionamiento.
  • Mejora continua: supervisar el uso y el rendimiento de los datos es una parte crucial del ciclo de mejora continua. Permite a las organizaciones refinar iterativamente su entorno en la nube, arquitecturas de datos y aplicaciones en función de los comentarios en tiempo real.

Consideraciones adicionales

La arquitectura de datos aborda las siguientes consideraciones adicionales:

  • Estrategia de migración de datos: planifique y ejecute la migración de los datos locales existentes a la nube, minimizando al mismo tiempo las interrupciones.
  • Copia de seguridad y recuperación: implante mecanismos de copia de seguridad y recuperación sólidos para garantizar la disponibilidad de los datos y la continuidad del negocio.
  • Data Catalog y gestión de metadatos: establezca un catálogo de datos y un sistema de gestión de metadatos para proporcionar información sobre los activos de datos disponibles y sus características.

Restricciones y bloqueadores

Las restricciones y los bloqueadores de la arquitectura de datos para la adopción de la nube pueden incluir:

  • Privacidad y conformidad de datos: aborde las restricciones normativas relacionadas con la privacidad, seguridad y conformidad de datos al gestionar datos confidenciales o regulados.
  • Limitaciones de recursos: la adopción de la nube puede verse limitada por las limitaciones presupuestarias, la disponibilidad de recursos o la experiencia técnica.
  • Integración de sistemas heredados: la integración con sistemas heredados puede plantear desafíos en términos de compatibilidad y migración del formato de datos.
  • Resistencia cultural: superar la resistencia al cambio y fomentar la colaboración entre los equipos de TI y empresariales puede ser un obstáculo.

Siguientes pasos

Definir la arquitectura de la aplicación para la adopción de la nube