¿Cuál es la mejor estrategia a la hora de optar por arquitecturas de datos convergentes? La respuesta es: la integración de los datos.
Integración de arquitecturas de datos convergentes
La crisis desencadenada por el COVID-19 actuó como un estímulo para la transformación digital. En muy poco tiempo, se desarrollaron avances a una velocidad inimaginada: telemedicina, banca remota, compras online y el aprendizaje virtual hicieron que las empresas evolucionaran años en solo un par de meses durante la pandemia.
Hoy sabemos que los datos son el camino a la rentabilidad y, a medida que los líderes y las soluciones tecnológicas se actualizan y modernizan, también lo hacen las arquitecturas de datos empresariales antiguas y desconectadas.
El norte es avanzar hacia un entorno de análisis unificado, reconociendo que ya no pueden existir limitaciones en las arquitecturas de datos actuales y yendo un paso más allá de la elección entre data warehouse y data lake.
En este escenario, el protagonismo se encuentra en la nube, responsable de haber facilitado una nueva transición hacia la integración de las arquitecturas de datos convergentes.
Las empresas no tienen que tomar una decisión entre data warehouse o data lake, o incluso establecer entidades separadas pero iguales en la nube, ya que el almacenamiento en este espacio incluye todo tipo de datos estructurados, no estructurados o semiestructurados, y proporciona la escalabilidad necesaria para poder administrar grandes volúmenes de datos.
A medida que los mundos del data warehouse y data lake se enfrentan sin importar en qué campo se encuentren, una cosa está clara: la transformación digital solo es posible con un enfoque moderno y automatizado para la integración de datos.
Las formas tradicionales de configurar y administrar manualmente canalizaciones de datos y secuencias de comandos ETL han quedado obsoletas, lentas y propensas a errores. Hoy, las empresas modernas necesitan integrar sus volúmenes de datos, sin importar la fuente de donde provengan.
¿Qué procesos y acciones impulsan la unificación de arquitecturas de datos convergentes?
Data warehouse y data lake han convergido para formar una arquitectura de datos nueva y más rica, de acuerdo al informe «Building the Unified Data Warehouse and Data Lake» emitido por TDWI en el año 2021.
En la investigación, que incluyó a 220 profesionales de análisis de datos, se demuestra que data warehouse y data lake se unifican para impulsar nuevas prácticas basadas en datos de valor, a partir de una arquitectura evolucionada y en plena expansión.
Las ventajas y procesos que impulsa la integración de las arquitecturas de datos convergentes son los siguientes:
- Se consolidan los silos de datos, lo que proporciona una mejor base para el análisis de datos nuevos y tradicionales.
- Al integrar tecnologías, las empresas pueden implementar herramientas (canales de datos, catálogos de datos, glosarios de negocios, etc.) y áreas de datos (gobierno de datos, gestión de datos maestros, gestión de metadatos, etc.).
- La IA potencia la integración de los datos, fomentando la automatización y la mejora de la gobernanza.
- Las herramientas de software modernas respaldan las prácticas y ayudan a ampliar las capacidades de gobierno de datos en toda la empresa.
- Se obtiene un mayor valor comercial de los datos.
- El análisis de los datos se expande hacia formas más avanzadas, como el aprendizaje automático y la IA.
Qlik Data Integration para unificar arquitecturas de datos convergentes
Qlik Data Integration es la plataforma líder de Qlik, que unifica las arquitecturas de datos convergentes automatizando data warehouse y data lake, desde la ingesta de datos en tiempo real hasta la creación, catalogación y publicación de conjuntos de datos listos para su análisis.
En medio de un contexto donde las arquitecturas de datos empresariales se encuentran en un estado de cambio, Qlik Data Integration posee funcionalidades clave para adaptarse a las demandas de las empresas actuales. Esto permite la planificación y ejecución de cualquier proyecto con facilidad.
Para adoptar QDI de manera inteligente y aprovechar al máximo la unificación de las arquitecturas de datos emergentes, las compañías deben tener en cuenta ciertas recomendaciones:
- Entender profundamente por qué están realizando la unificación.
- Planificar adecuadamente una estrategia de unificación en todas las áreas.
- Impulsar un enfoque de cambios por etapas.
- No olvidar que la arquitectura es clave.
- Diagramar un plan con nuevas habilidades y herramientas que se complementarán en la ingeniería de los datos.
- Mantenerse al tanto de nuevas tecnologías y aprovecharlas para maximizar el análisis de los datos y su gobernanza.
- Fomentar una cultura de datos en todas las áreas del negocio.
¿Querés conocer más sobre Qlik Data Integration y cómo unificar tu arquitectura de datos? En Data IQ te ayudamos a despejar dudas para impulsar adecuadamente tu negocio. Recibí una asesoría personalizada. ¡Contactanos!