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Arquitectura de datos

Arquitectura
de datos

Para poder trabajar correctamente los datos, estos tienen que estar adecuadamente dispuestos. Para conseguir esto, desde artyco te creamos los modelos, políticas, reglas y estándares que te indicarán de qué manera hay que almacenar, organizar e integrar los datos que vayas recogiendo, con el objetivo de que sean útiles y aprovechables.

 

Rapidez para dar respuestas ágiles a las exigencias de los mercados y de los clientes.

 

Eficiencia gracias a la facilidad de acceso a los datos, tanto por personal de IT como de otras áreas de la compañía.

 

Aumento en la calidad de los productos, minimización de errores y aumento en la eficiencia de los procesos, gracias a la automatización del sistema.

 

Permite un aprendizaje automático.

 

Aumento y mejora en la protección de los datos.

 

Existe una mejora en la gobernanza del dato durante todo su ciclo de vida.

¿Quieres sentar las bases de tu estructura de datos a través de una adecuada arquitectura de datos?

Déjanos tus datos y un consultor especializado en arquitectura de datos se pondrá en contacto contigo.

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¿Por qué una
arquitectura de datos?

Al igual que no te construirías una casa sin tener diseñada esta, a través de un arquitecto, es lógico pensar que no tiene mucho sentido crear un sistema de datos, sin un arquitecto de datos que te diseñe la manera más óptima de manejarlos para tu empresa.

Los principales errores que nos solemos encontrar son:

 

Varios departamentos de IT y/o con varios silos de información, con sus propios estándares y arquitectura de datos.

 

Procesos creados en función de las necesidades empresariales del momento, sin tener definidos unos estándares de arquitectura de datos a seguir.

 

Falta de conocimiento comercial de los datos, planteando toda la estructura desde un solo punto de vista técnico.

 

Creación de una estructura de datos, sin haber tenido en cuenta la arquitectura de datos en el proceso inicial de diseño, encontrando problemas de coherencia en el proceso.

Los principales errores que nos solemos encontrar son:

 

Varios departamentos de IT y/o con varios silos de información, con sus propios estándares y arquitectura de datos.

 

Procesos creados en función de las necesidades empresariales del momento, sin tener definidos unos estándares de arquitectura de datos a seguir.

 

Falta de conocimiento comercial de los datos, planteando toda la estructura desde un solo punto de vista técnico.

 

Creación de una estructura de datos, sin haber tenido en cuenta la arquitectura de datos en el proceso inicial de diseño, encontrando problemas de coherencia en el proceso.

«No disponer de una arquitectura de datos adecuada, provocaría grandes problemas a la hora de analizar e investigar la información»

Cómo diseñamos la arquitectura
de datos en artyco

Lo primero y fundamental es alinear esta con los objetivos comerciales de la empresa, algo que muy pocas veces, otras empresas tienen en cuenta.

FASE 1.

Diseño de la arquitectura de datos al nivel conceptual, teniendo en cuenta procesos y operaciones comerciales.

Aquí tenemos en cuenta:

 

Las entidades de datos centrales y elementos de datos de clientes, proveedores, ventas…

 

Datos de salida que se necesitan.

 

Datos de origen que se recopilan.

 

Cuál es la propiedad de cada entidad de datos.

 

Políticas de seguridad.

 

Relaciones entre las entidades de datos.

 

Su clasificación.

 

Estándares de calidad.

FASE 1.

Diseño de la arquitectura de datos al nivel conceptual, teniendo en cuenta procesos y operaciones comerciales.

Aquí tenemos en cuenta:

 

Las entidades de datos centrales y elementos de datos de clientes, proveedores, ventas…

 

Datos de salida que se necesitan.

 

Datos de origen que se recopilan.

 

Cuál es la propiedad de cada entidad de datos.

 

Políticas de seguridad.

 

Relaciones entre las entidades de datos.

 

Su clasificación.

 

Estándares de calidad.

FASE 2.

Diseño de la arquitectura de datos al nivel lógico, o modelado de datos.

Aquí trabajamos sobre:

 

La nomenclatura para entidades y elementos de datos y su integridad entre las fuentes de datos y sus referencias.

 

Las políticas de archivo y retención de datos.

 

Creación de una base de datos con acceso limitado para la información confidencial protegida.

 

Examinación de las réplicas de datos, para evitar confusión, mala calidad de datos y bajo rendimiento.

 

La definición de cómo deben de fluir los datos entre diferentes sistemas de bases de datos y aplicaciones.

FASE 2.

Diseño de la arquitectura de datos al nivel lógico, o modelado de datos.

Aquí trabajamos sobre:

 

La nomenclatura para entidades y elementos de datos y su integridad entre las fuentes de datos y sus referencias.

 

Las políticas de archivo y retención de datos.

 

Creación de una base de datos con acceso limitado para la información confidencial protegida.

 

Examinación de las réplicas de datos, para evitar confusión, mala calidad de datos y bajo rendimiento.

 

La definición de cómo deben de fluir los datos entre diferentes sistemas de bases de datos y aplicaciones.

FASE 3.

Establecimiento de una gobernanza de datos que asegure el éxito de la arquitectura de datos.

La arquitectura de datos debe de entenderse como un ser vivo que evoluciona y que es flexible, necesitando auditarse y mejorarse cada cierto tiempo. Para lograrlo, la gobernanza de datos tiene un papel fundamental.

 

FASE 3.

Establecimiento de una gobernanza de datos que asegure el éxito de la arquitectura de datos.

La arquitectura de datos debe de entenderse como un ser vivo que evoluciona y que es flexible, necesitando auditarse y mejorarse cada cierto tiempo. Para lograrlo, la gobernanza de datos tiene un papel fundamental.

 

¿Quieres crear una arquitectura de datos que te ayude a ser más eficaz en tu Data Driven Strategy?

 

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