En tecnología de la información , la arquitectura de datos se compone de modelos, políticas, reglas o estándares que rigen qué datos se recopilan y cómo se almacenan, organizan, integran y se utilizan en los sistemas de datos y en las organizaciones. [1] Los datos suelen ser uno de varios dominios de arquitectura que forman los pilares de una arquitectura empresarial o arquitectura de solución . [2]
Descripción general
Una arquitectura de datos debería [ se disputa la neutralidad ] establecer estándares de datos para todos sus sistemas de datos como una visión o un modelo de las interacciones eventuales entre esos sistemas de datos. La integración de datos , por ejemplo, debería depender de los estándares de arquitectura de datos, ya que la integración de datos requiere interacciones de datos entre dos o más sistemas de datos. Una arquitectura de datos, en parte, describe las estructuras de datos utilizadas por una empresa y su software de aplicaciones informáticas . Las arquitecturas de datos abordan los datos almacenados, los datos en uso y los datos en movimiento; descripciones de almacenes de datos, grupos de datos y elementos de datos; y asignaciones de esos artefactos de datos a calidades de datos, aplicaciones, ubicaciones, etc.
Esencial para realizar el estado de destino, la Arquitectura de datos describe cómo se procesan, almacenan y utilizan los datos en un sistema de información . Proporciona criterios para las operaciones de procesamiento de datos para que sea posible diseñar flujos de datos y también controlar el flujo de datos en el sistema.
El arquitecto de datos suele ser responsable de definir el estado de destino, alinear durante el desarrollo y luego hacer un seguimiento para garantizar que las mejoras se realicen en el espíritu del plan original.
Durante la definición del estado de destino, la Arquitectura de datos desglosa un sujeto al nivel atómico y luego lo vuelve a construir en la forma deseada. El arquitecto de datos desglosa el tema pasando por 3 procesos arquitectónicos tradicionales:
- Conceptual: representa todas las entidades comerciales .
- Lógico: representa la lógica de cómo se relacionan las entidades.
- Físico: la realización de los mecanismos de datos para un tipo específico de funcionalidad.
La columna "datos" de Zachman Framework para arquitectura empresarial -
Capa | Vista | Datos (qué) | Interesado |
1 | Alcance / Contextual | Lista de elementos y estándares arquitectónicos [3] importantes para la empresa | Planificador |
2 | Modelo de negocio / Conceptual | Modelo semántico o modelo de datos conceptual / empresarial | Dueño |
3 | Modelo de sistema / lógico | Modelo de datos lógicos / empresariales | Diseñador |
4 | Modelo tecnológico / físico | Modelo de datos físicos | Constructor |
5 | Representaciones detalladas | Bases de datos reales | Subcontratista |
En este segundo sentido, más amplio, la arquitectura de datos incluye un análisis completo de las relaciones entre las funciones de una organización, las tecnologías disponibles y los tipos de datos .
La arquitectura de datos debe definirse en la fase de planificación del diseño de un nuevo sistema de procesamiento y almacenamiento de datos. Los principales tipos y fuentes de datos necesarios para respaldar una empresa deben identificarse de manera completa, coherente y comprensible. El requisito principal en esta etapa es definir todas las entidades de datos relevantes, no especificar elementos de hardware de computadora . Una entidad de datos es cualquier cosa real o abstracta sobre la cual una organización o individuo desea almacenar datos.
Arquitectura de datos físicos
La arquitectura de datos físicos de un sistema de información es parte de un plan tecnológico . Como su nombre lo indica, el plan tecnológico se centra en los elementos tangibles reales que se utilizarán en la implementación del diseño de la arquitectura de datos . La arquitectura de datos físicos abarca la arquitectura de la base de datos. La arquitectura de la base de datos es un esquema de la tecnología de la base de datos real que apoyará la arquitectura de datos diseñada.
Elementos de la arquitectura de datos
Ciertos elementos deben definirse durante la fase de diseño del esquema de arquitectura de datos. Por ejemplo, se debe describir la estructura administrativa que se establecerá para administrar los recursos de datos. Asimismo, se deben definir las metodologías que se emplearán para almacenar los datos. Además, se debe generar una descripción de la tecnología de base de datos a emplear, así como una descripción de los procesos que manipularán los datos. También es importante diseñar las interfaces a los datos por otros sistemas, así como un diseño para la infraestructura que soporte operaciones de datos común (es decir, procedimientos de emergencia, importación de datos , copias de seguridad de datos , externos transferencias de datos ).
Sin la guía de un diseño de arquitectura de datos implementado correctamente, las operaciones de datos comunes pueden implementarse de diferentes maneras, lo que dificulta la comprensión y el control del flujo de datos dentro de dichos sistemas. Este tipo de fragmentación es altamente indeseable debido al potencial aumento de costos y las desconexiones de datos involucradas. Este tipo de dificultades se pueden encontrar con empresas de rápido crecimiento y también con empresas que prestan servicios a diferentes líneas de negocio (por ejemplo , productos de seguros ).
Si se ejecuta correctamente, la fase de arquitectura de datos de la planificación del sistema de información obliga a una organización a especificar y describir con precisión los flujos de información tanto internos como externos. Estos son patrones que la organización puede que no se haya tomado el tiempo de conceptualizar previamente. Por lo tanto, en esta etapa es posible identificar costosas fallas de información, desconexiones entre departamentos y desconexiones entre sistemas organizacionales que pueden no haber sido evidentes antes del análisis de la arquitectura de datos. [4]
Restricciones e influencias
Varias restricciones e influencias tendrán un efecto en el diseño de la arquitectura de datos. Estos incluyen requisitos empresariales, impulsores de tecnología, economía, políticas comerciales y necesidades de procesamiento de datos.
- Requisitos empresariales
- Por lo general, estos incluirán elementos tales como una expansión del sistema económica y eficaz, niveles de rendimiento aceptables (especialmente la velocidad de acceso al sistema), confiabilidad de las transacciones y gestión de datos transparente . Además, la conversión de datos sin procesar, como registros de transacciones y archivos de imágenes , en formas de información más útiles a través de características tales como almacenes de datos, también es un requisito organizacional común , ya que esto permite la toma de decisiones gerenciales y otros procesos organizacionales. Una de las técnicas de arquitectura es la división entre la gestión de datos de transacciones y datos de referencia (maestros) . Otro es dividir los sistemas de captura de datos de los sistemas de recuperación de datos (como se hace en un almacén de datos).
- Impulsores de tecnología
- Estos suelen ser sugeridos por los diseños de arquitectura de base de datos y arquitectura de datos completados. Además, algunos impulsores de tecnología se derivarán de los marcos y estándares de integración organizacional existentes, la economía organizacional y los recursos del sitio existentes (por ejemplo , licencias de software adquiridas previamente ). En muchos casos, la integración de múltiples sistemas heredados requiere el uso de tecnologías de virtualización de datos .
- Ciencias económicas
- Estos también son factores importantes que deben tenerse en cuenta durante la fase de arquitectura de datos. Es posible que algunas soluciones, aunque óptimas en principio, no sean candidatos potenciales debido a su costo. Los factores externos como el ciclo económico , las tasas de interés, las condiciones del mercado y las consideraciones legales podrían tener un efecto en las decisiones relevantes para la arquitectura de datos.
- Políticas comerciales
- Las políticas comerciales que también impulsan el diseño de la arquitectura de datos incluyen políticas organizacionales internas, reglas de organismos reguladores , estándares profesionales y leyes gubernamentales aplicables que pueden variar según la agencia correspondiente . Estas políticas y reglas ayudarán a describir la forma en que la empresa desea procesar sus datos.
- Necesidades de procesamiento de datos
- Estos incluyen transacciones precisas y reproducibles realizadas en grandes volúmenes, almacenamiento de datos para el apoyo de los sistemas de información de gestión (y potencial minería de datos ), informes periódicos repetitivos , informes ad hoc y soporte de diversas iniciativas organizativas según sea necesario (es decir, presupuestos anuales, nuevos productos). desarrollo).
Ver también
- Arquitectura de seguridad de la información empresarial: (EISA) coloca la seguridad de los datos en el marco de la información empresarial.
- Marco de arquitectura empresarial de la FDIC
- Vocabulario controlado
- Silo de información
- Sistema desigual
- Almacén de datos
- Virtualización de datos
- TOGAF
- TOGAF 9: Proceso de preparación [5]
Referencias
- ^ * Diccionario de negocios - Arquitectura de datos * TOGAF® 9.1 - Fase C: Arquitecturas de sistemas de información - Arquitectura de datos
- ^ ¿Qué es la arquitectura de datos? GeekInterview, 2008-01-28, consultado 2011-04-28
- ^ Estándares de arquitectura de datos
- ^ Mittal, Prashant (2009). Autor . pág. 256: Publicaciones globales de la India. pag. 314. ISBN 978-93-8022-820-4.Mantenimiento de CS1: ubicación ( enlace )
- ^ "Guía útil para el proceso de preparación de TOGAF 9" . Techno Blink . 2020-04-27 . Consultado el 3 de mayo de 2020 .
Otras lecturas
- Bass, L .; John, B .; Y Kates, J. (2001). Lograr la usabilidad a través de la arquitectura de software , Carnegie Mellon University.
- Lewis, G .; Comella-Dorda, S .; Lugar, P .; Plakosh, D .; Y Seacord, R., (2001). Guía de arquitectura de datos de sistemas de información empresarial Universidad Carnegie Mellon.
- Adleman, S .; Moss, L .; Abai, M. (2005). Estrategia de datos Addison-Wesley Professional.
enlaces externos
- Lograr la usabilidad a través de la arquitectura de software , sei.cmu.edu 2001
- La arquitectura lógica de datos , por Nirmal Baid
- Construyendo una arquitectura moderna de análisis y datos
- El "derecho a reparar" la arquitectura de datos con DataOps , el blog de DataOps