Arquitectura de datos, lakehouse y data mesh
Una base de datos adecuada para sus decisiones.
Cuando los indicadores se contradicen y cada informe requiere interfaces distintas, conviene revisar la arquitectura de datos. Conectamos los objetivos de negocio con las fuentes, los procesos, los accesos y las responsabilidades. Tanto si dispone de un data warehouse como de un lakehouse o una organización más distribuida, el objetivo es una arquitectura utilizable con decisiones documentadas y una implementación realista.
Sus opciones
Servicios para avanzar en su proyecto
Comprender las decisiones y las necesidades de datos
Identificamos los análisis, las aplicaciones y los procesos que se deben apoyar. La actualidad, la granularidad y la calidad de los datos, junto con los grupos de usuarios, constituyen el punto de partida.
Las decisiones arquitectónicas se basan en escenarios de uso específicos.
Identificar fuentes y dependencias
Revisamos sistemas, interfaces, conjuntos de datos y responsables. Las definiciones contradictorias y las dependencias críticas se hacen visibles desde el principio.
Puede identificar las bases disponibles y los elementos que faltan.
Evaluar las opciones de arquitectura
Comparamos data warehouse, lakehouse y enfoques híbridos según sus requisitos. La evaluación incluye almacenamiento, procesamiento, operación, costes y competencias disponibles.
Una decisión documentada combina adecuación técnica y viabilidad.
Planificar productos de datos y responsabilidades
Los conjuntos de datos importantes reciben usuarios, requisitos de calidad, interfaces y responsables definidos. Consideramos data mesh cuando los equipos de cada dominio de negocio pueden asumir la responsabilidad de sus productos de datos.
Los datos se proporcionan con expectativas claras y contactos nombrados.
Integrar la protección y las operaciones de TI
El acceso, almacenamiento de datos, monitorización y recuperación forman parte de la arquitectura. La experiencia con datos y servicios de plataforma de la PLATAFORMA SYNEDAT se incorpora según el entorno objetivo.
La arquitectura tiene en cuenta la operación de TI posterior desde el principio.
Desarrollar una hoja de ruta y poner a prueba las suposiciones clave
Priorizamos acciones, dependencias y un flujo inicial de datos adecuado. Una prueba de concepto técnica limitada pone a prueba suposiciones importantes antes de una implementación más amplia.
La arquitectura objetivo conduce a un siguiente paso concreto.
Cuándo empezar
Arquitectura de datos, lakehouse y data mesh Casos de uso
Tres situaciones de ejemplo muestran cómo podemos colaborar.
Los informes y la IA necesitan los mismos datos fiables
Aclaramos principios comunes y diferentes requisitos para el acceso, la puntualidad y el procesamiento.
Evolucionar un data warehouse existente
La evaluación reconoce las fortalezas existentes. Se consideran nuevos componentes en función de un beneficio empresarial específico.
Varios departamentos desarrollan sus propias soluciones de datos
Los estándares comunes y las responsabilidades claras facilitan la reutilización sin impedir que los dominios de negocio atiendan sus propias necesidades.
De las necesidades a los resultados
Un proceso claro con etapas verificables
Aclarar objetivos y statu quo
Los escenarios de uso, las fuentes de datos y la arquitectura existente se registran juntos.
Acordar opciones de arquitectura y responsables
Se evalúan las opciones técnicas, los productos de datos y las responsabilidades necesarias.
Validar las hipótesis en la práctica
Un flujo de datos definido o prototipo examina cuestiones importantes de integración y uso.
Entregar la hoja de ruta y las decisiones
Se documentan y discuten la arquitectura, prioridades y los próximos pasos de implementación.
Su beneficio
Qué recibe
- Una arquitectura de objetivo documentada con razones para las decisiones clave.
- Una visión general de fuentes relevantes, productos de datos y dependencias técnicas.
- Requisitos definidos para calidad, acceso y responsabilidad operativa.
- Una hoja de ruta priorizada y resultados de la prueba de concepto acordada.
Cómo trabajar con nosotros
Elija un punto de partida adecuado a sus necesidades. Concretamos juntos el alcance y el esfuerzo necesario en una propuesta.
Comprobación de arquitectura de datos
Para orientar: escenarios de uso, fuentes, cuellos de botella y próximas decisiones.
Solicitar presupuesto: Comprobación de arquitectura de datosArquitectura objetivo y hoja de ruta
Para una planificación fiable: opciones de arquitectura, responsables e implementación priorizada.
Solicitar presupuesto: Arquitectura objetivo y hoja de rutaConstruir el primer producto de datos
Para demostración práctica: fuentes definidas, uso y resultados verificables.
Solicitar presupuesto: Construir el primer producto de datosSYNEDAT PLATFORM
Experiencia en plataformas para su proyecto
Utilizamos estas herramientas en SYNEDAT PLATFORM o en sus procesos de entrega de software. Adaptamos las prácticas pertinentes a su proyecto y acordamos su integración con los sistemas existentes.
Despliegue y automatización de plataformas
Kubernetes · Azure Kubernetes Service · Helm · Argo CD · Terraform
La configuración versionada y el despliegue declarativo conectan la infraestructura y las aplicaciones. GitOps hace que los cambios propuestos sean revisables y el estado deseado sea explícito. Las transiciones operativas y los procedimientos de recuperación siguen planificados para la aplicación específica.
Cambios repetibles y límites de responsabilidad más claros.
Observabilidad y operaciones
Prometheus · Grafana · Alloy · Loki · Tempo
Las métricas, registros y trazas proporcionan diferentes vistas de aplicaciones y plataformas. Organizamos fuentes de datos, paneles de control y rutas de alerta en torno a preguntas operativas específicas. Se tienen en cuenta la retención, los datos sensibles y los costes al planificar la recogida de datos.
Mejor diagnóstico de incidentes y decisiones operativas informadas.
Datos, búsqueda y mensajería
MySQL · Redis · RabbitMQ · Solr · OpenSearch
El almacenamiento en caché, la mensajería y la búsqueda de datos tienen diferentes requisitos de consistencia, acceso y recuperación. Seleccionamos y conectamos estos componentes a lo largo de sus procesos empresariales. La propiedad y el mantenimiento forman parte de la integración.
Componentes técnicos que se adapten a sus datos y procesos de aplicación.
Preguntas antes de empezar
¿Qué diferencia hay entre un data warehouse y un lakehouse?
Un almacén suele centrarse en datos estructurados y consultas analíticas. Un lakehouse combina funciones para un procesamiento fiable de tablas con almacenamiento de datos flexible. La arquitectura adecuada depende de los tipos de datos, el uso, las operaciones de TI y los sistemas existentes.
¿Es Data Mesh un producto específico?
Data mesh es principalmente un modelo organizativo y arquitectónico en el que los dominios de negocio asumen la responsabilidad de sus productos de datos y comparten unas bases comunes. Una herramienta por sí sola no crea estas responsabilidades. Evaluamos si existen los equipos y procesos necesarios.
¿Puede seguir utilizándose la plataforma existente?
Sí. Evaluamos componentes e inversiones existentes en relación con los nuevos requisitos. Un desarrollo paso a paso puede ser útil. Los cambios se justifican por escenarios de uso específicos.
¿Cómo se selecciona el primer producto de datos?
Un primer producto de datos útil tiene usuarios identificables, un beneficio claro, fuentes disponibles y un dominio empresarial responsable. Su alcance debe poner a prueba supuestos importantes sin dejar de ser manejable. Se acuerdan criterios de aceptación antes de su implementación.
¿La plataforma de datos tiene que ir a la nube?
No. Los modelos locales, basados en la nube e híbridos se evalúan en función de los requisitos y dependencias existentes. El almacenamiento de datos, las interfaces, la experiencia operativa y los costes continuos influyen en la decisión.
¿Cómo se pasa de la arquitectura a la implementación?
La arquitectura se conecta con acciones priorizadas, responsables identificados y una prueba de concepto adecuada. El servicio define los entregables y las siguientes decisiones.
¿Cómo se tienen en cuenta la calidad y la gobernanza de los datos?
Los datos importantes reciben definiciones, requisitos de calidad y responsables acordados. La arquitectura incorpora accesos, cambios y trazabilidad. Una implementación más detallada puede contratarse como una fase independiente.
¿Qué es lo que más influye en el esfuerzo?
La variedad de fuentes, el estado de la documentación, el número de equipos implicados, las dependencias técnicas y la profundidad de las pruebas son decisivas. El trabajo arquitectónico, el prototipo y la implementación se describen de manera comprensible en la oferta.
Hablemos del siguiente paso
¿Qué decisión necesita una base de datos más sólida?
Describa su caso de uso principal y las fuentes de datos existentes. Definiremos un punto de partida práctico para arquitectura e implementación.
Arquitectura de datos, lakehouse y data mesh
El siguiente paso
Cuéntanos brevemente qué necesitas. Asignaremos tu consulta al equipo adecuado y acordaremos contigo los siguientes pasos.
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