Construye arquitecturas de datos modernas con los servicios de datos de Azure

La arquitectura de datos moderna es necesaria para las organizaciones que intentan mantenerse competitivas. No es una opción. Las organizaciones están encontrando difícil utilizar de manera efectiva las cantidades de datos que están expandiéndose exponencialmente.

Importancia de las Arquitecturas de Datos Modernas

Las arquitecturas de datos modernas siguen siendo relevantes, considerando que ofrecen a las empresas y fomentan una forma sistemática de manejar grandes cantidades de datos y, a cambio, permiten tomar decisiones más rápidas y ágiles. Las empresas modernas dependen de estas arquitecturas porque proporcionan procesamiento en tiempo real, análisis poderosos y numerosas fuentes de datos.

Comprender las Arquitecturas de Datos Modernas

Las arquitecturas de datos modernas son marcos que permiten la recolección, procesamiento y análisis masivo de datos. Por lo general, comprenden elementos como lagos de datos, almacenes de datos, procesamiento en tiempo real y herramientas de análisis. Los componentes importantes incluyen:

• Escalabilidad. La capacidad de manejar el aumento del volumen de datos con el tiempo y seguir siendo eficiente.
• Flexibilidad. Capacidad y/o idoneidad para trabajar con diferentes tipos de datos sin importar sus formatos.
• Seguridad. Medidas para asegurar que se tomen las precauciones adecuadas para proteger y/o mantener confidencial los datos.

Las arquitecturas de datos modernas proporcionan mejor integración de datos, mayor poder analítico y menores costos operativos. Comúnmente se emplean análisis predictivos, datos procesados en tiempo real y soluciones únicas para cada cliente.

Características clave de Azure para la arquitectura de datos

En Microsoft Azure, existen servicios de datos diseñados para arquitecturas de datos modernas. Estas características permiten a las organizaciones almacenar, mantener, procesar y analizar datos de manera segura, escalable y eficiente, teniendo en cuenta la necesidad de soluciones de datos sólidas y escalables. A continuación se describe algunas de las herramientas importantes de Azure requeridas para la arquitectura de datos moderna:

1. Azure Data Factory

Azure Data Factory es una herramienta ETL que ofrece integración de datos basada en la nube, orientada a la construcción de procesos centrados en los datos. Permite a los usuarios crear flujos de trabajo que se utilizan para programar y controlar el movimiento y transformación de datos. Garantiza una integración adecuada de los datos, ya que las organizaciones pueden centralizar los datos de diversas fuentes en un solo lugar.

2. Azure Synapse Analytics

Azure Synapse Analytics es un servicio de análisis sofisticado que permite tanto el análisis de big data como el almacenamiento de datos. Permite a las empresas realizar análisis a gran escala de los datos y ofrece un enfoque unificado para la ingestión, preparación, gobierno y servicio de datos.

3. Azure Data Lake Storage

Azure Data Lake Storage está destinado a un almacenamiento en la nube seguro y escalable. Tiene almacenamiento de bajo costo y altas capacidades de sobrecarga, maximizando así las tecnologías de big data.

4. Azure Databricks

Azure Databricks es una herramienta de análisis colaborativa, rápida y simple basada en Apache Spark. Es una excelente opción para crear canalizaciones de datos escalables, modelos de aprendizaje automático y aplicaciones basadas en datos, ya que se integra perfectamente con los servicios de Azure.

Diseñando una Arquitectura de Datos Moderna

La arquitectura de datos moderna se diseña con una estrategia deliberada para combinar herramientas de análisis, marcos de procesamiento y diversas fuentes de datos. Las organizaciones pueden desarrollar arquitecturas escalables, seguras y eficientes que respalden sus objetivos basados en datos utilizando un enfoque de diseño disciplinado.

Pasos para Diseñar: Evaluar, Planificar, Diseñar, Implementar y Gestionar

Paso 1. Evaluar

Determinar hasta dónde ha llegado la implementación actual de datos y dónde necesita mejoras.

Paso 2. Planificar

Proporcionar un plan que describa la implementación de los requisitos de cumplimiento y la necesidad de capacidad y gobernanza de los datos.

Paso 3. Diseñar

Modelar un sistema que proporcione una arquitectura compuesta por controles de aplicaciones analíticas y sistemas de aplicaciones de procesamiento y bases de datos.

Paso 4. Implementar

Aplicar la arquitectura utilizando servicios de Azure adecuados a sus requisitos específicos.

Paso 5. Gestionar

Monitorear y maximizar el nivel aplicable de seguridad, cálculo, disponibilidad y eficiencia de rendimiento en toda el área.

Mejores Prácticas para Escalabilidad, Rendimiento y Seguridad

Una arquitectura de desarrollo basada en sistemas en la plataforma mencionada mejora el rendimiento operativo de los datos y la disponibilidad de servicios. Estos han sido diagnosticados como la frecuencia de auditorías, la limitación del acceso de los usuarios y la encriptación de datos.

Pasos de Implementación

Los principios de la arquitectura de datos moderna requieren una planificación y una implementación adecuadas y sistemáticas del alcance de los datos, el diseño estructural, la manipulación y el análisis estadístico. Las organizaciones pueden agilizar estos procesos para desarrollar un ecosistema de datos organizado y eficiente utilizando las poderosas herramientas de Azure.

1. Estrategias de Ingestión de Datos

La ingestión de datos consiste en tomar datos de múltiples fuentes y llevarlos a un solo sistema. Las capacidades eficientes de ingestión de datos de Azure Data Factory y Azure Event Hubs permiten la fusión de datos por lotes y en tiempo real.

2. Transformación y Procesamiento de Datos

Utilice Azure Databricks y Azure Synapse Analytics para interpretar y procesar los datos. Estas herramientas ayudan en la limpieza, transformación y preparación de los datos para análisis.

3. Gestión y almacenamiento de datos

Azure Cosmos Database y Azure Data Lake Storage proporcionan opciones de almacenamiento abundantes, eficientes y seguras. Permiten implementar una buena disponibilidad y rendimiento, y admiten múltiples tipos de datos.

4. Visualización y análisis de datos

La analítica aumentada y las visualizaciones ofrecidas por Azure Machine Learning, Power BI y Azure Synapse Analytics permiten a los tomadores de decisiones ejecutar estrategias basadas en información en tiempo real.

Desafíos y soluciones

La nueva arquitectura de datos aborda las necesidades modernas, pero con ella surgen problemas de integración, seguridad y escalabilidad. Sin embargo, estos desafíos otorgan a Microsoft Azure grandes capacidades que permiten a las organizaciones explorar y maximizar mejor sus planes de datos.

Desafíos comunes en la construcción de arquitecturas de datos

Corregir datos, integrar diversas fuentes de datos y garantizar la seguridad de los datos son tareas complejas. Además, surge el problema de escalar los diseños cuando aumentan grandes cantidades de datos.

Cómo Azure aborda estos desafíos

Para resolver estos problemas, Azure formula funciones de seguridad y verifica automáticamente los tipos de datos probados. Las estructuras y formas de datos de Azure son muy flexibles y pueden crecer según las necesidades del negocio.

Tendencias futuras de la Arquitectura de Datos

En esta relación, es muy probable que la ‘arquitectura de datos’ se caracterice por la computación en el borde, análisis basado en inteligencia artificial y el uso de la tecnología blockchain para proteger los activos de datos.

Mirando hacia el futuro, el patrón de mejoras constantes en Azure sitúa a la empresa en una posición favorable con respecto a las nuevas tendencias mundiales y la provisión de recursos relevantes para las empresas en la carrera.

Conclusión

Las organizaciones que buscan maximizar el valor de los datos dependen de estructuras modernas de datos. Microsoft Azure ofrece soluciones exhaustivas y escalables en todos los aspectos de la gestión de datos. Estas tecnologías permiten a las empresas crear sistemas de datos sólidos que estimulan la innovación y la expansión.