Objetivos
Con el término arquitectura se hace referencia al arte y a la ciencia de la contrucciones. En términos más generales, por arquitectura se entiende una disposición organizada de elementos destinados a optimizar la función, el rendimiento, la factibilidad, los costes y la estética de una estructura global o de un sistema.
La Arquitectura de Datos y la Arquitectura de la Empresa abordan la complexidad desde dos perspectivas:
- Orientada a la calidad: se centra en mejorar la ejecución dentro de los ciclos de desarrollo empresarial e informático. Si no se gestiona, la arquitectura se deteriora; los sistemas se vuelven gradualmente más complejos y rígidos, creando riesgos para la organización. La producción incontrolada de datos, las copias de datos y las relaciones «espagueti» de las interfaces restan la eficacia de las organizaciones y reducen la credibilidad de los datos.
- Orientada a la innovación: se centra en la transformación de la impresa y de las TI para responder a las nuevas expectativas y oportunidades. Promover la innovación mediante las tecnologías disruptivas y el uso de datos se ha convertido en una función de la moderna Arquitectura de la Empresa.
Estos dos factores requieren enfoques distintos. El enfoque orientado a la calidad se alinea con el trabajo tradicional de Arquitectura de Datos, en el que las mejoras de la calidad de la arquitectura se realizan de forma incremental.
Actividades realizadas por nuestro Equipo:
Establecer la práctica de Arquitectura de Datos
La Arquitectura de Datos debe ser parte integrante de la arquitectura de la empresa. Si no existe una función de arquitectura empresarial, puede crearse un equipo de Arquitectura de Datos. Debe elegirse un marco pertinente para el tipo de empresa. Las vistas y taxonomía del marco deben ser útiles para comunicar con los distintos stakeholder.
En general, una práctica de Arquitectura de datos empresarial comprende los siguientes flujos de trabajo, ejecutados en serie o simultáneamente:
- Estrategia
- Aceptación y cultura
- Organización
- Métodos de trabajo
- Resultados
La Arquitectura de datos empresarial también influye en los límites del alcance de los proyectos y las versiones del sistema:
- Definición de los requisitos de datos de proyecto
- Revisión de los estudios de datos del proyecto
- Determinación del impacto del data lineage
- Control de la replicación de datos
- Implementación de los estandares de Arquitectura de datos
- Orientar la tecnología de datos y las decisiones de renovación
Evaluar las especificaciones de Arquitectura de datos existentes
Cada organización tiene algún tipo de documentación sobre sus sistemas actuales. Estos documentos deben ser identificados y evaluados por su exactitud, exhaustividad y nivel de detalle. Si es necesario, se deben actualizar para reflejar el estado actual.
Desarrollar una roadmap
Si tuviéramos que crear una empresa desde cero (libre de dependencias de los procesos existentes), una arquitectura optimal sería la basada únicamente en los datos necesarios para dirigir la empresa, las prioridades se establecerían en función de la estrategia empresarial y las decisiones podrían tomarse sin las vínculsodel pasado. Muy pocas organizaciones se encuentran en esta situación. Un roadmap provee un medio para gestionar estas dependencias y tomar decisiones con visión de futuro. También ayuda a una organización a identificar compensaciones y formular un plan pragmático de acuerdo con las necesidaded y oportunidades de la impresa, con los requisitos externos y los recursos disponibles.
Gestionar los requisitos de la empresa en los proyectos
La arquitectura no debe estar bloqueada por limitaciones en el momento de su desarrollo. Los modelos de datos y otras especificaciones que describen la Arquitectura de Datos de una organización deben ser suficientemente flexibles como para satisfacer los requisitos futuros. Un modelo de datos a nivel de arquitectura debe tener una visión global de la organización junto a definiciones claras que pueden ser entendidas en toda la organización.