La arquitectura de datos de ayer no puede satisfacer la necesidad actual de velocidad, flexibilidad e innovación. La clave para una actualización exitosa, y las recompensas potenciales significativas, es la agilidad.
Cómo crear una arquitectura del dato
En los últimos años, las organizaciones han tenido que moverse rápidamente para implementar nuevas tecnologías de datos junto con la infraestructura heredada, para impulsar innovaciones impulsadas por el mercado. Como ofertas personalizadas, alertas en tiempo real y mantenimiento predictivo.
Sin embargo, estas adiciones técnicas, desde data lakes, hasta plataformas de análisis de clientes y procesamiento de secuencias, han aumentado enormemente la complejidad de las arquitecturas de datos. Lo que a menudo obstaculiza significativamente la capacidad continua de una organización para ofrecer nuevas capacidades, mantener las infraestructuras existentes y garantizar la integridad de la inteligencia artificial ( IA).
Para que las empresas desarrollen una ventaja competitiva, o incluso para mantener la paridad, necesitarán un nuevo enfoque para definir, implementar e integrar sus pilas de datos. Aprovechando tanto la nube (más allá de la infraestructura como servicio), como los nuevos conceptos y componentes.
La arquitectura, como crearla
La arquitectura del dato es una disciplina que se encarga de la planificación, diseño, implementación y gestión de la infraestructura de datos en una organización.
En un entorno industrial, la arquitectura del dato es especialmente importante debido a la gran cantidad de datos generados por los sistemas de automatización, sensores y dispositivos de recolección de datos. Estos datos pueden incluir información sobre el rendimiento de la máquina, los procesos de producción, el uso de energía, el estado del inventario, entre otros.
Para crear una arquitectura del dato eficaz en un entorno industrial, se deben seguir los siguientes pasos:
Defina los objetivos:
Es importante definir los objetivos de la arquitectura del dato. Esto puede incluir mejorar la eficiencia de la producción, reducir los costos, mejorar la calidad de los productos, entre otros. Estos objetivos deben estar alineados con los objetivos a largo plazo de la organización.
Identificar los datos críticos:
Es clave identificar los datos críticos de la planta de producción, como los datos de rendimiento de las máquinas y procesos, los datos de seguridad, y los datos de calidad. Asegurarse de que estos datos son tratados con un alto nivel de seguridad y cumplimiento
Diseñar la infraestructura de datos:
Una vez que se han identificado los datos críticos, se debe diseñar la infraestructura de datos para almacenar, procesar y utilizar estos datos. Esto puede incluir la implementación de una plataforma de almacenamiento de datos, un sistema de procesamiento de datos en tiempo real, y un sistema de análisis de datos.
Integrar los sistemas:
Hay que integrar los sistemas de automatización y los sistemas de recolección de datos en la arquitectura del dato. Esto permitirá que los datos se recopilen de forma automática y sean utilizados de manera eficiente.
Implementar las mejores prácticas:
Tenemos que implementar las mejores prácticas en seguridad, cumplimiento y calidad de los datos, como la política de data governance y la implementación de controles de seguridad y cumplimiento.
Monitorizar y revisar
Una vez implementada la arquitectura del dato, es importante monitorizar y revisar periódicamente para detectar y corregir cualquier problema o incumplimiento, y para asegurar que sigue cumpliendo con las necesidades de la planta de producción y los requisitos legales y reguladores.