Checklist para elegir Arquitectura de Datos

🚀 Sabes cómo elegir entre Snowflake, Databricks, Fabric, AWS, Google Cloud, Open Source... como Plataforma de Datos? 𝗢𝘀 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗮𝗿𝘁𝗼 𝗲𝗹 '𝗰𝗵𝗲𝗰𝗸𝗹𝗶𝘀𝘁' 𝗾𝘂𝗲 𝘂𝘁𝗶𝗹𝗶𝘇𝗼, para no dejaros ningún detalle importante fuera

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🧱 𝗜𝗻𝗳𝗿𝗮𝗲𝘀𝘁𝗿𝘂𝗰𝘁𝘂𝗿𝗮 𝘆 𝗽𝗹𝗮𝘁𝗮𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮

1. Compatibilidad multi-nube y on-premise ¿Soporta AWS, Azure, GCP y entornos híbridos?

2. Elasticidad y escalabilidad automática ¿Permite ajustar los recursos dinámicamente según la carga?

3. Separación de cómputo y almacenamiento ¿Es posible escalar ambos de forma independiente?

4. Soporte de arquitecturas serverless o gestionadas ¿Minimiza la sobrecarga operativa?

5. Interoperabilidad con sistemas heredados (legacy) ¿Incluye conectores nativos o APIs estándar?

💾 𝗗𝗮𝘁𝗮 & 𝗣𝗲𝗿𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝗻𝗰𝗲

6. Formatos de datos soportados ¿Admite Parquet, ORC, Avro, JSON, CSV, Delta, Iceberg y Hudi?

7. Motor de procesamiento unificado ¿Integra batch, streaming y tiempo real en la misma plataforma?

8. Soporte de Data Lakehouse ¿Combina Data Lake y Data Warehouse en un mismo entorno?

9. Estrategia de particionamiento y clustering ¿Optimiza consultas y el almacenamiento?

10. Indexación y caching inteligente ¿Acelera lecturas frecuentes sin duplicar datos?

🔐 𝗚𝗼𝗯𝗲𝗿𝗻𝗮𝗻𝘇𝗮 𝘆 𝗦𝗲𝗴𝘂𝗿𝗶𝗱𝗮𝗱

11. Gestión de metadatos y catálogo centralizado ¿Se integra con Glue, Data Catalog, Atlas u otros?

12. Políticas de seguridad y control de acceso granular (RBAC/ABAC) ¿Soporta seguridad a nivel de columna y fila?

13. Cifrado en reposo y en tránsito ¿Cumple estándares como AES-256 y TLS 1.2/1.3?

14. Cumplimiento normativo ¿Garantiza conformidad con GDPR, HIPAA, ISO 27001, SOC 2, etc.?

15. Auditoría y lineage de datos (Data Lineage) ¿Permite seguimiento de transformaciones y flujos de datos?

🔄 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗴𝗿𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻 𝘆 𝗢𝗿𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻

16. Compatibilidad con ETL/ELT modernos ¿Es compatible con dbt, Airflow, Dagster o Prefect?

17. Soporte de ingestión continua (CDC) ¿Gestiona Change Data Capture en tiempo real?

18. Integración con APIs, Kafka, MQTT y servicios de mensajería ¿Permite conexión con sistemas de mensajería estándar?

19. Capacidad de orquestación multi-step ¿Soporta flujos complejos de datos y machine learning?

📊 𝗔𝗻𝗮𝗹í𝘁𝗶𝗰𝗮, 𝗠𝗟 𝘆 𝗢𝗯𝘀𝗲𝗿𝘃𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝗱𝗮𝗱

20. Optimización para BI y SQL nativo ¿Es compatible con Tableau, Power BI, Looker o Superset?

21. Soporte para ML/AI nativo ¿Se integra con Spark MLlib, TensorFlow o PyTorch?

22. Motor de consultas federadas ¿Permite consultar múltiples fuentes sin mover datos?

23. Soporte de APIs y SDKs modernos ¿Cuenta con librerías para Python, R, Scala, Go o Java?

24. Capacidades de autoservicio para analistas ¿Facilita pipelines no-code o low-code?

25. Observabilidad y monitoreo en tiempo real ¿Mide rendimiento, costes y calidad de datos (DQ) en tiempo real?