🚀 Tras muchos años trabajando con datos y si te interesa este mundo, 𝘁𝗲 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗮𝗿𝘁𝗼 𝗹𝗮𝘀 𝗽𝗿𝗶𝗻𝗰𝗶𝗽𝗮𝗹𝗲𝘀 𝗔𝗿𝗾𝘂𝗶𝘁𝗲𝗰𝘁𝘂𝗿𝗮𝘀 𝗱𝗲 𝗗𝗮𝘁𝗼𝘀 𝗲𝘅𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝗱𝗮𝘀!! (He creado una infografía y un paper detallado)
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📚 Os comparto un diccionario visual imprescindible con 23 conceptos clave de arquitecturas de datos que todo profesional de BI, analítica o ingeniería de datos debería dominar en 2025.Desde los modelos clásicos como Kimball e Inmon, hasta las nuevas tendencias como Data Mesh, Data Fabric o Data Health, esta infografía y su paper gratuito de 95 páginas puedes serte una buena guía para entender el presente y futuro del mundo data-driven.
💬 Tipos de Arquitecturas de Datos:
🔍 Fundamentos clásicos de datos
Business Intelligence (BI)
– Uso estratégico de datos para decisiones empresariales.
Data Mart
– Subconjunto especializado del Data Warehouse.
Inmon Model
– Modelo top-down para construir Data Warehouses centralizados.
Kimball Model
– Enfoque bottom-up orientado a entregas rápidas y dimensiones de negocio.
Data Vault
– Metodología flexible y escalable para modelado de datos históricos.
🌊 Almacenamiento y gestión de datos
Lakehouse
– Híbrido entre Data Warehouse y Data Lake, combinando lo mejor de ambos.
Data Warehouse
– Almacén de datos estructurados, optimizado para análisis.
Data Lake
– Repositorio de datos en bruto, sin estructura definida.
Data Hub
– Punto centralizado de conexión y distribución de datos.
🚀 Tendencias modernas y arquitecturas emergentes
Data Mesh
– Arquitectura descentralizada con dominio de datos distribuido.
Data Fabric
– Infraestructura unificada para integrar y automatizar gestión de datos.
Data Centric / Data Driven
– Cultura de decisiones basadas en los datos.
Data Governance
– Gestión responsable del ciclo de vida de los datos.
Data Health
– Calidad, disponibilidad y fiabilidad del ecosistema de datos.
🔄 Procesos y operaciones
Data Pipelines
– Flujo de procesamiento y transformación de datos.
Data Frame
– Estructura tabular (como en pandas o Spark) para manipular datos.
☁️ Tecnologías en la nube y autoservicio
Cloud Analytics
– Procesamiento de datos y analítica en entornos cloud.
Self Service Analytics
– Herramientas para que usuarios accedan a datos sin depender de IT
🎯 Visualización, mashups y calidad
Data Mashup
– Combinación de datos desde fuentes diversas para análisis.
Data Visualization
– Presentación visual para comprender mejor la información.
Data Sources
– Fuentes de datos que alimentan los sistemas analíticos.
🕳️ Riesgos y desafíos
Dark Data
– Datos recolectados pero no utilizados, que suponen un riesgo u oportunidad.
Data Silos
– Aislamiento de datos entre departamentos, obstaculizando el análisis global.
