Una Estrategia Data Centric para nuestra Transformacion Digital

Una Estrategia Data Centric para nuestra Transformacion Digital

Hablar de Transformación Digital es ya algo común y un poco cansino. En otros post he podido comentar la necesidad, by ADN, de las empresas a estar totalmente orientadas a la gestión eficiente de sus datos, que no, orientadas a los datos. Debemos ver los datos como un instrumento más y no nuestra perdición. Cierto es que uno de los problemas más frecuentes y, también, unos de los que genera mayores ineficiencias es la falta de organización en torno a los datos.

¿Normalmente qué hacemos para poder “atacar” a nuestros Datos? Por lo general nos montamos complejas arquitecturas que, a partir de procesos de ingestión, nos aglutinan la mayoría de nuestros datos (si es que conocemos todos nuestros datos…). Para ello creamos complejos sistemas de interconexión entre nuestras aplicaciones o, peor todavía, de sincronización entre bases de datos para nutrir el nuevo sistema de información que todo lo puede y todo lo clasifica. Aquí es donde palabrotas como: Data Warehouse, Data Lake, etc… empiezan a surgir para “dar solución” a nuestros males.

Intentemos hacer un listado de: cosas que deberíamos controlar…

  • Evitemos duplicidad de datos. Cada una de nuestras aplicaciones puede tener su propia base de datos y será responsable (owner) de ella por lo que si nos llevamos datos de la misma podríamos incurrir en duplicidades o en problemas de sincronización de datos.
  • No nos olvidemos de nuestras Operaciones Real-Time, incluyamos aquellos análisis, datos operacionales, procesamientos de datos mediante flujos, cookies, etc…
  • Aprovechemos sinergias, por ejemplo eliminando silos de información para que los datos fluyan entre las distintas aplicaciones.

Al final, no podemos ni debemos olvidar que si estamos focalizados en realizar una Transformación Digital en nuestra organización será, sobretodo, para dar una mayor calidad (Q) de servicio a nuestros clientes.

Nuestro cliente, por ejemplo, gracias a los canales digitales debería poder tener acceso, en todo momento, a nuestros productos y servicios (customer service oriented). Es por ello que no debemos crear arquitecturas complejas que puedan poner en riesgo nuestro principal Valor: ofrecer una excelente calidad de servicio a nuestros clientes.

Es para ello que podemos poner en marcha interesante propuestas como son las Data Centric Strategy o Data As A Service, veamos a partir de un diagrama en qué consiste:

Data Centric Strategy

Orientados a los Datos (Data Centric)

Nuestro mayor potencial son los “Datos” y es por ello que los deberíamos tener en nuestro centro. A nuestro alcance tenemos N soluciones para poder guardarlos según necesidadas, por ejemplo: mediante cachés, orientados a documentos, búsquedas semánticas, bases de datos transaccionales, etc… Deberemos utilizar el mejor almacenamiento según cada tipología de dato y así, identificar la topología de la base de datos de datos para cada uso concreto (Multi-Datastore).

Transformando RAW Data a Smart Data

Una vez tengamos correctamente tipificados nuestros Datos podremos aplicar una capa de inteligencia para poder enriquecerlos y pasar de nuestro “raw data” a “smart data” o dato normalizado. Podemos ayudarnos de machine learning o inteligencia artificial para aportar la máxima inteligencia posible al dato y ponerlo a disposición de negocio en tiempo real.

API DaaS (Data As A Service)

Será nuestro único punto de acceso a los datos, para así poder centralizar las interacciones entre capas lógicas y capas físicas. Esto nos permitirá poder separar tanto las aplicaciones tradicionales con nuestros sistemas de información, salvaguardando los datos y realizando una separación más allá de la lógica. Es por eso que si queremos cambiar una tecnología de almacenamiento o incluir una nueva, podremos hacerlo de manera transparente sin afectar a la interfaz con la capa de negocio. Es decir, sin molestar a nuestros clientes.

Negocio

Gracias a nuestra estrategia de API Gateway, ya anteriormente explicada, podremos crear una capa que será la que expongamos para poder ser consumidar por todas nuestras aplicaciones u otras externas. Reutilizando así esta capa de servicio conseguiremos reducir nuestros desarrollos y mantendremos una visión uniforme de nuestro Modelo de Información.

Autor: Joakim Vivas

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