¿Sabías que tener datos desorganizados puede afectar seriamente la eficiencia y rentabilidad de una empresa? Los datos pueden ser valiosos, pero si no se gestionan adecuadamente generarán un caos. Ello dificultaría su aprovechamiento y, por ende, la toma de decisiones estratégicas. Ante esto, ¿cómo puede apoyarte la arquitectura de datos?
Si trabajas en el mundo financiero, sabrás que es clave contar con información precisa. Asimismo, se debe tener una analítica web para tomar decisiones estratégicas y operativas. Sin embargo, la gestión de grandes cantidades de datos financieros puede ser abrumadora y complicada, especialmente si no se posee una arquitectura de datos adecuada.
Arquitectura de datos: una estructura necesaria
Uno de los retos más grandes que enfrentan las entidades financieras es la fragmentación de datos en diversas fuentes. De acuerdo con lo anterior, dichas organizaciones están creando arquitecturas de datos que brindan los medios para consolidar esa diversidad de data (Soldatos et al., 2022).
Pero, ¿qué es la arquitectura de datos? Es una estructura que define cómo los datos son almacenados, organizados, procesados y utilizados dentro de una organización (Soldatos et al., 2022). Tiene como objetivo principal asegurar que estos:
- Estén disponibles.
- Sean precisos y confiables para los usuarios.
- Se garantice su seguridad y privacidad.
Por otro lado, esta toma como insumo al SQL. ¿Qué es SQL?, es un lenguaje utilizado para manipular y consultar bases de datos relacionales. La arquitectura de datos lo aprovecha para su diseño y administración.
En otro orden de ideas, se incluye la integración de un sistema de gestión documental para mejorar la eficiencia en la gestión de documentos y la seguridad de los datos.
Otras herramientas útiles relativas a la arquitectura de data en instituciones financieras son:
- El cloud computing que almacena y procesa los datos en la nube, permitiendo una mayor escalabilidad y flexibilidad en la gestión de información.
- Las redes móviles que aseguran la disponibilidad de datos en todo momento.
¿Cómo implementar la arquitectura de datos en entidades financieras?
La implementación de una arquitectura adecuada en las entidades financieras puede ser un proceso complejo, ya que estas organizaciones gestionan grandes cantidades sensibles y confidenciales.
De acuerdo con Przybojeń (2023), se presentan algunas buenas prácticas para implementar una arquitectura de datos efectiva en una entidad financiera:
1. Definir los objetivos que se quieren lograr, así como los requisitos específicos de la entidad financiera.
2. Clasificar los datos según su importancia y nivel de confidencialidad.
4. El Datadriven, es esencial porque recopila, almacena, procesa y analiza los datos para tomar decisiones informadas.
5. Definir un modelo unificado que permita que todos los sistemas y aplicaciones dentro de la entidad financiera utilicen un conjunto común de datos.
6. Establecer una política y gobierno de datos que defina la gestión dentro de la entidad financiera. Así como de los RPO o la planificación de la continuidad del negocio y la recuperación ante desastres.
La arquitectura de datos varía de acuerdo a los procesos específicos y los tipos de datos que se manejan en una organización. Es importante clasificarlos de acuerdo a su importancia y nivel de confidencialidad. Ello conllevará a diseñar una arquitectura flexible y escalable para adaptarse a los diferentes sistemas y aplicaciones.
¿Cómo se pueden organizar los datos?
Los modelos son herramientas fundamentales para proporcionar esa abstracción necesaria en el tratamiento y representación de la data (Ramos et al., 2014).
Algunos de los más comunes son:
- El modelo conceptual representa los datos de manera abstracta. Se enfoca en la relación entre los diferentes tipos de data.
- Para describir los datos de forma más detallada se emplea el modelo lógico. Este se enfoca en la estructura y en la forma cómo están relacionados.
- El modelo físico representa los datos de manera concreta. Es decir, su forma de almacenamiento en el disco duro y su acceso a ellos.
- Al hablar del modelo jerárquico se puede decir que representa los datos en una estructura de árbol.
- El modelo en red representa los datos como un conjunto de registros interconectados.
La clave de éxito
El éxito en las entidades financieras se basa en la toma de decisiones fundamentadas y basadas en datos. Es necesario tener una arquitectura bien estructurada y organizada que permita una gestión efectiva y eficiente. Por lo tanto, la invitación es a desarrollar la más adecuada en la organización y que aproveche al máximo todos los recursos para el logro de los objetivos organizaciones
Bibliografía
Przybojeń , G. (2023). Estrategia de arquitectura de datos para la calidad de los datos. IBM: https://www.ibm.com/blog/data-architecture-strategy-for-data-quality/
Ramos, A., Montero, F., & Ramos, M. (2014). Sistemas gestores de bases de datos. McGraw-Hill Ciclos Formativos. https://www.mheducation.es/bcv/guide/capitulo/8448148797.pdf
Soldatos, J., Troiano, E., Kranas, P., & Mamelli, A. (2022). Un Modelo de Arquitectura de Referencia para Sistemas Big Data en el Sector Financiero. En J. Soldatos , & D. Kyriazis, Big Data e Inteligencia Artificial en Finanzas Digitales. Springer. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-94590-9_1
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