Las empresas requieren una arquitectura de datos que no es más que el diseño estructural que define cómo se recopilan, almacenan, gestionan y utilizan los datos dentro de una organización.
Este sistema —como explica el Institución de Educación Superior Tecnológica CIBERTEC— permite que la empresa pueda mapear y organizar la información donde se deben contemplar elementos como fuentes de datos, procesos de integración, almacenamiento y sistemas de análisis.
Dicha arquitectura de datos beneficia a la empresa pues le ayuda a que cumpla con la regulación y mejore el uso de la tecnología.
Tan importante es el uso y aplicación de la arquitectura de datos que este negocio significó 8.3 mil millones de dólares en 2024 y se espera que alcance los 38.2 mil millones de dólares en 2033 gracias a la demanda de modernización de datos que requieren diferentes industrias, según reveló la consultora Data Horizzon Research.
“En el entorno digital actual, las empresas están adoptando rápidamente arquitecturas de datos modernas que permiten una gestión de datos, análisis e inteligencia
empresarial más eficientes y escalables”, expresan desde la consultora.
Bajo esta línea remarcan que la modernización de la arquitectura de datos implica “actualizar los sistemas de datos heredados, integrar nuevas tecnologías y
optimizar los flujos de trabajo para facilitar la toma de decisiones en tiempo real y mejorar la agilidad empresarial”.
A medida que las organizaciones generan y procesan mayores volúmenes de datos —desarrollan— están cambiando las infraestructuras de TI tradicionales y aisladas por soluciones híbridas basadas en la nube que ofrecen mayor flexibilidad y escalabilidad.
Índice de temas
¿Qué tipo de arquitectura de datos necesita una empresa que quiere escalar su operación digital sin perder el control del dato?
Para una empresa que busca escalar su operación digital con una arquitectura de datos adecuada, resulta clave mantener el dominio de la información sin comprometer la agilidad.
La Estrategia Federal de Datos de EE.UU destaca que la arquitectura debe empezar con un inventario completo de datos y metadatos, priorizando los elementos clave que cruzan sistemas para asegurar interoperabilidad y control.
En empresas pequeñas es suficiente un modelo centralizado con un data warehouse en la nube, gestionado por un pequeño equipo técnico.
Al crecer y madurar digitalmente, las compañías avanzan hacia modelos donde los dominios de negocio gestionan sus propios datos alineados con una arquitectura corporativa, garantizando una gobernanza uniforme.
Por otra parte, el organismo estadounidense recomienda que la arquitectura tenga una visión a futuro, definiendo quién es dueño de cada dato y cómo se integrará.
En organizaciones maduras se introducen roles como Data Architect, Data Steward, y Data Governance Body para estos fines. Estos son roles clave con responsabilidades distintas y se extienden al tradicional Científico de Datos.
- El Data Architect (Arquitecto de Datos) diseña la estructura de los sistemas de datos.
- El Data Steward (Gestor de Datos) gestiona y asegura la calidad de datos específicos.
- El Data Governance Body (Equipo de Gobernanza de Datos) establece las políticas y directrices para la gestión de datos a nivel general.
Sin una elección adecuada, los datos pueden quedar aislados, duplicados y fuera del control, lo que provoca errores, pérdida de integridad y dificultades de cumplimiento normativo. Las brechas en metadatos y autoservicio pueden comprometer el valor del dato, señala la organización.
Para evitar perder el control de los datos se deben definir metas enfocándose en qué es prioridad para la empresa, el control, la escabilidad o la agilidad.
La arquitectura debe seguir estas prioridades, ya sea centralizada con gobernanza fuerte o federada con autonomía de equipos de negocio.
Errores más comunes al diseñar una arquitectura de datos y cómo evitarlos
Al diseñar una arquitectura de datos se puede caer en errores que impactan en la escalabilidad y en la gobernabilidad de la información.
El primero es no contar con un inventario formal de activos y metadatos, lo que dificulta la interoperabilidad futura, como se comentó anteriormente.
Otro error común radica en implementar estrategias de arquitectura de datos sin definir una política gobernanza clara donde se defina quién es el responsable, qué estándares se aplican y cómo se resuelven los conflictos.
La Estrategia Federal de Datos de EE.UU advierte que una falta de roles decisivos y estándares unificados degrada la calidad y dificulta el control sobre los datos.
Otro tema que puede causar problemas radica en ignorar la seguridad desde el diseño. Muchos sistemas crecen sin considerar confinamiento, cifrado y control de accesos.
Además, es habitual no contemplar la sincronización entre equipos como el de Tecnologías de la Información y el Departamento de Operaciones, lo que genera duplicación de funciones y confusión sobre el uso de datos.
Para evitar errores en el diseño de una arquitectura de datos se recomienda contemplar este checklist preventivo:
| Criterio | Cumplido | Pendiente | Comentarios / Evidencia |
|---|---|---|---|
| Inventario de datos con metadatos | ¿Existe un catálogo actualizado de activos de datos con descripciones? | ||
| Roles y responsabilidades claras | ¿Están definidos perfiles como Data Owner, Steward, Architect? | ||
| Políticas de gobernanza documentadas | ¿Se encuentran formalizadas y accesibles políticas de uso, calidad, ética? | ||
| Seguridad por diseño | ¿Los sistemas contemplan cifrado, control de acceso y monitoreo activo? | ||
| Coordinación entre dominios | ¿Se colabora entre áreas para evitar silos de datos? | ||
| Validación de interoperabilidad | ¿Los sistemas pueden integrarse o intercambiar datos entre sí sin pérdida? |
Valorar estos puntos previene duplicidad, pérdida de confianza y falta de escalabilidad.
En busca de evitar estos errores y promover buenas práctivas, la UNESCO convocó una consulta internacional con gobiernos, sociedad civil y actores digitales para presentar los lineamientos de su futuro Data Governance Toolkit.
Este instrumento tiene como objetivo “ofrecer una guía práctica y adaptable para los responsables políticos y reguladores nacionales” en materia de gobernanza de datos.
“En la era digital, la gobernanza de datos no solo se trata de regulación técnica, sino también de confianza, dignidad y la capacidad de promover oportunidades digitales equitativas”, compartió en el lanzamiento Salah Khaled, Director de la Oficina Regional de la UNESCO para los Estados del Golfo y Yemen.
¿Cómo comparar una arquitectura centralizada, descentralizada y federada en términos de costos, seguridad y gobernanza?
Cada empresa debe analizar que tipo de arquitectura de datos requiere para reducir gastos, aplicar la seguridad adecuada así como la gobernanza indicada.
La arquitectura centralizada es útil y suele ser la más adecuada para instituciones bancarias o de salud que operan en entornos altamente regulados, según explica McKinsey.
“Esta arquitectura centralizada proporciona un único punto de control para la gobernanza de datos, la auditoría y la generación de informes, utilizando fuentes fiables, una única área de aterrizaje inteligente y una capa de agregación de datos en todas las unidades de negocio”, explica, Aziz Shaikh, uno de los autores del artículo y actual líder del equipo de ingeniería y arquitectura de datos de América del Norte. Además, cuenta con plataformas que permiten la generación de informes y su análisis.
La arquitectura descentralizada permite que datos se organicen y optimicen de manera integral en cada unidad de negocio. Las plataformas se agregan entre las unidades de negocio para generar informes a nivel empresarial, explica McKinsey.
Las compañías de seguros, por ejemplo, pueden utilizar este tipo de arquitectura de datos en la gestión de datos maestros y los datos del dominio empresarial se descentralizan para satisfacer las necesidades de diferentes bases de clientes, sistemas centrales y productos de datos.
La arquitectura federada combina a la centralizada y la descentralizada, tomando lo mejor de ambos esquemas, donde los datos consumidos localmente están alineados a estándares corporativos.
| Arquitectura | Costos | Seguridad | Gobernanza | Casos de uso típicos |
|---|---|---|---|---|
| Centralizada | Alto inicial | Estrategia única, control total | Muy fuerte, un solo hub | Pymes medianas, sectores regulados |
| Descentralizada | Bajo local, alto duplicado | Variable, silos de seguridad | Débil, conflictos comunes | Equipos autónomos sin coordinación |
| Federada | Moderado, uso compartido | Consistente según estándares | Equilibrada, coordinada | Empresas grandes con dominios autónomos |
Las decisiones estratégicas para un CIO antes de adoptar una arquitectura en la nube o híbrida
Para adoptar una arquitectura de datos en la nube o configurar un entorno híbrido, el Chief Information Officer (CIO) tiene que contemplar que se cumplan con normas, que haya un equilibrio en costos así como elegir y administrar a los proveedores del servicio.
La Guía Multi-Nube y Nube Híbrida del gobierno de Estados Unidos menciona que una diferencia clave que el CIO debe considerar al momento de decidirse por una arquitectura radica en si contará con una parte de infraestructura propia, ya que esto impacta en costos, gestión, rendimiento, confiabilidad, y requerimientos del equipo de Tecnologías de Información.
Por su parte, el estudio “Mejorando el ROI de la Nube y por qué los CIO’s son quienes deben hacerlo” de KPMG explica que estos directivos deben construir modelos de ROI (retorno de inversión) alineados a valor de negocio, incorporando modernización tecnológica como infraestructura como código, contenedores, Internet de las Cosas y automatización.
“La nube promete a cada negocio eficiencias enormes y ahorros masivos, basado en gran medida en el modelo Software como Servicio (SaaS)”, indica KPMG
El modelo SaaS es utilizado en el caso de arquitectura híbrida y, con el apoyo de proveedores el CIO puede implementar este modelo que facilita su implementación.
La consultora advierte que la complejidad del modelo, ya sea nube pública, nube privada, multi-nube híbrida o local, no es algo que la empresa en su totalidad deba comprender, pues está en manos del CIO evaluar continuamente las implicaciones de cada esquema para compartir con el resto de la organización cómo el tipo de nube elegido abona a la visión estratégica de la compañía y cuál es el tipo de arquitectura que permite avanzar de manera sostenible económicamente.
Un análisis de PwC subraya que las estrategias de arquitectura híbrida permite a las empresas hacer frente a diversos desafíos. “Lo más importante es que ofrecen flexibilidad y opciones”, asegura Scott Petry, director de servicios digitales y de nube de PwC US.
De manera que permiten a las empresas seleccionar la mejor solución de nube para cada carga de trabajo o aplicación, destaca Petry.
Por otra parte, la Estrategia Federal de Cómputo en la Nube del Gobierno de Estados Unidos destaca el papel del equipo de TI que acompaña la arquitectura de datos elegida por el CIO.
La recomendación es que se examine el impacto en la fuerza laboral de la migración a la nube, donde las organizaciones, especialmente el CIO, debe identificar las posibles carencias de habilidades que surjan como resultado de la transición a los nuevos servicios y, cuando sea necesario, dotar a su personal actual de habilidades y conocimientos adicionales para mantenerse al día con la creciente gama de opciones tecnológicas disponibles para adquirir e implementar.
Por otra parte, la Estrategia destaca que el CIO debe priorizar la protección a nivel de datos y aprovechar al máximo las tecnologías virtualizadas modernas.
“Esto requiere que las organizaciones prioricen la protección en la capa de datos, además de las capas de red e infraestructura física, y adopten una estrategia de defensa multicapa, también conocida como defensa en profundidad”, señala la entidad.
Además, el CIO debe garantizar la confidencialidad, integridad y disponibilidad de la información a medida que circula por las redes y se almacena en los sistemas.
¿Cómo auditar si la arquitectura de datos actual está alineada con los objetivos del negocio y la normativa vigente?
Las empresas cuentan con arquitectura de datos pero la implementación de ésta no es suficiente, es necesario que cumpla con el objetivo o core de negocio y con la regulación o normativa vigente.
Para ello, se puede implementar una auditoría que una los elementos técnicos con los objetivos corporativos y regulatorios.
El Libro de Gobernanza de Datos de la Estrategia Federal de Datos de Estados Unidos indica que se debe mapear el inventario de datos y sus propietarios o administradores y, al tenerlo, hacer una comparación con el plan de negocio de la empresa, para advertir qué es necesario cambiar y que debe mantenerse.
Posteriormente, hay que evaluar los procesos de gobernanza, la empresa tiene que verificar si hay roles y accesos definidos, políticas de acceso, flujos de datos documentados y estándares de calidad establecidos.
También es necesario revisar la infraestructura tanto “on-premise” como de nube. La auditoría debe incluir revisiones de seguridad, nivel de resiliencia y alineación con marcos regulatorios como NIST SP 800-53 o FedRAMP High para saber si la arquitectura de datos cumple con los requisitos operativos y normativos.
| Indicador de auditoría | Cumple totalmente | Parcialmente cumple | No cumple |
|---|---|---|---|
| Inventario de datos actualizado | Se tiene un catálogo completo con metadatos y responsables definidos. | Existen registros parciales o sin responsables claros. | No existe inventario documentado. |
| Mapeo de datos con el plan de negocio | Los datos están explícitamente alineados con objetivos estratégicos. | Se identifican vínculos generales, pero no están documentados formalmente. | No se relaciona el inventario de datos con metas del negocio. |
| Roles y accesos claramente definidos | Existen roles y políticas documentadas, con controles de acceso implementados. | Algunas áreas tienen roles definidos, pero sin políticas claras o control débil de accesos. | No se han definido ni roles ni políticas de acceso a los datos. |
| Documentación de flujos de datos | Se cuenta con diagramas actualizados y validados por las áreas responsables. | La documentación es incompleta o no está validada. | No existe mapeo formal de flujos de datos. |
| Estándares de calidad de datos aplicados | Se aplican estándares como completitud, precisión, consistencia y actualidad en procesos clave. | Solo algunos procesos miden o aplican criterios de calidad. | No se evalúa ni controla la calidad de los datos. |
| Infraestructura revisada (on-premise / nube) | Toda la infraestructura está documentada y evaluada en términos de escalabilidad y resiliencia. | Parte de la infraestructura está inventariada o carece de evaluación periódica. | No hay revisión ni documentación técnica de la arquitectura instalada. |
| Cumplimiento con marcos normativos (NIST / FedRAMP) | Se ha verificado el cumplimiento completo con estándares de seguridad y privacidad. | Se aplica parcialmente o solo en algunas áreas críticas. | No hay revisión formal con respecto a los marcos regulatorios aplicables. |
| Plan de mejora técnica y regulatoria definido | Existe un plan formal de remediación alineado a hallazgos de auditoría. | Se han identificado áreas de mejora pero sin acciones documentadas. | No hay medidas previstas para ajustes técnicos o normativos. |
Diversas instituciones, como el caso de la UNESCO, ofrecen diversas propuestas que ayudan a las organizaciones públicas y privadas a mejorar la gestión de sus datos. El Open Data Institute, por ejemplo, actualizó recientemente su modelo de madurez de datos abiertos (Open Data Maturity Model).
Este “apoya la evaluación de actividades operativas y estratégicas en torno al dato, proporciona orientación sobre posibles áreas de mejora y ayuda a las organizaciones a compararse entre sí para identificar fortalezas y debilidades, adoptar buenas prácticas y mejorar sus procesos”.
Aunque surgido en el sector público, este modelo ha sido adaptado por empresas privadas que buscan profesionalizar su enfoque de datos desde la publicación hasta el uso avanzado con IA. Fuente
¿Qué profesionales y perfiles se necesitan para implementar y mantener una arquitectura de datos moderna?
Según Gartner, una disciplina formal de arquitectura de datos, gestionada por especialistas, es clave para conectar la estrategia corporativa con la ejecución técnica.
Por lo que una empresa requiere un equipo de profesionales con roles definidos para desarrollar dicha arquitectura.
Entre los especialistas necesarios se encuentran:
- Data Architect: diseña la arquitectura global, modelos lógicos y físicos, define normas y estructuras de gobernanza y es responsable de que la solución cumpla con estándares corporativos y regulatorios.
- Data Engineer: se enfoca en la construcción de pipelines ETL/ELT, integración con sistemas fuente, optimización de consultas y mantenimiento de plataformas de almacenamiento, tanto en nube como on-premise.
- Data Governance Lead: su labor consiste en definir y aplicar políticas de datos, administra catálogos, metadatos, calidad y acceso, es clave para garantizar el cumplimiento normativo y estándares de uso.
- DevOps / Cloud Engineer: implementa infraestructuras automatizadas y se encarga de ña administración en la nube, monitoreo, seguridad y recuperación ante desastres, bajo marcos regulatorios como NIST y FedRAMP.
- Data Analyst: traduce requerimientos de negocio en reportes, dashboards y KPIs, asegurando que los datos responden a necesidades estratégicas.
- CTO / Data Strategy Lead: tiene diversas tareas a su cargo, supervisa la alineación entre arquitectura, objetivos de negocio y regulación, facilitando presupuesto y las decisiones estratégicas.
| Profesional | Función principal | Fase de incorporación |
|---|---|---|
| Data Architect | Diseña la arquitectura integral, alinea negocio y tecnología | Desde inicio / Planificación |
| Data Engineer | Implementa pipelines, integra fuentes y monitores calidad | Desde piloto hasta expansión |
| Data Steward / Governance | Supervisa calidad, roles, accesos y estándares | Inicio y operación continua |
| DevOps / Cloud Engineer | Automatiza infraestructura, seguridad y disponibilidad | Desde despliegue en nube o nube híbrida |
Diferencias entre tipos de perfiles:
Indicadores clave para una arquitectura de datos escalable, resiliente y preparada para IA
Las empresas que buscan implementar Inteligencia Artificial (IA) como parte de su arquitectura de datos deben seguir una serie de indicadores clave que contemplen escalabilidad, resiliencia y capacidad de la IA.
El eje central sobre el que gire la implementación de IA debe ser el objetivo del negocio, menciona Gartner.
Para elegir una arquitectura de datos que contemple la integración de IA se deben priorizar casos de uso con un impacto medible.
La consultora recomienda identificar procesos donde la Inteligencia Artificial aporte valor tangible, por ejemplo, automatización, personalización, predicción, evaluando su contribución al negocio y su viabilidad técnica.
Después de que se hayan definido los casos de uso, es necesario considerar que la plataforma debe soportar “datos AI-ready”, es decir, datos listos para ser interpretados por la Inteligencia Artificial, con calidad, variedad donde sean datos estructurados y no estructurados, preparación automática y gobernanza del dato.
Gartner destaca que para lograr una escalabilidad y resiliencia adecuada, la empresa debe invertir en un ecosistema modular, lo que significa que sea flexible en herramientas y tecnologías, ya que garantiza que la infraestructura evolucione conforme crece el uso de IA.
Criterios para elegir una solución de IA integrada
| Criterio | ¿Qué debe evaluarse? |
|---|---|
| Casos de uso con valor definido | ¿Resuelven problemas efectivos con ROI claro? |
| Preparación AI-ready del dato | ¿Datos limpios, etiquetados, gobernados, disponibles? |
| Soporte para ModelOps / MLOps | ¿Permite automatizar entrenamiento, despliegue y monitoreo del modelo? |
| Arquitectura modular y escalable | ¿Escala horizontalmente? ¿Permite reemplazo o integración de tecnologías? |
| Gobernanza y ética integradas | ¿Incluye mecanismos para equidad, transparencia, cumplimiento normativo? |
| Perfiles y talento disponible | ¿Existen roles definidos y capacitaciones para Data Architect, Engineer, MLOps, CDAO? |
5 claves para escalar con una arquitectura de datos moderna y segura
- Preparar la infraestructura para IA y analítica avanzada: Empresas que buscan evolucionar hacia entornos inteligentes deben invertir en plataformas “AI-ready”, con datos estructurados, automatización y flexibilidad modular.
- Diseñar con visión estratégica desde el inicio: Toda arquitectura de datos debe alinearse con los objetivos de negocio y considerar tanto la escalabilidad como el cumplimiento normativo. La intervención del CIO es clave para garantizar esta conexión.
- Adoptar un modelo de gobernanza sólido y adaptado al crecimiento: Ya sea centralizada, federada o híbrida, la arquitectura debe definir claramente roles, flujos de datos, responsables y reglas de calidad. Sin gobernanza, se pierde control del dato.
- Invertir en perfiles especializados para cada etapa: Roles como Data Architect, Data Engineer, Governance Lead y Cloud Engineer deben integrarse progresivamente. No se trata solo de tecnología, sino de contar con el equipo adecuado.
- Priorizar la seguridad desde el diseño: Toda arquitectura moderna debe integrar mecanismos de seguridad multicapa, desde el cifrado hasta el control de accesos y la resiliencia en nube híbrida.
