TOGAF en el contexto de la arquitectura de datos

Por supuesto, la mayoría de las empresas están bien con su posición actual, y puede que ni siquiera experimenten una especie de lucha técnica. Sin embargo, desde nuestra experiencia profesional, podemos asegurarle que cualquier empresa tiene algunas limitaciones que le impiden alcanzar todo su potencial. Para conseguir este mayor nivel de éxito, es mejor seguir varios protocolos.

La Arquitectura de Datos es muy importante hoy en día porque ayuda a encontrar datos críticos para fines específicos en el momento necesario. La fácil visualización de los datos recogidos y la cartografía es una necesidad fundamental para que cualquier empresa alcance objetivos específicos. En general, el uso de la arquitectura de datos puede elevar su experiencia digital y hacer que todo el proceso sea más agradable y sencillo.

Desembalaje de la arquitectura de datos con TOGAF

El Open Group Architecture Framework o TOGAF es uno de los métodos más utilizados para desarrollar la arquitectura en la empresa. Este marco es ideal para las grandes corporaciones más que para las pequeñas empresas. Proporciona un método detallado para mantener y desarrollar la arquitectura empresarial.

Este método fiable y práctico proporciona herramientas y metodología para la arquitectura empresarial y también está relacionado con la arquitectura de datos. Este enfoque de la arquitectura de datos puede dividirse en las siguientes áreas: análisis de carencias, gestión de datos, gobierno de datos y visión empresarial.

​Exploración de las dimensiones clave de la arquitectura de datos

Vamos a discutir cada una de estas categorías en detalle para que usted tenga una comprensión más amplia de la arquitectura de datos a través de TOGAF.

1. Visualizar los objetivos empresariales

El punto principal de la utilización de la arquitectura de datos es para el desarrollo de una mejor visión de los valores de negocio entregados. Para conseguir unos objetivos empresariales claros, los datos deben recibirse del recurso correcto e, idealmente, sin ninguna intervención manual.

La visión general del negocio viene determinada por las normas y políticas de la arquitectura. Los requisitos y necesidades de las empresas son importantes a la hora de definir el alcance de la arquitectura de datos. Por ejemplo, el alcance de esta arquitectura de datos puede estar limitado por los KPI de diversas actividades relacionadas con el negocio.

2. Navegar por la gestión de datos

La utilización eficaz de cualquier dato disponible sólo es posible cuando está bien estructurado y es exhaustivo. Por eso, es muy recomendable entender cómo funciona la gestión de datos y sus principios fundamentales. Empecemos por la finalidad de la gestión de datos:

• Determinar dónde y cómo se crean, comunican y almacenan los elementos de datos.
• Determinar el uso de los elementos de datos para servicios, funciones empresariales y procesos.
• Determinar la complejidad de la conversión de datos para intercambiarlos entre las aplicaciones.
• Determinar si la información específica está relacionada con los datos transaccionales, de referencia o maestros.
• Determinar el software necesario para la integración ideal con todos los clientes.

Para profundizar en el proceso de gestión de datos, repasemos algunos de sus aspectos principales, como el modelado de datos y el mapeo de datos de prensas.

El modelado de datos se aplica para analizar y definir los requisitos de datos con el fin de apoyar los procesos dentro de la empresa. Existen 3 variantes de modelos de datos que suelen utilizarse en la mayoría de los sistemas. Son las siguientes:

• Modelo conceptual de datos. Se trata del modelo inicial en el que las partes interesadas y otros expertos implicados debaten los requisitos y criterios que puedan tener en relación con la cuestión o problema específico. En este modelo se mencionan todos los detalles sobre los problemas y su correlación con la gestión de datos.
• Modelo lógico de datos. Es el segundo paso después del conceptual. Se trata de una recomendación más práctica que incluye una estructura real de la información que debe utilizarse en las bases de datos. En algunas situaciones, un modelo conceptual puede llevar a la creación de varios modelos lógicos.
• Modelo físico de datos. El último paso del proceso de modelado es el físico. Se encarga de organizar toda la información según las tablas, determinar las cuentas de acceso a estos datos y también los detalles de almacenamiento. El modelado especifica no sólo los elementos reales de los datos, sino también su estructura y la relación entre los elementos.

Cuando hablamos del proceso de mapeo de datos, se trata de una representación visual de todos los pasos dentro del proceso. Normalmente, los procesos se mapean con símbolos, gráficos y diagramas de flujo para que, al revisarlos, todo el mundo pueda comprender las tareas principales, quién es responsable de su realización y cuándo debe terminarse cada tarea.

En la mayoría de las organizaciones, estos dos procesos (modelado y mapeo) se utilizan indistintamente y no existe una gran diferencia entre ellos. El mapeo se puede hacer literariamente en cualquier lugar de la pizarra/papel. Mientras que el modelado empresarial se realiza con la ayuda de software para que pueda automatizarse inmediatamente. Ambos procesos son importantes para las empresas porque crean claridad corporativa, un mejor cumplimiento de las normas y un control más sistemático de los procesos existentes.  

3. Comprender la gobernanza de datos

La gobernanza de datos es un conjunto de políticas, procesos, métricas, normas y funciones que garantizan el uso eficaz de la información para alcanzar los objetivos de la empresa. Los procesos se establecen de forma que se garanticen la seguridad y la calidad de los datos. Con la gobernanza de datos, la empresa define quién es responsable de determinadas acciones, cuándo se llevarán a cabo, con qué datos, situación y qué métodos se utilizarán.

El objetivo de la gobernanza es el siguiente:

• Determinar los elementos de datos para la gestión del proceso empresarial.
• Determinar las normas necesarias y la estructura de la organización para la gestión de datos.
• Especificar las funciones y competencias de los empleados para la transformación de los datos.
• Determinar los requisitos de archivo y el controlador.

Propiedad

Hablemos ahora de algunos de los principales elementos de la gobernanza de datos. El primero es la propiedad. Cada empresa tiene una enorme variabilidad de tipos de datos y, con el crecimiento tecnológico, este número va en aumento. Para la regulación de la gestión de datos, la propiedad se ha otorgado a la función empresarial.  

Al principio, los datos se compartían entre procesos. Por ejemplo, la información financiera se ha utilizado en finanzas y ventas, la información sobre productos ha estado disponible para producción e investigación, y así sucesivamente.

Hoy en día, muchas innovaciones en el ámbito empresarial han creado un enfoque transversal de todos los procesos disponibles. La transversalidad de los datos es una fuente de innovaciones. La mayoría de las empresas llegan tarde o temprano a la conclusión de que compartir datos con otras organizaciones puede ser realmente beneficioso. Por ejemplo, el uso de la inteligencia artificial ha sido extremadamente eficaz para muchas empresas que se preocupan por la arquitectura de datos. Ahora las empresas pueden detectar fácilmente los comportamientos de los clientes utilizando la IA.

Seguridad

La mayor parte de la información suele ser fácilmente accesible para todos los miembros del equipo, lo que simplifica el flujo de trabajo. Sin embargo, algunos datos sensibles deben tener un acceso limitado. Por eso, es mejor especializar el acceso a algunos datos para asegurar el sistema. El control de acceso será especialmente importante para la información financiera, pero no sólo.

El nivel de seguridad puede incrementarse mediante la implementación de los permisos de los usuarios. Dichos permisos ofrecen a las empresas la posibilidad de controlar no sólo el acceso a los datos, sino también el acceso a los procesos y a contenidos específicos.   

Ciclo vital

Los datos tienen un ciclo de vida específico porque no son estáticos.  Por eso, es realmente importante modelar el ciclo de vida completo que consiste en la creación, el uso, la reutilización, la obsolescencia y la eliminación. La comprensión de este proceso puede ahorrar mucho tiempo.  

Para iniciar la gobernanza de datos en la empresa, es necesario evaluar y basarse en los procesos de negocio que ya existen en la organización. Por ejemplo, puede estar relacionado con los procedimientos de gestión de riesgos dentro de la empresa o con el uso de la entrada de datos.

De este modo, se utiliza determinada documentación para registrar todas las actividades que requieren el uso de datos en la empresa. Este proceso está estandarizado y la mayoría de las empresas lo utilizan para gestionar todo con mayor eficacia. Por ejemplo, cualquier cliente bancario tendrá que compartir sus datos personales para recibir una tarjeta de crédito.      

4. Análisis de carencias

El análisis de carencias dentro de la arquitectura de datos es un tipo de medición necesaria para identificar las tecnologías, procesos y demás que faltan. Los resultados de este análisis deben incluir una planificación específica para alcanzar los objetivos empresariales.

Al comparar realmente las situaciones recientes con las objetivo, las empresas pueden especificar fácilmente hacia dónde se dirigen y qué debe cambiarse para alcanzar resultados específicos. El análisis de carencias puede evaluar no sólo a toda la organización, sino también a los equipos individuales de esta empresa. Por tanto, puede aportar recomendaciones realmente prácticas.  

El proceso de análisis es sencillo. En primer lugar, será necesario determinar el área que debe evaluarse. En el siguiente paso se generaliza el resultado ideal y se especifican los objetivos a alcanzar. A continuación tiene lugar el análisis real y la comparación con este objetivo. El proceso se completa con el plan real de cómo minimizar esta brecha.

En las grandes empresas, la responsabilidad de realizar este análisis recae en los jefes de proyecto, los analistas de negocio, la dirección o los equipos de mejora. Sin embargo, es posible que en su equipo no haya una persona así, pero con una breve formación y plantillas bien diseñadas, cualquier empleado puede trabajar con este proceso con éxito.

He aquí los pasos reales a seguir para crear un análisis de carencias relevante para su empresa:

• Determinar el área que debe analizarse y los objetivos que deben alcanzarse. Por ejemplo, la empresa ha implementado TOGAF en la arquitectura de datos, pero aún así, hay algunos problemas menores relacionados con el proceso de aprendizaje del equipo. Los objetivos aquí especificarán el plazo y algunas recomendaciones de acuerdo con la implementación de alguna formación adicional.
• Especificar el escenario ideal. En caso de que todo salga bien, ¿qué valor exacto aportará a la empresa?   
• Analizar la situación reciente. Aquí será necesario especificar por qué el equipo no está utilizando plenamente el nuevo enfoque.
• Comparar la situación reciente y la ideal.
• Caracterizar esta brecha y especificar las diferencias exactas.
• Crear un plan para minimizar esta brecha.

Resumen

TOGAF es un marco impresionante para la arquitectura de datos. Puede guiar a grandes organizaciones hacia el éxito. TOGAF ayuda a las empresas a gestionar y diseñar cómo se aplican e integran todos los procesos relacionados con los datos en las soluciones necesarias. Ofrece principios, prácticas y mejores técnicas que realmente funcionan. Por lo tanto, si estaba buscando un marco perfecto, ya sabe por dónde empezar.  

FAQ

¿Qué implican los tres tipos de modelos arquitectónicos?

Tres modelos de gran valor para las empresas relacionados con TOGAF en arquitectura de software, empresarial y de datos. Este popular modelo se utiliza para principios, prácticas y procesos ya esbozados. Los modelos de negocio ayudan a mejorar la estrategia, y el modelo de software orienta hacia los cambios de TI.

¿Cuáles son los tres niveles de la arquitectura de datos?

Cuando se habla de "datos", ya se entiende lo estructurales que deben ser, y hay 3 niveles importantes en la arquitectura de datos. El nivel conceptual determina los requisitos generales y especifica de dónde proceden los datos. El nivel lógico determina realmente los marcos y tecnologías necesarios. El nivel físico determina el almacenamiento de los datos, por ejemplo, si la empresa selecciona bases de datos, servidores en la nube, configuración de hardware, etc.

¿Qué hace que TOGAF destaque como marco principal de arquitectura empresarial?

TOGAF es un marco estandarizado que se adapta perfectamente a la arquitectura empresarial. Este marco ha organizado métodos para la división de los datos de modo que la gestión sea también más eficaz. Este sistema ofrece recomendaciones prácticas relacionadas con el diseño, la planificación, la gestión y la implantación. Las ventajas de su uso son evidentes: las organizaciones obtienen un mejor rendimiento, una mayor agilidad y un proceso modificado de toma de decisiones. Además, las organizaciones ahorran dinero y tiempo y, lo que es más importante, esfuerzo al utilizar TOGAF.