El ecosistema de datos es enorme. Esta es la forma en que ordenamos las piezas y por qué.
Componentes del data stack
Donde se generan los datos: bases de datos, aplicaciones SaaS, sistemas ERP.
Cómo los datos se mueven y se normalizan desde el origen hasta el almacenamiento analítico.
Donde se agregan los datos de todas las fuentes, normalmente un data warehouse o un lakehouse.
Limpiar, estructurar y empaquetar las fuentes en modelos analíticos fáciles de usar.
Explorar, visualizar y encontrar información estratégica en los datos.
Conocida como reverse ETL: llevar los datos del almacén a sistemas operativos (CRM, marketing) para actuar.
Beneficios
Modularidad
Funciones independientes que se combinan: construir un data stack es mucho más simple.
Velocidad
Componentes autónomos que se configuran e iteran más rápido.
Costo
Tecnología en la nube con costos más predecibles que una instalación propia.
Proceso de construcción
- 01Elegir el data lakehouse
- 02Seleccionar la herramienta de ingesta
- 03Definir el proceso de modelado
- 04Construir analítica que aporte valor
- 05Seleccionar la solución de reverse ETL