Data Strategy y Arquitectura de Datos para productos Next Gen

Asistentes virtuales, motores de recomendación, mantenimiento predictivo y personalización automatizada: estos y otros desarrollos innovadores dependen directamente de datos de alta calidad y de una arquitectura técnica adecuada para ofrecer un rendimiento óptimo.

¿Por qué es relevante esto en México? Porque las organizaciones que destacan en el manejo de datos aseguran que sus iniciativas analíticas pueden contribuir con al menos un 20% al EBIT.

Los productos de datos más innovadores aprovechan el análisis avanzado y tecnologías como la inteligencia artificial (IA), la IA generativa, la computación en la nube, el aprendizaje automático (ML) y el procesamiento de datos en tiempo real para extraer valor de conjuntos de datos complejos.

Para tener éxito en el desarrollo de productos de datos basados en IA generativa, las empresas mexicanas han comenzado a redefinir sus modelos de arquitectura, estrategia y gobernanza de datos. Entre los factores críticos que han impulsado estos cambios se encuentran el acceso efectivo a la información y un gobierno de datos integral. Desde el enfoque arquitectónico, se ha puesto especial atención en incorporar bases de datos vectoriales dentro del ecosistema de datos para garantizar la funcionalidad de la IA generativa en todo el entorno informativo.

Existen tres arquetipos principales de arquitectura de datos —centralizada, híbrida y descentralizada— que pueden ajustarse a distintas combinaciones de necesidades organizacionales y prioridades tecnológicas. Estos modelos se respaldan en arquitecturas de referencia, planes de datos, esquemas de gobernanza y estructuras organizativas, así como en decisiones clave sobre tecnología. Los CIO que seleccionen proactivamente el arquetipo más conveniente y ejecuten buenas prácticas en estos ámbitos, estarán mejor posicionados para aprovechar el verdadero potencial de la inteligencia artificial en sus productos de datos.

¿Qué es la arquitectura y la estrategia de datos?

La arquitectura de datos es el diseño que define cómo se organizan, integran, trasladan, almacenan y procesan los datos. Por su parte, la estrategia y gobernanza de datos es el conjunto de políticas, procesos y normas que aseguran la calidad, privacidad y gestión consistente de los datos. Ambos conceptos dependen de una arquitectura bien estructurada que proporcione la infraestructura adecuada para aplicar dichas prácticas de manera efectiva.

Tipos de arquitectura de datos

Una organización debe definir el nivel de centralización que tendrá su arquitectura de datos. Para ello, se deben considerar variables clave y decidir cómo se controlará la gestión, integración, almacenamiento y acceso a la información: si será centralizado a nivel corporativo o distribuido entre las distintas áreas de negocio.

Los CIO suelen evaluar tres opciones principales:

• Arquitectura centralizada: Es común en sectores como la banca o los servicios de salud, donde el entorno regulatorio es estricto. Este enfoque centraliza la gobernanza, auditoría y reporteo, integrando una única zona de recepción de datos, una capa de agregación unificada y plataformas de consumo empresarial simplificadas.

• Arquitectura híbrida: Aquí los datos se organizan por dominios, sin redundancias entre ellos. Es útil para empresas con flujos de datos altamente dinámicos y procesos bien definidos por área. En México, muchas firmas de telecomunicaciones emplean este enfoque para gestionar datos maestros centralizados (MDM) y usar almacenamiento federado para dominios específicos.

• Arquitectura descentralizada: Cada unidad de negocio gestiona sus propios datos, desde las fuentes hasta la generación de reportes. Este modelo es ideal cuando se necesita adaptabilidad a distintas líneas de productos o tipos de clientes. Algunas aseguradoras mexicanas utilizan este enfoque para satisfacer requerimientos específicos de sus segmentos.

Las organizaciones pueden elegir el arquetipo más conveniente alineándose con sus metas empresariales y equilibrando la simplicidad y estandarización con la necesidad de flexibilidad. La elección técnica inicial puede requerir ajustes posteriores que incrementen costos, por lo que es vital tomar esta decisión con base en una visión estratégica.

Ruta hacia una arquitectura de datos e IA robusta para productos de nueva generación

El punto de partida debe ser la identificación de las capacidades necesarias para orientar las decisiones técnicas y establecer un plan de implementación adecuado.

Una vez identificadas, se puede definir la arquitectura tecnológica base. Por ejemplo, incorporar una base de datos vectorial para IA generativa o implementar un datawarehouse como fuente única de información. Aunque las decisiones tecnológicas están influenciadas por el arquetipo seleccionado, existen soluciones versátiles que pueden operar más allá del modelo y fortalecer la automatización y seguridad del manejo de datos.

Cuando se trata de seguridad y gestión, las organizaciones deben contemplar ciertas acciones dentro de su estrategia de datos para garantizar el éxito de los activos generados. Algunas de estas son:

• Calidad de datos: Uso de algoritmos de ML para monitorear en tiempo real la calidad de los datos, con controles automatizados, linaje de datos y perfiles dinámicos para validación inmediata.

• Seguridad como código: Integración de herramientas automatizadas para cumplir con políticas de protección de datos, así como modelos de amenazas que anticipen riesgos desde etapas tempranas del desarrollo.

• DataOps: Automatización de la entrega de activos para modelos de IA y ML, con integración de revisiones, pruebas y despliegues eficientes para facilitar la implementación directa en producción con menos errores.

Cómo elegir la estrategia de datos y el modelo de gobernanza adecuado

Para ser efectiva, una estrategia de datos debe estar alineada con la estructura operativa y tecnológica de la organización. En el entorno empresarial mexicano, suelen evaluarse tres modelos de gobernanza: orientado a la empresa, al dominio o a la unidad de negocio. Cada uno plantea una división distinta de funciones entre un centro (hub) y sus conexiones (radios).

• Modelo empresarial: El hub central es dueño de los datos, garantiza su calidad y disponibilidad, y define sus reglas de uso. Las conexiones consumen datos y pueden hacer sugerencias, pero la autoridad principal está centralizada.

• Modelo por dominios: El hub define estándares y supervisa su cumplimiento. Las conexiones poseen los datos, fijan requerimientos y pueden aplicar reglas más estrictas que el estándar general, elevando propuestas al consejo de datos.

• Modelo por unidad de negocio: Si existe un hub, este mantiene tecnologías compartidas y apoya el consumo a nivel global. Las conexiones son dueñas de los datos, fijan sus normas y colaboran directamente entre sí.

Lo más recomendable es definir primero el arquetipo de arquitectura y sus roles antes de elegir el modelo de gobernanza. Así, las empresas mexicanas podrán trazar la mejor ruta hacia un modelo operativo eficiente y ajustado a su realidad.

La decisión entre una arquitectura centralizada, híbrida o descentralizada depende de las necesidades y metas particulares de cada organización. Con una arquitectura de referencia bien definida, una estrategia clara y una gobernanza sólida, las empresas en México pueden avanzar hacia productos de datos de nueva generación con mayor capacidad, confiabilidad y valor estratégico.