“La arquitectura analítica (Analytics Architecture) hace referencia a los sistemas, protocolos y tecnologías utilizados para recopilar, almacenar y analizar datos. El concepto engloba una serie de capas técnicas que permiten a las organizaciones recopilar, organizar y analizar con mayor eficacia los múltiples flujos de datos que utilizan. Es la base para convertir los datos en valor para las organizaciones, permitiéndoles obtener información, mejorar la toma de decisiones y lograr sus objetivos estratégicos”.
La arquitectura analítica a vista de pájaro
En esencia, la arquitectura analítica es el andamio, la estructura que facilita a las organizaciones la transformación de los datos brutos en conocimiento útil. Al crear una arquitectura analítica, las organizaciones deben tener en cuenta tanto el hardware —cómo se almacenarán físicamente los datos— como el software que se utilizará para gestionarlos y procesarlos.
La arquitectura analítica también se centra en varias capas, empezando por el almacén de datos, que establece cómo los usuarios de una organización pueden acceder a los datos e interactuar con ellos. El almacenamiento es un aspecto clave para crear un proceso analítico fiable, ya que establecerá las directrices sobre cómo se organizan los datos, quién puede acceder a ellos y con qué rapidez se pueden consultar.
Estructuras como los Data Marts, los Data Lakes y los almacenes de datos más estándar (Data Warehouses) son modelos muy populares para el diseño de la arquitectura analítica moderna. Por el lado del usuario, crear procesos de acceso más sencillos significa incluir herramientas como el procesamiento del lenguaje natural y capacidades de análisis ad hoc para reducir la necesidad de contar trabajadores especializados y el despilfarro de recursos.
¿Cuáles son sus componentes más importantes?
Como indicábamos anteriormente, la arquitectura analítica es un elemento clave de la inteligencia empresarial; sin unos cimientos sólidos, todo el edificio puede derrumbarse en pocos segundos y sin que te des cuenta. Veamos cuáles son sus componentes clave:
Fuentes de datos
Representan todos los orígenes de los datos, sean bases de datos locales o en infraestructuras en la nube, aplicaciones, sistemas de registro, etc.
Almacenamiento de datos
Incluye la infraestructura y las tecnologías que tienen la misión de guardar y almacenar los datos, como Data Warehouses, Data Lakes, Data Marts, etc.
Procesamiento de datos
Engloba las herramientas y los procesos para transformar y limpiar los datos, incluyendo ETL (Extract, Transform, Load) y generar análisis en tiempo real.
Herramientas de análisis
Son las aplicaciones y las plataformas de análisis utilizadas para explorar los datos, generar informes, crear visualizaciones y realizar análisis estadísticos, predictivos o prescriptivos.
Gobernanza de datos
Esta capa de la arquitectura establece las políticas y los procesos para asegurar la calidad, la seguridad y cumplimiento normativo de los datos.
¿Cómo puedo utilizar la arquitectura analítica?
Independientemente del tipo o tamaño de tu organización, el análisis de datos se está convirtiendo en una parte fundamental de las operaciones empresariales. El rápido aumento del volumen de datos que recogen las organizaciones de múltiples fuentes, hace que el uso de una simple hoja de cálculo se esté convirtiendo rápidamente en algo inviable.
La arquitectura analítica ayuda no solo a almacenar los datos, sino también a planificar el flujo óptimo de los mismos desde su captura hasta el análisis en un cuadro de mando. Comprender estos pasos puede proporcionar una mejor idea de las necesidades de hardware y la logística necesaria para optimizar los flujos de trabajo, y ofrecerte orientación sobre las mejores herramientas que puedes utilizar.
Un uso importante de la arquitectura analítica en cualquier organización es el diseño y la construcción de los mecanismos preferidos de almacenamiento y acceso a los datos. Muchas empresas prefieren un enfoque más estructurado, utilizando almacenes de datos tradicionales o modelos disponibles en el mercado para mantener los datos más organizados y fáciles de clasificar para su acceso posterior.
Otras prefieren mantener los datos en una única estructura de almacenamiento, como un lago de datos (Data Lake), que conlleva sus propias ventajas pero hace que los datos sean ligeramente menos accesibles y organizados. En cualquier caso, la arquitectura de la plataforma de análisis definirá en gran medida la forma en que tu organización interactúa con los datos, así como la forma de obtener información a partir de ellos.
Preguntas frecuentes
Veamos, antes de adentrarnos en los procesos de evaluación, las preguntas frecuentes que nos encontramos en muchas implementaciones, sobre todo, en las etapas iniciales.
¿Cómo puedo crear capacidad analítica?
La analítica requiere tanto espacio de almacenamiento como capacidad de procesamiento, por lo que debe centrarse en utilizar servidores basados en la nube que ofrezcan procesamiento paralelo y capacidad de almacenamiento escalable. De esta forma, siempre podrás garantizar un procesamiento y un acceso rápidos.
¿En qué consiste una arquitectura de datos moderna?
La arquitectura de datos moderna prescinde de los modelos tradicionales de almacenamiento estático en favor de diseños de almacenes de datos que son flexibles y más fáciles de gestionar por menos personas. La arquitectura de datos moderna se construye para responder a las necesidades y tendencias cambiantes para seguir siendo relevante y útil.
¿Qué es un diagrama de arquitectura de datos?
Los diagramas de arquitectura de datos son representaciones visuales de cómo se gestionarán los datos de una organización, desde su recopilación hasta su acceso. Suelen incluir todos los pasos de la arquitectura analítica y muestran cómo se conectan entre sí.
¿Cómo saber que algo no va bien en mi arquitectura analítica?
Por orientar esta cuestión de una forma o con un tono más informal, diremos que detectar que algo no va bien en tu arquitectura analítica es como darse cuenta de que la orquesta suena un poco raro. Veamos la comparación en el contexto adecuado.
Es posible que el violinista que actúa en el concierto (tomar una decisión sobre incrementar o reducir la inversión publicitaria en Internet) en esta noche como solista (nuestro ETL) esté desafinando un poco (algo no ha ido bien).
Pero no sabemos si es cuestión del instrumento (nuestra arquitectura) o es que el concertino no tiene un buen día (rendimiento ineficiente); o tal vez el director (modelo de datos) está leyendo otra partitura (fuentes de información no actualizadas) pues la obra no me suena como siempre.
Los espectadores (usuarios de negocio) que no entienden mucho del lenguaje musical (los datos en bruto), y que conocen bien la obra (el negocio, las previsiones, los datos anteriores), confiaban asistir a una velada espléndida (reunión del equipo de Marketing y Producto a las 9 am). Pero comienzan a percibir (análisis de las métricas) que hay muchas innovaciones (diferencias o errores en los datos) en esta ilustre y singular interpretación (el cuadro de mando) de la orquesta (el equipo de datos o IT o el área de gobierno de los datos o los servidores).
¿Te suena? Fuera de bromas, si esto sucede muy a menudo, hay un problema en la arquitectura.
Pero hagamos una simple comprobación utilizando algunas de las señales claras —y unas cuantas indirectas— de que algo huele a SELECT * FROM “problemas” en tu arquitectura analítica. Comencemos por La Prueba del Tres (para simplificarlo).
La Prueba del Tres
Los datos generan confianza y valor para el negocio
El equipo toma decisiones basadas en datos sin dudar de su veracidad o integridad: en las reuniones no se discute el dato que reflejan nuestros cuadros de mando e informes.
La arquitectura responde bien al cambio y escala sin fricción
Podemos integrar nuevas fuentes de datos, escalar usuarios y volumen de información o responder a nuevas preguntas sin rehacerlo todo: Excel es cosa del pasado.
El sistema opera sin depender de héroes y con visibilidad completa
Todo está automatizado, documentado, monitorizado y al alcance del equipo sin depender de personas clave: ahora nuestro equipo de Datos y el de IT se centran en sus tareas, nuestros usuarios son completamente autónomos.
La prueba del tres solo tiene un problema: hay que responderla con honestidad o, como pasa en muchas ocasiones, los datos seguirán sin hacer su trabajo Veamos a continuación los resultados de tu evaluación a vista de pájaro.
Robusta y Confiable
Si puedes responder a las tres cuestiones anteriores con un “Sí” rotundo, aunque haya cosas que mejorar, te mueves en terreno firme, pero no hay que bajar la guardia.
La arquitectura es robusta, confiable y escalable: debes seguir iterando y poniendo el foco en la eficiencia y la gobernanza.
Progresa pero algo no va bien
Si has dudado en alguna, aunque solo sea en una: vas bien encaminado, pero habría que revisar y fortalecer algunas cosas para evitar que baje al siguiente nivel.
La arquitectura puede experimentar problemas de escalabiliad: valora el diseño de un Plan de optimización técnica y de adopción de soluciones que puedan ayudarte a alcanzar al siguiente nivel.
Riesgo de explosión
Pero si has respondido a las tres con un “No”: ¡Cuidado, estás construyendo insights sobre arenas movedizas, es más frágil de lo que percibes!
La arquitectura es una rémora para tu empresa: toca ponerse manos a la obra para repensar la arquitectura antes de que el problema explote.
Qué debemos evaluar si queremos asegurar una arquitectura fiable
A continuación, te vamos a proponer una serie de preguntas sobre los aspectos más relevantes de la arquitectura.
Diseño y escalabilidad
¿Nuestra arquitectura puede crecer sin rehacerse desde cero?
¿Integramos nuevas fuentes o herramientas sin fricción?
¿La solución está alineada con principios modernos (cloud, modularidad, desacoplamiento)?
Procesos de Integración (ETL/ELT)
¿Las cargas están automatizadas, monitoreadas y documentadas?
¿Detectamos y resolvemos errores antes de que lleguen al usuario?
¿El tiempo de carga es predecible y confiable?
Modelo de Datos y Métricas
¿Existe un modelo de datos común y compartido por toda la organización?
¿Las métricas clave están definidas una sola vez y son reutilizables?
¿Evitas cálculos complejos o inconsistentes en cada dashboard?
Calidad y Confiabilidad
¿Contamos con alertas si un dato está incompleto, desactualizado o fuera de rango?
¿Hacemos validaciones automáticas antes de publicar datos?
¿Los usuarios confían en la información que entregamos?
Rendimiento
¿Los dashboards y consultas clave responden en menos de 5 segundos?
¿Usamos técnicas de optimización (particiones, materialización, etc.)?
¿Podemos identificar rápidamente cuellos de botella?
Gobernanza y Seguridad
¿Tenemos roles y permisos bien definidos para cada usuario?
¿Auditamos accesos y cambios en los datos?
¿Los datos sensibles están cifrados o anonimizados?
Sostenibilidad del Conocimiento
¿Todo está documentado y no depende de una sola persona?
¿El equipo puede mantener y evolucionar la arquitectura sin fricción?
¿Disponemos de onboarding fácil para los nuevos miembros del equipo?
Adopción y Valor al Negocio
¿Las decisiones clave se toman basadas en los datos disponibles?
¿El negocio siente que los datos responden a sus necesidades reales?
¿Evitas solicitudes constantes de “Excel con los datos crudos”?
De las respuestas al cuestionario, obtendrás un rango de resultados que te permitirán conocer el estado de salud de la arquitectura analítica:
Robusta y Confiable
>90%
La arquitectura es robusta, confiable y escalable: debes seguir iterando y poniendo el foco en la eficiencia y la gobernanza.
Progresa pero algo no va bien
70-89%
La arquitectura puede experimentar problemas de escalabiliad: valora el diseño de un Plan de optimización técnica y de adopción de soluciones que puedan ayudarte a alcanzar al siguiente nivel.
Riesgo de explosión
<70%
La arquitectura es una rémora para tu empresa: toca ponerse manos a la obra para repensar la arquitectura antes de que el problema explote.
Dolores, síntomas, casos de uso y recomendaciones para evaluar la salud de la arquitectura analítica
¿Quieres saber cómo tu organización puede mejorar con Sisense los procesos de preparación, organización, estandarización y normalización de datos y cómo podemos ayudarte a desplegar una arquitectura analítica escalable y fiable?
Hablemos, te mostraremos cómo es posible hacerlo realidad viendo Sisense en acción.
Parapentex Studios, July 2025