Diseño de esquemas y modelos de datos escalables — normalización, desnormalización y modelos por acceso

Buen diseño y mal diseño de esquemas

El diseño de esquemas de datos es la decisión arquitectónica más duradera y costosa de modificar en cualquier plataforma. Este capítulo desmitifica el dilema normalización vs desnormalización, proporcionando criterios cuantitativos basados en patrones de acceso reales, no en dogmas académicos.
Aprenderás cuándo y cómo aplicar particionado, sharding e índices estratégicos para escalar sin re-arquitecturas dolorosas. Incluye un caso real donde el rediseño basado en patrones de acceso redujo la latencia de 2.3s a 180ms (92% de mejora) y los costes de infraestructura en 48%, junto con checklists operativos, antipatrones documentados y frameworks de decisión para CIOs, arquitectos e ingenieros que necesitan que sus sistemas escalen sin colapsar..

De la Prueba de Concepto a la Plataforma en Producción: El Salto que Define el Futuro de Datos en Tu Empresa

14 Octubre, 2025 - 21:03 By Dataprix

Paso de POC a producción
Muchos proyectos de datos brillan en laboratorio, pero se apagan en producción.
El paso del Proof of Concept al entorno operativo es el punto más crítico (y menos documentado) en toda arquitectura de datos.
En este nuevo capítulo de la serie “Arquitectura de Datos Empresarial”, exploramos cómo gestionar esa transición con éxito..

Principios de arquitectura de datos: modularidad, observabilidad, escalabilidad, seguridad y coste

19 Septiembre, 2025 - 20:33 By Dataprix

5 principios de la arquitectura de datos
La arquitectura de datos moderna ya no se define solo por la tecnología que la soporta, sino por los principios que la orientan. En un entorno donde la presión por innovar convive con el riesgo de sobrecostes, ciberamenazas y sistemas cada vez más complejos, los CIOs y arquitectos necesitan guías claras que trasciendan las modas tecnológicas.
Este capítulo aborda los cinco principios universales de la arquitectura de datos..