Un Data Warehouse (DWH o almacén de datos) es un sistema de almacenamiento centralizado diseñado para recopilar, integrar y analizar grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes heterogéneas. A diferencia de las bases de datos operacionales, está optimizado para consultas analíticas complejas (OLAP) y sirve como la fuente única de verdad para la toma de decisiones empresariales..
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..
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..
El stack tecnológico de datos se ha convertido en una de las decisiones estratégicas más determinantes para cualquier organización que aspire a competir en un mercado orientado por la información. Ya no se trata solo de elegir qué base de datos utilizar o en qué infraestructura desplegarla: hablamos de diseñar el ecosistema que sostendrá la capacidad de una empresa para capturar, procesar, gobernar y monetizar sus datos a lo largo del tiempo.
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..
Los datos son un activo estratégico, pero convencer al comité de dirección de que las inversiones en plataformas, ingenieros o modelos de IA generan valor tangible sigue siendo uno de los mayores retos del CIO y del CDO. Lo que se exige es capacidad de demostrar un retorno de inversión (ROI) claro y medible, con KPIs concretos, experimentos comparables y una gobernanza presupuestaria que permita priorizar y rendir cuentas.
En este capítulo proponemos un marco práctico para medir y gestionar el ROI de las iniciativas de datos. Veremos métricas, cómo plantear experimentos controlados, un ROI Canvas para proyectos de datos, y cómo estructurar la gobernanza del presupuesto de datos..
El mercado ya no premia a las organizaciones que “usan datos”, sino a aquellas que los convierten en palanca estructural de negocio. En este contexto, el rol del CIO y de los equipos de datos cambia radicalmente: ya no basta con administrar infraestructura o desplegar plataformas. La misión es alinear la estrategia de datos con la estrategia corporativa, priorizando casos de uso de alto impacto, garantizando gobernanza y fomentando una cultura data-driven.
Este capítulo traza una hoja de ruta práctica: cómo debe actuar el CIO, qué responsabilidades delegar en el equipo de datos, cómo priorizar, gobernar y medir ..
El dato es hoy el recurso más valioso de cualquier organización.
"Sin saber del tema lo facil puede parecer difícil"
La creación de un database link de oracle para apuntar de una base de datos a otra en principio es fácil, más si lees el post de dataprix Acceso remoto mediante dblink de Oracle. La lastima es que en ese post no se diga nada de los global_names de cada base de datos y como se renombra el dblink si los global_names estan activos.
Ejemplo.
Ahora que?
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