Julie Halotel-Hodgskiss, Manager en la práctica de Transformación de Datos e IA de Converteo, acompaña a nuestros clientes en su ambición y estrategia de datos. Especialista en gobernanza de datos, implementa soluciones pragmáticas y adaptadas para comprender sus desafíos y ayudarles a transformar sus datos en verdaderas palancas estratégicas.

A principios del segundo trimestre de 2025, acudimos en su ayuda para desmitificar los conceptos tecnológicos que hoy configuran el panorama de los datos y la IA. En un ecosistema digital en constante evolución, dominar estas terminologías se vuelve indispensable, tanto si es un experto experimentado como si simplemente siente curiosidad por las transformaciones digitales en curso.

Nuestra guía decodifica estas innovaciones clave con precisión, permitiéndole captar no solo su significado técnico, sino sobre todo su potencial de transformación para su organización. Porque, más allá del vocabulario especializado, se esconden poderosas palancas estratégicas capaces de revolucionar su enfoque de los datos.

Data Gouvernance

Data mesh

El Data Mesh representa una evolución importante en la forma en que las empresas organizan y valorizan sus datos. Este enfoque innovador se basa en cuatro pilares esenciales:

• Propiedad descentralizada por dominio: Cada equipo de negocio se hace responsable de sus propios datos.
• Datos como productos: Los datos se tratan como activos valorizables, centrándose en la calidad y la accesibilidad.
• Infraestructura de autoservicio: Las plataformas permiten un acceso fácil y seguro a los datos.
• Gobernanza federada: Un marco común garantiza la coherencia a la vez que ofrece flexibilidad a los equipos.

Esta metodología permite superar las limitaciones de los enfoques centralizados tradicionales al favorecer una gestión de datos más ágil y eficiente. El Data Mesh fomenta la colaboración entre equipos, mejora la calidad de los datos y facilita su explotación para crear un valor añadido concreto.

El éxito de un Data Mesh exige una organización madura que valore la autonomía de los equipos, una distribución estratégica de las competencias de datos y un alineamiento claro con el valor de los datos. Son indispensables unos estándares técnicos comunes para garantizar la interoperabilidad, al igual que una inversión inicial considerable en infraestructura y desarrollo de competencias.

Las organizaciones que adoptan estas metodologías avanzadas —como el Data Mesh— transforman sus datos en verdaderos activos estratégicos, lo que les permite capitalizar rápidamente las oportunidades que ofrecen la BI de nueva generación y la IA. Esta sólida base de datos cualitativos se convierte en el pilar indispensable de toda transformación digital exitosa.

Data products

Los Data Products transforman los datos brutos en soluciones explotables por los equipos de negocio. Diseñados con un enfoque centrado en el usuario, hacen que la información sea accesible para todos a través de interfaces intuitivas y visualizaciones inteligentes.

Su esencia reside en su capacidad para proporcionar información fiable que mejora concretamente la toma de decisiones. Ya sea que tomen la forma de cuadros de mando, aplicaciones dedicadas o sistemas de recomendación, estos productos aportan un valor tangible a la vez que se integran en los procesos existentes.

Un aspecto fundamental es su compromiso con una gobernanza sólida de los datos, garantizando la coherencia y el cumplimiento de la información utilizada —dimensión crucial en un contexto reglamentario exigente—.

Los Data Products representan una palanca estratégica para desarrollar una cultura data-driven, donde cada decisión se apoya en hechos en lugar de intuiciones. Al democratizar el acceso a datos de calidad, constituyen el puente esencial entre la experiencia técnica y las necesidades del negocio.

Data Architecture

Data Fabric

El Data Fabric constituye una arquitectura distribuida e inteligente que orquesta la gestión de datos heterogéneos en el ecosistema digital de la empresa. Este tejido conectado simplifica el acceso a la información al integrar armoniosamente diversas fuentes —bases de datos, almacenes de datos, nubes, IoT— sin necesidad de migraciones complejas.

Su funcionamiento se basa en la automatización de tareas y el uso de metadatos para comprender la estructura de los datos. Sus principales ventajas incluyen: agilidad frente a las evoluciones tecnológicas, gobernanza reforzada, optimización de costes y acceso facilitado a los datos para estimular la innovación.

La implementación de un Data Fabric presenta algunos desafíos: inversión inicial considerable, riesgos de dependencia de ciertos proveedores y adaptación organizacional necesaria. También puede encontrar limitaciones al procesar grandes volúmenes en tiempo real.

Su creciente importancia se explica por varios factores: explosión de los volúmenes de datos, aceleración de la transformación digital, necesidades crecientes en IA, refuerzo de las regulaciones y auge del edge computing.

Arquitectura Medallón

La arquitectura Medallón estructura los datos en tres capas distintas —Bronce, Plata y Oro—, creando un recorrido de transformación que optimiza progresivamente su valor y su usabilidad. Este enfoque metódico responde a las variadas necesidades de los diferentes usuarios, manteniendo la integridad de la información.

• La capa Bronce almacena los datos brutos en su formato original, manteniendo un historial completo y garantizando una trazabilidad integral.
• En la capa Plata, los datos se someten a una limpieza y normalización rigurosas, produciendo información estructurada adaptada al análisis operativo y a los informes estándar.
• La capa Oro representa la culminación del proceso, ofreciendo datos agregados y optimizados para casos de uso específicos, perfectos para análisis avanzados y aplicaciones de aprendizaje automático.

Esta estructura estratificada presenta múltiples ventajas: mejora progresivamente la calidad de los datos, facilita su comprensión por diferentes perfiles de usuarios y ofrece una flexibilidad notable para responder a diversas necesidades analíticas.

Arquitectura Orientada a Eventos (Event-Driven Architecture, EDA)

La Arquitectura Orientada a Eventos (EDA) representa un paradigma de diseño donde los sistemas reaccionan en tiempo real a los eventos, estableciendo una comunicación asíncrona y fluida entre los componentes de software. Este enfoque permite que las aplicaciones respondan instantáneamente a los cambios en su entorno.

El principio fundamental de la EDA se basa en un acoplamiento débil entre los servicios, cada uno funcionando de manera autónoma mientras reacciona a los eventos pertinentes. Esta independencia refuerza la resiliencia global del sistema y facilita su rápida adaptación a las nuevas exigencias del negocio.

Particularmente adaptada a los entornos serverless, la EDA permite activar microservicios únicamente en respuesta a desencadenantes específicos, optimizando así el uso de los recursos al tiempo que ofrece una elasticidad y una escalabilidad notables.

Esta arquitectura constituye una ventaja importante para el desarrollo ágil al permitir la integración transparente de nuevos servicios sin perturbar los existentes. Los equipos pueden así implementar funcionalidades innovadoras a su propio ritmo, acelerando considerablemente los ciclos de desarrollo.

Otras arquitecturas que no hay que descuidar

• Arquitectura descentralizada: Distribuye funciones y procesos en varios puntos de la red (servidores, dispositivos, instancias en la nube), eliminando los puntos únicos de fallo. Este modelo mejora la resiliencia y la adaptabilidad, pero plantea desafíos de coordinación y coherencia de los datos.
• Arquitectura Lambda: Combina el procesamiento por lotes y en tiempo real para gestionar eficazmente grandes cantidades de datos. Su enfoque tripartito se basa en una capa de lotes (datos históricos), una capa de velocidad (datos recientes) y una capa de servicio (consultas unificadas).
• Data Lakehouse: Fusiona las ventajas de los Data Lakes (almacenamiento flexible) y los Data Warehouses (análisis estructurado). Esta plataforma explota simultáneamente datos estructurados y no estructurados, optimizando el rendimiento para las aplicaciones críticas de Business Intelligence y los algoritmos avanzados de Machine Learning.

BI Next Gen

Capa Semántica

La capa semántica actúa como un traductor inteligente entre los sistemas de almacenamiento complejos y los usuarios de negocio. Transforma los datos brutos en conceptos de negocio significativos, ofreciendo una interfaz intuitiva que oculta la complejidad técnica subyacente.

Su principal ventaja reside en su capacidad para unificar la información proveniente de fuentes dispares, creando así una vista coherente y accesible de los datos organizacionales. Al estandarizar las definiciones de los datos estratégicos y garantizar una lectura homogénea de los KPI, establece un verdadero lenguaje común en toda la empresa.

Esta capa de abstracción también optimiza el rendimiento analítico, asegurando un acceso rápido a la información y facilitando el análisis de autoservicio para los equipos de negocio. Elimina los riesgos de inconsistencia al servir como referencia única para las definiciones y los cálculos, reforzando así la confianza en los datos utilizados para la toma de decisiones.

Su implementación requiere un equipo multidisciplinar, herramientas especializadas y una documentación rigurosa. Su mantenimiento presenta desafíos: la evolución de las necesidades del negocio requiere actualizaciones regulares, con riesgos de deriva si la gobernanza no es estricta.

El mercado ofrece varias plataformas: Looker LookML, AtScale, Microsoft Fabric, Tableau Semantics y OmniSci Cube. Las evoluciones recientes integran seguridad avanzada y procesamiento del lenguaje natural, permitiendo a los usuarios formular consultas en lenguaje corriente.

La capa semántica permite democratizar el acceso a los datos manteniendo su coherencia y su relevancia para el negocio, facilitando así una cultura de toma de decisiones basada en información fiable y compartida.

Metric store

El Metric Store centraliza y estandariza la gestión de las métricas organizacionales, ofreciendo un repositorio único para las definiciones y cálculos de los indicadores clave. Su capacidad para exponer estas métricas a través de API estandarizadas facilita su integración con diversas herramientas de análisis, favoreciendo la colaboración entre equipos y acelerando la toma de decisiones.

A diferencia de la capa semántica, que traduce globalmente los datos brutos en conceptos de negocio, el Metric Store se centra exclusivamente en la gestión de las métricas previamente definidas. Esta distinción subraya su complementariedad en el ecosistema analítico.

En el sector minorista, un Metric Store centraliza eficazmente indicadores como la tasa de conversión o el valor medio de la cesta. Cuando el marketing analiza una campaña mientras que las finanzas evalúan la rentabilidad, todos se basan en definiciones idénticas, garantizando la coherencia y el alineamiento en la toma de decisiones.

Un Metric Store de alto rendimiento requiere una gobernanza de datos madura, definiciones de negocio validadas colectivamente y procesos de actualización rigurosos. El mercado ofrece diversas soluciones como Transform (plataforma colaborativa), Cube.js (enfoque de código abierto), Tecton (gestión de feature stores) y Metriql (solución ligera).

La integración del Metric Store con una capa semántica crea una sinergia potente, combinando el rigor de las definiciones y una comprensión contextual profunda. Esta complementariedad ofrece a los usuarios flexibilidad de exploración y fiabilidad de los indicadores, erigiéndose como un pilar esencial de una cultura data-driven basada en métricas coherentes y accesibles en todos los niveles de decisión.

En este contexto de evolución constante, Converteo pone a su disposición su experiencia para acompañarle en la exploración y adopción de estas nuevas tecnologías. Nuestro enfoque personalizado le permite navegar serenamente en este complejo panorama, identificando las soluciones más pertinentes para sus desafíos específicos.

Le ayudamos a transformar estos conceptos innovadores en ventajas concretas para su organización, garantizando al mismo tiempo una implementación que respete sus valores y responda precisamente a sus necesidades. Nuestro objetivo es permitirle explotar plenamente el potencial de estas tecnologías emergentes, integrándolas armoniosamente en su estrategia global.