Descifrar las arquitecturas de datos

Prefacio

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Llevo casi 40 años en el sector de las tecnologías de la información (TI). He trabajado en empresas de todos los tamaños, he trabajado como consultor y he tenido mi propia empresa. Los últimos 9 años he trabajado en Microsoft como arquitecto de datos, y los últimos 15 años me he dedicado al almacenamiento de datos. He hablado de datos miles de veces, ante clientes y grupos.

A lo largo de mi carrera, he visto ir y venir muchas arquitecturas de datos. He visto a demasiadas empresas discutir sobre el mejor enfoque y acabar construyendo una arquitectura de datos equivocada, un error que puede costarles millones de dólares y meses de tiempo, situándolas muy por detrás de sus competidores.

Además, las arquitecturas de datos son complejas. He visto de primera mano que la mayoría de la gente no tiene claros los conceptos implicados, si es que los conoce. Todo el mundo parece lanzar términos como malla de datos, almacén de datos y casa lago de datos, perosi preguntas a 10 personas qué es una malla de datos, obtendrás 11 respuestas diferentes.

¿Por dónde empezar? ¿Son sólo palabras de moda con mucho bombo y platillo pero poca sustancia, o son enfoques viables? Pueden sonar muy bien en teoría, pero ¿hasta qué punto son prácticos? ¿Cuáles son los pros y los contras de cada arquitectura?

Ninguna de las arquitecturas tratadas en este libro es "errónea". Todas tienen cabida, pero sólo en determinados casos de uso. Ninguna arquitectura es aplicable a todas las situaciones, por lo que este libro no trata de convencerte para que elijas una arquitectura en lugar de las demás. En su lugar, obtendrás opiniones sinceras sobre los pros y los contras de cada arquitectura. Todo tiene ventajas y desventajas, y es importante comprenderlas y no limitarse a elegir una arquitectura que tenga más publicidad que las demás. Y hay mucho que aprender de cada arquitectura, aunque no la utilices. Por ejemplo, entender cómo funciona una malla de datos te hará pensar en la propiedad de los datos, un concepto que puede aplicarse a cualquier arquitectura.

Este libro te proporciona una base elemental de los conceptos más comunes de arquitectura de datos. Hay muchos conceptos ahí fuera, y averiguar cuál elegir y cómo implementarlos puede ser intimidante. Estoy aquí para ayudarte a comprender todos estos conceptos y arquitecturas a un alto nivel, para que te hagas una idea de las opciones y puedas ver cuál es la más adecuada para tu situación. El objetivo del libro es permitirte hablar inteligentemente sobre conceptos y arquitecturas de datos, y luego profundizar en los que sean relevantes para la solución que estás construyendo.

No existen definiciones estándar de los conceptos y arquitecturas de datos. Si las hubiera, este libro no sería necesario. Mi esperanza es proporcionar definiciones estándar que ayuden a todos a ponerse de acuerdo, para facilitar los debates. No me hago ilusiones de que mis definiciones vayan a ser aceptadas universalmente, pero me gustaría darnos a todos un punto de partida para las conversaciones sobre cómo ajustar esas definiciones.

He escrito este libro para cualquier persona interesada en obtener valor de los datos, ya seas un desarrollador o administrador de bases de datos, un arquitecto de datos, un CTO o CIO, o incluso alguien que desempeñe un papel fuera de las TI. Puedes estar al principio de tu carrera o ser un veterano. Las únicas habilidades que necesitas son un poco de familiaridad con los datos en tu trabajo y sentido de la curiosidad.

Para los lectores con menos experiencia en estos temas, ofrezco una visión general de los big data(Capítulo 1) y las arquitecturas de datos(Capítulo 2), así como conceptos básicos de datos(Parte II). Si llevas un tiempo en el juego de los datos pero necesitas comprender nuevas arquitecturas, puede que encuentres mucho valor en la Parte III, que se sumerge en los detalles de arquitecturas de datos concretas, así como en el repaso de algunos de los conceptos básicos. Para ti, ésta será una lectura rápida de principio a fin; siéntete libre de saltarte las secciones con material que ya conoces bien. Ten en cuenta también que, aunque la atención se centra en los grandes datos, los conceptos y arquitecturas se aplican incluso si tienes datos "pequeños".

Este libro es neutral en cuanto a proveedores. Deberías poder aplicar las arquitecturas y conceptos que aprendas aquí con cualquier proveedor de nubes. También debo señalar aquí que soy empleado de Microsoft. Sin embargo, las opiniones expresadas aquí son sólo mías y no reflejan los puntos de vista de mi empleador.

Escribí este libro porque tengo una curiosidad innata que me impulsa a comprender y luego compartir las cosas de forma que todo el mundo pueda entenderlas. Este libro es la culminación del trabajo de mi vida. Espero que lo encuentres valioso.

Convenciones utilizadas en este libro

En este libro se utilizan las siguientes convenciones tipográficas:

Cursiva

Indica nuevos términos, URL, direcciones de correo electrónico, nombres de archivo y extensiones de archivo.

Constant width

Se utiliza en los listados de programas, así como dentro de los párrafos para referirse a elementos del programa como nombres de variables o funciones, bases de datos, tipos de datos, variables de entorno, sentencias y palabras clave.

Consejo

Este elemento significa un consejo o sugerencia.

Nota

Este elemento significa una nota general.

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Tenemos una página web para este libro, donde se enumeran erratas, ejemplos y cualquier información adicional. Puedes acceder a esta página en https://oreil.ly/deciphering-data-architectures.

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Agradecimientos

Este libro no habría sido posible sin el apoyo inquebrantable y la paciencia de mi esposa, Mary. Su aliento fue decisivo durante las largas noches que pasé escribiendo, incluso cuando eso significaba perderme las partidas de cartas con la familia y los amigos. Su presencia fue una fuente constante de consuelo y motivación.

Mi viaje se ha visto enriquecido por el apoyo de mi familia: mis padres, Jim y Lorraine; mis hermanas, Denise, Michele y Nicole; y mis hijos ya adultos, Lauren, RaeAnn y James, ¡que han sido una fuente de inspiración a pesar de no tener ni idea de qué trata el libro!

Un sincero agradecimiento a mis mentores y compañeros de mis años en Microsoft. Personas como Steve Busby, Eduardo Kassner y Martin Lee ayudaron a dar forma a mi carrera, ofreciéndome sabiduría que a menudo se coló en estas páginas.

Hay que dar las gracias a quienes nos prestaron su ojo crítico y sus comentarios constructivos, especialmente a Piethein Strengholt, Barry Devlin, Bill Inmon y Mike Shelton. Vuestras opiniones han sido inestimables.

Estoy especialmente agradecido a Sean McCall, no sólo por introducirme en el mundo del almacenamiento de datos hace muchos años, sino también por ser un amigo incondicional y aceptar escribir el prólogo de este libro.

Por último, quiero dar las gracias a todas las personas increíbles de O'Reilly que han hecho posible este libro: Sarah Grey, cuya increíble edición y sugerencias hacen que este libro sea mucho mejor que si lo hubiera hecho yo sola; Aaron Black, por ayudarme a crear y el resumen del libro y conseguir su aprobación; Paula Fleming, por su excepcional corrección; Katie Tozer, por gestionar la producción del libro; Kristen Brown, por hacer que todo funcione sin problemas; y Suzanne Huston, por su maravillosa labor de marketing del libro.

Me gustaría expresarte mi profundo agradecimiento a ti, lector, cuyo interés y compromiso con este trabajo hace que las incontables horas de escritura no sólo merezcan la pena, sino que sean profundamente satisfactorias.

Al cerrar este capítulo de mi vida y mirar hacia los nuevos horizontes que me esperan, estoy profundamente agradecida por el viaje al que me ha llevado este libro y por las increíbles personas que han formado parte de él.