📖 Basado en el subcapítulo 4.1.2: Data Architecture Outcomes and Practices
🎭 ACTO V – Fundar sobre cimientos sólidos: La Arquitectura del Dato

Cristina levantó la vista del pizarrón digital y preguntó en voz alta:

—“¿Qué estamos tratando de lograr con esta arquitectura?”

Silencio.

Un arquitecto de TI murmuró algo sobre interoperabilidad.
Un analista sugirió flexibilidad.
Alguien más mencionó “cloud-ready”, como si fuera una fórmula mágica.

Cristina sonrió con amabilidad y se acercó al tablero. Dibujó dos columnas:
🔹 Posibles beneficios
🔹 Prácticas necesarias

—“Hablemos claro. ¿Qué beneficios esperamos? Y más importante: ¿qué estamos dispuestos a hacer para lograrlos?”

✨ Storytelling

El equipo de Cristina descubrió que hablar de arquitectura no es solo sobre herramientas y plataformas. Es sobre propósitos. Resultados. Impacto real.

La conversación se tornó más rica:

—¿Queremos datos consistentes?
—¿Queremos reducir el tiempo de integración?
—¿Queremos empoderar a los equipos de negocio para entender el flujo de información?

Al final, definieron cuatro resultados clave de su arquitectura de datos:

  1. Acceso confiable a datos críticos.
  2. Procesos estandarizados para integrar nuevas fuentes.
  3. Capacidad para soportar decisiones ágiles.
  4. Alineamiento con la estrategia de crecimiento digital.

Pero también entendieron que no basta con declarar resultados:
— Hay que practicar lo que se predica.

🧠 Reflexión narrativa

Una arquitectura sin metas es como construir sin planos.
Pero unas metas sin prácticas claras… es como planear sin equipo de obra.

El arte de lo posible en arquitectura de datos es encontrar ese balance entre ambición y realidad:
✔️ Soñar lo suficiente para no repetir errores del pasado.
✔️ Aterrizar lo suficiente para no ahogarse en complejidad.

🧩 Claves técnicas del DMBOK2

📌 Resultados esperados de una arquitectura de datos eficaz:

  • Mejora de la calidad y disponibilidad del dato.
  • Reducción de redundancias y silos.
  • Trazabilidad desde la captura hasta el consumo.
  • Soporte para gobernanza y cumplimiento normativo.

📌 Prácticas sugeridas para lograrlo:

  • Definir una visión clara de arquitectura.
  • Identificar actores clave del negocio y TI.
  • Alinear la arquitectura con iniciativas estratégicas (digitalización, analítica, AI).
  • Documentar procesos de diseño, integración y evolución de arquitectura.

📌 Indicadores que pueden usarse:

  • % de sistemas integrados al modelo.
  • Tiempo medio para incorporar nuevas fuentes de datos.
  • Nivel de alineación con metas estratégicas.
  • Reducción de costos por duplicidad de datos o integraciones paralelas.

¿Tu arquitectura actual está orientada a resultados…
…o solo a cumplir con estándares técnicos?

Porque el dato, al final del día, debe servir al negocio.
Y una buena arquitectura de datos… lo hace posible.