Día 42 – ¿Funciona nuestra arquitectura?
📘 Referencia: Capítulo 4.6.1 – Metrics
🎯 Arco narrativo: Acto V – Fundar sobre cimientos sólidos
🧠 Cierre oficial del capítulo de Arquitectura de Datos
✨ Storytelling
Eran las 9:10 a. m. y Cristina revisaba la propuesta del nuevo flujo de datos para el portal de clientes.
Todo se veía bien. Técnicamente, impecable.
El diagrama estaba completo, el linaje trazado, y hasta los procesos de carga estaban versionados.
Pero algo la incomodaba.
—“¿Cómo sabemos que esto está funcionando?” —preguntó en la reunión.
Silencio.
Un arquitecto respondió con confianza:
—“El diseño se aprobó según los estándares.”
Cristina levantó una ceja:
—“¿Y cómo medimos si ese diseño ayuda realmente al negocio? ¿Qué estamos observando: rendimiento, cobertura, reutilización?”
Otro analista intervino:
—“Podríamos crear KPIs… pero no lo hemos hecho aún.”
Cristina pensó en voz alta:
—“Una arquitectura sin métricas es como una casa sin planos de mantenimiento. La estructura puede estar bonita, pero nadie sabe si está a punto de colapsar.”
🧠 Reflexión narrativa
El mayor error en muchos programas de arquitectura de datos no es técnico.
Es no medir si lo que se construyó está ayudando a generar valor.
Muchos equipos se enfocan en herramientas, modelado y documentación, pero olvidan algo esencial:
👉 ¿Cómo sabemos que lo que hicimos… está funcionando como se espera?
📊 Conceptos técnicos claves del día
| Concepto clave | ¿Qué implica? |
|---|---|
| Métricas de arquitectura | Indicadores que permiten evaluar si la arquitectura de datos cumple con sus objetivos de negocio y tecnológicos. |
| KPIs recomendados (según el DMBOK2) | – Porcentaje de reutilización de componentes – Tiempo de implementación de cambios – Número de excepciones o bypasses – Alineamiento con modelos de negocio – Nivel de cumplimiento de estándares |
| Relación con Gobierno de Datos | La arquitectura debe ser medida, evaluada y gobernada, no solo diseñada. |
| Visibilidad transversal | Las métricas deben poder ser comprendidas por áreas técnicas y de negocio. No basta con medir; hay que interpretar y comunicar. |
🧩 Herramientas que ayudan
- Enterprise Architecture Repositories (como ArchiMate o Sparx EA)
- Dashboards de Métricas de Gobierno (Power BI, Tableau, Qlik)
- Scorecards personalizados por dominio de datos
💡 Cierre
Cristina lo anotó en su cuaderno de trabajo:
“No basta con diseñar bien. Hay que demostrar que ese diseño está dando frutos.”
Y eso implica algo incómodo pero esencial:
👉 Medirnos a nosotros mismos.