Refuerzo de Diseño Relacional
Arquitecturas de Datos Modernas
Curso de SQL Avanzado
El Corazón de tus Aplicaciones
Toda gran aplicación se apoya en una base de datos. Es el motor silencioso que guarda, protege y sirve la información.
Un motor mal diseñado genera fricción: lentitud y errores. Un motor bien diseñado es sinónimo de eficiencia y confianza.
De SQL a Arquitectura de Datos
Saber escribir consultas es fundamental. Pero en un nivel avanzado, debemos ir más allá. No solo se trata de preguntar por los datos, sino de estructurarlos de la mejor manera.
En esta clase, aprenderás a pensar como un arquitecto de datos.
Lo que Lograrás en esta Sesión
- 🔎
Diagnosticar Problemas
Identificarás fallos de diseño que causan problemas de rendimiento e integridad.
- 💡
Proponer Soluciones
Aprenderás a refactorizar un esquema para hacerlo más robusto y eficiente.
- 🧠
Pensar Estratégicamente
Entenderás el impacto de cada decisión de diseño en el futuro de una aplicación.
Arquitecturas SQL y Analíticas
Modelos para Estructurar el Data Warehouse
Modelo 1: Dimensional (Kimball)
Enfoque bottom-up. Optimizado para facilidad de consulta y rendimiento en el análisis.
- Se construyen Data Marts por área de negocio.
- Usa el famoso Esquema de Estrella.
Modelo 2: Corporate Information Factory (Inmon)
Enfoque top-down. Prioriza la integración y la consistencia de los datos a nivel empresarial.
- Se crea un Data Warehouse centralizado y normalizado (3NF).
- Busca ser la "única fuente de la verdad".
Modelo 3: Data Vault 2.0
Un híbrido diseñado para ser ágil, escalable y auditable. Ideal para Data Lakes y entornos con muchas fuentes de datos.
- Componentes: Hubs, Links y Satellites.
Modelo 4: One Big Table (OBT)
Un enfoque radicalmente desnormalizado, popular en plataformas de Cloud Data Warehouse.
- Consiste en una única tabla ancha para un caso de uso.
- Ideal para dashboards de BI o modelos de Machine Learning.
Modelo 5: Data Mesh
Más que un modelo, es una filosofía socio-técnica. Trata los datos como un producto.
- Se basa en la descentralización y la propiedad de los datos por dominio de negocio.
Arquitecturas No Relacionales
El Mundo Más Allá de las Tablas (NoSQL)
¿Qué es NoSQL?
"No solo SQL" es una categoría de bases de datos que no utiliza el modelo relacional de tablas, filas y columnas.
Nacieron por la necesidad de manejar problemas que el modelo relacional no resolvía eficientemente:
- Big Data
- Escalabilidad Horizontal
- Flexibilidad
Tipo 1: Documental (ej. MongoDB)
Almacena datos en documentos flexibles, similares a JSON.
- Fortaleza: Flexibilidad de esquema.
- Ideal para: Catálogos, perfiles de usuario, CMS.
Tipo 2: Clave-Valor (ej. Redis)
El modelo más simple. Almacena datos como un gran diccionario.
- Fortaleza: Velocidad extrema y simplicidad.
- Ideal para: Caché, sesiones de usuario, contadores.
Tipo 3: Columnar (ej. Cassandra)
Almacena los datos en columnas en lugar de filas.
- Fortaleza: Escritura rápida y escalabilidad masiva.
- Ideal para: Big Data, analítica, series temporales, IoT.
Tipo 4: Grafo (ej. Neo4j)
Diseñadas para almacenar y navegar relaciones complejas.
- Fortaleza: Rendimiento excepcional en consultas de relaciones.
- Ideal para: Redes sociales, recomendaciones, detección de fraude.
Arquitecturas Modernas
Data Lake, Lakehouse y Databricks
El Fundamento: Data Lake
Un repositorio que almacena una vasta cantidad de datos en su formato nativo y crudo.
- Fortaleza: Flexibilidad máxima.
- Debilidad: Puede convertirse en un "pantano de datos" (Data Swamp).
La Evolución: Lakehouse
Combina la flexibilidad de un Data Lake con la fiabilidad de un Data Warehouse.
- Añade transacciones ACID sobre el Data Lake.
- Permite BI y ML sobre los mismos datos.
La Plataforma: Databricks
Es una plataforma unificada construida por los creadores de Apache Spark y Delta Lake. Es la implementación comercial más popular del concepto Lakehouse.
- Provee un entorno colaborativo para Ingeniería de Datos, Data Science y ML.
Conclusiones
Ideas Clave y Próximos Pasos
No existe una "Bala de Plata"
La arquitectura perfecta no existe. La mejor elección siempre depende del problema específico que intentas resolver, tu escala, tu equipo y tus objetivos de negocio.
Resumen del Panorama Arquitectónico
| Arquitectura | Fortaleza Principal |
|---|---|
| SQL / DWH | Consistencia y BI tradicional. |
| NoSQL | Flexibilidad y escala masiva. |
| Lakehouse | Plataforma unificada para BI y ML. |
| Data Mesh | Escalabilidad organizacional. |
¡Gracias!
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