La evolución de la plataforma de datos moderna
Principales resultados
Nuestros seis pasos
- Data como producto: construir y gestionar salidas de productos de datos, que son una colección de activos de datos
- Mercado de datos: añadir una capa para comercializar productos de datos. Añadir esto mostrará claramente la integridad a través de los productos de datos, añadiendo confianza a los dominios.
- Arquitectura a nivel de dominio: centrarse más en construir soluciones de datos para cada dominio que añadirán valor por dominio. Los diferentes dominios son más o menos y tan complicados unos como otros.
- Diseño de principio a fin: a partir de la arquitectura a nivel de dominio, lo primero es el consumidor final. ¿Cómo van a utilizar los datos?
- Gestión de metadatos: la gestión de los metadatos producidos a través de todos estos productos es fundamental para rastrear no sólo los datos redundantes, sino para gobernar el paisaje.
- Mejora el flujos de datos: elimine la dependencia constante del procesamiento al final del día cuando los flujos estén disponibles. Mejore la plataforma suministrando datos actualizados para que el valor de la información se pueda obtener antes.
FAQ: Modern Data Platforms
What are the key components of a modern data platform blueprint?
A modern data platform includes three core layers: systems of record, systems of storage and processing, and systems of engagement. Data flows through raw/landing, curated, and distributed layers, each designed for domain‑specific needs.
Capabilities include data marketplaces, data fabrics, auto‑cataloging, and MLOps/DataOps pipelines to automate lineage, validation, and model retraining.
Explore the full blueprint and design considerations in the Thought Leadership report.
How has the data platform evolved from data warehouses to lakehouses?
Data platforms evolved from rigid relational data warehouses to flexible big data systems and later to lakehouses that combine structured optimization with unstructured agility. Data warehouses solved duplication and integrity issues, but were slow to scale. Big data enabled fast ingestion without modeling, but sacrificed optimization. Lakehouses aimed to bridge both worlds using metadata caching and architectural enhancements.
For a full evolution timeline and insights on where platforms are headed next, download the Thought Leadership.
How can organizations transition toward a modern data platform?
Transitioning requires adopting an MVP‑driven approach: assess domain needs, transform with modern data capabilities, manage governance, and monetize insights. This ATMM model ensures teams don’t “boil the ocean,” but instead deliver incremental value.
The modern approach blends existing technologies - data lakes, warehouses, lakehouses - into domain‑focused solutions, guided by business value rather than technical uniformity.
Download the full report for step‑by‑step transition guidance.
