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Datos1 nivel

Arquitectura de datos en 5 días

Cinco días para diseñar la arquitectura de datos de una PYME: fuentes, modelos, integración y calidad.

  • Data Mesh
  • dbt
  • Postgres
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Contexto y por qué importa

¿Qué es arquitectura de datos?

La arquitectura de datos es el conjunto de decisiones estructurales sobre cómo se recopilan, almacenan, integran, procesan y consumen los datos en una organización. Incluye elección de bases de datos, patrones de integración (batch, streaming), modelado (relacional, dimensional, data vault), capas (raw, cleansed, curated) y estrategias de calidad. Es el equivalente en datos a la arquitectura de software: si está mal diseñada, cada nueva necesidad implica sobrecoste; bien diseñada, escala con el negocio.

Por qué importa

El 45 % del tiempo de un data analyst se dedica a limpiar y consolidar datos según CDW Analytics, no a analizarlos. La causa habitual es una arquitectura reactiva: cada nueva fuente se enchufa como se puede, sin modelo común. Una arquitectura bien diseñada al principio, aunque simple, reduce ese porcentaje a la mitad y libera tiempo real de análisis.

Objetivo del curso

Que cada participante salga capaz de diagnosticar la arquitectura de datos actual de su empresa y diseñar una versión objetivo proporcional a su tamaño y necesidades.

¿Para quién es este curso?

Perfil de alumnado y punto de partida esperado.

Perfiles habituales

  • Data Engineers y arquitectos junior
  • Analistas y controllers con visión técnica
  • Responsables de IT que gestionan sistemas de información
  • Consultores de datos y transformación digital

Requisitos previos

Conocimientos básicos de bases de datos (tablas, joins) y hojas de cálculo avanzadas. No se requiere SQL avanzado.

Situaciones típicas

  • Reporting inconsistente porque cada área trabaja con su copia de datos
  • Nuevas necesidades de análisis que tardan semanas en resolverse
  • Datos maestros duplicados entre CRM, ERP y contabilidad
  • Alto coste de mantenimiento por integraciones frágiles
Detalles del curso

Lo esencial antes de reservar plaza.

  • Modalidad
    En vivo
    100% online, sesiones síncronas
  • Duración
    10 horas
    2 h/día × 5 días
  • Grupo
    Máx. 10
    Mismo nivel, mismo ritmo
  • Formato
    Práctico
    Ejercicios y proyecto final
  • Niveles
    Único nivel
    De cero a proyecto aplicado
  • Certificado
    Digital APFerrer
    Al superar el proyecto final
Qué aprenderás

Habilidades concretas al terminar el curso.

No promesas genéricas: cada punto se practica en directo durante el curso y se valida con el proyecto integrador del último día.

  • Diferenciar arquitecturas monolíticas, en capas, data lake y data mesh
  • Elegir tipo de base de datos según caso (relacional, documental, columnar, grafo)
  • Diseñar arquitectura por capas (raw, cleansed, curated) para PYME
  • Aplicar patrones de integración (batch, CDC, streaming) según necesidad
  • Establecer estrategia de datos maestros (customer, product, employee)
  • Definir SLAs de calidad y frescura por dataset
  • Elegir stack tecnológico proporcional al tamaño y presupuesto
  • Documentar linaje y catálogo de datos básico
Temario completo día a día

Cinco días con un entregable tangible al cierre de cada sesión.

Dos horas al día durante cinco jornadas consecutivas, con feedback en directo tras cada ejercicio y proyecto integrador aplicado a un caso propio.

Único nivel

Único nivel

De conceptos básicos a una arquitectura de datos diseñada para tu empresa.

5 días · 10 h
  1. 01Día 1

    Fundamentos: tipos de arquitecturas y flujo de datos

    Arquitectura monolítica, en capas, data lake, data warehouse, data lakehouse, data mesh. Cuándo cada una. Flujo de datos: ingesta, transformación, servicio. Roles (ingeniero, arquitecto, analista).

    Entregable del día
    Un cuadro comparativo de arquitecturas para tu caso.
  2. 02Día 2

    Modelado de datos y bases de datos

    Modelo relacional, dimensional (Kimball), data vault. SQL vs NoSQL: cuándo cada uno. Postgres, MySQL, MongoDB, ClickHouse, Snowflake, BigQuery. Postgres como stack proporcional para PYME.

    Entregable del día
    Un modelo dimensional para un dominio de tu empresa.
  3. 03Día 3

    Integración de datos: batch, CDC y streaming

    ETL clásico vs ELT moderno con dbt, CDC (Change Data Capture) para replicación incremental, streaming con Kafka para casos de tiempo real. Herramientas open source y comerciales.

    Entregable del día
    Un flujo ELT con dbt sobre un dataset propio.
  4. 04Día 4

    Calidad de datos y estrategia MDM

    Reglas de calidad automatizables, testing con dbt/Great Expectations, gestión de datos maestros (MDM), reconciliación entre sistemas, definición de fuentes de verdad.

    Entregable del día
    Un conjunto de reglas de calidad sobre datos maestros.
  5. 05Día 5

    Diseño de arquitectura propia y hoja de ruta

    Arquitectura objetivo dibujada para tu empresa, elección de stack proporcional, plan de migración por fases, KPIs de éxito y coste estimado mensual.

    Entregable del día
    Una arquitectura de datos diseñada con plan de migración.

¿Cuadra este temario con lo que necesita tu equipo? Reserva 30 minutos.

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Casos reales de aplicación

Cómo empresas reales aplican lo que se aprende aquí.

Tres escenarios reales de PYMES para dimensionar el impacto y decidir si encaja con tu caso.

  1. 01Caso

    Arquitectura Data Mesh light para consultora tecnológica

    Diseño de dominios por línea de negocio (clientes, proyectos, entregables), data products publicados en catálogo interno, arquitectura descentralizada con gobierno federado ligero.

  2. 02Caso

    Data warehouse en Postgres para retail de 20 tiendas

    Diseño de warehouse dimensional (star schema) alimentado con dbt desde Shopify + ERP + Sheets, capa curated en Postgres, publicación en Looker Studio y Metabase. Alternativa proporcional a Snowflake.

  3. 03Caso

    Data lake híbrido para PYME industrial

    Zona raw en S3 con datos de IoT y ERP, zona cleansed procesada con Python/dbt, zona curated en Postgres para reporting. Escalable a millones de eventos diarios sin explotar el coste.

Qué te llevas

Material práctico para aplicar desde el día siguiente.

  • Plantilla de diagnóstico de arquitectura actual
  • Comparativa de bases de datos para PYME (Postgres, MySQL, Neon, Supabase)
  • Plantilla de diseño dimensional Kimball
  • Configuración base de dbt para arrancar
  • Certificado digital APFerrer verificable por edición
Preguntas frecuentes del curso

Lo que más me preguntan antes de reservar plaza.

¿Se necesita SQL avanzado para seguir el curso?

Basta con SQL básico (SELECT, JOIN, GROUP BY). Se enseñan los conceptos con diagramas y se muestran ejemplos SQL sin exigir escribir queries complejas. Para el ejercicio de dbt se guía paso a paso.

¿Qué stack tecnológico se recomienda para una PYME?

Depende del volumen y del presupuesto. Regla práctica: hasta 100 GB, Postgres + dbt + Metabase basta y cuesta menos de 100 €/mes en cloud. Por encima conviene evaluar Snowflake o BigQuery. En el curso se ven ambos escenarios.

¿Data mesh es aplicable a una empresa de 50 personas?

Los principios sí (dominios claros, data products, gobierno federado), pero la arquitectura completa no. En PYMES se aplica un data mesh light: dominios lógicos identificados, data owners por área, catálogo básico. El resto se añade cuando la escala lo justifica.

¿El curso cubre el cumplimiento RGPD desde arquitectura?

Sí, en el día 4 se ven implicaciones RGPD desde el diseño de la arquitectura: dónde se almacenan datos personales, cómo aplicar derecho al olvido a nivel técnico, auditoría de accesos y anonimización.

¿Se puede impartir el curso a medida solo para mi empresa?

Sí, con un mínimo de 6 personas del mismo equipo puedo impartir edición cerrada in-company. Adaptamos horarios al huso de tu equipo, elegimos los casos prácticos con tus propios datos y ajustamos la profundidad de cada día en función del perfil del grupo. El programa final se pacta antes del kick-off en una sesión de 30 minutos.

¿Qué ocurre si un día no puedo asistir a la sesión en vivo?

Cada sesión se graba y queda disponible durante 60 días para el resto del grupo, con marcas por temas para localizar la parte concreta que te interese. Aun así el curso está diseñado para asistencia síncrona: los ejercicios y el feedback ocurren en directo. Si vas a faltar más de un día, mejor esperar a la siguiente edición.

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¿Este curso encaja para tu equipo?

Reserva 30 minutos y hablamos del curso, próximas ediciones y si conviene ajustarlo a medida para tu empresa. Sin coste, sin presión.

Arquitectura de datos en 5 días · 10 horas · máx. 10 alumnos.

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