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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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Context and why it matters

What is 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.

Why it matters

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.

Course objective

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.

Who is this course for?

Attendee profile and expected starting point.

Typical attendees

  • 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

Prerequisites

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

Typical pain points

  • 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
Course details

The essentials before booking a spot.

  • Format
    Live
    100% online, synchronous
  • Duration
    10 horas
    2 h/día × 5 días
  • Group
    Max. 10
    Same level, same pace
  • Style
    Hands-on
    Exercises and final project
  • Levels
    Single level
    Zero to applied project
  • Certificate
    APFerrer digital
    Upon passing the final project
What you'll learn

Concrete skills upon completion.

No vague promises: every point is practised live during the course and validated with the capstone project on the last day.

  • 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
Full syllabus day by day

Five days with a tangible deliverable at the end of each session.

Two hours a day over five consecutive days, with live feedback after every exercise and a capstone applied to your own case.

Single level

Único nivel

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

5 days · 10 h
  1. 01Day 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).

    Deliverable of the day
    Un cuadro comparativo de arquitecturas para tu caso.
  2. 02Day 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.

    Deliverable of the day
    Un modelo dimensional para un dominio de tu empresa.
  3. 03Day 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.

    Deliverable of the day
    Un flujo ELT con dbt sobre un dataset propio.
  4. 04Day 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.

    Deliverable of the day
    Un conjunto de reglas de calidad sobre datos maestros.
  5. 05Day 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.

    Deliverable of the day
    Una arquitectura de datos diseñada con plan de migración.

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Real-world use cases

How real companies apply what is learned here.

Three real SMB scenarios to size the impact and decide if it fits your case.

  1. 01Case

    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. 02Case

    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. 03Case

    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.

What you take away

Practical material ready to use from the very next day.

  • 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
Course FAQ

The questions I get most before someone books a spot.

¿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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Arquitectura de datos en 5 días · 10 horas · max. 10 attendees.

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