Estructura de datos ¿Qué es la estructura de datos?
Una estructura de datos es un enfoque de arquitectura que proporciona una forma unificada y coherente de acceder, gestionar y gobernar los datos en una organización. Básicamente, crea una red o «estructura» que conecta varias fuentes de datos, permitiendo integrarlas, transformarlas y compartirlas sin problemas.
Las estructuras de datos son especialmente ventajosas para las organizaciones con una presencia geográficamente diversa o con múltiples fuentes de datos.
Tiempo de lectura: 3 minutos y 4 segundos | Actualizado: 22 de enero de 2026
Índice
¿Cuáles son las características clave de una estructura de datos?
Las características clave de una estructura de datos incluyen:
- Gestión centralizada: una estructura de datos proporciona una visualización y un control centralizados sobre los activos de datos, independientemente de su ubicación o formato
- Integración de datos: permite la integración perfecta de datos de diferentes fuentes, como bases de datos, almacenes de datos, plataformas en la nube y dispositivos IoT
- Gobernanza de datos: una estructura de datos ayuda a aplicar estándares de calidad, seguridad y cumplimiento de los datos en toda la organización
- Automatización de datos: automatiza muchas tareas de gestión de datos, incluida la ingesta, transformación y distribución de datos
- Escalabilidad: una estructura de datos puede escalar para adaptarse a volúmenes de datos y complejidad crecientes
Beneficios de utilizar una estructura de datos:
- Accesibilidad mejorada a los datos: los usuarios pueden encontrar y acceder fácilmente a los datos que necesitan, independientemente de su ubicación
- Calidad de datos mejorada: al aplicar estándares de gobernanza de datos, una estructura de datos puede mejorar la calidad y la coherencia de los datos
- Mayor utilización de datos: una estructura de datos puede ayudar a las organizaciones a obtener más valor de sus datos al hacerlos más accesibles y utilizables
- Costes reducidos de gestión de datos: al automatizar muchas tareas de gestión de datos, una estructura de datos puede reducir los costes operativos
- Toma de decisiones mejorada: una estructura de datos puede proporcionar a las organizaciones una visión unificada de sus datos, lo que permite una mejor toma de decisiones
¿Cómo mejora la estructura de datos los resultados de negocio?
Las estructuras de datos son herramientas versátiles que se pueden aplicar en diversos sectores y funciones organizacionales. A continuación se muestran algunos casos de uso:
1. Gestión de datos empresariales:
Integración de datos a través de diversas fuentes de datos
Gobernanza y cumplimiento de datos para garantizar la calidad y la coherencia de los datos
Gestión de datos maestra para gestionar las entidades principales del negocio
2. Análisis e inteligencia empresarial:
Almacenamiento de datos para la elaboración de informes analíticos y la toma de decisiones
Lagos de datos para la exploración y el análisis de datos sin procesar
Técnicas de análisis avanzadas como aprendizaje automático e inteligencia artificial
3. Gestión de relaciones con clientes
Marketing personalizado y campañas dirigidas
Servicio de atención al cliente optimizado
Comprensión integral de las interacciones y preferencias de los clientes.
4. Fabricación
Control de calidad para garantizar la calidad y la coherencia
Predicción de fallos en los equipos para minimizar el tiempo de inactividad
Seguimiento de la visibilidad de la cadena de suministro de productos en el canal de suministro
¿Qué ventajas ofrece combinar la IA con la estructura de datos?
Gestión y acceso a los datos mejorados
- Centralización de la vista de datos en varias fuentes
- Identificación y corrección de problemas de calidad de los datos
- Automatización de las tareas de preparación de datos
Rendimiento mejorado del modelo de IA
- Los conjuntos de datos más completos mejoran el entrenamiento y el rendimiento de los modelos de IA
- Descubre y crea nuevas funciones que mejoren la precisión del modelo
- Automatiza la selección y el ajuste de los modelos de IA
Mejora la toma de decisiones
- Aprovecha la información en tiempo real y las predicciones para tomar decisiones informadas
- Análisis predictivos
- Recomendaciones y experiencias personalizadas para los clientes
¿Qué soluciones de estructura de datos ofrece HPE?
La tecnología de estructura de datos de HPE incluye:
- Un data lake house que ofrece la visión de la estructura de datos para aplicaciones de IA
- Acceso y gestión de datos unificados, una única interfaz coherente para acceder a los datos y gestionarlos mediante virtualización de datos, integración de datos y gestión avanzada de metadatos
- Compatibilidad multinube y con la nube híbrida que permite a las organizaciones gestionar y aprovechar los datos en plataformas de nubes públicas y privadas sin problemas
- Permite una federación de datos fluida, lo que permite a los usuarios consultar y acceder a datos en diferentes ubicaciones de almacenamiento sin moverlos.
- Admite datos estructurados (Apache Iceberg, Parquet), semiestructurados (JSON, Avro) y desestructurados (almacenamiento de objetos, sistemas de archivos, transmisión de datos).
- Diseñado para acelerar los flujos de trabajo de aprendizaje automático con soporte de Apache Iceberg, mejorando el rendimiento de las consultas y la escalabilidad.
- La gobernanza y la seguridad de los datos incluye unas políticas de privacidad de datos fiables, el cumplimiento, el control de accesos y el seguimiento del linaje de datos para garantizar que los datos sean fiables y seguros.
- Escalabilidad y rendimiento: diseñada para escalar horizontalmente, se adapta a volúmenes de datos crecientes y demandas de rendimiento cada vez mayores
- La gestión de datos desde el extremo hasta la nube amplía las capacidades de gestión de datos al extremo, lo que garantiza que los datos generados en el extremo se puedan capturar, procesar e integrar de manera eficiente con repositorios de datos centrales.
- La infraestructura componible promueve el concepto de infraestructura componible, donde los recursos se pueden asignar y gestionar dinámicamente mediante un enfoque definido por software
Preguntas frecuentes
¿Cómo se integra la IA con la estructura de datos?
La IA se integra con una estructura de datos al operar en la capa de datos unificada de dicha estructura para automatizar y mejorar la gestión, la gobernanza, el cumplimiento y el análisis de datos. Enriquece los metadatos y acelera el descubrimiento al etiquetar, clasificar y vincular automáticamente conjuntos de datos, además de encontrar vulnerabilidades de seguridad, lo que facilita la búsqueda de activos relevantes entre silos. El aprendizaje automático automatiza la creación de perfiles de datos y los controles de calidad, detectando anomalías y sugiriendo o aplicando correcciones para mantener la fiabilidad de los datos.
¿Cómo se compara la estructura de datos con los métodos de integración de datos tradicionales?
La estructura de datos se diferencia de la integración de datos tradicional en su arquitectura, capacidades y en cómo se utiliza para permitir el análisis y la gobernanza. La estructura de datos democratiza y acelera el acceso a los datos al unificar y automatizar la gobernanza, la gestión de metadatos y la conectividad entre orígenes heterogéneos, múltiples formatos y ubicaciones distribuidas, mientras que la integración de datos tradicional se centra más en el movimiento punto a punto y en los pipelines centrados en lotes con gobernanza en silos.
¿Cómo consigue la estructura de datos mejorar la gestión de datos?
La estructura de datos mejora la gestión de datos al crear un plano de datos unificado sobre orígenes de datos distribuidos y automatizar las tareas principales, lo que genera una vista homogénea y en tiempo real de los datos así como acceso, gobernanza y seguridad más sencillos.
¿Cómo consigue la estructura de datos apoyar la gobernanza de datos?
La estructura de datos respalda la gobernanza de datos al integrarla en la arquitectura de la estructura y al automatizar tareas clave de gobernanza y cumplimiento en orígenes de datos distribuidos.
¿Qué tipos de datos puede gestionar una estructura de datos?
Una estructura de datos puede gestionar una amplia gama de tipos de datos, a menudo en varios sistemas de almacenamiento y formatos, como por ejemplo, datos estructurados, datos semiestructurados, datos desestructurados, datos de series temporales, objetos binarios y grandes, datos geoespaciales, metadatos y datos de catálogo, y datos de gráficos. Una estructura de datos enfatiza las capacidades de lectura de esquemas, la gestión de metadatos y el acceso unificado para facilitar el gobierno, la integración y el análisis de estos tipos tan diversos de manera cohesiva.