Se acabaron los ciclos de modelización lentos y aislados
El modelado de datos siempre ha sido fundamental. Las exigencias al respecto han aumentado. Las plataformas en la nube, las iniciativas de inteligencia artificial y los equipos de datos multifuncionales recurren a los mismos modelos, al mismo tiempo y a un ritmo más rápido que nunca. Las herramientas de modelado deben adaptarse a este ritmo, proporcionando a los equipos una forma de diseñar, armonizar y gestionar las definiciones de datos al mismo ritmo que evoluciona la pila de datos moderna.
A medida que las organizaciones adoptan más plataformas en la nube, herramientas de BI y sistemas de IA, cada nueva capa puede introducir su propia versión de «cliente» o «ingresos». La modelización ya no se limita al diseño de esquemas, sino que consiste en mantener una capa de definición compartida y regulada en la que puedan basarse todas las herramientas posteriores. Para ello se necesita un entorno de modelado diseñado para la escala y el ritmo de la pila tecnológica actual.
Los arquitectos, los ingenieros de análisis, los gestores de datos y las partes interesadas del negocio deben tener ahora un lugar en el proceso de modelización. La disciplina no ha cambiado, pero sí lo ha hecho el modelo de participación. Los equipos necesitan un entorno compartido y nativo del navegador en el que se puedan definir conjuntamente el significado empresarial y la estructura técnica, en tiempo real, sin tener que esperar a traspasos de tareas ni intercambios de versiones.
Los almacenes en la nube, los proyectos dbt y los pipelines evolucionan continuamente, y los modelos que los rigen deben evolucionar con la misma rapidez. La oportunidad radica en tratar los modelos como artefactos vivos e interconectados, vinculados directamente a las plataformas que describen, con asistencia de IA para acelerar la iteración y con mecanismos de gobernanza integrados para mantener todo alineado a medida que cambia.
¿Estás listo para dar el siguiente paso hacia la preparación para la IA?
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Preguntas frecuentes
Quest Data Modeler está diseñado para organizaciones basadas en datos que operan en entornos «cloud-first» o híbridos, en particular aquellas que utilizan Microsoft Fabric, Databricks o Snowflake junto con herramientas modernas como dbt. Da respuesta a todas las figuras profesionales que participan actualmente en el modelado de datos: arquitectos de datos que estandarizan estructuras y gobernanza; ingenieros de análisis y de datos que crean flujos de trabajo fiables; analistas de negocio y gestores que necesitan comprender los datos y confiar en ellos; y líderes en inteligencia artificial y ciencia de datos que requieren bases de datos bien definidas para obtener resultados fiables de sus modelos. Si tus equipos se enfrentan a definiciones incoherentes, una entrega lenta de los análisis o una brecha cada vez mayor entre el significado empresarial y la implementación técnica, Quest Data Modeler está hecho para ti.
La mayoría de las herramientas de modelado nativas de la nube se han creado desde cero y carecen de la profundidad necesaria para los programas de modelado a escala empresarial. Quest Data Modeler se diferencia en tres aspectos importantes. En primer lugar, ofrece un repositorio centralizado de modelos empresariales con funciones reales de registro y retirada, resolución de conflictos e historial de versiones: una infraestructura de gobernanza que los nuevos participantes en el mercado de la nube no ofrecen. En segundo lugar, cuenta con el respaldo de más de 30 años de experiencia en modelado de erwin, lo que le permite ofrecer una profundidad probada en el ciclo de vida del modelado físico dentro de una experiencia SaaS nativa para navegador. En tercer lugar, es un componente nativo de la Quest Trusted Data Management Platform, por lo que las organizaciones pueden ampliar el modelado a la gobernanza, el catálogo y la calidad de los datos a través de una plataforma unificada cuando estén preparadas. El resultado es una disciplina de modelado de nivel empresarial que se adapta a la forma de trabajar de los equipos de datos modernos.
No tienes por qué elegir entre modernizarte pasando a la nube y proteger el trabajo de modelado que has desarrollado a lo largo de los años. Quest Data Modeler ofrece una coexistencia híbrida y una ruta de migración que ningún competidor nativo de la nube puede igualar. Puedes seguir utilizando erwin Desktop cuando sea más adecuado, migrar los activos a Quest Data Modeler cuando estés preparado y ejecutar ambos entornos en paralelo bajo un modelo de gobernanza unificado. Esto significa que tus modelos existentes, tus normas de nomenclatura y tus flujos de trabajo de gobernanza te acompañan, y que tu equipo puede realizar la transición al modelado nativo de la nube al ritmo que mejor se adapte a tu negocio.
Quest Data Modeler está diseñado para ser un componente integrado de la pila de datos moderna, no un silo independiente. Admite la integración nativa con las principales plataformas de datos en la nube —entre ellas, Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake y PostgreSQL— y se conecta directamente con las herramientas en las que ya confían los equipos de datos, como dbt y Git. La compatibilidad con la API REST facilita la integración de Quest Data Modeler en tus procesos de CI/CD, herramientas de catalogación y gobernanza, y flujos de trabajo más amplios relacionados con los productos de datos. El objetivo es sencillo: tu capa de modelado debe reforzar el resto de tu pila, no ir en su contra.
Sí. Quest Data Modeler es un componente nativo de la Quest Trusted Data Management Platform (QTDMP), una solución unificada que abarca el modelado de datos, la gobernanza, el catálogo y la calidad de los datos. Puede adoptar Quest Data Modeler como la mejor herramienta de modelado independiente de su clase, o utilizarlo como columna vertebral de modelado de una estrategia integral de Data Management de datos empresariales a través de QTDMP. Esa flexibilidad le permite empezar por donde más convenga a su organización y ampliar sus capacidades a medida que evolucionen sus necesidades, sin tener que cambiar de herramientas, proveedores ni arquitectura de integración en el proceso.