Separar la capa de backend, donde se almacenan y gestionan los datos, de la capa de frontend, que se encarga de la presentación y la experiencia del usuario. La arquitectura headless permite el uso de API para acceder a los datos desde cualquier dispositivo o plataforma, permitiendo a los desarrolladores crear experiencias personalizadas y optimizadas para los usuarios, al tiempo que facilita la integración de nuevas tecnologías y herramientas.
La arquitectura de datos headless (HDA por sus siglas en inglés) es una evolución orgánica que surge a raíz de la separación del almacenamiento, gestión, optimización y acceso a los datos de los servicios que los escriben, procesan y consultan.
A grandes rasgos, permite gestionar la data desde un único lugar lógico, incluyendo también los permisos, la evolución del esquema y las optimizaciones de tablas. Además, simplifica mucho el cumplimiento normativo, ya que los datos residen en un solo lugar, sin necesidad de que aparezcan copiados en todos los motores de procesamiento que los necesitan.
Se llama headless porque, al igual que un servidor headless (sin cabeza), en el que son necesarios un monitor y teclado propios para operar, en HDA se requiere traer tu propio cabezal de procesamiento o consulta —como Trino, Presto, Apache Flink o Apache Spark— para trabajar con los datos.
Por otra parte, una arquitectura de datos sin interfaz gráfica puede abarcar múltiples formatos de datos, aunque los flujos de datos y las tablas los dos más comunes. Por un lado, los flujos brindan acceso de baja latencia a datos incrementales, mientras que las tablas ofrecen capacidades eficientes de consulta masiva. Juntos, otorgan un alto grado de flexibilidad a la hora de elegir el formato más adecuado para los diferentes casos de uso, ya sea operativo, analítico o algo intermedio.
Principales beneficios
Los beneficios que ofrece la arquitectura headless son numerosos. En primer lugar, ayuda a las organizaciones a eliminar copias de datos o mover la información, ahorrando tiempo y dinero. Por ejemplo, los usuarios de AWS pueden conectar sus tablas a Athena, Snowflake y Redshift sin tener que mover los datos a ningún lado.
También evita la necesidad de mantener la coordinación entre múltiples copias de datos, lo que elimina conjuntos de datos que son parecidos, pero diferentes, reduciendo pipelines y datasets similares. Además de esto, debido a que sus datos se abstraen de los motores de procesamiento, ya no se está atado a un motor en particular simplemente porque se cargaron datos en él hace años. Esto permite aumentar la flexibilidad en la elección de los motores más adecuados para cada trabajo.
Esta arquitectura permite combinar datos históricos y en tiempo real, y simplificar el acceso a ellos de forma transparente
Por último, y esto también es importante, al contar con un único punto de control, es posible controlar el acceso a la capa de datos para todos los procesadores. De esta forma, facilita la posibilidad de optar por un control más granular en el caso de la información privada y financiera, para asegurarse de que los datos permanezcan seguros.
Headless Vs data lake
Este concepto de arquitectura —headless— se plantea como alternativa al ya más tradicional data lake, con propósitos y estructuras muy diferentes, aunque sirven a propósitos muy diferentes y ambos resultan esenciales en sus respectivos ámbitos. Podríamos decir que la arquitectura headless se enfoca a la construcción de aplicaciones flexibles y escalables al desacoplar frontend y backend, mientras que un data lake está diseñado para almacenar y manejar grandes volúmenes de datos para su análisis y explotación.
En una arquitectura de datos sin interfaz gráfica (headless), cualquier servicio puede utilizar los datos, sin importar si se trata de uno analítico, operativo o algo intermedio. Esta arquitectura no se limita únicamente a los conjuntos de herramientas analíticas, sino que facilita el acceso a los datos allí donde se necesiten.
Otra diferencia fundamental con data lake, es que la arquitectura headless puede utilizar tablas, transmisiones o ambos, en función de los casos de uso y las necesidades del negocio. Además, una arquitectura de datos headless no requiere que se copien todos los datos en una ubicación central. Es más, resulta muy común el hecho de componer la capa de datos a partir de diferentes fuentes, creando una capa modular.
Por otro lado, es importante resaltar que una arquitectura de datos sin interfaz gráfica permite también la creación de lagos y almacenes de datos, simplemente conectando las tablas Iceberg (se utilizan para almacenar y consultar grandes volúmenes de datos de manera eficiente) al almacén de datos y regístrelas como una tabla externa.
Además, la modularidad, la reutilización, la estructura y el acceso sencillo tanto a los flujos como a las tablas son características clave de la arquitectura de datos headless.
Implementación de una HDA
En la actualidad, muchas empresas están creando sus propias HDA (Headless Digital Architecture), sin interfaz gráfica, aunque el uso de servicios en la nube suele ser la forma más sencilla y popular de empezar. Para ello, es importante crear primero flujos de datos bien organizados y esquematizados, para después rellenarlos en tablas Apache Iceberg a través de conectores como Kafka Connect.
El siguiente paso es conectar los flujos de datos y tablas a cualquier lago de datos, almacén de datos, procesador, motor de consultas, software de informes, base de datos o marco de aplicación que necesite.
El resultado es una arquitectura que permite a la organización moverse a la velocidad que el mercado demanda, tanto a la hora de crear nuevos productos digitales como al tomar decisiones estratégicas apoyadas en datos, tanto analíticos como en tiempo real.
Tendencia al alza
La capacidad de acelerar el mercado de nuevos servicios y aplicaciones, así como reducir los costes operativos de una arquitectura del dato son los principales beneficios de una arquitectura headless. Es más, en el último reporte de Confluent, el 90% de los directivos consultados aseguran que tener una visión única, y en tiempo real, de su negocio ha mejorado ostensiblemente la ratio de satisfacción de sus clientes.
La arquitectura headless ayuda a las organizaciones a eliminar copias de datos o mover la información, ahorrando tiempo y dinero
Este tipo de arquitecturas permite combinar de forma sencilla datos históricos y los que se reciben en tiempo real, así como simplificar el acceso a ellos de forma transparente. Es decir, aplicativos operacionales, así como motores analíticos, podrán usar la misma información evitando múltiples copias del dato y el correspondiente coste, así como inconsistencias.
Uno de los principales retos que esta arquitectura soluciona son los famosos spaguettis de integración, los pantanos de datos y la inconsistencia en el reporting. Es algo habitual encontrarse con empresas en las que cada equipo tiene diferentes interpretaciones de qué es un cliente o cómo se contabilizan las ventas o los márgenes. Desde luego, no hay peor situación que la de un directivo no vea los mismos reportes que su jefe los días de cierre.
