Diseño de datos para microservicios e IA: por qué los modelos canónicos siguen siendo importantes
- JM Abrams
- hace 3 días
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Por José M. Abrams, Director de Cultura de Datos – www.dataculturehivemind.com
Las organizaciones se basan cada vez más en datos para orientar sus estrategias, especialmente en atención médica y seguros; dos formidables estrategias de diseño deben trabajar juntas:
Modelos de datos canónicos (MDC) para proporcionar un significado compartido entre sistemas
Arquitectura de microservicios para permitir la autonomía y agilidad del servicio
Esta publicación explica por qué ambos son esenciales, en qué se diferencian y cómo integrarlos en un ecosistema de datos escalable y preparado para IA .
¿Qué es un modelo de datos canónicos?
Un modelo de datos canónico (MDC) es una representación estandarizada y empresarial de entidades comerciales comunes que proporciona una estructura y una semántica consistentes para los datos intercambiados entre diferentes sistemas o dominios.
Sirve como una única fuente de verdad para las definiciones de datos, abstrayendo las idiosincrasias de cada sistema de origen o destino. Este modelo facilita la interoperabilidad, la reutilización y la integración de datos al alinear todos los sistemas con un vocabulario y una estructura compartidos.
El punto de partida: modelos de datos canónicos
Un Modelo de Datos Canónico (MDC) proporciona un enfoque estandarizado y a nivel empresarial para representar entidades comerciales, como miembros, proveedores y reclamaciones. Elimina las diferencias en cómo los sistemas fuente almacenan o nombran los datos.
En el seguro de salud, un MDC garantiza que cada consumidor final (desde el análisis actuarial hasta la detección de fraudes impulsada por IA) entienda a un "miembro" de la misma manera, independientemente de si los datos provienen de un CRM, un sistema de reclamos o una fuente de elegibilidad.
Pero los MDC tienen un costo: la eficiencia del almacenamiento
Los MDC priorizan la claridad sobre la optimización. Por ejemplo, considere un miembro que puede tener varios números de teléfono y direcciones (residencial, de facturación y postal). Un MDC podría integrarlos como matrices o definirlos como subentidades vinculadas.
Este diseño no es eficiente en términos de almacenamiento. Si dos miembros comparten un número de teléfono (por ejemplo, su cónyuge), cada uno seguiría teniendo un registro único para ese número. Esto es intencional, ya que la propiedad semántica prevalece sobre la reutilización en un MDC.
¿No podríamos ser más eficientes?
Técnicamente, sí. Podríamos normalizar teniendo una tabla Phone compartida y una tabla de unión, como member_phone. Pero esto introduce ambigüedad:
¿Quién es el propietario del número?
¿Qué pasa si un miembro lo marca como “emergencia” y el otro como “móvil”?
¿Qué pasa si un miembro ha dado su consentimiento para utilizar ese número de teléfono para comunicaciones relacionadas con la salud según las normas de HIPAA, pero el otro no?
En resumen, la optimización excesiva puede generar confusión semántica , especialmente en dominios regulados como el seguro de salud.
Por qué los MDC despriorizan la eficiencia del almacenamiento
Si bien es tentador normalizar los datos para lograr la máxima reutilización y eficiencia, los MDC se inclinan intencionalmente hacia la claridad, la autonomía y la facilidad de integración.
He aquí por qué:
🗣 Transparencia Semántica : Los MDC representan directamente conceptos empresariales del mundo real. Incluso si dos miembros comparten un número de teléfono, cada uno mantiene un registro independiente para preservar la identidad y el contexto.
🧩 Desvinculación del almacenamiento físico : Los MDC suelen serializarse para la comunicación (p. ej., JSON, XML) y su transmisión entre sistemas. Su objetivo es la comunicación, no solo el almacenamiento.
🔄 Prioridad de intercambio de datos : los MDC permiten la interoperabilidad y el intercambio de datos, no solo operaciones transaccionales.
🚫 Evitar la generalización excesiva : la normalización excesiva (por ejemplo, teléfonos o direcciones compartidos) introduce ambigüedad y riesgos de gobernanza, especialmente en el sector sanitario o en las industrias reguladas.
📜 Gobernanza y propiedad : en seguros de salud, la trazabilidad y la claridad del linaje de datos superan los ahorros de almacenamiento a nivel de bytes.
Los MDC adoptan una redundancia controlada porque es mejor que todos los sistemas y equipos los entiendan que ahorrar unas cuantas filas de almacenamiento a costa de la confusión.
Cambio de marcha: microservicios y autonomía
Las aseguradoras de salud modernas adoptan cada vez más la arquitectura de microservicios para mejorar la agilidad y la escalabilidad. Cada microservicio posee su propio contexto delimitado y, a menudo, su propia base de datos.
MDC vs Microservicios: Compensaciones de diseño
Propiedad de datos centralizada vs. descentralizada
MDC: Una fuente central de verdad
Microservicios: Cada servicio posee y controla sus datos
Diseño de esquema
MDC: Esquemas relacionales compartidos
Microservicios: Sin uniones entre servicios
Objetivo de optimización
MDC: Optimizado para la estandarización
Microservicios: optimizados para la autonomía y la agilidad
Enfoque semántico
MDC: Consistencia semántica entre sistemas
Microservicios: contexto delimitado dentro de cada servicio
Cerrando la brecha: por qué necesitas ambos
Quizás deba elegir entre claridad y autonomía. Pero, en realidad, las arquitecturas modernas exitosas utilizan tanto los MDC como los microservicios estratégicamente.
Los MDC guían la forma en que su empresa define entidades de datos, como “miembro”, “proveedor” y “reclamo”, de manera consistente en todos los departamentos y sistemas.
Los micro servicios permiten a los equipos crear, escalar e implementar aplicaciones de forma independiente dentro de sus respectivos contextos delimitados.
El nexo de unión entre ambos son los contratos de datos semánticos: acuerdos compartidos que preservan el significado a través de los límites del servicio. Estos contratos garantizan que, incluso si cada micro servicio evoluciona de forma independiente, la semántica se mantenga alineada.
Ejemplo: Servicios de reclamos médicos, de miembros y de proveedores
En un mundo de micro servicios:
El MemberService (servicio de miembro) posee los datos demográficos de los miembros.
El ProviderService (servicio del proveedor) administra la red y las especialidades.
El ProcedureCatalogService (servicio de catalogo de procedimientos) gestiona el listado estandarizado de todos los servicios e intervenciones médicas.
El MedicalClaimService (servicio de reclamaciones medicas) almacena los envíos de reclamaciones y hace referencia a las identificaciones de miembros y proveedores, pero no es propietario de esas definiciones.
Cómo se comunican: API y contratos semánticos
Los servicios no comparten tablas, sino que se comunican mediante API o eventos. Esto hace que los contratos de datos semánticos sean cruciales.
Un contrato semántico define el significado de cada campo, los formatos requeridos y los valores válidos. Es el nexo que garantiza la comprensión mutua entre los sistemas, incluso cuando evolucionan de forma independiente.
Resumen: Utilice ambos para una arquitectura resiliente
En el seguro de salud, el modelado de datos ya no se trata solo de ahorrar espacio: se trata de comunicar significado entre sistemas, equipos y tecnologías.
Un modelo de datos canónico prioriza la veracidad sobre la optimización. Se trata de hacer que el significado sea portátil y resiliente al cambio.
No piense en los MDC y los microservicios como filosofías competitivas.
Piense en ellos como capas:
Los MDC definen la base semántica
Los microservicios brindan agilidad de ejecución
Juntos, forman la columna vertebral arquitectónica de una plataforma de seguro de salud preparada para el futuro y la inteligencia artificial.
Explore más sobre la cultura de datos y la claridad arquitectónica en Cultura de datos Mente colmena .
Descargo de responsabilidad: Las opiniones expresadas en este blog son únicamente las del autor y no reflejan los puntos de vista, posiciones u opiniones de mi empleador.
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