Dataverse no es para todo, pero es imprescindible para lo importante

Dataverse como “núcleo” del negocio (no como un simple almacén)

En este artículo me gustaría proponerte un enfoque distinto (y, sinceramente, más útil) cuando hablamos de Dataverse dentro de Power Platform: dejar de verlo como una simple base de datos y empezar a entenderlo como el repositorio nuclear del negocio, el lugar donde viven los datos que tienen lógica, reglas, disparadores y, en general, algún tipo de comportamiento o interacción.

Voy a intentar ayudarte a cambiar esa forma de verlo e intentar que introduzcas, dentro de las decisiones de tus proyectos, una fase de arquitectura del dato de negocio. Una fase que, en muchas ocasiones, apenas existe o se aborda de forma superficial. Creo que es clave empezar a tratarla como lo que realmente es: una decisión estratégica. En proyectos grandes, desde el inicio; en proyectos pequeños o medianos, al menos pensando en posibles segundas fases, pero sin perder ese foco.

Lo comento también desde la experiencia de ya muchos años y distintos clientes. Con el paso del tiempo, en más de una ocasión nos hemos encontrado con escenarios muy parecidos: soluciones que funcionan bien, que aportan valor, pero donde el espacio en Dataverse empieza a convertirse en tema de conversación. Aparecen entonces preguntas sobre capacidad, coste y cómo gestionar el crecimiento de los datos.

Identificando qué información está viva (y cuál solo ocupa)

¿Cuántas veces hemos oído, o incluso dicho, “quiero todo”, “lo necesito todo”? Además de ser irreal, hay una realidad incómoda detrás: nunca usamos el 100 % de los datos. Es materialmente imposible en tiempo y en espacio. Es cierto que, en determinados análisis, cálculos o explotaciones del dato, se necesita manejar grandes volúmenes de información, y eso es totalmente válido. Pero una cosa muy distinta es asumir que todo debe vivir en un único sitio simplemente porque resulta más cómodo.

Ese enfoque, con el tiempo, nos lleva siempre al mismo punto: grandes almacenes de información ingobernables, desordenados y con datos mal estructurados, difíciles de entender y todavía más difíciles de mantener. Y estoy seguro de que, si no todos los que leéis este artículo, la gran mayoría lo ha sufrido de una manera u otra.

Ahí es donde Dataverse cobra sentido como repositorio nuclear: el lugar donde viven los datos que están activos, que tienen reglas, disparan procesos y participan en decisiones. Y, a partir de esa identificación, aceptar con naturalidad que no todo debe estar en Dataverse. Filtrar y segregar aquellos datos o documentos que encajan mejor en otros repositorios más baratos y más adecuados para su uso no es una renuncia, es una decisión organizativa y estratégica.

No se trata de usar Dataverse para todo, sino de usarlo para lo importante. Y ese cambio de enfoque, por sí solo, marca una diferencia enorme en coste, gobernanza y sostenibilidad tanto en tu empresa como en las de tus clientes.

El espacio en Dataverse: no es infinito (y eso es una pista, no un drama)

Dataverse no está pensado como un almacén infinito. En mi opinión, su espacio está diseñado para datos vivos, estructurados y con lógica de negocio asociada: datos que se crean, se modifican, disparan procesos y forman parte del día a día de las aplicaciones.

Aquí vuelve a aparecer la importancia de separar: Dataverse no es el lugar para históricos masivos, documentos que apenas se consultan o información sin interacción. Para eso existen repositorios más baratos y más adecuados. Usarlo con criterio hace que el espacio deje de ser un problema y se convierta en una señal clara de qué datos son realmente importantes en nuestro día a día.

Del dato operativo al dato analítico (separar no complica, ordena)

Otro miedo habitual es pensar que separar datos en distintos repositorios complica la arquitectura. La experiencia demuestra justo lo contrario. Hoy existen múltiples mecanismos para integrar Dataverse con otros sistemas de forma sencilla y eficiente, sin necesidad de centralizarlo todo físicamente.

Además, si esta separación se plantea correctamente y se elige el mejor sitio para cada tipo de información, se convierte en una ventaja. Podemos agrupar determinados datos en un data warehouse y asumir ahí el papel de análisis, histórico o explotación masiva, sentando las bases para una futura analítica e inteligencia artificial, si aún no la tenemos.

De esta forma, concentramos fuera de Dataverse aquella información que no es necesaria en el día a día y la utilizamos para analítica, procesamiento y explotación del dato, sin forzar a la plataforma. Dataverse se mantiene ligero, gobernable y orientado al negocio, mientras que el resto de las soluciones potencian el análisis, la predicción y la inteligencia.

Cuando los datos viven en Dataverse: automatización, apps, seguridad e IA

Dataverse no está solo para almacenar información, eso es evidente en cuanto empiezas a trabajar con él. Precisamente por eso insisto tanto en el cambio de enfoque: no se trata de guardar datos, sino de poder usar esa información, casi sin esfuerzo, aprovechando toda la tecnología low code que tiene a su servicio, la seguridad integrada y la enorme cantidad de conectores disponibles.

Un único modelo de datos sirve para múltiples aplicaciones, evitando duplicidades y reduciendo fricción. Y, cuando se hace con criterio, te permite crecer sin convertir el “espacio” en una alarma constante.

Para terminar (y bajar esto a tierra)

Aún me acuerdo de aquellos tiempos en los que, analizando las herramientas que pedían los clientes, por problemas técnicos o de arquitectura tenía que mover los mismos datos de un sitio a otro. Eso acababa generando inconsistencias entre aplicaciones cuando el dato debía ser exactamente el mismo, o desarrollos y modificaciones en estructuras de datos que, con el tiempo, terminaban provocando errores en herramientas de las que ni el propio cliente se acordaba.

De esta manera, Dataverse bien utilizado, con un escenario mucho más gobernable y con un plan que tenga en cuenta el crecimiento y el coste, se convierte en una opción principal y muy sólida para las herramientas que forman parte del día a día del negocio.

Preguntas frecuentes sobre Dataverse, coste y diseño de arquitectura

¿Entonces Dataverse es caro?

La respuesta es sencilla: no, si lo usas bien y tienes claro qué papel debe jugar. En ese caso, el retorno siempre será muy bueno.

¿Puedo meter en Dataverse todo tipo de información?

Sí, pero con sentido. Especialmente aquella que necesitas trabajar en el día a día del negocio.

¿Necesito grandes esfuerzos para integrar Dataverse con otros sistemas?

No. Y con la velocidad a la que avanza la tecnología, cada vez menos.

¿Es buena elección elegir Dataverse?

Sí. Es una muy buena herramienta y, bien utilizada, una base sólida para construir soluciones rápidas, profesionales y sostenibles.

Call to Action: diseña Dataverse para aguantar el crecimiento (sin sorpresas)

Si en tu organización (o en tus proyectos) Dataverse empieza a “oler” a almacén infinito, es el momento perfecto para hacer una revisión rápida: qué datos deben ser operativos (vivos), cuáles deberían ir a repositorios más adecuados y cómo dejar preparada una capa analítica para BI e IA.

Ayesa como partner de Microsoft: foco en ROI, gobernanza y soluciones que escalan

En Ayesa ayudamos a diseñar y ejecutar arquitecturas en Power Platform y Business Applications con un objetivo claro: que la solución sea rápida de entregar, fácil de gobernar y sostenible en coste cuando crece. Dataverse funciona muy bien cuando se usa como núcleo de dato operativo (vivo), integrado con automatización, apps y seguridad.