sábado, 21 de febrero de 2026

Arquitectura Empresarial e IoT: El «Dream Team» de la Transformación Digital

Muchos ven la Transformación Digital (TD) como la simple compra de gadgets o la migración a la nube. Error. La verdadera transformación es un cambio estratégico que utiliza capacidades (personas, procesos y tecnología) para mejorar el valor al cliente de forma continua.

Pero, ¿cómo se orquestan todas estas piezas sin que la empresa colapse? La respuesta está en la Arquitectura Empresarial (AE).

La Sinergia Perfecta: AE + IoT en la transformacion digital

Cuando hablamos de innovar, surge una "coalición" poderosa entre la Arquitectura Empresarial y el Internet de las Cosas (IoT). Aunque son disciplinas distintas, existe una sinergia inherente:

  • La AE es el plano: Formula la hoja de ruta y las bases de la colaboración.
  • El IoT es la conexión: Aporta los dispositivos y servicios bajo los estándares que la AE formaliza.

diagrama transfromación digital

Como se muestra en la imagen superior, esta coalición ofrece la base fundamental para el viaje de transformación digital de cualquier organización.

Esta alianza permite pasar de una estructura rígida a una empresa conectada, donde la innovación no es un accidente, sino un proceso diseñado.

3 Razones por las que la AE ya no es lo que era

Olvida esos mapas de cinco años que se llenaban de polvo. La Arquitectura Empresarial moderna en la era digital es:

  1. Ágil y Escalable: No busca el "gran diseño" estático, sino enfoques colaborativos y rápidos.
  2. Liderada por la Innovación: Se centra en mejorar el compromiso entre el negocio y el consumidor.
  3. Un Puente con el Legado: No todo lo viejo debe morir. La AE permite que sistemas antiguos (como mainframes) convivan y se integren con sensores RFID o aplicaciones modernas.

Ejemplo Real: El sector financiero y retail

Un equipo de AE en una financiera global, no pondremos nombre, perel punto es que definió estándares tecnológicos claros. Cuando los desarrolladores empezaron con dispositivos IoT, no tuvieron que adivinar: ya tenían las reglas de juego. ¿El resultado? Redujeron drásticamente el tiempo de entrega de tres nuevas capacidades de negocio.

Domando a la "Bestia" de los Datos (Big Data)

Uno de los mayores retos hoy es cómo digerir la cantidad masiva de datos que generamos. Aquí es donde la AE brilla al facilitar la introducción controlada del Big Data.

La AE permite que el Big Data "altere" (disrupt) positivamente el negocio sin "destruir" la configuración técnica existente. Ayuda a sincronizar:

  • Redes y bases de datos.
  • Procesos de negocio.
  • Capas de presentación (visualización de datos).

Gracias a este marco, un analista de seguridad y uno de datos pueden hablar el mismo idioma sobre riesgos, y un desarrollador puede entender exactamente por qué un algoritmo de MapReduce debe funcionar bajo ciertas limitaciones operativas. Menos fricción, más decisiones inteligentes.

El equilibrio es la clave en la transformación digital

La robustez de una Arquitectura Empresarial evita que la tecnología se adopte de forma aleatoria o fragmentada. Es, en última instancia, el equilibrio perfecto entre la eficiencia operativa y la innovación empresarial.

Si quieres que tu empresa sea ágil, primero asegúrate de que sus cimientos (su arquitectura) sean lo suficientemente flexibles para sostener el futuro.

Fuente original Aquí Arquitectura Empresarial e IoT: El «Dream Team» de la Transformación Digital

Arquitectura Empresarial e IoT: El «Dream Team» de la Transformación Digital

Muchos ven la Transformación Digital (TD) como la simple compra de gadgets o la migración a la nube. Error. La verdadera transformación es un cambio estratégico que utiliza capacidades (personas, procesos y tecnología) para mejorar el valor al cliente de forma continua.

Pero, ¿cómo se orquestan todas estas piezas sin que la empresa colapse? La respuesta está en la Arquitectura Empresarial (AE).

La Sinergia Perfecta: AE + IoT en la transformacion digital

Cuando hablamos de innovar, surge una "coalición" poderosa entre la Arquitectura Empresarial y el Internet de las Cosas (IoT). Aunque son disciplinas distintas, existe una sinergia inherente:

  • La AE es el plano: Formula la hoja de ruta y las bases de la colaboración.
  • El IoT es la conexión: Aporta los dispositivos y servicios bajo los estándares que la AE formaliza.

diagrama transfromación digital

Como se muestra en la imagen superior, esta coalición ofrece la base fundamental para el viaje de transformación digital de cualquier organización.

Esta alianza permite pasar de una estructura rígida a una empresa conectada, donde la innovación no es un accidente, sino un proceso diseñado.

3 Razones por las que la AE ya no es lo que era

Olvida esos mapas de cinco años que se llenaban de polvo. La Arquitectura Empresarial moderna en la era digital es:

  1. Ágil y Escalable: No busca el "gran diseño" estático, sino enfoques colaborativos y rápidos.
  2. Liderada por la Innovación: Se centra en mejorar el compromiso entre el negocio y el consumidor.
  3. Un Puente con el Legado: No todo lo viejo debe morir. La AE permite que sistemas antiguos (como mainframes) convivan y se integren con sensores RFID o aplicaciones modernas.

Ejemplo Real: El sector financiero y retail

Un equipo de AE en una financiera global, no pondremos nombre, perel punto es que definió estándares tecnológicos claros. Cuando los desarrolladores empezaron con dispositivos IoT, no tuvieron que adivinar: ya tenían las reglas de juego. ¿El resultado? Redujeron drásticamente el tiempo de entrega de tres nuevas capacidades de negocio.

Domando a la "Bestia" de los Datos (Big Data)

Uno de los mayores retos hoy es cómo digerir la cantidad masiva de datos que generamos. Aquí es donde la AE brilla al facilitar la introducción controlada del Big Data.

La AE permite que el Big Data "altere" (disrupt) positivamente el negocio sin "destruir" la configuración técnica existente. Ayuda a sincronizar:

  • Redes y bases de datos.
  • Procesos de negocio.
  • Capas de presentación (visualización de datos).

Gracias a este marco, un analista de seguridad y uno de datos pueden hablar el mismo idioma sobre riesgos, y un desarrollador puede entender exactamente por qué un algoritmo de MapReduce debe funcionar bajo ciertas limitaciones operativas. Menos fricción, más decisiones inteligentes.

El equilibrio es la clave en la transformación digital

La robustez de una Arquitectura Empresarial evita que la tecnología se adopte de forma aleatoria o fragmentada. Es, en última instancia, el equilibrio perfecto entre la eficiencia operativa y la innovación empresarial.

Si quieres que tu empresa sea ágil, primero asegúrate de que sus cimientos (su arquitectura) sean lo suficientemente flexibles para sostener el futuro.

Fuente original Aquí Arquitectura Empresarial e IoT: El «Dream Team» de la Transformación Digital

miércoles, 11 de febrero de 2026

¿Más allá del Hype? El Metaverso como la nueva espina dorsal de la economía global

Si hace unos años pensábamos que el metaverso era solo una promesa de ciencia ficción o un videojuego glorificado, el 2026 nos ha demostrado lo contrario. Lo que comenzó como una curiosidad tecnológica se ha convertido en la base de la Revolución Industrial 4.0.

Pero, ¿qué es realmente y por qué tu organización debería estar prestando atención ahora mismo? Vamos a desglosarlo.

Definiendo lo "indefinible"

A diferencia de otras tecnologías, no existe una única definición oficial del metaverso. Sin embargo, la industria coincide en algo: es la convergencia de innovaciones (3D, blockchain, IA) que nos ofrece una experiencia inmersiva a través de una internet de nueva generación.

En lugar de ver el metaverso solo como "gafas de realidad virtual", debemos entenderlo como un cambio sistémico que incluye:

  • Nuevos modelos de negocio.
  • Interacciones sociales evolucionadas.
  • Economías digitales completas, similares a lo que supuso la llegada de Internet en su momento.


El fin del "Internet Plano"

Estamos dejando atrás la era de la Web 2.0. Ese "internet plano" de pantallas 2D, videos y texto está siendo desplazado por la Web 3.0.

La gran diferencia: Ya no miramos la tecnología desde fuera; ahora interactuamos con ella desde dentro.

Esta transición elimina las restricciones físicas. Hoy, las reconstrucciones 3D de objetos (e incluso de humanos) pueden coexistir en cualquier espacio físico, transformando radicalmente cómo las empresas diseñan sus operaciones y cómo nosotros experimentamos nuestro entorno personal.


Sectores en plena transformación

El alcance de estas aplicaciones es masivo. No se trata solo de entretenimiento; sectores críticos ya están operando bajo este nuevo paradigma.

Sector Aplicación en el Metaverso
Salud Entrenamiento médico avanzado y telecirugía inmersiva.
Energía Exploración y extracción eficiente de petróleo y gas.
Educación Entornos de aprendizaje 3D sin barreras geográficas.
Industria Prototipado rápido y gemelos digitales para reducir costos.
Sostenibilidad Modelado de soluciones para el cambio climático y escasez de agua.

2026: El punto de no retorno

Según expertos de firmas como Gartner, el metaverso ha seguido una evolución por fases. Al integrarse con tecnologías como la IA, el Cloud Computing y el Internet de las Cosas (IoT), finalmente ha alcanzado su madurez industrial este año.

Estamos en un momento de "ponerse al día". Las organizaciones que no han iniciado su transición corren el riesgo de quedar obsoletas antes de que llegue la siguiente ola: el "Quantumverso" (la unión de la computación cuántica con estos entornos virtuales).

El metaverso no es un destino, es una nueva capa de realidad. Gracias a la capacidad de procesar volúmenes masivos de datos en tiempo real, hoy podemos resolver problemas que antes considerábamos imposibles, desde acelerar proyectos de investigación científica de años a meses, hasta crear experimentos sociales y económicos más realistas.

Ver más Aquí ¿Más allá del Hype? El Metaverso como la nueva espina dorsal de la economía global

viernes, 23 de enero de 2026

¿Está tu organización lista para el Metaverso? Lo que la IA nos enseñó

A finales de 2022, el mundo cambió con la llegada de ChatGPT y el famoso metaverso. En poco tiempo, lo que parecía ciencia ficción se convirtió en una herramienta cotidiana, asombrando a todos por su capacidad casi humana para procesar información a una velocidad sin precedentes.

Sin embargo, este auge no vino solo. Con la innovación llegaron los desafíos y una gran lección: la tecnología avanza más rápido que nuestra capacidad de reacción.

Las dos caras de la Inteligencia Artificial

Aunque herramientas como ChatGPT, Meta y Salesforce han demostrado un potencial increíble, también han dejado al descubierto grietas importantes que no podemos ignorar:

  • Las "Alucinaciones": Casos donde la IA inventa datos o precedentes legales con total seguridad.
  • Desafíos Éticos: El riesgo de desinformación mediante deepfakes (podcasts o videos falsos) que pueden dañar reputaciones de forma irreversible.
  • Impacto Económico: La preocupación legítima sobre la transformación de industrias enteras y la posible pérdida de empleos antes de que estemos preparados.

Esta incertidumbre llevó a líderes tecnológicos a pedir una moratoria de seis meses. El objetivo era pausar el desarrollo para establecer salvaguardas. Pero, seamos honestos: en el mundo tecnológico, el botón de "pausa" rara vez funciona.

La IA es solo la punta del iceberg

Es fácil perderse en la fiebre de la IA, pero es fundamental entender que la IA no es el destino final. En realidad, es solo un componente de un ecosistema mucho más vasto y disruptivo: el Metaverso.

Muchos todavía ven el metaverso como algo lejano o relacionado solo con videojuegos, pero la realidad es que es una convergencia de tecnologías (IA, machine learning, realidad aumentada, etc.) que ya está sobre nosotros.

El riesgo real: Así como ChatGPT tomó a muchos por sorpresa, las organizaciones corren el riesgo de quedar "ciegas" ante la velocidad del impacto del metaverso.

¿Por qué empezar a prepararse hoy?

A diferencia de lo que ocurrió con la IA, no habrá espacio para pedir una "tregua de doce meses" para estudiar el terreno. El metaverso no esperará a que las empresas actualicen sus manuales de estrategia.

La preparación debe ser inmediata. Entender cómo estas tecnologías convergen y cómo afectarán a tu sector es la única forma de pasar de la reactividad a la innovación.

La transición hacia esta nueva era digital puede parecer abrumadora, pero no tienes que hacerla a ciegas. Nuestro objetivo es brindarte la guía necesaria para navegar esta convergencia tecnológica con éxito.

Ver más Aquí ¿Está tu organización lista para el Metaverso? Lo que la IA nos enseñó

jueves, 4 de diciembre de 2025

Cuatro formas de entender la Inteligencia Artificial

Cuando hablamos de inteligencia artificial (IA), es común imaginar máquinas que “piensan” como humanos. Sin embargo, el primer concepto clave es este: la IA no es inteligencia humana. Puede imitarla, sí, pero sigue siendo una simulación orientada a lograr objetivos a través de algoritmos que procesan datos y aprenden de ellos.

Para entender mejor este campo, existen cuatro grandes maneras de definir o clasificar la IA:

1. IA que actúa como un humano

Aquí entramos en territorio del famoso Test de Turing, donde una máquina “aprueba” si un evaluador no puede distinguirla de un ser humano durante una conversación. Este enfoque engloba tecnologías como:

  • Procesamiento de lenguaje natural
  • Representación de conocimiento
  • Razonamiento automático
  • Aprendizaje automático

En su versión moderna, el Total Turing Test, también se consideran capacidades físicas, como visión computacional y robótica.

La idea clave es que actuar como humano no implica copiarlo exactamente. Igual que los hermanos Wright no imitaron a los pájaros para volar, sino que se inspiraron en ellos, la IA busca cumplir un objetivo con su propio enfoque.

2. IA que piensa como un humano

Este tipo de IA intenta reproducir los procesos mentales humanos. Para saber si una máquina “piensa” como nosotros, primero debemos entender cómo pensamos. Aquí entran metodologías como:

  • Introspección: observar nuestros propios procesos mentales.
  • Pruebas psicológicas: analizar comportamientos humanos bajo condiciones similares.
  • Neuroimagen: tecnologías como PET, fMRI o MEG para ver la actividad cerebral.

A partir de estos modelos se crean programas que tratan de simular esos patrones. Los resultados suelen ser experimentales debido a la enorme variabilidad del pensamiento humano, pero son importantes en áreas como la psicología y las ciencias cognitivas.

3. IA que piensa racionalmente

En este enfoque relacionado a la inteligencia artificial, la pregunta no es “¿piensa como un humano?”, sino “¿piensa de forma lógica?”. Se basa en modelos que describen comportamientos racionales y usa reglas para resolver problemas de manera coherente.

Aquí, la máquina utiliza datos y principios lógicos para determinar la mejor acción posible. Muchas veces, resolver un problema “en teoría” es distinto a resolverlo “en la práctica”, pero este enfoque ayuda a crear un punto de partida sólido.

4. IA que actúa racionalmente

Esta categoría estudia cómo las personas actúan bajo ciertas condiciones y busca reproducir las acciones más eficientes y efectivas. Los sistemas que actúan racionalmente analizan el entorno y toman decisiones que maximicen la probabilidad de alcanzar un objetivo.

Se basa en comportamiento observable, condiciones reales y estrategias óptimas. Aunque no siempre la solución teórica funciona en la práctica, sí proporciona un marco desde el cual la IA puede adaptarse y aprender.

Otras formas de clasificar la IA

Hay clasificaciones más simples, como la división entre la inteligencia artificial débil (especializada en una sola tarea) e IA fuerte (capaz de adaptarse a múltiples situaciones). Sin embargo, este esquema se queda corto.

Una propuesta más completa es la del investigador Arend Hintze, quien divide la IA en cuatro niveles:

1. Máquinas reactivas

Son sistemas sin memoria ni aprendizaje a largo plazo. Responden al momento utilizando gran capacidad de cómputo y algoritmos optimizados. Ejemplo: máquinas que juegan ajedrez o participan en concursos de preguntas.

2. Memoria limitada

Es el tipo de IA que vemos hoy en autos autónomos o robots. Utiliza datos pasados recientes para tomar mejores decisiones y reaccionar más rápido.

3. Teoría de la mente

Un nivel aún en desarrollo. Implica que la máquina comprenda tanto sus propios objetivos como los de otros agentes. Para un coche autónomo, por ejemplo, sería anticipar la intención de otros conductores.

4. Autoconciencia

El nivel más avanzado y, por ahora, totalmente teórico. Requeriría máquinas con conciencia y sentido del yo, capaces de inferir intenciones ajenas basadas en experiencia y autorreflexión. Es el tipo de IA que vemos en ciencia ficción, pero hoy no existe ni estamos cerca.

Comprender estas categorías ayuda a tener una visión más clara y realista de lo que la IA es —y no es—. Desde simples máquinas reactivas hasta teorías sobre conciencia artificial, este campo continúa creciendo y redefiniendo lo que consideramos “inteligente”.

Más información Aquí Cuatro formas de entender la Inteligencia Artificial

sábado, 7 de junio de 2025

Enfoques en la gestión de proyectos de software

La ejecución los proyectos de software tiene dos componentes: la ingeniería de software y la gestión.

La ingeniería de software consiste en todas las actividades técnicas que se realizan para construir el producto final del proyecto (las actividades de "simplemente construirlo").

La ingeniería de proyectos de software se ocupa de construir los componentes, integrarlos, verificarlos, validarlos y, finalmente, combinar todos los componentes en un producto y convencer al cliente para que acepte su entrega.

La gestión facilita la ingeniería de software para que el producto final del proyecto se complete a tiempo, de manera eficiente, eficaz y sin defectos.


Alineación de la metodología de ingeniería de software con la metodología de gestión de proyectos

Existen dos escuelas de pensamiento generales sobre la vinculación de las metodologías de ingeniería de proyectos de software y gestión: fuertemente acopladas y débilmente acopladas.

Fuertemente acopladas. Una escuela de pensamiento sostiene que ambas metodologías están fuertemente acopladas y que la gestión depende completamente de la metodología de ingeniería de software adoptada para construir el producto final del proyecto.

Por lo tanto, la gestión de proyectos debe estar estrechamente entrelazada con la ingeniería de software.

En algunas metodologías de ingeniería de software, como los métodos ágiles, la distinción entre ingeniería de software y gestión de proyectos es algo difusa.

En esta situación, el argumento es que el SPM  (gestor de proyectos de software por sus siglas en inglés) o gestor de proyectos de software actúa como un coach, porque la responsabilidad principal de un SPM es ser la voz de las personas y un líder en lugar de un director.

Débilmente acopladas. En la otra escuela de pensamiento, los dos aspectos de la ingeniería de software y la gestión están débilmente acoplados, pero se influyen mutuamente.

Por lo tanto, cada aspecto necesita cierta adaptación para ajustarse al otro. Además, en esta escuela de pensamiento, la gestión de proyectos se considera que tiene múltiples objetivos, siendo el objetivo principal construir el producto final.

Otros objetivos incluyen la gestión del cronograma, la productividad, la calidad, los recursos, la moral, los clientes y las ganancias.

En la escuela de pensamiento débilmente acoplada, un SPM debe ser primero un gestor y, en segundo lugar, conocer la metodología de ingeniería de software.


Metodologías de ingeniería de software

En resumen, las metodologías de ingeniería de proyectos de software incluyen cascada, incremental, espiral, orientada a objetos, basada en casos de uso (lenguaje unificado de modelado) y métodos ágiles de varios tipos.

Estas metodologías también se conocen comúnmente como SDLC (ciclos de vida de desarrollo de software).

Los métodos ágiles incluyen programación extrema (XP), scrum, clear case, desarrollo impulsado por características, desarrollo impulsado por pruebas, desarrollo dinámico de sistemas, proceso unificado racional (RUP, la versión ágil), desarrollo de software adaptativo y programación pragmática.

Los métodos ágiles, con la excepción de RUP, solo fomentan el desarrollo de la documentación mínima requerida asociada con el desarrollo del software.

RUP, sin embargo, es una excepción porque RUP es un proceso detallado de ingeniería de software que incluye niveles de documentación similares a otros tipos de métodos.


Una metodología de gestión de proyectos de software completamente alineada es adecuada para organizaciones más pequeñas y homogéneas, mientras que las organizaciones menos homogéneas deberían tener una metodología de gestión de proyectos desacoplada de la metodología de ingeniería de software del proyecto.

Debido a que la metodología de ingeniería de software utilizada en un proyecto tiene un impacto en la gestión de proyectos, cada proyecto deberá tener la metodología de gestión adaptada en cierta medida para alinearse con la metodología de ingeniería de software.

Fuente original Aquí Enfoques en la gestión de proyectos de software

viernes, 4 de abril de 2025

Ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC).

El ciclo de vida del desarrollo de software tradicional(SDLC, por sus siglas en inglés) es el más utilizado para diseñar productos de software en tres partes principales: 

1. Análisis de requisitos 

2. Modelado de datos 

3. Normalización 

Durante la primera fase, el análisis de requisitos, el equipo de desarrollo y diseño lleva a cabo entrevistas con el fin de capturar todas las necesidades del negocio relacionadas con el sistema propuesto. La fase de modelado de datos consiste en la creación del modelo de datos lógico, que posteriormente se utilizará para definir el modelo de datos físico o las estructuras de la base de datos. Una vez que la base de datos ha sido modelada y diseñada, se implementa la fase de normalización para ayudar a eliminar o reducir tanto como sea posible cualquier dato redundante. A continuación, se presenta una descripción más específica de las actividades incluidas en el ciclo de desarrollo.

Desarrollo

El ciclo de vida del desarrollo incluye cuatro componentes generales. Desde esta perspectiva, el "desarrollo" consistiría en todos los pasos necesarios para llevar a cabo la creación de la aplicación.

Esto incluye la viabilidad, el análisis, el diseño y la codificación propiamente dicha. La viabilidad representa las tareas necesarias para determinar si el proyecto de desarrollo de software tiene sentido desde el punto de vista empresarial. La mayoría de las organizaciones integrarían el proceso de retorno sobre la inversión (ROI, por sus siglas en inglés) durante este paso.

El ROI consiste en los pasos financieros que determinan matemáticamente si el proyecto proporcionará los rendimientos monetarios necesarios para el negocio. Centrarse únicamente en los retornos monetarios puede ser una trampa grave, ya que hay muchos beneficios que pueden obtenerse a través de retornos no monetarios.

La viabilidad a menudo contiene lo que se conoce como un pronóstico o presupuesto de alto nivel. El "alto" representaría el "peor caso" en términos de costos y el "bajo", el mejor caso o el costo más bajo. La esperanza, por supuesto, es que el costo real y el cronograma queden en algún punto intermedio entre el alto y el bajo.

Pero la viabilidad va más allá del presupuesto; también representa si la empresa considera que el proyecto es alcanzable dentro de un cronograma específico. Por lo tanto, la viabilidad es una declaración tanto de los objetivos financieros como empresariales, y una creencia general de que el costo vale la recompensa.

 El análisis en el ciclo de vida del desarrollo de software

El análisis es el paso final para crear los requisitos lógicos detallados o la arquitectura de las aplicaciones y la base de datos. En última instancia, el analista crea un documento de requisitos que describe todas las necesidades para que los codificadores trabajen sin tener que regresar directamente a los usuarios en busca de aclaraciones.

El análisis, como responsabilidad arquitectónica en el ciclo de vida del desarrollo de software, se basa mucho en una progresión matemática de pasos predecibles. Estos pasos son bastante iterativos por naturaleza, lo que requiere que los profesionales comprendan la naturaleza gradual de la finalización de este paso vital en el desarrollo.

Otro aspecto de las matemáticas del análisis es la descomposición. La descomposición establece la creación de los componentes más pequeños que conforman el todo. Es como los huesos, la sangre y los músculos del cuerpo humano que, en última instancia, conforman lo que físicamente vemos en una persona.

Una vez que un sistema está descompuesto, el analista puede estar seguro de que las "partes" que componen el todo están identificadas y pueden reutilizarse en el sistema según sea necesario.

Estas partes descompuestas se denominan "objetos" y comprenden el estudio y la aplicación del análisis y diseño orientado a objetos. Por lo tanto, la base de trabajar con los usuarios lleva en última instancia a la creación de partes conocidas como objetos, que actúan como componentes intercambiables que pueden utilizarse cuando sea necesario.

Se puede pensar en los objetos, dentro del ciclo de vida del desarrollo de software, como en partes intercambiables de un automóvil. A veces se les llama "estándar", ya que pueden reutilizarse en múltiples modelos. Los beneficios son obvios. El mismo objetivo aplica al software: cuanto más reutilizable, más eficiente y rentable.

El diseño en el SDLC

El diseño es mucho menos lógico que el análisis, pero es un paso mucho más creativo. El diseño es la fase que requiere decisiones físicas sobre el sistema, desde qué lenguaje de programación utilizar, qué base de datos de proveedor seleccionar (por ejemplo, Oracle, Sybase, DB2), hasta cómo se identificarán las pantallas y los informes.

La fase de diseño también puede incluir decisiones sobre hardware y comunicaciones de red o la topología. A diferencia del análisis, el diseño requiere menos enfoque matemático e ingenieril, y más uno que realmente sirva a la perspectiva del usuario.

El proceso de diseño es quizás el más iterativo, lo que podría requerir múltiples sesiones con los usuarios mediante un enfoque de prueba y error hasta que se complete la interfaz de usuario correcta y la selección del producto.

El diseño a menudo requiere "expertos" en diseño de bases de datos, arquitectura de pantallas, así como profesionales que comprendan las necesidades de rendimiento de los servidores de red y otros componentes de hardware requeridos por el sistema.

Codificación

La codificación representa otro enfoque arquitectónico y matemático. Sin embargo, sugiero que las matemáticas no son la descripción más precisa de una estructura de codificación, sino que se trata más bien de entender cómo opera la lógica.

Esta componente de las matemáticas se conoce como "álgebra booleana" o las matemáticas de la lógica. El álgebra booleana es la base de cómo el software se comunica con la máquina real. El software es la abstracción física que nos permite interactuar con la máquina de hardware.

Entonces, la codificación es la mejor manera de desarrollar realmente la estructura del programa. Se ha escrito mucho sobre estilos y formatos de codificación. El más conocido se llama "programación estructurada". La programación estructurada fue desarrollada originalmente para que los programadores crearan código cohesivo, es decir, que fuera autosuficiente.

La autosuficiencia en la codificación significa que el programa es autocontenido porque toda la lógica relacionada con sus tareas está dentro del programa. Lo opuesto a la cohesión es el acoplamiento.

El acoplamiento es la lógica de los programas que dependen unos de otros, lo que significa que un cambio en un programa implica un cambio en otro. El acoplamiento se considera peligroso desde una perspectiva de mantenimiento y calidad, simplemente porque los cambios causan problemas en otros sistemas dependientes o "acoplados".

La relación entre la codificación y el análisis puede ser crítica, dado que la decisión sobre qué código conformará un módulo puede determinarse durante el análisis en lugar de durante la codificación.

Artículos relacionados Aquí Ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC).