En el mundo empresarial actual, impulsado por los datos, las empresas se enfrentan al reto de capturar, integrar y utilizar eficazmente grandes cantidades de datos procedentes de fuentes dispares. Las infraestructuras de datos tradicionales suelen ser fragmentarias e inflexibles y dificultan que las empresas aprovechen todo el potencial de sus datos. Aquí es donde entra en juego el concepto de tejido de datos.

Una estructura de datos es una arquitectura de datos moderna cuyo objetivo es optimizar el ecosistema de datos de la empresa y permitir el flujo fluido de datos entre diferentes sistemas, plataformas y fuentes. Proporciona un entorno integrado y en red en el que los datos son fácilmente accesibles, integrables, seguros y utilizables en tiempo real.

La optimización del ecosistema de datos a través de un tejido de datos abre nuevas oportunidades para que las empresas utilicen sus datos como un activo estratégico y aumenten su competitividad en un mundo cada vez más impulsado por los datos.

¿Qué es un Data Fabric?

Un tejido de datos es un Concepto de tratamiento de datos y de Gestión de datoscon el objetivo de integrar y conectar sin fisuras diferentes fuentes y recursos de datos. Se trata esencialmente de una arquitectura o marco que permite gestionar, analizar y acceder a los datos de manera eficiente, independientemente de su tipo, ubicación o estructura.

Con la ayuda de un tejido de datos, las empresas pueden Visión completa de su entorno de datos recibir y Vincular datos de distintas fuentesincluidos los sistemas locales y el almacenamiento en la nube, Bases de datosarchivos, streaming de datos y mucho más. Proporciona una capa unificada de acceso a datos que permite a los usuarios acceder a los Datos sin tener que preocuparse de los detalles técnicos subyacentes.

Un tejido de datos suele ofrecer funciones como la integración y la gestión de datos, Garantía de calidad de los datos, Protección de datos, Seguridad de los datos y Gobernanza de datos. Permite a las empresas utilizar eficazmente sus datos para tomar decisiones con conocimiento de causa, optimizar los procesos empresariales, obtener información e impulsar la innovación.

En esencia, un tejido de datos es un concepto o arquitectura que ayuda a las organizaciones a unificar su infraestructura de datos y facilitar el acceso, la integración y la gestión de los mismos para aprovechar plenamente su valor.

Data Fabric vs. Data Mesh: diferencias y similitudes

El concepto de malla de datos difiere del de tejido de datos en la forma de organizar y gestionar los datos dentro de una organización. Mientras que un tejido de datos es una infraestructura de datos centralizada que permite la integración y gestión de datos, una malla de datos pretende transferir la responsabilidad y soberanía de los datos a equipos o dominios individuales en una estructura descentralizada.

En el enfoque de malla de datos, los datos se consideran productos y el objetivo es establecer equipos orientados a los datos dentro de una organización. Cada equipo es responsable de un área de negocio o dominio específico y asume toda la responsabilidad de la recogida, almacenamiento, gestión, garantía de calidad y entrega de los datos de esa área específica. Cada equipo se convierte en propietario de un dominio de datos y es responsable de desarrollar y mantener sus propios productos de datos.

A diferencia del Data Fabric, que se centra en la centralización de los datos, el Data Mesh modela la descentralización y el reparto de responsabilidades en materia de datos. Cada equipo o dominio dentro de la malla de datos es autónomo y decide independientemente sobre las tecnologías, herramientas y procesos que mejor se adaptan a sus necesidades específicas. Se definen interfaces y normas claras para facilitar la colaboración y el intercambio de datos entre equipos.

El objetivo de la malla de datos es aumentar la escalabilidad, la agilidad y la innovación en torno a los datos dentro de una organización. Permite a los equipos gestionar sus datos con eficacia y tomar decisiones más rápidamente, al tiempo que reduce la complejidad y la dependencia de una infraestructura de datos central.

Es importante señalar que malla de datos y tejido de datos no son necesariamente conceptos opuestos, sino que representan enfoques diferentes de la organización y gestión de datos. Las empresas pueden combinar elementos de ambos conceptos para satisfacer sus necesidades y objetivos específicos en el tratamiento de datos.

Data Mesh o Data Fabric: conozca qué enfoque es el adecuado para que su organización garantice una gestión e integración eficaces de los datos.

Data Mesh frente a Data Fabric: comparación de conceptos de gestión de datos

Tejido de datos frente a lago de datos: diferencias y similitudes

A Lago de datos es otro concepto en el campo del procesamiento y almacenamiento de datos que difiere de un tejido de datos y una malla de datos. A El lago de datos es una ubicación central de almacenamiento de datos en bruto de diversas fuentes y formatos, dando cabida a una gran cantidad de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.

A diferencia del Data Fabric, cuyo objetivo es integrar y gestionar datos, y del Data Mesh, que descentraliza la responsabilidad de los datos, el Data Lake se centra en el almacenamiento centralizado y el fácil acceso a grandes conjuntos de datos. Permite a las empresas recopilar grandes cantidades de datos en bruto sin estructurarlos ni transformarlos previamente en un esquema específico.

Un lago de datos ofrece Opciones flexibles para el registro de datosya que toma los datos en su formato nativo y permite así un enfoque de esquema en lectura. Esto significa que los datos no se interpretan ni estructuran hasta que se consultan o analizan. Esto permite a las empresas aumentar la agilidad y flexibilidad de sus datos, ya que no dependen de esquemas o estructuras de datos predefinidos.

Los tres Los conceptos pueden combinarse bien entre sípara crear una solución de datos integral. Un lago de datos puede formar parte de un tejido o malla de datos, ya que es una fuente de datos central a la que pueden acceder distintos equipos o dominios. Dentro de un tejido de datos, los datos de diferentes fuentes pueden integrarse en el lago de datos para proporcionar una visión completa del panorama de datos. Dentro de la malla de datos, los equipos individuales pueden crear su propio lago de datos para gestionar y acceder a sus productos de datos específicos.

Descubra las ventajas de un lago de datos: la solución de almacenamiento central para grandes cantidades de datos procedentes de diversas fuentes, que permite un análisis y un uso eficaces.

Conceptos básicos, casos de uso y ventajas de un lago de datos: todo lo que las empresas necesitan saber sobre los lagos de datos

Ventajas de una arquitectura de tejido de datos

Una arquitectura de tejido de datos ofrece varias ventajas y beneficios para las empresas. Algunas de las más importantes son:

• Integración de datos y conectividadUna arquitectura de tejido de datos permite la integración sin fisuras de datos procedentes de distintas fuentes y sistemas. Crea una capa unificada de acceso a los datos que permite acceder a ellos con independencia de su origen, formato o ubicación. Esto facilita el flujo de datos y permite a las empresas obtener información exhaustiva de diferentes fuentes de datos.
• Unificación de la gestión de datosLa arquitectura Data Fabric permite a las empresas centralizar y unificar sus procesos de gestión de datos. Permite una gestión eficaz de los datos, la garantía de la calidad de los datos, la protección de los datos y la gobernanza a través de diferentes fuentes de datos. La gestión centralizada también facilita el cumplimiento de las normativas y políticas de protección de datos.
• Tratamiento y análisis de datos en tiempo realAl integrar fuentes de datos en flujo y permitir un procesamiento eficaz de los datos en tiempo real, una arquitectura de tejido de datos hace posible el procesamiento y el análisis de los datos en tiempo real. Esto es especialmente valioso para los casos de uso que requieren información, actualizaciones o notificaciones en tiempo real.
• Escalabilidad y flexibilidadLas empresas pueden añadir fácilmente nuevas fuentes de datos, ampliar las existentes y adaptar la infraestructura de datos a las cambiantes necesidades empresariales. La escalabilidad permite a las empresas hacer frente a volúmenes de datos cada vez mayores y mejorar continuamente sus capacidades analíticas.
• Acceso a los datos y colaboraciónUn tejido de datos permite a los usuarios acceder a los datos que necesitan sin tener que preocuparse de detalles técnicos o complejos procesos de integración. Esto fomenta la colaboración y el intercambio de conocimientos, ya que los equipos pueden acceder a los datos de forma más eficiente y trabajar juntos en los proyectos.

En general, una arquitectura de tejido de datos permite a las empresas optimizar su infraestructura de datos, utilizar los datos de forma más eficaz y tomar decisiones informadas. Respalda la transformación digital, mejora los procesos empresariales y fomenta la innovación proporcionando una base sólida para la gestión y el uso de los datos.

Data Mesh: revolucionando la gestión de datos. Descubra la agilidad descentralizada y la mejora del intercambio de información. ¿Cómo se benefician las empresas? Más información.

Introducción a Data Mesh: cómo se benefician las empresas de la gestión descentralizada de datos

Ejemplos de aplicación de Data Fabric

Un área de aplicación muy importante es el Tejido de Datos Gráfico del conocimiento. Se trata de una aplicación especial del concepto de grafo de conocimiento dentro de una arquitectura de tejido de datos. Un grafo de conocimiento es una estructura de datos basada en grafos que conecta información de distintas fuentes y la representa en forma de entidades (nodos) y sus relaciones (aristas).

Un gráfico de conocimiento Data Fabric va un paso más allá y Integra el enfoque Knowledge Graph en la arquitectura Data Fabric. En este proceso, los datos procedentes de distintas fuentes y sistemas se reúnen en un modelo gráfico uniforme. Esto permite una vinculación e interconexión exhaustivas de los datos, de modo que surgen complejas interrelaciones y relaciones entre ellos.

En este modelo gráfico, la información puede a partir de fuentes de datos estructuradas y no estructuradas integrarse, incluyendo Bases de datossistemas de archivos, aplicaciones, APIs y fuentes de conocimiento externas. Al conectar datos de distintos ámbitos, el Gráfico del Conocimiento ofrece una visión holística de todo el ecosistema de datos de una empresa.

El grafo de conocimiento de Data Fabric permite integración semántica de datosEn el que los datos se vinculan no sólo en función de su estructura, sino también de su contexto de significado. Esto permite realizar consultas y análisis complejos en distintas fuentes de datos para obtener nuevas perspectivas y conexiones.

Hay una gran variedad más ejemplos de aplicaciónen los que se puede utilizar una arquitectura de tejido de datos. He aquí algunos de los más comunes:

• Integración y almacenamiento de datosUna arquitectura de tejido de datos puede ayudar a construir un almacén de datos central al integrar datos de distintas fuentes. Integrando y consolidando a la perfección datos de sistemas internos, Servicios en la nube y socios externos, Data Fabric permite realizar análisis e informes exhaustivos en toda la organización.
• Vista de 360° del clienteUna arquitectura de tejido de datos puede utilizarse para crear una visión de 360º del cliente reuniendo datos de diversas fuentes internas y externas. Esto permite a las empresas desarrollar un conocimiento exhaustivo de sus clientes y mejorar las ofertas personalizadas, las campañas de marketing y los servicios de atención al cliente.
• IoT (Internet de los objetos)Con la llegada del IoT Los dispositivos conectados en red generan grandes cantidades de datos en tiempo real. Una arquitectura de tejido de datos puede ayudar a capturar, integrar y analizar estos datos IoT para obtener información valiosa. Permite procesar y analizar eficazmente los datos en flujo y es compatible con casos de uso como el mantenimiento predictivo, la supervisión de activos y la optimización operativa.

¿Cómo implantar un Data Fabric?

La implantación de una arquitectura de tejido de datos en una empresa requiere una planificación y una implementación cuidadosas. Estos son algunos pasos básicos a tener en cuenta a la hora de implantar una estructura de datos:

1. Análisis de las necesidadesIdentifique los requisitos y objetivos específicos de su organización en materia de integración, gestión y uso de datos. Tenga en cuenta las fuentes de datos, los sistemas y la infraestructura existentes, así como los resultados empresariales deseados.
2. Crear un inventario de datosHacer un inventario de todas las fuentes de datos, formatos de datos, flujos de datos y procesos de datos existentes en la empresa. Identificar las posibles fuentes de datos que se integrarán en la arquitectura del tejido de datos.
3. Elegir las herramientas y tecnologías adecuadasIdentificar y seleccionar las herramientas, plataformas y tecnologías adecuadas para implantar la estructura de datos. Tenga en cuenta factores como la integración, el procesamiento, el almacenamiento, la seguridad y el análisis de datos.
4. Integración y armonización de datosIntegración de datos: Establecer procesos para integrar y armonizar datos de distintas fuentes en un formato unificado. Esto puede implicar el uso de herramientas de integración de datos, Procesos ETL y técnicas de modelización de datos.
5. Garantía de calidad de los datosImplementar mecanismos y procesos para revisar y garantizar la calidad de los datos. Identificar métricas y normas de calidad de datos para garantizar que los datos son de alta calidad.
6. Acceso a los datos y seguridadDefinir políticas y mecanismos de acceso seguro a los datos en el tejido de datos. Definir derechos de acceso, políticas de privacidad y medidas de seguridad para garantizar la protección de datos sensibles.
7. Control y optimización: Establecer mecanismos de supervisión y optimización para supervisar y mejorar continuamente el rendimiento, la escalabilidad y la eficiencia. Revisar periódicamente los flujos de datos, los procesos de datos y la infraestructura de datos para identificar posibles cuellos de botella o áreas de mejora.
8. Formación y gestión del cambioGarantizar que el personal dispone de los conocimientos y competencias necesarios para utilizar eficazmente el tejido de datos. Formar al personal en las herramientas y tecnologías adecuadas y apoyar el cambio organizativo hacia una cultura basada en los datos.

Descubra cómo el proceso ETL (Extraer - Transformar - Cargar) ayuda a las empresas a integrar y procesar eficazmente grandes cantidades de datos y a obtener información empresarial interpretable.

El proceso ETL explicado de forma sencilla

La implantación de un tejido de datos requiere una estrecha colaboración entre los distintos equipos y departamentos de la organización, como los de TI, gestión de datos, análisis y usuarios empresariales. Es importante crear una hoja de ruta y un plan de implantación claros para impulsar progresivamente la implantación y superar los posibles retos.

Puede ser útil recurrir a expertos o consultores externos con experiencia en la implantación de arquitecturas de tejido de datos para garantizar que el proyecto se desarrolle sin contratiempos. Además, la implantación de un tejido de datos debe considerarse un proceso iterativo en el que se introducen continuamente comentarios y mejoras. Debe adaptarse a las necesidades cambiantes de la empresa y evolucionar con las nuevas tecnologías y fuentes de datos.

¿Tiene preguntas sobre la planificación e integración de un tejido de datos en su empresa? Entonces no dude en ponerse en contacto con nosotros. Estaremos encantados de estar a su disposición en cualquier momento y ofrecerle asesoramiento sin compromiso.

Conclusión: Dominar el flujo de datos con Data Fabric

Data Fabric es una arquitectura de datos moderna cuyo objetivo es optimizar el ecosistema de datos empresariales y permitir el flujo fluido de datos entre distintos sistemas, plataformas y fuentes. Proporciona un entorno integrado y en red en el que los datos son fácilmente accesibles, integrables, seguros y utilizables en tiempo real.

Al implantar una arquitectura de tejido de datos, las organizaciones impulsadas por los datos pueden mejorar su gestión y análisis de datos. El tejido de datos permite la integración, el procesamiento, el almacenamiento y el análisis eficaces de los datos, lo que permite a las empresas aprovechar todo el potencial de sus datos.

Al optimizar el ecosistema de datos con un tejido de datos, las empresas pueden obtener una visión holística de sus datos, tomar decisiones basadas en datos y desarrollar aplicaciones empresariales innovadoras. Esto ofrece la oportunidad de obtener nuevos conocimientos, tomar mejores decisiones empresariales y ser más competitivas en general.