¿Qué es la arquitectura Data Fabric?
Comprender la gestión de datos y la integración para el almacenamiento unificado de datos
Tejido de datosque está ganando terreno en el mercado, se refiere a una arquitectura unificada que integra los datos, procesos, análisis y demás de una organización en un marco unificado e interconectado. Estandariza gobernanza de datos prácticas en entornos on-prem y en la nube - incluyendo híbrido y multi-nube.
A diferencia de los métodos tradicionales de integración de datos que se basan en conexiones punto a punto y arquitecturas rígidas, el marco adopta un paradigma más flexible y dinámico, en el que los datos fluyen libremente y de forma segura por todo el panorama organizativo, garantizando sólida seguridad de los datos.
En el fondo, tejido de datos sirve de capa transparente que integra fuentes de datos, aplicaciones e infraestructuras dispares para la virtualización de datos.
La arquitectura de tejido de datos permite el descubrimiento de datos en un entorno distribuido al tiempo que proporciona una visión unificada de la infraestructura de datos para la organización. Esta arquitectura conecta varias fuentes de datos, incluidos almacenes de datos basados en la nube, bases de datos locales y aplicaciones SaaS, para crear un tejido de datos centralizado que permita el acceso, la integración y el procesamiento de datos sin fisuras.
Esto, a su vez, simplifica la gestión de datos y acelera su procesamiento, lo que permite a las organizaciones obtener información y tomar decisiones informadas más rápidamente con datos específicos. Los ingenieros y científicos de datos pueden aprovechar esta arquitectura para agilizar sus flujos de trabajo y mejorar las capacidades de análisis de datos.
Además, la arquitectura de tejido de datos puede ampliarse fácilmente para dar cabida a volúmenes de datos cada vez mayores, lo que reduce el coste operativo y la complejidad de integrar y centralizar físicamente los datos.
Finalidad de Data Fabric
Según IBM, hasta 68% de los datos de una organización media no se analiza, y hasta 82% de las empresas se enfrentan a problemas de integración debido a la existencia de silos de datos y diferentes tipos de datos procedentes de varias fuentes. Esto supone un problema para las organizaciones basadas en datos.
"Fabric" se refiere a la capa integrada de datos y procesos de conexión a través de todos los entornos de datos - incluyendo plataformas híbridas y multi-nube.
Con un tejido de datos cohesionado, las empresas pueden gestionar mejor sus datos, utilizar datos conectados, metadatos y análisis de datos y, en última instancia, liberar el máximo valor con una calidad de datos mejorada.
Por qué utilizar un Data Fabric
Si busca una forma moderna y eficaz de gestionar sus datos, el uso de un tejido de datos puede ser la solución. Su visibilidad cohesiva le ofrece una visión clara y completa de su panorama de datos en tiempo real. Esto simplifica el proceso de gestión de datos y acelera su procesamiento, permitiéndole tomar decisiones más rápidas y mejor informadas.
El uso de tejidos de datos puede facilitar la ampliación para dar cabida a la creciente cantidad y variedad de datos que las empresas generan hoy en día, ayudándolas a ser más productivas, tomar mejores decisiones y mantenerse por delante de la competencia. El uso de un tejido también proporciona a los usuarios un acceso seguro y conforme a las normas a los datos de calidad adecuados para realizar sus tareas de datos.
Ventajas de Data Fabric
Al entrelazar el análisis continuo, las tecnologías automatizadas, los modelos de IA y el aprendizaje automático en entornos de datos complejos, las empresas pueden aumentar la confianza en los datos, tomar mejores decisiones e impulsar la transformación digital. He aquí algunas maneras de hacerlo:
Mayor accesibilidad a los datos e información
Una infraestructura unificada permite mejorar visibilidad de los datos - y los conocimientos que se derivan de esa visibilidad. La estructura de datos proporciona a las organizaciones una visión unificada e integrada de sus activos de datos, lo que permite a las partes interesadas acceder a los datos, analizarlos y actuar en consecuencia de forma más eficiente y eficaz. Esto permite a los responsables de la toma de decisiones disponer de información oportuna y práctica. Como resultado, se mejora la toma de decisiones, la innovación y la ventaja competitiva.
Mayor eficacia y agilidad operativa
Data Fabric reduce la complejidad y la ineficacia de las operaciones de datos al agilizar los procesos de integración, gobernanza y gestión de datos. Mejora acceso a los datos y control agiliza drásticamente las iniciativas de gestión de datos, devolviendo tiempo para gobernanza equipos. Esto permite a las organizaciones responder más rápidamente a las cambiantes necesidades empresariales, ampliar sus iniciativas de datos e impulsar la excelencia y la agilidad operativas.
Aceleración de la innovación y del plazo de creación de valor
Un tejido de datos permite a las empresas proteger mejor y reducir el coste de mantener y gestionar los datos, especialmente en entornos multicloud. Permite a las organizaciones liberar todo el potencial de sus activos de datos para impulsar la innovación y crear nuevas oportunidades de negocio. Al democratizar el acceso a los datos y fomentar una cultura de experimentación y colaboración, la arquitectura de datos permite a los equipos innovar, iterar y ofrecer valor a los clientes de forma más rápida y eficaz.
Mayor respeto de la privacidad y la seguridad
El tejido de datos incorpora sólidos mecanismos de gobernanza, seguridad y cumplimiento para garantizar la privacidad, integridad y confidencialidad de los activos de datos sensibles. Esto incluye la implementación de controles de acceso, cifrado y técnicas de enmascaramiento de datos para proteger los datos en reposo y en tránsito. Además, Data Fabric permite a las organizaciones cumplir la normativa con privacidad de los datos leyes como GDPR, CCPAy HIPAA proporcionando visibilidad del linaje de los datos, su uso y la gestión del consentimiento.
Tejido de datos Vs. Malla de datos
La malla de datos describe otro proceso de gestión de datos que a menudo se confunde con el tejido de datos, pero que aborda el problema de los datos distribuidos de forma diferente. Mientras que el tejido de datos adopta un enfoque de interconectividad universal, tejiendo una infraestructura continua y unificada para la gestión de datos, la malla de datos es una arquitectura creada centralmente para su uso en silos de datos distribuidos. Sin embargo, la malla de datos no actúa necesariamente sobre la cuestión de la interoperabilidad.
En última instancia, ambos enfoques hacen que los datos sean más accesibles y seguros, pero el tejido de datos por sí solo se centra en una arquitectura holística e interactiva.
Data Fabric frente a Data Lake
Data fabric y data lake son dos enfoques distintos de la gestión de datos y, aunque puedan parecer opuestos, en realidad pueden coexistir bastante bien. Este último es un repositorio centralizado que permite almacenar y analizar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados. Por el contrario, un data fabric es una arquitectura distribuida que permite integrar y compartir datos sin fisuras a través de múltiples fuentes y plataformas.
Los lagos de datos son ideales para almacenar y procesar grandes cantidades de datos. En la práctica, esto significa que pueden actuar como fuente primaria de datos para un tejido de datos. Los tejidos de datos, por su parte, ayudan a garantizar que estos nuevos datos sean accesibles y estén disponibles para los usuarios y las aplicaciones. Proporcionan la conectividad y agilidad necesarias para acceder a los datos y analizarlos en tiempo real.
Por ejemplo, un lago de datos podría almacenar y procesar grandes cantidades de datos de clientes, mientras que un tejido de datos podría integrar estos datos con otras fuentes, como las redes sociales, para ofrecer una visión completa del comportamiento de los clientes.
Estos lagos y tejidos de datos facilitan la creación y entrega de productos de datos. Aprovechándolos, las organizaciones pueden obtener mayores conocimientos y eficiencias de sus datos en tiempo real, garantizando al mismo tiempo que sean accesibles y estén disponibles para quienes los necesitan.
Relación entre Data Fabric y Data Integration
Un tejido de datos depende de integración automatizada basada en IA que mejora con el tiempo. Un tejido eficaz automatiza múltiples estilos de integración, escala la gestión de datos, agiliza la entrega de datos en toda la empresa, reduce los costes de almacenamiento y maximiza el rendimiento. La arquitectura resultante:
- facilita el acceso a datos difíciles de localizar en entornos híbridos y multicloud
- elimina los silos de datos
- elimina las herramientas múltiples y manuales
- prácticas de gestión de datos preparadas para el futuro, a medida que se añaden nuevas fuentes
BigID y su tejido de datos empresariales: cómo funciona
BigID presenta un enfoque semántico basado en ML para habilitar un tejido de datos para su organización. Así es como BigID ayuda a construir una solución de tejido de datos sin fisuras para la transformación digital a prueba de futuro y gestión de datos prácticas para su empresa.
Cubra todos sus datos, en todas partes: Conéctate automáticamente a todos los tipos de datos -incluidos los estructurados y los no estructurados- en entornos on-prem, multicloud e híbridos.
Obtenga una vista única de los metadatos: Con una fundación discoveryBigID puede escanear todos sus datos, en todas partes, para crear un catálogo de datos unificado y una vista única de todos sus metadatos.
Clasificar datos basándose en el aprendizaje profundo: BigID se especializa en clasificación métodos que van más allá del descubrimiento basado en patrones. Clasifique automáticamente más tipos de datos con PNL y RNE - y Inteligencia artificial sobre aprendizaje profundo dentro de la arquitectura de gestión de datos.
Intercambia y comparte datos: Permita la colaboración y el intercambio de datos entre empleados en tiempo real.
Añade contexto a los datos: Superponga metadatos técnicos, empresariales y operativos para ver los atributos y las relaciones de los datos.
Aproveche metadatos activos para una mejor interoperabilidad: Con Metadatos mejorados mediante MLLa solución de gestión de metadatos de la Comisión Europea le permite obtener información de sus metadatos, capacitar a su organización para que actúe en consecuencia y tomar mejores decisiones empresariales.
Vea una demostración de BigID en acción - y descubra cómo podemos ayudarle a crear un tejido de datos basado en ML.
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