Data Fabric: qué es, consejos y prácticas recomendadas

Gartner nombró la estructura de datos para ayudar a las empresas a monitorear y administrar sus datos y aplicaciones. Recopilar datos y convertirse en una organización basada en datos es más desafiante que nunca, ya que las empresas utilizan una amplia gama de aplicaciones y los datos se vuelven más dinámicos.

Las empresas necesitan una estrategia integral entre los diez principales desarrollos de tecnología de análisis y datos para resolver tales problemas. Los datos de varias fuentes y tipos se integran para formar una fuente virtual unificada. Esta arquitectura integrada hace posible este acceso e intercambio de datos fluidos a través de una infraestructura distribuida, independientemente de la aplicación, la plataforma o la ubicación de almacenamiento.

En este blog, discutiremos qué es la estructura de datos, su importancia, consejos y mejores prácticas.

Índice de contenido:

1. ¿Qué es un tejido de datos?
2. Importancia del tejido de datos.
3. Consejos y mejores prácticas
4. Conclusión

¿Qué es un tejido de datos?

Una estructura de datos es una arquitectura integrada que utiliza datos para ofrecer puntos finales en un entorno híbrido de múltiples nubes con una capacidad consistente. Esta arquitectura integrada aumenta la visibilidad, el acceso y el control al establecer métodos coherentes para la gestión de datos. Lo que es más importante, crea consistencia en todo su entorno, lo que permite que los datos se usen y compartan en cualquier lugar.

Esta arquitectura integrada es la herramienta principal para que muchas empresas transformen datos sin procesar en inteligencia comercial procesable. Hace que el análisis sea más accesible, especialmente para el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Dado que puede reducir los esfuerzos de gestión de datos hasta en un 70 %, Gartner la seleccionó como su principal tendencia tecnológica estratégica para 2022.

Las empresas copian con frecuencia sus datos para consolidarlos en una ubicación, lo que es costoso y puede causar problemas de cumplimiento y seguridad de los datos a lo largo del ciclo de vida de los datos. Pero todavía hay buenas razones para combinar esos datos. Numerosas empresas pueden optar por emplear una estructura de datos como una solución arquitectónica que les permita:

• Acceder a los datos existentes
• Controlar el ciclo de vida de los datos.
• Automatice el proceso de movimiento de datos.

Importancia de la estructura de datos

Las organizaciones no pueden utilizar y maximizar el valor de sus datos por completo debido a problemas que incluyen el acceso limitado a los datos (es decir, los datos no son accesibles para quienes los necesitan) y la complejidad de la integración de datos.

La integración de datos tradicional ya no es adecuada para necesidades comerciales como transformaciones universales, conectividad en tiempo real, etc. Muchas empresas necesitan ayuda para combinar, integrar y transformar datos organizacionales de varias fuentes.

Data Fabric brinda a los usuarios acceso inmediato a una amplia gama de datos y permite la visualización sin importar dónde se encuentren los usuarios. El gobierno y la gestión de datos en entornos de datos de múltiples nubes se pueden simplificar para los usuarios mediante el uso de estructura de datos.

Consejos y mejores prácticas

Los metadatos comerciales, operativos y técnicos deben administrarse activamente si una estructura de datos está bien gobernada. Un catálogo de datos y un léxico comercial deben estar disponibles para todos los empleados de la empresa para que esto suceda.

Todos dentro de la organización pueden compartir su conocimiento de los datos a medida que los usan. Se debe mantener un cronograma para que todas las fuentes de origen tengan sus metadatos ingeridos a una velocidad que permita una cantidad razonable de deriva de datos.

Estos son los consejos y las mejores prácticas:

1. Utilice un modelo de proceso de DataOps.

Aunque los conceptos de dataOps y estructura de datos son distintos, dataOps puede ser un habilitador crucial. Los procesos de datos, las herramientas y las personas que utilizan los conocimientos están estrechamente conectados, de acuerdo con un modelo del proceso DataOps.

Los usuarios están posicionados para confiar continuamente en los datos, hacer un uso significativo de las herramientas a su disposición y aplicar conocimientos para mejorar las operaciones. Este modelo y el diseño arquitectónico de la estructura de datos funcionan juntos en armonía. Los usuarios necesitarán un modelo de proceso de DataOps y una actitud de DataOps para aprovecharlo al máximo.

1. Evite crear otro lago de datos más.

Al construir estructuras de datos, el problema típico es que puede convertirse en un lago de datos más . Si los componentes de la arquitectura están en su lugar (fuentes de datos, análisis, técnicas de BI, tránsito de datos y consumo de datos), pero faltan las API y los SDK, el resultado no es una estructura de datos genuina.

El término "estructura de datos" se refiere a un diseño arquitectónico en lugar de una tecnología específica. Las características distintivas de este diseño incluyen la interoperabilidad de los componentes y la preparación para la integración. Como resultado, las organizaciones deben priorizar la capa de conexión, la transmisión de datos sin interrupciones y la entrega de información automatizada a las interfaces de front-end recién conectadas.

1. Reconocer sus obligaciones regulatorias y de cumplimiento.

Debido a que los datos se ejecutan ampliamente, el diseño de la estructura de datos puede ayudar con la seguridad, la gobernanza y el cumplimiento normativo. Los datos no están dispersos en varios sistemas. Por lo tanto, hay menos posibilidades de que los datos confidenciales estén expuestos.

Antes de implementarlo, es fundamental comprender las normas reglamentarias y de cumplimiento que se aplican a sus datos. Varios tipos de datos pueden estar sujetos a marcos regulatorios y legislación. Puede lidiar con esto implementando procedimientos de cumplimiento automatizados que obliguen a las transformaciones de datos según sea necesario para cumplir con los requisitos legales.

1. Use análisis de gráficos para buscar interconexiones.

Al emplear gráficos de conocimiento para ilustrar metadatos y relaciones de datos, el análisis gráfico ofrece una alternativa más inteligente a las bases de datos relacionales. En lugar de usar solo cadenas de texto, llena los datos con un contexto semántico para comprender lo que indica la información.

Un gráfico de conocimiento puede ofrecer información operativa y comercial al examinar las conexiones entre las fuentes de datos. En comparación con el método de base de datos relacional, es mejor para integrar diversos datos y los conocimientos descubiertos también son más útiles para los usuarios comerciales. Dado que el objetivo principal de esta arquitectura integrada es permitir el uso extensivo de varias fuentes de datos sin duplicación, los gráficos de conocimiento con tecnología de análisis de gráficos son perfectos para los textiles de datos.

1. Crear un mercado de datos para desarrolladores ciudadanos.

Por lo general, esta arquitectura integrada producirá y transmitirá conocimientos directamente a las aplicaciones comerciales o producirá repositorios de datos fragmentados para que los examine TI o su equipo de datos. Un mercado de datos que democratiza el acceso para los desarrolladores ciudadanos es otra forma de aprovechar sus posibilidades.

Los datos de este mercado se pueden usar para construir nuevos modelos para casos de uso emergentes por parte de usuarios comerciales con una comprensión básica del análisis de datos y años de experiencia en análisis comercial. Las empresas pueden permitir que los desarrolladores ciudadanos lo usen de formas novedosas y flexibles, además de desarrollar BI que sea específico para casos de uso.

1. Utilizar tecnología de código abierto.

Al crear una fabricación de datos, el código abierto puede cambiar las reglas del juego. Dado que está destinado a ser extensible y listo para la integración, las tecnologías de código abierto son las más apropiadas para su arquitectura.

Dado que puede necesitar una inversión significativa, y querrá proteger esa inversión incluso si luego decide transferir proveedores, los componentes de código abierto también pueden ayudarlo a volverse menos dependiente de un solo proveedor. Asegúrese de consultar el proyecto Open Data Fabric recientemente lanzado, que permite una canalización de procesamiento de datos de transmisión descentralizada utilizando big data y blockchain.

1. Permitir la producción de código nativo.

Una función esencial de su solución de estructura de datos es la generación de código nativo, lo que le permite producir automáticamente código que se puede utilizar para la integración. Es posible generar código óptimo de forma nativa en varios lenguajes diferentes, incluidos Spark, SQL y Java, incluso mientras analiza los datos entrantes.

Los profesionales de TI pueden usar este código para integrar nuevos sistemas para los cuales las API y los SDK aún deben estar disponibles. Este método le permitirá incorporar nuevos sistemas de datos de forma rápida y sencilla sin preocuparse por los altos costos de integración o las inversiones. También te ayudará a acelerar tu transformación digital. Recuerde que la generación de código nativo debe funcionar con conectores listos para usar para que sea fácil de usar.

1. Mejore la estructura de datos para la computación perimetral

Las empresas pueden maximizar el uso de sus dispositivos IoT adaptando la fabricación de datos a la computación perimetral. La estructura de datos perimetrales, a menudo denominada estructura de datos perimetrales a la nube, se creó específicamente para ayudar a las implementaciones de IoT. Cambia las tareas importantes relacionadas con los datos fuera de la aplicación centralizada y a una capa de borde diferente que está distribuida pero estrechamente vinculada.

Por ejemplo, una fábrica inteligente puede usar una estructura de datos perimetrales para determinar automáticamente el peso de un contenedor de carga (sin ponerse en contacto con la nube centralizada) y comenzar a seleccionar procedimientos. Facilita acciones automáticas y agiliza la toma de decisiones que no es factible con un paradigma de lago de datos centralizado convencional.

Conclusión

Los datos se pueden transferir según sea necesario entre los componentes. Se utiliza una estructura de datos para administrar recursos y configuraciones en varios recursos físicos y virtuales desde una sola ubicación, lo que reduce la cantidad de administración de datos necesaria.

Las estructuras de datos ofrecen una perspectiva integral de los datos, incluidos los datos en tiempo real, lo que reduce el tiempo necesario para buscar, consultar y utilizar tácticas creativas. También ofrecen un análisis de datos más profundo, lo que mejora la inteligencia corporativa.

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