¿Qué es un tejido de datos?
¿Qué es un tejido de datos?
La arquitectura Data Fabric o tejido de datos es una solución avanzada que integra y unifica los datos de una empresa de forma inteligente y automatizada, sin importar dónde se encuentren (nube, sistemas locales, etc.). Surge como respuesta al crecimiento exponencial del big data y la complejidad que esto genera en la gestión empresarial.
¿Por qué es importante?
En la última década, el avance de tecnologías como la nube híbrida, la inteligencia artificial, el IoT y la computación en el borde ha disparado la cantidad de datos. Esto ha llevado a problemas como:
Silos de datos: Información aislada en diferentes departamentos.
Riesgos de seguridad: Mayor exposición de datos sensibles.
Dificultades en la toma de decisiones: Falta de una visión completa y unificada.
Data Fabric aborda estos desafíos unificando sistemas dispares, centralizando la gobernanza, reforzando la seguridad y haciendo que los datos sean más accesibles para todos los usuarios, especialmente los no técnicos. Esto permite una toma de decisiones más holística y basada en datos. Por ejemplo, una empresa podría conectar datos de RR. HH., cadena de suministro y clientes para tener una visión completa del ciclo de vida del cliente.
Data Fabric vs. Virtualización de Datos
La virtualización de datos es una tecnología clave dentro de Data Fabric. A diferencia de los procesos tradicionales de ETL (extracción, transformación y carga) que mueven físicamente los datos, la virtualización de datos se conecta a las fuentes, integra solo los metadatos y crea una capa de datos virtual. Esto permite acceder a los datos en tiempo real sin necesidad de moverlos.
¿Cómo funciona su arquitectura?
Data Fabric utiliza servicios de datos y APIs para integrar información de diversas fuentes, como sistemas heredados, lagos de datos, almacenes de datos y bases de datos. Su objetivo es lograr una mayor fluidez entre los entornos de datos, contrarrestando la “gravedad de los datos” (la dificultad de mover grandes volúmenes de datos).
Aunque no hay una única arquitectura estándar, todas las implementaciones de Data Fabric comparten seis componentes fundamentales:
Capa de gestión de datos: Se encarga de la gobernanza y seguridad.
Capa de ingestión de datos: Conecta y encuentra relaciones entre datos estructurados y no estructurados.
Procesamiento de datos: Refina los datos para asegurar que solo la información relevante sea extraída.
Orquestación de datos: Transforma, integra y limpia los datos para hacerlos utilizables.
Descubrimiento de datos: Identifica nuevas oportunidades para conectar fuentes de datos dispares.
Acceso a datos: Gestiona permisos, asegura el cumplimiento normativo y facilita la visualización de datos.
Ventajas de Data Fabric
Gartner ha observado mejoras significativas en la eficiencia con Data Fabric, incluyendo una reducción del 30% en el tiempo de diseño y el 70% en el mantenimiento de la integración de datos. Otros beneficios clave son:
Integración inteligente: Usa IA, gestión de metadatos y grafos de conocimiento semántico para unificar datos y automatizar la gestión, eliminando silos y mejorando la calidad de los datos.
Democratización de los datos: Facilita el autoservicio de datos, permitiendo que usuarios no técnicos accedan y utilicen la información, acelerando la toma de decisiones y liberando a los equipos técnicos.
Mejor protección de datos: Implementa controles de acceso, enmascaramiento y cifrado de datos para garantizar la seguridad y privacidad, incluso con un mayor acceso a la información.
Casos de uso
Aunque aún está en sus primeras etapas de adopción, Data Fabric se está utilizando en diversos sectores, especialmente en la banca. Algunos de sus casos de uso incluyen:
Perfiles de clientes: Obtener una visión completa de los clientes.
Detección de fraude: Identificar patrones sospechosos.
Análisis de mantenimiento preventivo: Predecir fallas en equipos.
Modelos de riesgo: Evaluar riesgos en diferentes escenarios.
En resumen, Data Fabric es una solución poderosa para las empresas que buscan integrar, gobernar y optimizar el uso de sus datos en un entorno cada vez más complejo y diverso.