¿Qué es un Data Fabric?

A menudo asociado con la inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML), un data fabric es una de las principales herramientas para convertir los datos brutos en inteligencia empresarial.

Pero, ¿qué es exactamente un data fabric?

Un data fabric es una arquitectura y software que ofrece una colección unificada de activos de datos, bases de datos y arquitecturas de bases de datos dentro de una empresa. Facilita la integración de extremo a extremo de diversas tuberías de datos y entornos de nube a través del uso de sistemas inteligentes y automatizados.

Los data fabrics han ganado importancia a medida que continúan produciéndose grandes desarrollos en la nube híbrida, el internet de las cosas (IoT), la inteligencia artificial (AI) y el cómputo de borde. Esto ha causado un aumento masivo en los big data, lo que significa que las organizaciones tienen aún más que gestionar.

Para lidiar con estos big data, las empresas deben centrarse en la unificación y gobernanza de los entornos de datos, lo que ha planteado varios desafíos como los silos de datos, los riesgos de seguridad y los cuellos de botella en la toma de decisiones. Estos desafíos son los que han llevado a los equipos de gestión de datos a adoptar soluciones de data fabric, que ayudan a unificar los sistemas de datos, fortalecer la privacidad y la seguridad, mejorar la gobernanza y proporcionar más accesibilidad a los datos a los trabajadores.

La integración de datos conduce a una toma de decisiones más basada en datos, y mientras que las empresas han utilizado históricamente diferentes plataformas de datos para aspectos específicos del negocio, los data fabrics permiten que los datos se vean de manera más cohesiva. Todo esto conduce a una mejor comprensión del ciclo de vida del cliente y ayuda a establecer conexiones entre los datos.

¿Cuál es el propósito de un Data Fabric?

Los data fabrics se utilizan para establecer una vista unificada de los datos asociados, lo que facilita el acceso a la información independientemente de su ubicación, asociación de base de datos o estructura. Los data fabrics también simplifican el análisis con inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Otro propósito de un data fabric es facilitar el desarrollo de aplicaciones, ya que crea un modelo común para acceder a la información separado de los silos de aplicaciones y bases de datos tradicionales. Estos modelos proporcionan un mejor acceso a la información, pero también mejoran la eficiencia al establecer una capa única donde se puede gestionar el acceso a los datos en todos los recursos.

Aunque no hay una sola arquitectura de datos para un data fabric, a menudo se dice que hay seis componentes fundamentales para este tipo de marco de datos:

1. Gestión de datos: Responsable de la gobernanza y seguridad de los datos.

2. Ingesta de datos: Reúne los datos en la nube y identifica conexiones entre datos estructurados y no estructurados.

3. Procesamiento de datos: Refina los datos para asegurarse de que solo se muestren los datos relevantes para la extracción de datos.

4. Orquestación de datos: Una capa muy importante del marco responsable de transformar, integrar y limpiar los datos para que puedan usarse en toda la empresa.

5. Descubrimiento de datos: Presenta nuevas formas de integrar fuentes de datos.

6. Acceso a datos: Permite el consumo de datos, garantiza los permisos adecuados para ciertos equipos para cumplir con la regulación y ayuda a presentar los datos relevantes a través del uso de paneles y otras herramientas de visualización de datos.

Beneficios de un Data Fabric

Hay muchos beneficios comerciales y técnicos de los data fabrics, como:

• Romper los silos de datos: Las empresas modernas a menudo sufren de silos de datos, ya que las bases de datos modernas están asociadas con grupos de aplicaciones y a menudo crecen a medida que se agregan nuevas aplicaciones a la empresa. Los silos de datos contienen datos de diferentes estructuras y formatos, pero los data fabrics pueden mejorar el acceso a la información empresarial y utilizar los datos recopilados para mejorar la eficiencia operativa.

• Unir bases de datos: Los data fabrics también ayudan a las empresas a unir bases de datos que están dispersas en un área grande. Aseguran que las diferencias de ubicación no resulten en barreras para el acceso. Los data fabrics simplifican el desarrollo de aplicaciones y se pueden utilizar para optimizar el uso de datos de aplicaciones específicas sin hacer que los datos sean menos accesibles para otras aplicaciones. También pueden unificar los datos que ya se han movido a los silos.

• Una sola forma de acceder a la información: Los data fabrics mejoran la portabilidad de las aplicaciones y actúan como una sola forma de acceder a la información en la nube y el centro de datos.

• Generar información a un ritmo acelerado: Las soluciones de data fabric pueden manejar fácilmente conjuntos de datos complejos, lo que acelera el tiempo para obtener información. Su arquitectura permite modelos de análisis preconstruidos y algoritmos cognitivos para procesar datos a escala y velocidad.

• Usado por usuarios técnicos y no técnicos: Los data fabrics no están dirigidos solo a usuarios técnicos. La arquitectura es flexible y se puede utilizar con una amplia gama de interfaces de usuario. Pueden ayudar a crear paneles que puedan ser entendidos por ejecutivos empresariales, o sus herramientas sofisticadas pueden ser utilizadas para la exploración de datos por científicos de datos.

Mejores prácticas para implementar Data Fabrics

El mercado global de datos está en constante expansión, y hay una gran demanda en el espacio. Muchas empresas buscan implementar una arquitectura de datos para optimizar sus datos empresariales, y siguen algunas prácticas comunes.

Una de estas prácticas es adoptar un modelo de proceso de DataOps. El data fabric y DataOps no son idénticos, pero según un modelo de DataOps, hay una estrecha conexión entre los procesos de datos, las herramientas y los usuarios. Al alinear a los usuarios para que confíen en los datos, pueden aprovechar las herramientas y aplicar información. Sin un modelo de DataOps, los usuarios pueden tener dificultades para extraer suficiente información del data fabric.

Otra práctica común es evitar convertir el data fabric en solo otro lago de datos, lo que es una ocurrencia común. Por ejemplo, un verdadero data fabric no se puede lograr si tiene todos los componentes arquitectónicos, como fuentes de datos y análisis, pero no tiene API ni SDK. El data fabric se refiere al diseño de la arquitectura, no a una sola tecnología. Y algunos de los rasgos definitorios de la arquitectura son la interoperabilidad entre los componentes y la preparación para la integración.

También es fundamental que la organización comprenda sus requisitos de cumplimiento y regulación. Una arquitectura de data fabric puede mejorar la seguridad, la gobernanza y el cumplimiento regulatorio.

Dado que los datos no están dispersos en los sistemas, hay una menor amenaza de exposición de datos sensibles. Sin embargo, es importante comprender los requisitos de cumplimiento y regulación antes de implementar un data fabric. Diferentes tipos de datos pueden estar sujetos a diferentes jurisdicciones regulatorias. Una solución es utilizar políticas de cumplimiento automatizadas que aseguren que la transformación de los datos cumpla con las leyes.

Casos de uso de Data Fabric

Hay muchos usos diferentes para un data fabric, pero algunos son muy comunes. Un ejemplo común es la colección virtual/lógica de activos de datos geográficamente dispersos para facilitar el acceso y el análisis. El data fabric se utiliza generalmente para la gestión empresarial centralizada en este caso. Debido a que las operaciones de línea distribuidas que recopilan y utilizan los datos están respaldadas a través de interfaces de acceso y consulta de aplicaciones y datos tradicionales, hay mucho que ganar para las organizaciones que tienen una segmentación regional o nacional de sus actividades. Estas organizaciones a menudo requieren una gestión y coordinación central.

Otro caso de uso importante para los data fabrics es el establecimiento de un modelo de datos unificado después de una fusión o adquisición. Cuando ocurren estas, las políticas de base de datos y gestión de datos de la organización previamente independiente a menudo cambian, lo que hace que sea más difícil recopilar información a través de los límites organizacionales. Un data fabric puede superar esto creando una vista unificada de los datos que permite a la entidad combinada armonizar en un solo modelo de datos.