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¿Qué es un tejido de datos?
A menudo asociado con la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), un tejido de datos es una de las principales herramientas para convertir datos sin procesar en inteligencia empresarial.
Pero, ¿qué es exactamente un tejido de datos?
Una estructura de datos 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 varias canalizaciones de datos y entornos de nube mediante el uso de sistemas inteligentes y automatizados.
Las estructuras de datos se han vuelto más importantes a medida que continúan ocurriendo importantes desarrollos con la nube híbrida, Internet de las cosas (IoT), IA y computación perimetral. Esto ha provocado un aumento masivo de big data, lo que significa que las organizaciones tienen aún más que administrar.
Para hacer frente a este gran volumen de datos, las empresas deben centrarse en la unificación y la gobernanza de los entornos de datos, lo que ha planteado varios desafíos, como silos de datos, riesgos de seguridad y cuellos de botella en la toma de decisiones. Estos desafíos son los que han llevado a los equipos de administración de datos a adoptar soluciones de estructura de datos, que ayudan a unificar los sistemas de datos, fortalecer la privacidad y la seguridad, mejorar la gobernanza y brindar más accesibilidad a los datos para los trabajadores.
La integración de datos conduce a una toma de decisiones más basada en datos y, si bien las empresas históricamente han utilizado diferentes plataformas de datos para aspectos específicos del negocio, las estructuras de datos permiten que los datos se vean de manera más coherente. 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 tejido de datos?
Las estructuras de datos 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 bases de datos o estructura. Las estructuras de datos también simplifican el análisis con inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Otro propósito de una estructura de datos es facilitar el desarrollo de aplicaciones, ya que crea un modelo común para acceder a la información independiente de los silos tradicionales de aplicaciones y bases de datos. Estos modelos brindan un mejor acceso a la información, pero también mejoran la eficiencia al establecer una sola capa donde el acceso a los datos se puede administrar en todos los recursos.
Si bien no existe una arquitectura de datos única para una estructura de datos, a menudo se dice que hay seis componentes fundamentales para este tipo de marco de datos:
Gestión de datos: Responsable del gobierno de datos y la seguridad de los datos.
Ingestión de datos: Reúne datos de la nube e identifica conexiones entre datos estructurados y no estructurados.
Procesamiento de datos: refina los datos para garantizar que solo se muestren los datos relevantes para la extracción de datos.
Orquestación de datos: una capa realmente importante del marco responsable de transformar, integrar y limpiar los datos para que puedan usarse en toda la empresa.
Descubrimiento de datos: Revela nuevas formas de integrar fuentes de datos.
Acceso a los datos: Permite el consumo de datos, garantiza los permisos correctos para que ciertos equipos cumplan con la regulación y ayuda a mostrar datos relevantes mediante el uso de paneles y otras herramientas de visualización de datos.
Beneficios de un tejido de datos
Hay muchos beneficios comerciales y técnicos de las estructuras de datos, como:
Rompa 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 a la empresa. Los silos de datos contienen datos de diferentes estructuras y formatos, pero las estructuras de datos pueden mejorar el acceso a la información empresarial y utilizar los datos recopilados para mejorar la eficiencia operativa.
Unir bases de datos: Las estructuras de datos también ayudan a las empresas a unir bases de datos que se encuentran distribuidas en un área grande. Aseguran que las diferencias de ubicación no resulten en barreras de acceso. Las estructuras de datos simplifican el desarrollo de aplicaciones y se pueden usar para optimizar el uso de datos de aplicaciones específicas sin hacer que los datos sean menos accesibles para otras aplicaciones. También pueden unificar datos que ya se movieron a silos.
Forma única de acceder a la información: las estructuras de datos mejoran la portabilidad de las aplicaciones y actúan como una forma única de acceder a la información tanto en la nube como en el centro de datos.
Genere información a un ritmo acelerado: Las soluciones de estructura de datos pueden manejar fácilmente conjuntos de datos complejos, lo que acelera el tiempo de obtención de información. Su arquitectura permite modelos analíticos preconstruidos y algoritmos cognitivos para procesar datos a escala y velocidad.
Utilizado por usuarios técnicos y no técnicos: Las estructuras de datos no solo están dirigidas 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 los ejecutivos de negocios pueden entender, o sus herramientas sofisticadas pueden usarse para la exploración de datos por parte de científicos de datos.
Prácticas recomendadas para implementar estructuras de datos
El mercado global de datos está en constante expansión y existe una fuerte demanda en el espacio. Muchas empresas buscan implementar una arquitectura de datos para optimizar sus datos empresariales y siguen algunas de las mejores prácticas comunes.
Una de esas prácticas es adoptar un modelo de proceso DataOps. La estructura de datos y DataOps no son idénticos, pero según un modelo de DataOps, existe una estrecha conectividad 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 conocimientos. Sin un modelo de DataOps, los usuarios pueden tener dificultades para extraer lo suficiente de la estructura de datos.
Otra práctica recomendada es evitar convertir la estructura de datos en un lago de datos más, lo cual es algo común. Por ejemplo, no se puede lograr una verdadera estructura de datos si tiene todos los componentes arquitectónicos, como fuentes de datos y análisis, pero ninguna de las API y SDK. La estructura de datos 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 reglamentarios y de cumplimiento. Una arquitectura de tejido de datos puede mejorar la seguridad, la gobernanza y el cumplimiento normativo.
Dado que los datos no están dispersos entre los sistemas, existe una amenaza menor de exposición de datos confidenciales. Dicho esto, es importante comprender los requisitos reglamentarios y de cumplimiento antes de implementar una estructura de datos. Diferentes tipos de datos pueden caer bajo diferentes jurisdicciones regulatorias. Una solución es utilizar políticas de cumplimiento automatizadas que aseguren que la transformación de datos cumpla con las leyes.
Casos de uso de estructura de datos
Hay muchos usos diferentes para una estructura de datos, pero algunos son muy comunes. Un ejemplo común de este tipo es la recopilación virtual/lógica de activos de datos geográficamente diversos para facilitar el acceso y el análisis. En este caso, el tejido de datos se suele utilizar para la gestión empresarial centralizada. Debido a que las operaciones de línea distribuidas que recopilan y utilizan los datos se admiten a través de interfaces de consulta/acceso a datos y aplicaciones tradicionales, las organizaciones que tienen una segmentación regional o nacional de sus actividades pueden ganar mucho. Estas organizaciones a menudo requieren una gestión y coordinación central.
Otro caso de uso importante para estructuras de datos es el establecimiento de un modelo de datos unificado después de una fusión o adquisición. Cuando esto ocurre, las políticas de administración de datos y bases de datos de la organización anteriormente independiente a menudo cambian, lo que significa que se vuelve más difícil recopilar información a través de los límites de la organización. Una estructura de datos puede superar esto mediante la creación de una vista unificada de los datos que permite que la entidad combinada se armonice en un solo modelo de datos.
