El movimiento y el almacenamiento de datos han ganado importancia como resultado de la expansión constante de la industria de TI y los millones de puntos de datos que se producen cada segundo.
Además, estos datos deben ser claros y fáciles de comprender para respaldar la toma de decisiones precisas.
Para mantener la competitividad y lograr el éxito a largo plazo, su empresa debe almacenar y mover datos utilizando las soluciones más eficientes disponibles.
Debido a esto, más empresas están utilizando estructuras de datos. Una de las mejores formas de ahorrar tiempo, dinero y recursos es usar una estructura de datos para procesar datos y habilitar el aprendizaje automático de IA.
En este artículo, analizaremos en profundidad Data Fabric, incluidos sus usos, componentes principales, ventajas y otros detalles vitales.
Entonces, ¿qué es Data Fabric?
Independientemente de dónde se encuentren, administre y vigile sus datos y aplicaciones. En esencia, una estructura de datos es una arquitectura de datos integrada que es segura, versátil y adaptable.
Una estructura de datos, que combina lo mejor de la nube, el núcleo y el borde, es en muchos sentidos un nuevo enfoque estratégico para la operación de almacenamiento de su empresa.
Si bien se controla de forma centralizada, puede llegar a todas partes, incluidas las nubes locales, públicas y privadas, así como los dispositivos perimetrales y de IoT.
Los silos de datos del tamaño de rascacielos y las diversas infraestructuras desconectadas son cosa del pasado. Una estructura de datos se basa en una colección integral de herramientas de administración de datos que garantizan la coherencia en todos sus entornos vinculados.
A través de la automatización, agiliza la administración que requiere mucho tiempo, acelera el desarrollo, las pruebas y la implementación, y protege sus activos las XNUMX horas del día.
No importa dónde se encuentren sus datos y aplicaciones, puede realizar un seguimiento de los gastos de almacenamiento, el rendimiento y la eficiencia desde una única plataforma.
Puede realizar cambios rápidamente (y, en algunos casos, automáticamente) en su infraestructura de nube híbrida una vez que tenga conocimiento práctico al respecto, como corregir errores, abordar problemas de seguridad y cumplimiento, y ampliar y reducir la informática.
En resumen, Data Fabric mejora la implementación de la infraestructura y la eficiencia del mantenimiento, reduce los costos y aumenta el rendimiento.
¿Por qué debería utilizar un tejido de datos?
Cualquier empresa centrada en datos necesita una estrategia integral que supere obstáculos como el tiempo, el espacio, varios tipos de software y ubicaciones de datos. Los datos no deben estar ocultos detrás de cortafuegos ni dispersos en varios lugares, sino que deben estar disponibles para las personas que los necesiten.
Para tener éxito, las empresas requieren una solución de datos preparada para el futuro y un entorno seguro, eficaz y unificado. Esto se puede hacer con un tejido de datos.
Las necesidades de las empresas modernas de conexión en tiempo real, autoservicio, automatización y cambios universales no pueden satisfacerse con la integración de datos tradicional.
Si bien la recopilación de datos de muchas fuentes a menudo no es un problema, muchas empresas luchan por integrar, procesar, seleccionar y transformar datos con datos de otras fuentes.
Para brindar una comprensión profunda de los consumidores, los socios y los bienes, se debe realizar este paso crítico en el proceso de administración de datos. Debido a su capacidad para actualizar sus sistemas, servir mejor a los clientes y hacer uso de la computación en nube, las empresas obtienen una ventaja competitiva como resultado.
Dondequiera que estén los usuarios de la organización, la estructura de datos se puede imaginar como una tela que se extiende globalmente. En esta red, el usuario puede estar en cualquier ubicación y seguir teniendo acceso sin restricciones en tiempo real a los datos en cualquier otra ubicación.
Componentes principales de Data Fabric
Los componentes centrales que conforman una estructura de datos se pueden elegir y recopilar de varias maneras. Por lo tanto, la estructura de datos se puede implementar de varias maneras. Veamos los elementos principales de una estructura de datos.
- Catálogo de datos aumentado
- Capa de persistencia
- Conocimiento Gráfico
- Motor de información y recomendaciones
- Capa de preparación y entrega de datos
- Orquestación y operaciones de datos
Puede echar un vistazo a los pilares clave de la arquitectura de Data Fabric según Gartner.
Veamos cada uno de ellos de cerca.
- Catálogo de datos aumentados – brinda a los usuarios acceso a todo tipo de metadatos a través de un sólido gráfico de conocimiento. Además, desarrolla asociaciones distintivas entre la información existente y la muestra visualmente de manera comprensible. Mediante el uso aprendizaje automático Para vincular los activos de datos con la terminología organizacional, los catálogos de datos mejorados crean la capa semántica empresarial para la estructura de datos.
- Capa de persistencia – Según el caso de uso, se puede utilizar una variedad de modelos relacionales y no relacionales para almacenar datos de forma dinámica.
- Metadatos activos – una parte distintiva de una estructura de datos. le da al tejido de datos la capacidad de recopilar, compartir y analizar muchos tipos de metadatos. A diferencia de los metadatos pasivos, los metadatos activos rastrean el uso continuo de los datos por parte de los sistemas y las personas (metadatos basados en el diseño y en tiempo de ejecución).
- Conocimiento Gráfico – Otra unidad fundamental para los data fabrics. Utilizan ID estándar, esquemas adaptables, etc. para mostrar un entorno de datos vinculados. Los gráficos de conocimiento hacen que la estructura de datos se pueda buscar y ayudan en su comprensión.
- Motor de información y recomendaciones – crea canalizaciones de datos sólidas y confiables para casos de uso tanto operativos como analíticos.
- Capa de preparación y entrega de datos – Los datos pueden recuperarse de cualquier origen y enviarse a cualquier destino mediante cualquier mecanismo, incluido ETL (en bloque), mensajería, CDC, virtualización y API.
- Orquestación y operaciones de datos – Este componente utiliza datos para coordinar todas las tareas en cada etapa del flujo de trabajo de extremo a extremo. Le permite elegir cuándo y con qué frecuencia ejecutar canalizaciones, así como también cómo administrar los datos que producen esas canalizaciones.
Beneficios
Los datos saludables en un contexto distribuido son accesibles, cargados, integrados y compartidos a través de una estructura de datos. Al hacer esto, las empresas pueden acelerar la transición digital y maximizar el valor de sus datos.
A continuación se describen las principales ventajas del modelo de estructura de datos.
Eficiencia:
Una estructura de datos puede recopilar resultados de consultas anteriores, lo que permite que el sistema escanee la tabla agregada en lugar de los datos sin procesar en el backend.
Debido a los tiempos de respuesta más rápidos de las solicitudes individuales, permitir que las solicitudes accedan a conjuntos de datos más pequeños en lugar de tener que escanear los datos sin procesar de la tienda completa también resuelve el problema de varias solicitudes simultáneas.
Las empresas pueden responder rápidamente a las consultas urgentes gracias a la capacidad de la estructura de datos para reducir significativamente los tiempos de respuesta a las consultas.
Integración inteligente
Para integrar datos en diversos tipos de datos y puntos finales, las estructuras de datos utilizan gráficos de conocimiento semántico, gestión de metadatos y aprendizaje automático.
Esto ayuda a los equipos de gestión de datos a agrupar conjuntos de datos relevantes e incorporar fuentes de datos completamente nuevas en el ecosistema de datos de una empresa.
Esta característica automatiza partes de la gestión de tareas de datos, lo que da como resultado los ahorros de productividad indicados anteriormente, pero también ayuda a romper los silos del sistema de datos, centralizar los procedimientos de gobierno de datos y mejorar la calidad general de los datos.
Seguridad de datos más efectiva
Tampoco implica sacrificar la seguridad de los datos y la protección de la privacidad en aras de ampliar el acceso a los datos.
De hecho, requiere el endurecimiento de las barandillas de control de acceso y la implementación de más medidas de gobierno de datos para garantizar que ciertos roles sean los únicos con acceso a un conjunto de datos determinado.
Además, las arquitecturas de estructuras de datos permiten la implementación técnica y equipos de seguridad para implementar el enmascaramiento de datos y encriptación de información confidencial y sensible, lo que reduce la probabilidad de que se compartan datos y se produzcan ataques al sistema.
Democratización de datos
Las aplicaciones de autoservicio se ven facilitadas por los diseños de estructuras de datos, lo que amplía el alcance del acceso a los datos más allá del personal técnico, como ingenieros de datos, desarrolladores y equipos de análisis de datos.
Al permitir que los usuarios comerciales tomen decisiones comerciales más rápidas y al permitir que los usuarios técnicos prioricen las actividades que mejor utilicen sus conjuntos de habilidades, la eliminación de los cuellos de botella de datos conduce a un aumento en la productividad.
Casos de uso
Una arquitectura de estructura de datos tiene como objetivo ofrecer una estructura general para manejar todas las formas de la información almacenada para que puedan utilizarse cuando sea necesario.
Estos tipos de datos se pueden usar para cualquier cosa, desde una predicción de ventas hasta un informe sobre el estado de la infraestructura de TI de una organización o los puntos finales de los usuarios.
Los casos de uso de la arquitectura de estructura de datos son idénticos a los casos de uso de cualquier otro tipo de datos en una empresa, incluidas las ventas, el marketing, la TI, la ciberseguridad y más.
Sin embargo, los datos en una organización a menudo están organizados, semiestructurados o no estructurados en casi todos los casos de uso. Una base de datos relacional puede almacenar datos estructurados y utilizarse rápidamente, como registros de bases de datos.
Los datos que no se han limpiado o categorizado se denominan datos no estructurados y deben prepararse para su uso cuando sea necesario.
Varias formas de datos no estructurados que muchas empresas pueden adquirir y almacenar para uso futuro incluyen aprendizaje automático, análisis, datos de sensores, computación en la nube y aplicaciones de productividad.
En los datos semiestructurados, que incluyen datos de un tipo reconocido guardados con datos no estructurados (como archivos zip, páginas web y correos electrónicos), ambos aspectos están presentes.
Al investigar su uso, se pueden encontrar numerosos casos de uso posibles basados en la capacidad de la estructura de datos para ayudar a las empresas a acceder y usar sus datos de manera más rápida y efectiva.
Los ejemplos típicos incluyen:
- Detección de fraude
- análisis de IoT
- Logística en la cadena de suministros
- Análisis de datos en tiempo real
- Inteligencia del cliente
- Aumentos en la eficiencia operativa
- Análisis de mantenimiento preventivo
- Además, los modelos de riesgo de regreso al trabajo
- Asegurar transacciones con tarjetas de crédito
- Predicción de abandono, detección de fraude y calificación crediticia
Conclusión
En conclusión, los silos de datos deben desintegrarse progresivamente a medida que aumentan nuestros niveles de uso de datos para dejar espacio a las empresas conectadas.
La implementación de estructuras de datos representa un avance significativo en este camino y se encuentra entre los descubrimientos más innovadores desde el desarrollo de las bases de datos relacionales en la década de 1970.
Esto es así porque el tejido de datos es más que una tecnología o un solo elemento..
Los datos y las operaciones comerciales están estrechamente entrelazados a través del diseño de la arquitectura, un procedimiento sistemático y un cambio de mentalidad.
Data Fabric reduce los costos, aumenta el rendimiento y facilita una implementación y un mantenimiento de la infraestructura más efectivos. Podría ser el componente clave para garantizar que cada proceso, aplicación y decisión comercial esté basada en datos.
Deje un comentario