¿Qué es un concentrador de datos empresariales?

Al gestionar big data, las organizaciones se encontrarán con que habrá muchos consumidores de las enormes cantidades de datos, desde aplicaciones y repositorios de datos hasta seres humanos a través de diversas herramientas de análisis e informes. Al fin y al cabo, los datos son una expresión de la empresa, y con la transformación digital, esa empresa se expresa cada vez más en forma de aplicaciones, datos y servicios suministrados. Los datos estructurados, no estructurados y en diversos formatos se convierten en fuentes y destinos de intercambios entre unidades funcionales de la organización que ya no se realizan únicamente de forma manual o con middleware, sino que ahora pueden alojarse de forma colaborativa utilizando lagos de datos, almacenes de datos y tecnologías de concentradores de datos empresariales.

La elección de la solución de gestion des données datos depende de las necesidades de la organización, de sus capacidades y del conjunto de casos de uso. En muchas organizaciones, especialmente las grandes o complejas, se necesitan las tres tecnologías. Las organizaciones avantage de la comprensión de cada solución y de la forma en que la solución puede añadir valor al negocio, incluyendo cómo cada solución puede madurar hasta convertirse en una solución más completa y de mayor rendimiento para toda la organización.

¿Qué es Enterprise Data Hub?

Un concentrador de datos de empresa ayuda a las organizaciones a gestionar los datos directamente implicados - "en línea"- con los distintos procesos empresariales, a diferencia de los almacenes de datos o los lagos de datos, ya que es más probable que se utilicen para analizar los datos antes o después de su uso por las distintas aplicaciones. Las organizaciones pueden controlar mejor el consumo de datos por parte de las aplicaciones de toda la empresa haciéndolos pasar por un concentrador de datos empresariales. Los lagos de datos, los almacenes de datos, las bases de datos heredadas y los datos procedentes de otras fuentes, como los sistemas de informes empresariales, pueden contribuir a gobernar los datos que necesita la empresa.

Además de la protección gouvernance los datos, un concentrador de datos de empresa también tiene las siguientes características:

• Posibilidad de utilizar motores de búsqueda para los datos de la empresa. La habilitación de motores de búsqueda actúa como filtros para permitir un acceso rápido a las enormes cantidades de datos disponibles con un concentrador de datos empresariales.
• Indexación de datos para agilizar las búsquedas.
• La armonización de datos mejora la calidad y pertinencia de los datos para cada consumidor o dato, incluida la mejora de la transformación de datos en información y de información en conocimiento para la prise de décision.
• Integridad de los datos, eliminando duplicaciones, errores y otros problemas de calidad de los datos relacionados con la mejora y optimización de su uso por las aplicaciones.
• El procesamiento de flujos vincula las aplicaciones con el análisis de datos, lo que incluye la simplificación de las relaciones de datos dentro del centro de datos de la empresa.
• La exploración de datos aumenta la comprensión y la facilidad de navegación por la enorme cantidad de datos del centro de datos.
• Mejora del procesamiento de datos por lotes, Inteligencia Artificial y Machine Learning gracias a las características enumeradas anteriormente.
• Consolidación del almacenamiento de datos procedentes de muchas fuentes diferentes.
• Uso directo por parte del consumidor o de la aplicación para su posterior procesamiento o para la toma de decisiones empresariales inmediatas.

Los concentradores de datos empresariales pueden soportar el rápido crecimiento del uso de datos en una organización. La flexibilidad en el uso de fuentes de datos múltiples y dispares es una gran avantage de seleccionar un concentrador de datos. Aprovechar las características mencionadas anteriormente aumenta esta avantage.

Diferencia entre Enterprise Data Hub, Data Lake y Data Warehouse

Los lagos de datos son depósitos centralizados de datos estructurados y no estructurados no organizados, sin gouvernance ni especificaciones para las necesidades de la organización. El objetivo principal de un lago de datos es almacenar datos para su uso posterior, aunque muchos lagos de datos disponen de herramientas de desarrollo que permiten extraer los datos para diversos proyectos de investigación con vistas al futuro.

A diferencia de un lago de datos, un almacén de datos organiza los datos almacenados de forma prescrita para los usos operativos cotidianos. Los almacenes de datos pueden tener varios niveles para organizar los datos, transformarlos y conciliarlos para su uso en mercados de datos para diversas aplicaciones y consumidores de datos. Un almacén de datos no está tan optimizado para las necesidades transaccionales cotidianas como un centro de datos empresarial.

Además de extraer y enviar datos a varias aplicaciones empresariales, un concentrador de datos de empresa puede utilizar un lago de datos, un almacén de datos y otras fuentes de datos como entrada o destino del concentrador de datos. Una vez que todos los datos están disponibles para el concentrador, se pueden aplicar a los datos las funciones antes mencionadas, como la gouvernance. El centro de datos de la empresa frente al lago de datos puede diferenciarse fácilmente en función de las capacidades adicionales del centro de datos para procesar y enriquecer los datos de la empresa. Enterprise data hub vs data warehouse puede ser confuso, pero el data hub tiene capacidades adicionales para utilizar los datos más orientados a procesos de negocio en lugar de operaciones orientadas a análisis de negocio.

Arquitectura de concentradores de datos empresariales

El siguiente diagrama muestra una arquitectura de concentrador de datos que incluye múltiples fuentes de datos, el propio concentrador y los consumidores de datos.

La arquitectura Enterprise data hub está diseñada para las necesidades más actuales de las organizaciones. La propia arquitectura puede crecer para adaptarse a otras necesidades de gestion des données , como el uso de datos en tecnologías emergentes para el apoyo a la toma de decisiones y informatique décisionnelle.

En resumen

Con la creciente adopción de datos dispares y prácticas de Big Data, los concentradores de datos empresariales se están convirtiendo en las arquitecturas para crear un sistema integrado de datos unificado que permita mejorar los procesos de negocio en toda la empresa. Los concentradores de datos empresariales pueden utilizar datos de cualquier fuente y tipo para crear una única fuente de verdad de datos sobre el cliente, el servicio y los productos de la organización. Esta única fuente de verdad puede utilizarse de forma colaborativa en toda la organización para compartir datos con el fin de lograr operaciones empresariales, automatización y prise de décision oportunas y de mayor rendimiento.

Las organizaciones con centros de datos y fuentes de datos de apoyo pueden ser más competitivas que las que no los tienen. Los datos son la savia de la organización que permite optimizar y automatizar los procesos empresariales y respaldar las decisiones para que las organizaciones tomen mejores decisiones. Esta capacidad bien merece el tiempo y la inversión de la organización.

Actian puede ayudarle con sus retos de integración de datos en la nube. Actian DataConnect es una solución de integración híbrida que le permite diseñar, implementar y gestionar integraciones sur site, en la nube o en entornos híbridos de forma rápida y sencilla.

Acerca de Actian Corporation

Actian hace que trabajar con datos sea fácil. Nuestra plataforma de datos simplifica la forma en que las personas conectan, gestionan y analizan datos en entornos cloud, híbridos y locales. Con décadas de experiencia en gestión y analítica de datos, Actian ofrece soluciones de alto rendimiento que ayudan a las empresas a tomar decisiones basadas en datos. Estamos reconocidos por los principales analistas del sector y hemos recibido premios por nuestro rendimiento e innovación. Nuestros equipos comparten casos de éxito en conferencias (como Strata Data) y contribuyen activamente a proyectos de código abierto. En el blog de Actian tratamos temas como la ingesta de datos en tiempo real, el análisis de datos, la gobernanza y gestión de datos, la calidad de los datos, la inteligencia de datos y el análisis impulsado por IA.