Tejido de datos

Tejido de datos: Qué es y cómo funciona

Las organizaciones suelen tener dificultades para gestionar e integrar grandes cantidades de datos en múltiples sistemas. Data Fabric ofrece un enfoque unificado que permite un acceso sin fisuras, una automatización inteligente y una gouvernance ada en entornos híbridos y multicloud.

Esta guía explora los principios básicos, las ventajas y las estrategias de implantación del tejido de datos, ayudando a las empresas a liberar todo el potencial de sus datos.

¿Qué es un Data Fabric?

Un tejido de datos es un enfoque arquitectónico que permite una gestion des données integrada y sin fisuras gestion des données en diversos entornos, incluidos los sistemas sur site, en la nube e híbridos. Aprovecha la IA, la automatización métadonnées y la orquestación inteligente de datos para proporcionar acceso en tiempo real a los datos, garantizando cohérence, la seguridad y la eficiencia.

A diferencia de los métodos tradicionales de integración de datos, que dependen de procesos manuales y conductos rígidos, data fabric crea un ecosistema flexible y escalable que conecta fuentes de datos dispares. Esto permite a las organizaciones acceder a los datos, analizarlos y gestionarlos sin problemas y sin las complejidades de los silos de datos tradicionales.

Al permitir la découverte de données en tiempo real, la integración y la automatización, la estructura de datos mejora la prise de décision, respalda analytique avancée y mejora la agilidad general de la empresa.

Data Fabric frente a Data Mesh

Tanto Data Fabric como Data Mesh abordan los retos de gestion des données , pero adoptan enfoques diferentes. Un tejido de datos es un único sistema virtual centralizado con propiedad y administración de datos centralizadas. Una malla de datos utiliza un conjunto federado de servicios de productos de datos específicos de un dominio con administración y propiedad de datos a nivel de dominio. La malla de datos es más un modelo entre iguales en el que los dominios comparten datos horizontalmente.

Mientras que data fabric se centra en la automatización y la integración, data mesh da prioridad a las personas y los procesos distribuyendo la responsabilidad. Data Fabric es ideal para organizaciones que necesitan una gestion des données escalable y en tiempo real, mientras que Data Mesh funciona mejor para grandes empresas con múltiples dominios. Muchas empresas combinan ambos enfoques, utilizando la automatización de data fabric con la estructura descentralizada de data mesh para construir un ecosistema de datos escalable y bien gestionado.

Ventajas de un tejido de datos

Las principales ventajas de un tejido de datos son las siguientes:

• Más prise de décision basada en datos y fácil acceso a datos fiables y de alta calidad.
• Mayor agilidad empresarial gracias al fácil acceso a los conocimientos de IA/ML
• Una experiencia de usuario coherente en todo el mundo, independientemente del formato de los datos
• Acceso seguro a datos protegidos por cortafuegos, cifrado y protocolos de autenticación estrictos.
• Menores costes de formación e infraestructura gracias a integraciones y servicios más estandarizados.
• Arquitectura preparada para el futuro sobre la que construir nuevos proyectos
• Más métadonnées, catalogación
• Datos mejor regulados para apoyar los esfuerzos de cumplimiento y gouvernance
• Menos integraciones de datos punto a punto que soportar gracias al enfoque de bus de integración que proporciona una estructura de datos.
• Los datos se convierten en una utilidad, ya que tanto los científicos de datos profesionales como los analistas de datos ocasionales pueden acceder fácilmente a los datos y conocimientos necesarios.
• Los gráficos de conocimiento mapean las relaciones entre elementos de datos para facilitar la exploración y el découverte de données a usuarios técnicos y no técnicos.
• La capa de consumo de datos orientada al usuario oculta a los consumidores de datos la complejidad de acceder a los datos subyacentes mediante API y SDK.
• La seguridad de extremo a extremo se consigue gracias a que la capa de transporte aplica el cifrado de origen a usuario

Los inconvenientes de un tejido de datos

También hay que tener en cuenta algunos riesgos potenciales del tejido de datos. Tendrá que hacerlo:

• Elija sistemas más pequeños para probar su modelo o arriesgarse a fracasar en una fase temprana.
• Incluya a analistas ciudadanos como comprobadores de la estructura de los datos para hacerlos lo más utilizables posible.
• Incorpore mecanismos de retroalimentación para mantener la malla actualizada con las funciones necesarias o corra el riesgo de crear otro lago de datos estancado.
• Instrumente los sistemas existentes para asegurarse de no malgastar energía migrando los sistemas no utilizados a la estructura de datos.

¿Por qué utilizar Data Fabric?

Una estructura de datos está diseñada para poner a disposición de cualquier usuario, en cualquier lugar, datos e información seguros y de alta calidad. Se trata de un enfoque holístico para acceder a todos los activos de datos disponibles en una empresa, independientemente de su ubicación.

Esto sustituye a las tradicionales integraciones de datos punto a punto por una capa de integración coherente. Los modelos de aprendizaje automático, por ejemplo, necesitan acceder a grandes cantidades de datos para entrenarlos, ya que conjuntos de datos más extensos dan lugar a una mayor precisión. métadonnées en el tejido de datos está conectado por grafos de conocimiento que ayudan a conectar fuentes de datos relacionadas.

Toda la empresa puede disfrutar de un acceso ubicuo a los datos, independientemente del hardware o la nube en que se ejecute. Tanto los datos estructurados como los no estructurados son accesibles con una experiencia de usuario coherente.

Un enfoque de esta naturaleza para la infraestructura de datos es la respuesta a la escalada de costes que supone mantener un entorno heterogéneo al reunir todos los servicios de almacenamiento y acceso bajo un paraguas unificado.

Primeros pasos con un proyecto Data Fabric

El primer paso para poner en marcha un tejido de datos es crear un equipo interfuncional de propietarios de datos, consumidores y profesionales de la infraestructura. Hay que catalogar los sistemas y las integraciones existentes. Habrá que priorizar las perspectivas más críticas para el negocio.

La experiencia del usuario debe diseñarse, construirse, probarse y perfeccionarse.

Es necesario seleccionar un sistema de gestion des données multiplataforma. Idealmente, uno que pueda residir in situ y en múltiples nubes. La plataforma Actian Data es una solución de este tipo.

El almacenamiento debe ser fácilmente accesible y elástico. Este sería un buen momento para adoptar el almacenamiento en bloque en la nube, que es más eficiente y al que se pueden asignar ressources de calcul elásticos ressources de calcul a medida que aumenta la carga de usuarios sin sacrificar el rendimiento.

La tecnología de replicación de datos mantiene copias locales geográficas de los datos críticos si la latencia de la red se convierte en un cuello de botella importante.

Preguntas frecuentes sobre Data Fabric

Consulte a continuación las respuestas a algunas preguntas frecuentes sobre el tejido de datos.

¿Qué es la arquitectura data fabric?

La arquitectura Data Fabric es un marco unificado e inteligente gestion des données que permite el acceso, la integración y la gouvernance sin fisuras en entornos híbridos, multicloud y sur site . Aprovecha la IA, la automatización métadonnées y la orquestación de datos para conectar fuentes de datos dispares en tiempo real, garantizando la cohérence, la seguridad y la escalabilidad. A diferencia de las arquitecturas de datos tradicionales, data fabric se adapta dinámicamente a las necesidades del negocio, proporcionando un enfoque flexible y de autoservicio para el acceso a los datos y el análisis. Esto ayuda a las organizaciones a romper los silos, mejorar la prise de décision y aumentar la eficiencia operativa.

¿Quién utiliza el tejido de datos?

Data Fabric es utilizada por grandes empresas, organizaciones basadas en datos y equipos de TI que necesitan integrar y gestionar datos en entornos híbridos y multicloud. Sectores como las finanzas, la sanidad, el comercio minorista y la fabricación utilizan Data Fabric para el análisis, la automatización y la gouvernance en tiempo real. Es especialmente beneficioso para ingenieros de datos, analistas y líderes empresariales que necesitan un acceso a los datos escalable, seguro y sin fisuras.

¿Cuál es la diferencia entre data warehouse y data fabric?

Un almacén de datos es un repositorio centralizado diseñado para almacenar y analizar datos estructurados de múltiples fuentes, utilizando esquemas predefinidos para el procesamiento por lotes y la generación de informes. Por el contrario, el tejido de datos es una arquitectura dinámica, impulsada por la IA, que conecta, integra y gestiona datos estructurados y no estructurados en entornos híbridos, multi-nube y sur site en tiempo real. Mientras que un almacén de datos es rígido y requiere procesos ETL (Extract, Transform, Load), data fabric proporciona un acceso a los datos flexible y automatizado, así como la gouvernance a través de sistemas distribuidos.

¿Qué problema resuelve el tejido de datos?

Data Fabric resuelve el problema de la fragmentación de los datos proporcionando una plataforma unificada y automatizada para integrar, gestionar y acceder a los datos en sistemas y entornos dispares, como infraestructuras sur site, en la nube e híbridas. Elimina los retos de los silos de datos, garantizando datos coherentes y en tiempo real en todas las organizaciones, al tiempo que automatiza la gouvernance, la seguridad y el cumplimiento normativo.

La plataforma de datos Actian

Actian Data Platform puede apuntalar la implementación de una estructura de datos al admitir datos almacenados y analizados en las instalaciones o en varias plataformas en la nube. Actian facilita la integración con sus conectores incorporados a cientos de conectores preconfigurados a fuentes, como NetSuite, Salesforce y ServiceNow. Actian Data Platform utiliza una base de datos vectorizada en columnas que supera a las alternativas en 7,9 veces para ofrecer respuestas más rápidamente.