Inteligencia de datos para entornos híbridos y multinube

Por qué los entornos de datos híbridos y multinube requieren inteligencia de datos

Las organizaciones gestionan cada vez más datos a través de servicios en la nube, sistemas locales, almacenes de datos, lagos de datos, plataformas SaaS y entornos periféricos. Si bien estas arquitecturas ofrecen flexibilidad y escalabilidad, añaden complejidad en lo que respecta a la gobernanza, el linaje, la observabilidad, la estandarización de metadatos y el control de acceso.

La inteligencia de datos permite a las organizaciones gestionar datos distribuidos como si estuvieran unificados, proporcionando un significado coherente, confianza y supervisión independientemente de dónde se encuentren los datos.

Retos de los entornos de datos híbridos y multinube

Los ecosistemas híbridos y multinube introducen complejidad en varias áreas críticas:

• Metadatos y definiciones inconsistentes entre los sistemas en la nube y los sistemas locales.
• Políticas de gobernanza de datos aisladas entre plataformas.
• Dificultad para rastrear el linaje entre las canalizaciones en la nube y las locales.
• Visibilidad limitada de la calidad y la deriva de los datos en fuentes distribuidas.
• Modelos de control de acceso y sistemas de identidad fragmentados.
• Copias de datos redundantes que generan riesgos operativos y de cumplimiento normativo.
• Mayores gastos generales operativos en la gestión de la fiabilidad a gran escala.

La inteligencia de datos aborda estos retos con metadatos unificados, gobernanza, linaje y observabilidad.

Cómo la inteligencia de datos respalda los ecosistemas híbridos y multinube

Unifica los metadatos en todos los entornos.

Una plataforma de inteligencia de datos estandariza los metadatos técnicos, comerciales y operativos en nubes, bases de datos y herramientas de movimiento de datos.

Proporciona políticas de gobernanza coherentes.

Las políticas de gobernanza, incluidas las normas de acceso, las clasificaciones de privacidad y los estándares de retención, se aplican de manera uniforme en todos los entornos.

Permite un linaje integral entre nubes.

Lineage mapea y visualiza las transformaciones y dependencias entre sistemas, procesos y resultados de BI o IA.

Esto incluye:

• Línea de transferencia de datos de las instalaciones locales a la nube.
• Transformaciones de almacén a lago.
• Flujos de ingestión de SaaS.
• Uso del panel de control y del modelo Downstream.

Ofrece observabilidad entre entornos

La observabilidad proporciona señales de calidad y confianza en los sistemas distribuidos, lo que ayuda a los equipos a detectar problemas de forma temprana.

Se integra con múltiples marcos de identidad y acceso.

La inteligencia de datos alinea el acceso a los datos con los sistemas IAM en la nube, los directorios locales y los modelos de gobernanza a nivel de dominio.

Admite el movimiento de datos sin necesidad de consolidación.

Las organizaciones pueden mantener los datos en su lugar y, al mismo tiempo, gestionar los metadatos, el linaje, las señales de confianza y la gobernanza desde una única plataforma.

Reduce la dependencia de un único proveedor de servicios en la nube.

Al estandarizar los metadatos y la gobernanza, la inteligencia de datos hace que las arquitecturas sean portátiles entre AWS, Azure, Google Cloud y los sistemas locales.

Consideraciones arquitectónicas para la inteligencia híbrida y multicloud

Repositorio centralizado de metadatos

Todos los metadatos —técnicos, comerciales y operativos— deben catalogarse y normalizarse independientemente de su origen.

Gobernanza federada

La gobernanza debe ser central, pero aplicable en entornos distribuidos.

Gráfico de linaje unificado

Lineage debe conectar los activos en la nube y locales en un único gráfico conectado.

Observabilidad en los puntos de ingestión y transformación

La calidad y la detección de desviaciones deben supervisar las tuberías en todos los entornos.

Conectividad con las principales plataformas SaaS y en la nube.

Una arquitectura de inteligencia de datos debe integrarse de forma nativa con:

• Servicios de AWS.
• Servicios Azure.
• Servicios de Google Cloud.
• Snowflake, BigQuery, Redshift, Synapse, Databricks.
• Bases de datos y almacenes locales.
• Aplicaciones SaaS y API.

Intercambio de datos con conciencia política

El intercambio de datos entre nubes debe tener en cuenta la confidencialidad, la clasificación y las restricciones normativas.

Fiabilidad multirregional

La observabilidad y el linaje deben reflejar los flujos de datos multirregionales para garantizar el cumplimiento normativo y la continuidad operativa.

Productos y contratos de datos

Activos listos para usar con gobernanza integrada.

Ventajas clave de la inteligencia de datos en arquitecturas híbridas y multinube

Interoperabilidad mejorada

Los metadatos unificados y la gobernanza eliminan las inconsistencias entre los sistemas en la nube y los sistemas locales.

Mayor confianza en el análisis distribuido y la inteligencia artificial

El linaje y la observabilidad garantizan que los análisis de datos y los procesos de inteligencia artificial sigan siendo precisos, estén actualizados y cumplan con las normas.

Reducción del riesgo operativo

La detección temprana de anomalías y problemas de calidad reduce el tiempo de inactividad y mejora la fiabilidad.

Incorporación más rápida de nuevas fuentes de datos

Los metadatos y los patrones de gobernanza aceleran la integración de nuevas plataformas y canales.

Mayor cumplimiento

La clasificación y el linaje cumplen los requisitos de auditoría en todas las jurisdicciones, nubes y modelos de residencia de datos.

Casos prácticos

• Análisis entre nubes que requieren un linaje unificado y señales de confianza.
• Entrenamiento de modelos de IA utilizando datos de múltiples fuentes en la nube y locales.
• Catálogos de datos empresariales con repositorios de metadatos distribuidos y productos de datos.
• Canales híbridos ETL y ELT que abarcan sistemas en la nube y locales.
• Informes reglamentarios que requieren trazabilidad de extremo a extremo.
• Resiliencia multicloud y operaciones de conmutación por error.

Por qué las organizaciones eligen Actian para la inteligencia híbrida y multicloud

La plataforma Actian Data Intelligence está diseñada para dar soporte a entornos distribuidos a través de:

• Metadatos unificados en sistemas híbridos y multinube.
• Gobernanza y control de acceso coherentes en todos los entornos.
• Linaje integral para flujos de datos entre nubes.
• Señales de observabilidad que rastrean la calidad, las desviaciones y las anomalías en los procesos.
• Opciones de implementación flexibles que evitan la dependencia de un proveedor de servicios en la nube.
• Soporte nativo para una IA responsable a través de metadatos y linaje.
• Arquitectura escalable que admite patrones de integración a nivel empresarial.

Actian proporciona una única capa de inteligencia que abarca todo el ecosistema distribuido.