¿Qué es Data Fabric?

En el mundo actual, impulsado por los datos, las organizaciones a menudo se enfrentan al reto de gestionar datos repartidos entre distintos equipos y sistemas. Ventas, finanzas, RRHH... cada departamento puede tener sus propias herramientas y fuentes de datos, lo que da lugar a silos que dificultan la obtención de una visión unificada.

Para resolver estos problemas, los ingenieros de datos a menudo tienen que construir y mantener una intrincada red de conductos de datos que copian, combinan y transforman los datos para proporcionárselos a cada departamento. A medida que crece el número de equipos y fuentes de datos, esta intrincada fontanería se vuelve cada vez más pesada de configurar y mantener, lo que puede provocar fallos.

El concepto de tejido de datos se concibió como una solución holística a estos problemas. Exploremos esta solución arquitectónica para la gestión integrada de datos.

Si quieres saber más sobre la gestión de datos, consulta este artículo sobre el linaje de datos.

¿Qué es Data Fabric?

Data Fabric es un amplio sistema de arquitectura de datos que permite la integración y gestión de datos sin fisuras en diversos entornos. Piensa en ello como una forma de conectar virtualmente fuentes de datos dispares sin necesidad de copias redundantes.

Al unir estas fuentes de datos dispares, un tejido de datos crea un marco unificado en el que puedes garantizar una entrega, gobernanza y seguridad coherentes de los datos, independientemente de dónde residan.

A diferencia de una canalización de datos tradicional, data fabric no copia datos de distintas fuentes en un repositorio central. En su lugar, aprovecha las API y la virtualización para permitir a los analistas y científicos de datos acceder a los datos almacenados en distintas ubicaciones desde un catálogo central. Esto significa que se necesita menos espacio de almacenamiento porque sólo hay una copia de los datos.

Además, al crear una infraestructura de datos cohesionada, el tejido de datos garantiza que los datos sean fácilmente accesibles, estén bien gestionados y sean seguros durante todo su ciclo de vida.

Ventajas de Data Fabric

La sencillez de una arquitectura de tejido de datos ofrece numerosas ventajas a las grandes organizaciones.

Elimina los silos de datos y mejora el acceso

Al proporcionar una capa unificada de acceso a los datos, el tejido de datos elimina los silos de datos, facilitando a los usuarios de datos, como analistas y contables, el acceso y el aprovechamiento de los datos de toda la organización. Al poner todos los conjuntos de datos de tu organización en un catálogo central, puedes ver y acceder fácilmente a todos los datos.

Por supuesto, esto no significa que debas compartir todos los datos de tu organización con todos los empleados. Aún puedes -y debes- implantar medidas de autenticación basadas en roles para garantizar la seguridad de tu sistema.

Mejor coherencia y gestión de la calidad

El tejido de datos suele mejorar la calidad y coherencia de los datos en toda la organización. Al simplificar el backend de los conductos de datos automatizados y estandarizar los marcos de gobernanza, puedes garantizar que todos tus datos permanezcan limpios, coherentes y precisos, lo que es crucial para tomar decisiones empresariales fiables.

Aprende más sobre la calidad de los datos en este curso de Introducción a la Calidad de los Datos.

Mejora el cumplimiento de la gobernanza y la seguridad

Los principios de la estructura de datos incorporan sólidas medidas de seguridad y políticas de gobernanza en una fase temprana de la cadena de datos, garantizando el cumplimiento de los requisitos normativos y protegiendo la información sensible. Este enfoque integral de la seguridad de los datos reduce el riesgo y aumenta la confianza en los datos que se utilizan. Un sistema más sencillo es más fácil de asegurar.

Aprende más sobre el tema en este curso de Conceptos de Gobernanza de Datos.

Facilita decisiones más rápidas basadas en datos

Y lo que es más importante, el tejido de datos aumenta la agilidad de tu organización en la toma de decisiones basada en datos. Al simplificar la gestión de los datos y proporcionar acceso en tiempo real a datos fiables, el tejido de datos permite a las organizaciones ser más receptivas a los cambios en los datos y tomar decisiones informadas con rapidez.

Tejido de datos: Principios básicos

El estilo de arquitectura data fabric tiene tres principios básicos: acceso unificado, gobierno estandarizado y automatización.

Un tejido de datos debe incluir una capa de datos lógica para el acceso unificado a los datos. Esta capa abstrae la infraestructura de datos subyacente, proporcionando una interfaz fluida y unificada para el acceso a los datos a través de diversas fuentes. Básicamente, quieres que todos los que necesiten acceder a los datos de tu organización (analistas, científicos, operaciones de ML, etc.) tengan acceso a todos los datos que necesiten de forma unificada.

Otro principio de la creación de un tejido de datos es tener un gobierno y una seguridad de datos estandarizados. Esto garantiza que todos los activos de datos de tu organización se adhieran a protocolos uniformes de gobernanza y seguridad. Esta normalización mejora la fiabilidad y el cumplimiento normativo en toda tu organización.

Los tejidos de datos también utilizan canalizaciones de datos automatizadas en el backend para un movimiento y una transformación eficaces de los datos. Esta automatización agiliza el proceso de movimiento, limpieza y transformación de datos en el backend del tejido. Permite procesar los datos en tiempo real, aumentando la eficacia y reduciendo el esfuerzo manual.

Tejido de datos: Componentes clave

Hay varios componentes clave que conforman una arquitectura de tejido de datos. Discutamos algunas de ellas.

Catálogo de datos

Uno de los componentes más críticos de un tejido de datos es el catálogo de datos. Se trata de un registro central de todos los activos de datos de tu organización. Proporciona metadatos e información de linaje para facilitar la localización y gestión de datos, garantizando que los usuarios puedan encontrar y comprender fácilmente los datos necesarios.

Herramientas de integración de datos

Las herramientas de integración de datos son otro componente esencial. Permiten el movimiento fluido de datos entre distintos sistemas y plataformas. Las herramientas de integración de datos incluyen plataformas ETL (Extraer, Transformar, Cargar), marcos de integración de datos, servicios de integración basados en la nube y soluciones de flujo de datos en tiempo real. Estas herramientas garantizan que los datos estén fácilmente disponibles allí donde se necesiten, mejorando la accesibilidad general a los datos.

Transformación

Los servicios de transformación desempeñan un papel vital en los tejidos de datos, como en cualquier solución de canalización. Limpian, transforman y preparan los datos para el análisis, realizando tareas como la limpieza, normalización, agregación y enriquecimiento de datos.

Gobernanza de datos

El marco de gobierno de los datos también es crucial, ya que garantiza la calidad, seguridad y cumplimiento de los datos mediante políticas y procedimientos que gestionan los datos a lo largo de su ciclo de vida. Las actividades de gobernanza pueden incluir el establecimiento de funciones de administración de datos, la aplicación de controles de calidad de los datos, la redacción de información sensible, la aplicación de controles de acceso basados en funciones y la garantía del cumplimiento de la normativa mediante auditorías periódicas.

Una de las ventajas de un marco de estructura de datos es la capacidad de estandarizar fácilmente estos protocolos de gobierno en todo tu entorno de datos. Esto ayuda a mantener la integridad y fiabilidad de tus datos.

En una arquitectura de tejido de datos, cada uno de estos componentes clave se entreteje para crear una experiencia unificada. Los datos de fuentes dispares se integran, transforman y catalogan. Los protocolos de gobernanza se aplican en todo momento para garantizar un entorno de datos seguro.

Tejido de datos frente a Gestión tradicional de datos

La gestión de datos suele desarrollarse orgánicamente en una organización a medida que crece y se desarrollan nuevas fuentes de datos y equipos. Cada nueva fuente de datos requiere la construcción de una nueva canalización, y cada nuevo equipo puede utilizar sus herramientas, convenciones de nomenclatura y protocolos de gobernanza.

Este enfoque tradicional de gestión de datos tiene muchas limitaciones. El cambio a un marco de tejido de datos implica un replanteamiento completo de la forma en que los datos llegan desde sus fuentes a los usuarios que los necesitan en toda tu organización.

Limitaciones de los enfoques tradicionales

El enfoque tradicional de gestión de datos da lugar a múltiples sistemas de datos en silos, donde los datos se almacenan y gestionan en repositorios separados y aislados. Este método suele implicar integraciones punto a punto entre sistemas, lo que da lugar a una compleja red de conexiones y conductos que son engorrosos de mantener.

En este diseño, cada sistema puede tener su propia base de datos, transformaciones y controles de acceso. Esto dificulta el acceso a todos los datos a la vez para ver una visión unificada de los datos en toda tu organización.

Esta complejidad es ineficaz y abre la puerta a los errores. Los sistemas tradicionales también dificultan el mantenimiento de la calidad y coherencia de los datos, lo que da lugar a datos poco fiables y a una disminución de la confianza en los datos de tu organización.

Los sistemas tradicionales de gestión de datos también tienen una escalabilidad limitada, en parte porque muchas copias de los mismos datos ocupan un valioso espacio de almacenamiento. Les cuesta adaptarse a la evolución de las necesidades de datos de la organización. Esencialmente, estos sistemas heredados simplemente se vuelven demasiado voluminosos, dispersos y redundantes, lo que dificulta seguir el ritmo de la innovación empresarial.

Ventajas del tejido de datos

Un tejido de datos ofrece ventajas significativas sobre estos enfoques tradicionales. Proporciona una plataforma de datos unificada para todas las necesidades de datos, consolidando los datos de diversas fuentes en una única plataforma cohesionada. Esta unificación simplifica la gestión de los datos y mejora la organización.

El tejido de datos también permite una mejor gobernanza de los datos y el cumplimiento de la normativa. Dado que el marco del tejido de datos consolida todos tus datos en un catálogo de datos, se pueden aplicar estandarizaciones en todo tu panorama de datos. Las medidas estandarizadas de gobernanza y seguridad garantizan que todos tus datos cumplen las normas reglamentarias, como la HIPPA y la FCRA, reduciendo los riesgos y aumentando la confianza en tus datos.

Casos de uso de Data Fabric

Data Fabric mejora las capacidades de los datos en muchos contextos organizativos. Puede sustituir a los sistemas de datos heredados en grandes organizaciones en las que la gestión de datos se ha vuelto engorrosa.

Los tejidos de datos también pueden utilizarse al principio de la vida de una organización para crear un programa de datos unificado y evitar futuros problemas de gestión de datos.

Un caso de uso importante del tejido de datos es la Gestión de Datos Maestros (MDM). Al crear una única fuente de verdad para los datos críticos, los tejidos de datos garantizan una gestión centralizada de los datos maestros. Esta centralización es esencial para mantener unas operaciones empresariales fiables y eficientes, garantizando la coherencia y precisión de los conjuntos de datos clave. Puedes leer más sobre este modelo AQUÍ.

Para el análisis de datos y la inteligencia empresarial, el tejido de datos proporciona un acceso rápido a datos fiables, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones informadas de forma rápida y eficaz. El tejido de datos mejora la calidad y la velocidad de los procesos analíticos, garantizando que los datos estén fácilmente disponibles y sean fiables.

Los tejidos de datos también garantizan el cumplimiento de la normativa. Permiten estandarizar la gobernanza y los protocolos en toda la organización, simplificando el cumplimiento de la normativa sobre privacidad de datos. Este gobierno coherente de los datos reduce la complejidad del cumplimiento normativo, ayudando a las organizaciones a proteger su reputación y evitar costosas sanciones.

Tejido de datos frente a Malla de datos

En el mundo de los datos, hay muchas palabras y términos que suenan igual. Veamos uno que suena muy parecido al tejido de datos: la malla de datos.

Malla de datos

La malla de datos es otro enfoque de la gestión de datos que tiene características distintas. Se centra en la integración temporal de datos de diversas fuentes para su análisis inmediato. Esto hace que la malla de datos sea ideal para exploraciones rápidas e informes puntuales, proporcionando flexibilidad para necesidades de datos sencillas e inmediatas.

A diferencia de un tejido de datos, una malla de datos fomenta la descentralización de los datos y la autonomía de dominio en la gobernanza. Sin embargo, tiene limitaciones, como los problemas de calidad de los datos y las consideraciones de seguridad. No está diseñado para el almacenamiento a largo plazo y la gestión integral de datos.

Tejido de datos

Data Fabric ofrece un enfoque holístico para gestionar todos los datos de una organización. Proporciona una plataforma completa e integrada para la gestión de datos. Esto incluye el acceso a los datos, la gobernanza, la seguridad y la integración. El tejido de datos es adecuado para la gestión de datos a largo plazo y la toma de decisiones continua basada en datos.

Aunque la implantación del tejido de datos puede ser compleja y requiere una cuidadosa selección de herramientas y tecnologías compatibles, sus ventajas en cuanto a unificación de datos, gobernanza y agilidad lo convierten en una potente solución para las necesidades de gestión de datos de muchas organizaciones.

Implantación de Data Fabric

Así que si has decidido que una arquitectura de tejido de datos es útil para tu organización, puede que te estés preguntando cómo empezar. Repasemos algunos pasos iniciales.

Evaluar tus necesidades

La implantación del tejido de datos en tu organización empieza por evaluar tus necesidades. Los tejidos de datos no son un enfoque único. Piensa que se trata más bien de una solución personalizada adaptada a las necesidades de datos de tu organización. Esto hace que sea esencial que evalúes tu panorama actual de datos e identifiques los retos antes de diseñar un tejido de datos.

Los primeros pasos de la implantación consisten en hablar con las partes interesadas para comprender la infraestructura de datos existente, identificar los puntos débiles y determinar los retos específicos que pretendes abordar con la estructura de datos.

A continuación, tienes que definir tus objetivos empresariales y los resultados deseados del tejido de datos. ¿Intentas crear una única fuente de la verdad? ¿Reducir los gastos generales? ¿Reemplazar infraestructuras viejas y deficientes? Establecer objetivos y resultados claros que se alineen con tus metas organizativas te ayudará a guiarte y a garantizar que el tejido de datos que crees satisfaga tus necesidades específicas.

Elegir las herramientas y tecnologías adecuadas

Una vez que sepas la dirección que quieres tomar, tienes que elegir las herramientas que utilizarás para llegar hasta allí. Elegir las herramientas adecuadas puede parecer un poco abrumador, pero es un paso importante.

Una opción es utilizar una solución todo en uno, como Azure Service Fabric de Microsoft o IBM Cloud Pak. Proporcionan todas las herramientas que necesitas para incorporar una arquitectura de tejido de datos a tu organización. Hacen gran parte del trabajo pesado por ti y pueden simplificar la facturación pagando sólo por un producto. Consulta este artículo sobre qué es Microsoft Fabric para conocerlo en profundidad.

Sin embargo, algunas organizaciones pueden necesitar, o preferir, una configuración más personalizada. Puedes crear tu propia arquitectura de tejido de datos utilizando una combinación de herramientas estándar como:

• Apache Kafka para el flujo y la integración de datos en tiempo real.
• Talend para procesos ETL completos.
• Informatica para integración de datos, calidad de datos y gobernanza.
• Apache Spark para el procesamiento y análisis de datos a gran escala.
• Databricks para la ingeniería de datos colaborativa y el aprendizaje automático.
• Alation o Collibra para la catalogación y gobernanza de datos.

Al elegir qué tecnologías utilizar, ten en cuenta su escalabilidad, seguridad y compatibilidad con la infraestructura existente en tu organización. Asegúrate de que las soluciones elegidas se adaptan a tus necesidades, ofrecen una seguridad sólida y se integran con tus sistemas actuales.

También conviene tener en cuenta su longevidad. Las nuevas tecnologías pueden ser efímeras, y puede que tengas que hacer cambios importantes si la herramienta que has elegido deja de tener soporte. Del mismo modo, las soluciones creadas a medida pueden enfrentarse a problemas si hay cambios en el equipo que las desarrolló.

Gobernanza de datos y gestión del cambio

Implantar un tejido de datos en tu organización requerirá estrategias sólidas de gobernanza de datos y gestión del cambio, sobre todo si has utilizado una arquitectura diferente durante mucho tiempo y ahora estás cambiando a una arquitectura de tejido de datos. Una planificación cuidadosa te ayudará a garantizar el éxito de la transición en toda tu organización.

Es importante establecer políticas claras de propiedad, control de acceso y seguridad de los datos. Esto implica definir quién es responsable de los datos en cada etapa de su ciclo de vida, establecer permisos para quién puede acceder a los datos y modificarlos, y aplicar medidas de seguridad para proteger la información sensible. Estas políticas te ayudarán a mantener la integridad de los datos, garantizar el cumplimiento de la normativa y protegerte contra las violaciones de datos.

También debes esbozar funciones y responsabilidades específicas para la gestión de datos. Dependiendo de tu situación, esto podría incluir la designación de administradores de datos que supervisen la calidad de los datos, custodios de datos que gestionen el almacenamiento y el acceso a los datos, o comités para hacer cumplir la gobernanza de los datos. Unas funciones claramente definidas ayudarán a garantizar la responsabilidad en los procesos de gestión de datos.

Es crucial que desarrolles un plan de adopción y formación sobre el nuevo sistema en toda tu organización. Presenta a los usuarios potenciales el nuevo sistema de tejido de datos mediante sesiones de formación o talleres, y asegúrate de que dispones de documentación adecuada que la gente pueda consultar.

A menudo la gente tarda un tiempo en adaptarse a los nuevos sistemas. Tener un poco de comprensión y gracia con tus compañeros de trabajo durante esta transición ayudará a que todo vaya mejor. Es probable que tengas que proporcionar apoyo continuo para abordar cualquier problema o pregunta que surja durante la transición y el periodo inmediatamente posterior.

El futuro del tejido de datos

Como ocurre con la mayoría de las tecnologías actuales, el futuro del tejido de datos está llamado a transformarse gracias a los avances en automatización y aprendizaje automático. Es probable que la inteligencia automatizada mejore la integración de datos mediante flujos de trabajo conscientes del contexto y canalizaciones autorreparadoras que detecten y optimicen el rendimiento en tiempo real. Los conocimientos impulsados por la IA podrían ofrecer análisis predictivos y catálogos de datos inteligentes, haciendo que la gestión de datos sea más proactiva y eficiente.

La tecnología Blockchain puede integrarse para proporcionar una procedencia inmutable de los datos y automatizar las tareas de gobernanza mediante contratos inteligentes.

A medida que crece la computación de borde, los tejidos de datos podrían gestionar el procesamiento descentralizado de datos entre los dispositivos de borde y los servicios en la nube.

Los avances de la informática cuántica pueden introducir el cifrado seguro cuántico y acelerar las transformaciones complejas de datos.

A medida que estas tecnologías sigan evolucionando, el tejido de datos puede convertirse en un activo crítico, proporcionando la base para operaciones inteligentes y basadas en datos en todas las industrias.

Conclusión

Data Fabric representa un enfoque transformador de la gestión de datos. Es una estructura arquitectónica que pretende abordar los retos del silo de datos, la calidad y la gobernanza. Al derribar las barreras de acceso a los datos y fomentar un entorno de datos unificado, los tejidos de datos pueden respaldar la toma de decisiones basada en datos en las grandes organizaciones.

Más información sobre la Gestión Responsable de los Datos de la IA y Cómo hacer divertida la Gobernanza de los Datos con DataCamp. O profundiza en el almacenamiento y la gestión de datos con el curso Introducción al Almacenamiento de Datos de DataCamp.