¿Qué es una Federación de Datos?

¿Qué es la Federación de Datos?

La federación de datos es una técnica de integración de datos que proporciona una visión unificada de los datos de múltiples fuentes sin consolidarlos físicamente. Imagínatelo como un sofisticado mecanismo que te permite acceder y consultar datos de varios sistemas en tiempo real, como si estuvieran todos almacenados en un único lugar.

Muchas organizaciones manejan grandes cantidades de datos procedentes de fuentes dispares. Para tomar decisiones con conocimiento de causa, es importante poder acceder a estos datos y analizarlos en tiempo real, sin la molestia de la duplicación de datos. La federación de datos permite que esto ocurra.

La federación de datos también se utiliza en algunas arquitecturas de datos para consolidar datos, como en los tejidos de datos (lee más en este artículo sobre qué es un tejido de datos).

El gráfico anterior es una vista simplificada de una federación de datos. La federación de datos virtualiza y agrega datos de muchas fuentes diferentes para que los consumidores de datos interactúen con ellos.

Principios básicos

Una federación de datos funciona según varios principios básicos. Repasemos algunas de ellas.

Virtualización

En lugar de trasladar físicamente los datos, la federación de datos los mantiene en su ubicación de origen y los hace accesibles a través de una capa virtual. Este enfoque elimina la necesidad de duplicar datos, al tiempo que garantiza el acceso en tiempo real a la información más actualizada. Al virtualizar el acceso a los datos, las organizaciones pueden mantener la integridad y seguridad de sus datos en su ubicación original, al tiempo que se benefician de una visión unificada.

Acceso unificado

Los usuarios interactúan con una única interfaz o lenguaje de consulta, lo que simplifica el proceso de acceso a los datos de múltiples fuentes. Este acceso unificado agiliza la recuperación de datos. Este proceso permite a los analistas, científicos de datos y otras partes interesadas consultar y analizar fácilmente los datos sin tener que navegar por las complejidades de cada fuente de datos.

Mapeo de esquemas

Un esquema es un plano que define cómo se organizan los datos en una base de datos. Las fuentes de datos suelen tener esquemas diferentes, lo que significa que organizan y etiquetan sus datos de forma distinta. El mapeo de esquemas consiste en alinear estos esquemas para crear una visión coherente de los datos.

Por ejemplo, una fuente de datos puede utilizar "CustomerID" para referirse a un identificador de cliente, mientras que otra puede utilizar "CustID". El mapeo de esquemas traduce estas etiquetas diferentes para que se entiendan como la misma entidad.

Al armonizar los distintos esquemas, las herramientas de federación de datos garantizan que los datos de diversas fuentes puedan integrarse sin problemas. Esto proporciona un modelo de datos coherente y fiable en el que los usuarios pueden confiar para realizar análisis e informes precisos.

Procesamiento a la carta

La federación de datos hace hincapié en el procesamiento bajo demanda. Las consultas se ejecutan en tiempo real a través de fuentes federadas, minimizando la duplicación de datos y garantizando que los usuarios accedan a los datos más actualizados. Esta capacidad de procesamiento dinámico es crucial para la toma de decisiones y el análisis oportunos. Al procesar los datos a la carta, la federación de datos favorece una toma de decisiones ágil e informada.

Cómo funciona la Federación de Datos

Ahora que sabemos qué es una federación de datos, veamos cómo funciona.

Arquitectura

La federación de datos integra a la perfección datos de fuentes dispares. En su núcleo se encuentra una arquitectura estructurada diseñada para facilitar esta integración de forma eficaz. Esta arquitectura consta de tres partes principales:

• Fuentes de datos
• La capa de federación que integra las fuentes de datos
• Los consumidores de datos que consultan esos datos

Fuentes de datos

Las fuentes de datos pueden considerarse islas, cada una de las cuales contiene información valiosa. Estas fuentes van desde datos estructurados en bases de datos hasta datos no estructurados en almacenamiento en la nube y flujos de datos en tiempo real. La federación de datos integra estas fuentes diversas, creando una visión cohesionada del panorama de los datos.

Capa de federación

La capa de federación proporciona una interfaz unificada para acceder a los datos y consultarlos. Traduce las consultas de los usuarios en comandos que cada fuente de datos puede entender, facilitando el acceso y el procesamiento en tiempo real. Esta capa es crucial para mantener la integridad de los datos, garantizar su recuperación eficaz y proporcionar una visión coherente de los datos en todas las fuentes.

Podemos pensar en esta capa de federación como una transmisión de vídeo en directo de cada una de las islas de datos. Permite a los consumidores de datos ver y utilizar los datos de cada una de las islas, sin moverlos ni copiarlos.

Consumidores de datos

Diversas aplicaciones y herramientas, como plataformas de inteligencia empresarial, entornos de ciencia de datos y sistemas operativos, interactúan con los datos federados a través de la capa de federación. A través de estas herramientas, los analistas de datos, los científicos de datos y otros consumidores de datos pueden utilizar los datos. Estos consumidores de datos pueden aprovechar los datos integrados para el análisis, la elaboración de informes y la toma de decisiones.

Procesamiento de consultas

Cuando enviamos una consulta a un sistema federado, primero pasa a la capa de federación. Piensa en la capa de federación como en un traductor inteligente. Toma nuestra consulta principal y la descompone en subconsultas más pequeñas. Cada subconsulta se personaliza para obtener datos de distintas fuentes donde se almacena esa información, como bases de datos o almacenamiento en la nube.

A continuación, estas subconsultas se envían a las distintas fuentes de datos en tiempo real. Cada fuente procesa su parte de la consulta y devuelve los resultados. A continuación, la capa de federación recoge todos estos resultados y los combina en un resultado agregado.

Este proceso racionalizado nos permite acceder y analizar datos de múltiples fuentes como si fueran un único conjunto de datos unificado. Esto facilita la recogida de datos de toda la organización.

El gráfico anterior es una visión simplificada de este proceso. Un consumidor de datos consulta la federación de datos. Divide esa consulta en una serie de subconsultas y las envía a la fuente de datos adecuada. Cada fuente envía sus resultados, que la federación de datos agrega y transmite al consumidor de datos.

Ventajas de la Federación de Datos

La federación de datos ofrece varias ventajas clave a las organizaciones con entornos de datos complejos.

Reducción de los costes de almacenamiento

Al minimizar las copias de los datos, la federación reduce los costes de almacenamiento y el riesgo de incoherencias entre los conjuntos de datos. Este enfoque racionalizado optimiza la asignación de recursos y mejora la integridad de los datos.

Un único punto de acceso a información actualizada

La federación de datos también simplifica el acceso a los datos al proporcionar un único lugar para consultarlos desde toda la organización. Este punto de acceso centralizado agiliza la recuperación y el análisis de los datos. La naturaleza en tiempo real de la federación de datos garantiza que los usuarios tengan acceso a los datos más actualizados de todas las fuentes federadas, lo que es importante para tomar decisiones a tiempo.

Integración de datos simplificada

La federación de datos agiliza los esfuerzos de integración de datos al eliminar la necesidad de complejos procesos ETL (extraer, transformar, cargar) tradicionalmente asociados a la consolidación de datos. Esto acelera el ritmo de integración de datos y reduce la posibilidad de errores.

Mayor flexibilidad organizativa

La flexibilidad inherente a la federación de datos permite a las organizaciones añadir o eliminar fácilmente fuentes de datos según sea necesario, sin interrumpir las aplicaciones o los flujos de trabajo existentes. Esta flexibilidad permite a las organizaciones adaptarse rápidamente a las cambiantes necesidades de datos sin verse limitadas por arquitecturas de datos rígidas.

Retos de la Federación de Datos

Aunque ofrece numerosas ventajas, la federación de datos también presenta varios retos que las organizaciones deben abordar.

Rendimiento

Pueden surgir problemas de rendimiento debido a la complejidad de las consultas en múltiples fuentes. Los esfuerzos de optimización pueden ayudar a garantizar una recuperación y un procesamiento eficaces de los datos. Es importante invertir en una infraestructura robusta y utilizar técnicas de optimización de consultas. Esto puede mitigar los cuellos de botella en el rendimiento y mantener la capacidad de respuesta en el acceso a los datos y su análisis.

Complejidad

Otro reto importante es la complejidad del esquema. Mapear esquemas de diversas fuentes puede ser desalentador. Las estructuras dispares de las fuentes de datos requieren herramientas y técnicas sofisticadas para armonizar los esquemas y garantizar la coherencia de los datos federados. Los profesionales de los datos pueden utilizar estrategias de modelado de datos y mapeo de esquemas para superar estos retos. De este modo, podemos crear una visión unificada de los datos que refleje con precisión su semántica subyacente.

Para saber más sobre el mapeo de esquemas, te sugiero que consultes esto Diseño de bases de datos de Bases de Datos.

Gobernanza de datos

La gobernanza de los datos puede ser un reto con los datos federados. Las organizaciones deben establecer y aplicar políticas de calidad, seguridad y privacidad de los datos en todas las fuentes federadas. Es importante implantar procesos de gobernanza de datos, como el seguimiento del linaje de los datos, los controles de acceso y las medidas de privacidad. Esto ayuda a mitigar los riesgos y a mantener la integridad de los datos federados.

Para más información sobre la gobernanza de datos, consulta Hacer divertida la gobernanza de datos y Cómo los líderes de datos pueden hacer de la gobernanza de datos una prioridad. Esta hoja de trucos para la gobernanza de datos también es un buen recurso.

Casos prácticos de la Federación de Datos

La federación de datos es útil a todos los niveles de una organización.

Inteligencia y análisis empresarial

La federación de datos permite a los analistas crear informes y cuadros de mando completos que agregan datos de distintos departamentos o sistemas. Las organizaciones obtienen información valiosa sobre sus operaciones al proporcionar una visión unificada de la información, lo que permite una toma de decisiones informada y una planificación estratégica.

Ciencia de datos

Con un fácil acceso a diversas fuentes de datos para la formación y validación de modelos, los científicos de datos pueden aprovechar todo el espectro de información disponible en su organización. Estos datos agregados pueden mejorar la precisión y solidez de los modelos de datos, lo que puede aumentar la capacidad de predicción. La federación de datos también libera tiempo para algunos científicos de datos que, de otro modo, tendrían que construir complejas canalizaciones de datos para alimentar sus modelos.

Informes operativos

Al agregar flujos de datos de fuentes dispares, las organizaciones obtienen una visión holística de sus operaciones, identifican cuellos de botella y optimizan los flujos de trabajo. Esto mejora la eficacia general de la organización. La visibilidad de los datos en tiempo real también permite a los responsables de la toma de decisiones responder rápidamente a las condiciones cambiantes.

Cumplimiento y auditoría

La federación de datos es útil cuando los auditores necesitan acceder a una visión completa de tus datos a través de varias fuentes. Al proporcionar una plataforma unificada para acceder a los datos y analizarlos, la federación de datos puede facilitar el cumplimiento de la normativa y la realización de auditorías. La federación de datos debe ir acompañada de un linaje de datos y una documentación adecuada para facilitar las auditorías de cumplimiento.

Echa un vistazo Qué es el linaje de datos y Conceptos de gobierno de datos para obtener más información.

Federación de datos vs. Almacenamiento de datos

La federación de datos se confunde a veces con el almacenamiento de datos. Sin embargo, hay algunas distinciones importantes entre ambos.

La federación de datos funciona según el principio de virtualización, en el que los datos permanecen en sus ubicaciones originales y se accede a ellos en tiempo real a través de una capa virtual. Este enfoque permite a los usuarios acceder a los datos más actuales sin necesidad de duplicarlos, minimiza los costes de almacenamiento y reduce las incoherencias entre conjuntos de datos.

El almacenamiento de datos consolida los datos en un repositorio centralizado. Este enfoque centralizado es muy adecuado para almacenar datos históricos, proporcionando una visión completa de las tendencias pasadas. Sin embargo, el almacenamiento de datos suele requerir amplios procesos ETL para consolidar los datos de diversas fuentes en el almacén.

Puedes obtener más información sobre los almacenes de datos en esta Introducción a Conceptos de Almacenamiento de Datos o este tutorial sobre Elegir la solución adecuada de almacén de datos en la nube.

Elegir el enfoque adecuado

La federación de datos y el almacenamiento de datos ofrecen distintos enfoques para la integración de datos. Cada enfoque tiene sus puntos fuertes y sus limitaciones.

La federación de datos destaca por proporcionar acceso en tiempo real a los datos actuales, al tiempo que minimiza la duplicación de datos. Es ideal para entornos dinámicos y ágiles.

El almacenamiento de datos es el más adecuado para almacenar y analizar datos históricos. Puede requerir procesos ETL más extensos y carece de la flexibilidad de la federación de datos.

Al decidir entre la federación de datos y el almacenamiento de datos, ten en cuenta el caso de uso específico, el volumen de datos y la necesidad de análisis en tiempo real frente al histórico.

Implementar la Federación de Datos

Dependiendo de tu panorama de datos, implantar una federación de datos puede ser un reto. Pero con una planificación cuidadosa, la selección de las herramientas adecuadas y la consideración de los requisitos de nuestra organización, es una tarea manejable que dará sus frutos. He aquí algunos pasos a tener en cuenta en cualquier implantación de una federación.

Evaluar el panorama de los datos

Debemos empezar por evaluar a fondo el panorama de datos actual de nuestra organización. Identifica las fuentes de datos presentes en diferentes sistemas, bases de datos y aplicaciones. Conoce los tipos de datos almacenados en cada fuente y con qué frecuencia se actualizan. Esto ayudará a garantizar que nuestra solución de federación de datos pueda dar cabida al acceso en tiempo real a los datos más actuales.

Definir casos de uso y requisitos

Como en cualquier proyecto, es importante definir claramente nuestros objetivos. Establece los casos de uso y los requisitos para la federación de datos dentro de la organización. Determina los objetivos empresariales específicos que pretendes alcanzar mediante la federación de datos. Pueden ser mejorar la accesibilidad a los datos, agilizar los procesos de integración de datos o permitir el análisis en tiempo real. Identifica a las partes interesadas clave e involúcralas en este paso para asegurarte de que la solución también satisface sus necesidades.

Selecciona las herramientas adecuadas

Elige las herramientas y tecnologías adecuadas en función de los requisitos de la organización y las limitaciones presupuestarias. Ten en cuenta factores como la capacidad de virtualización de datos, la escalabilidad, la facilidad de integración con los sistemas existentes y la compatibilidad con diversas fuentes de datos. Evaluar las opciones comerciales y de código abierto para encontrar la que mejor se adapte a nuestras necesidades. A continuación se muestra una tabla con algunas herramientas populares utilizadas en la federación de datos.

Diseñar la federación

Diseña una federación que se ajuste a los requisitos y casos de uso de la organización. Determina la ubicación de la capa de federación dentro de la infraestructura existente y define los puntos de integración con las fuentes y los consumidores de datos. Ten en cuenta la seguridad de los datos, la optimización del rendimiento y la escalabilidad para garantizar que la federación pueda soportar las necesidades de datos actuales y futuras.

Poner en práctica y probar

Una vez que nuestra federación de datos está establecida y configurada para conectarse a nuestras fuentes de datos, es importante asegurarse de que funciona correctamente. Probar a fondo la solución para identificar cualquier problema o cuello de botella en el rendimiento y perfeccionar nuestra aplicación según sea necesario.

Despliega y supervisa

Despliega la solución de federación de datos en producción y supervisa su rendimiento y fiabilidad. Establece mecanismos de supervisión y alerta para detectar y abordar cualquier problema de forma proactiva. Optimiza continuamente la arquitectura de federación y los procesos de integración de datos para garantizar que la solución sigue siendo eficaz y se ajusta a las necesidades empresariales en evolución.

Conclusión

La federación de datos ofrece ventajas significativas a las organizaciones que buscan liberar el valor de los datos dispersos en distintos sistemas. Al proporcionar una visión virtualizada y unificada de los datos de múltiples fuentes, la federación de datos mejora el acceso a los datos, reduce la redundancia y simplifica los esfuerzos de integración.

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