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Modernización e integración de los datos: la propuesta de data fabric

Elegida como una de las tecnologías clave para este año por la consultora Gartner, se consolida como uno de los pilares en el camino hacia el modelo data driven.


23 junio , 2022  |   Blog - Data & Innovation

Modernización e integración de los datos: la propuesta de data fabric

Elegida como una de las tecnologías clave para este año por la consultora Gartner, se consolida como uno de los pilares en el camino hacia el modelo data driven.

El desafío llega desde dos ángulos en simultáneo. Por un lado, los datos son cada vez más críticos para las organizaciones. Por el otro, los panoramas de IT de las empresas se vuelven más distribuidos, diversos y complejos. La modernización y la integración de los datos resulta esencial para competir y ganar en este nuevo escenario altamente digitalizado.

La arquitectura conocida como data fabric (o tejido de datos) provee funcionalidades de gestión que habilitan una visibilidad única de todo el conjunto de datos independientemente de que estén ubicados en la nube, en instalaciones on premise o en el borde (edge) de la red. Además de ser agnóstica a la geografía, también lo es a los entornos, los procesos y la utilidad. La idea de “fabric” como entramado nos habla de una capacidad de conectar espacios de almacenamiento, tipos y fuentes de datos con los métodos apropiados para acceder a ellos de manera certera y oportuna.

La consultora especializada en innovación Gartner la seleccionó como uno de los doce principales conceptos tecnológicos para 2022 y predice que para 2024, el 25% de los proveedores de gestión de datos proporcionarán un marco completo para el tejido de datos, en comparación con el 5% actual.

De la capa al tejido

La propia Gartner define esta estructura como un concepto que incluye una capa integrada y reutilizable de datos, a la que llama tejido, unidos por procesos de conexión que permite crear y emplear esos datos en todos los entornos. Data fabric identifica y conecta continuamente datos de aplicaciones dispares para descubrir relaciones únicas y relevantes para el negocio. En concreto: automatiza el descubrimiento, la gobernanza y el consumo de datos, lo que permite a las empresas extraer al máximo su valor.

Entre otras cosas, con este nuevo paradigma es posible establecer estrategias de protección y seguridad (incluyendo copias de respaldo y restauración o recuperación ante desastres) o definir accesos y control a partir de políticas únicas que impactan sobre el conjunto total de datos.

A medida que las empresas se vuelcan a entornos multinube, la adopción del concepto de data fabric se vuelve más imperiosa.

El adiós a los silos

Uno de los grandes problemas que enfrentan las empresas que quieren avanzar sobre un modelo data driven, es decir, en el que todas las decisiones de negocios están guiadas por datos, es precisamente la existencia de silos: infraestructuras desconectadas, en algunos casos hasta incompatibles entre ellas.

Data fabric rompe con esa lógica: un entorno integrado de extremo a extremo asegura la coherencia y la calidad de los datos, mejora los resultados de las herramientas analíticas impulsadas por inteligencia artificial y lleva, en consecuencia, a una mejor toma de decisiones. En ese sentido, también habilita una vista de 360º en tiempo real de cualquier elemento vinculado con el negocio: un cliente, un artículo, un punto de venta, un proveedor, un activo…

Desde el punto de vista de los administradores de IT permite un mayor control de los costos asociados con el manejo de datos y una configuración y una gestión más sencillas.

Colaboración humano-máquina

Gartner advierte que no se trata simplemente de una combinación de tecnologías -a pesar de que combina las principales en términos de gestión de datos, como catalogación, gobernanza, integración, canalización y orquestación-, sino de un enfoque distinto que involucra, entre otras cosas, nuevas formas de colaboración entre humanos y máquinas.

Gracias a machine learning y a la automatización, el modelo de data fabric mejora cuanto más se lo utiliza: primero, supervisa las canalizaciones de datos realizadas por operadores humanos como si fuera un observador pasivo. Luego, ya entrenado, comienza a sugerir alternativas mucho más productivas.

En pocas palabras, una estrategia apoyada en una plataforma unificada de estas características ayuda a resolver los grandes problemas: quién utiliza los datos, cómo y para qué. ¿Dónde? Ya no es importante. ¿El objetivo final? Que la persona indicada tenga lo que necesita, en el momento exacto, con la presentación adecuada y a través del método más apropiado para que pueda, con esos datos en sus manos, aportar el máximo valor a la organización.

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