¿Qué es un Data Fabric?

Una estructura de datos es un enfoque moderno de la gestión de datos que acelera y simplifica el acceso a los activos de datos en toda la empresa. Accede a los datos, los transforma y los armoniza a partir de múltiples fuentes, bajo demanda, para hacerlos utilizables y procesables para una amplia variedad de aplicaciones empresariales.

Se diferencia fundamentalmente de enfoques como los lagos de datos y los almacenes de datos en que, en lugar de crear más silos de datos, complementa los activos de gestión de datos ya existentes en una organización, y puede acceder a los datos requeridos bajo demanda -directamente desde los sistemas de origen- según sea necesario.

Para ello, crea una capa global no disruptiva que se conecta a los datos en su origen y los transforma en una visión armonizada, coherente y unificada que puede utilizarse para una amplia variedad de aplicaciones en toda la organización.

Mediante la automatización y el procesamiento en tiempo real, garantiza que los datos estén siempre accesibles, seguros y listos para el análisis.

Este enfoque no sólo simplifica la gestión de datos, sino que también permite a las organizaciones aprovechar de forma eficiente más datos -y más actuales- para obtener una visión más profunda, impulsando la innovación y la eficiencia operativa.

Las organizaciones que adoptan un tejido de datos se benefician de una mayor eficiencia operativa y un uso más estratégico de los datos.

Para entender los tejidos de datos, es importante comprender sus componentes esenciales y el valor que aportan a las empresas a través de una mejor gestión y accesibilidad de los datos.

Una estructura de datos se refiere a una arquitectura y un conjunto de servicios de datos que proporcionan capacidades coherentes a través de un espectro de fuentes de datos, en diferentes formatos y con diferentes latencias, en entornos locales, híbridos y multi-nube.

Las estructuras de datos permiten una visión centralizada y coherente de datos dispares -a pesar de que los datos residan en diferentes formatos y ubicaciones- para su uso por una amplia gama de consumidores y casos de uso.

Se puede pensar en una estructura de datos como el director de una orquesta.

Al igual que un director armoniza los diversos instrumentos para producir una pieza musical unificada y hermosa, las estructuras de datos integran y gestionan datos de diversas fuentes -aplicaciones, bases de datos, archivos, colas de mensajes, etc.- en una estructura cohesiva y utilizable.

• Conectar y recopilar: Para algunas aplicaciones, es más apropiado o eficiente procesar los datos donde se encuentran, sin persistir los datos (conectar). Para otros escenarios, es deseable persistir en los datos (recopilar). Un tejido de datos debe admitir ambos enfoques.
• Escalabilidad: la arquitectura está diseñada para escalar tanto horizontal como verticalmente, dando cabida al creciente volumen de datos sin comprometer el rendimiento.
• Flexibilidad: el tejido de datos debe ser compatible con una amplia gama de tipos de datos, permitiendo a las empresas trabajar con datos de cualquier fuente interna y externa y en cualquier formato.
• Interoperabilidad: las arquitecturas de tejido de datos hacen hincapié en la interoperabilidad entre distintas plataformas y entornos, garantizando que los datos puedan fluir libremente y con seguridad.
• Automatización: al automatizar las tareas de gestión de datos, las telas de datos reducen la necesidad de intervención manual, lo que mejora la eficacia y reduce la probabilidad de errores.

A las empresas no les faltan datos. De hecho, hoy en día las organizaciones recopilan muchos más datos que en cualquier otro momento del pasado. Por eso son tan importantes los tejidos de datos, porque resuelven las complejidades introducidas por las cantidades masivas de datos disímiles generados a partir de diversas fuentes.

Los tejidos de datos agilizan la accesibilidad a los datos y la interoperabilidad entre sistemas dispares, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones oportunas y bien informadas.

También reducen significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para gestionar los datos, algo innegociable para las empresas modernas impulsadas por los datos.

La utilización de una arquitectura de tejido de datos ofrece a las empresas multitud de ventajas, específicamente diseñadas para navegar por las complejidades de los entornos de datos modernos y desbloquear el valor oculto en los vastos y diversos activos de datos.

Entre las ventajas de alto nivel se incluyen:

• Aumento de la eficacia operativa
• Mejorar la toma de decisiones estratégicas
• Racionalización de los flujos de trabajo operativos
• Impulsar el cumplimiento de la normativa

He aquí otras ventajas específicas:

• Acceso sin fisuras entre silos: los tejidos de datos salvan las distancias entre silos de datos, proporcionando un acceso unificado a datos coherentes y fiables en distintos entornos, plataformas y ubicaciones. Este acceso sin fisuras favorece una mejor integración y colaboración dentro de la organización.
• Disponibilidad de datos en tiempo real: Al facilitar el procesamiento y la integración de datos en tiempo real, un tejido de datos garantiza que los responsables de la toma de decisiones tengan acceso a información actualizada, lo que mejora la capacidad de respuesta ante los cambios y las oportunidades del mercado.

• Gobernanza de datos simplificada: con una estructura de datos, las empresas pueden implantar y aplicar políticas de gobernanza de datos coherentes en todos sus datos, independientemente de dónde residan. Este enfoque unificado de la gobernanza ayuda a mantener la calidad de los datos, su precisión y el cumplimiento de la normativa.
• Procesamiento automatizado de datos: las arquitecturas de tejido de datos incorporan la automatización para la integración, el descubrimiento de datos, la clasificación, el acceso y el control de calidad, reduciendo los esfuerzos manuales y minimizando los errores. Esta automatización favorece unas prácticas de gestión de datos más eficaces y fiables.

• Análisis más rápidos y flexibles: al proporcionar una visión holística del panorama de datos de una organización, los tejidos de datos permiten un análisis de datos más rápido y una inteligencia empresarial más flexible. Esta capacidad permite a las empresas convertir rápidamente los datos en información práctica.
• Compatibilidad con análisis de datos avanzados: algunas estructuras de datos están diseñadas para gestionar cargas de trabajo de análisis y procesamiento de datos complejos directamente dentro de la estructura, incluidos el aprendizaje automático y la IA, lo que permite a las empresas ejecutar estrategias de análisis avanzadas directamente dentro de la estructura para obtener una ventaja competitiva. Estas capacidades eliminan la necesidad de copiar grandes extractos de datos en entornos separados para su análisis, y son ideales para casos de uso en tiempo real y casi real. A veces se denominan tejidos de datos inteligentes.

• Reducción de la complejidad de la gestión de datos: al abstraer la complejidad de las fuentes de datos y la infraestructura subyacentes, los tejidos de datos permiten a las organizaciones gestionar sus datos de forma más eficiente, reduciendo el tiempo y los recursos necesarios.
• Menores costes de infraestructura: gracias a una mejor gestión de los datos y a la capacidad de integrar diversas fuentes de datos de forma eficiente, las empresas pueden optimizar su infraestructura de almacenamiento y procesamiento de datos, lo que se traduce en un importante ahorro de costes.

• Políticas de seguridad coherentes: los tejidos de datos permiten aplicar políticas de seguridad y controles de acceso coherentes en todos los datos, lo que ayuda a proteger la información confidencial y a reducir el riesgo de filtración de datos.
• Cumplimiento simplificado: el modelo de gobierno unificado que soportan los tejidos de datos simplifica el cumplimiento de las normativas de protección de datos y del sector al proporcionar herramientas para el seguimiento y el linaje de los datos, la elaboración de informes y la aplicación de políticas en distintas jurisdicciones.

Los tejidos de datos son capaces de trabajar con múltiples tipos de datos y estilos de integración de datos en muchas plataformas y ubicaciones.

Aquí tienes más detalles sobre cómo funcionan bajo el capó.

1. Capa de ingestión de datosEsta

capa se encarga de conectar y recopilar datos de diversas fuentes, como bases de datos, servicios en la nube, plataformas SaaS, dispositivos IoT y sistemas locales.

Es compatible con múltiples formatos de datos y métodos de ingestión, incluidos los paradigmas de conexión (virtualización) y recopilación (persistencia), lo que garantiza que los datos se capturen con precisión y estén disponibles para su procesamiento.

2. 2. Capa de almacenamiento y organización de datos

En este nivel, los datos ingestados deben almacenarse en un motor de almacenamiento de datos flexible y multimodelo.

Esta capa hace hincapié en la organización y catalogación de los datos, empleando la gestión de metadatos para facilitar su descubrimiento y acceso.

3. Capa de almacenamiento y organización de datos Capa de procesamiento e integración de datos

Los datos del tejido se procesan y transforman para satisfacer las necesidades de las distintas aplicaciones y análisis. Esto incluye la limpieza, la transformación, la normalización, la validación, la reconciliación, el enriquecimiento y otras tareas.

El aspecto de integración permite la armonización de los datos procedentes de fuentes dispares, garantizando que los datos sean coherentes, precisos y estén listos para su uso en toda la organización.

4. Capa de Gobierno y Seguridad de los Datos

Esta capa, central en la arquitectura de la estructura de datos, implementa políticas de calidad, privacidad, cumplimiento y seguridad de los datos.

Garantiza que el uso de los datos se adhiere a las normas reguladoras y a las políticas de la organización, aplicando mecanismos de encriptación, controles de acceso y auditoría para proteger la información sensible.

Capa de acceso y entrega de datos

Esta capa facilita el acceso eficiente y la compartición de datos en toda la empresa y con socios externos, cuando sea necesario.

Soporta varios mecanismos de entrega de datos, incluyendo APIs, servicios de datos y flujos de eventos, permitiendo a los usuarios y aplicaciones recuperar y suscribirse a los datos que necesitan de una manera conveniente. El tejido de datos debe soportar una amplia variedad de protocolos de acceso, incluidos los relacionales, documentales, REST, etc., sin necesidad de mapeo y duplicación de datos.

6. Analytics and Insights Layer

Las capacidades de procesamiento analítico deben construirse directamente dentro del propio tejido, incluyendo:

• Análisis avanzados
• Aprendizaje automático
• IA Generativa
• Inteligencia empresarial
• Procesamiento del lenguaje natural
• Normas empresariales
• SQL analítico

y otras capacidades analíticas para generar perspectivas y acciones programáticas a partir de los datos, todo ello sin necesidad de copiar extractos de datos en entornos externos.
El tejido de datos debe soportar de forma nativa análisis en tiempo real, flujos de trabajo operativos inteligentes y toma de decisiones, ayudando a las organizaciones a obtener inteligencia procesable y valor estratégico de sus datos.

Exploremos algunos ejemplos hipotéticos de cómo diferentes tipos de empresas podrían aprovechar las tecnologías de data fabric para resolver retos empresariales únicos, destacando la diversidad y adaptabilidad de las soluciones de data fabric.

Escenario: Una empresa minorista global quiere crear una visión unificada del cliente a través de sus plataformas en línea, tiendas físicas y aplicaciones móviles para ofrecer experiencias de compra personalizadas y mejorar la lealtad del cliente

.Uso de Data Fabric: La empresa implementa un tejido de datos para integrar los datos del cliente de sus sistemas de comercio electrónico, sistemas de punto de venta en tiendas físicas, sistema de CRM, datos de uso de aplicaciones móviles y comentarios de los clientes a través de plataformas de medios sociales

El tejido de datos proporciona una visión de 360 grados en tiempo real de las interacciones y preferencias del cliente, y sugerencias para las próximas mejores acciones y promociones del cliente

.Tecnologías utilizadas: Análisis en tiempo real para el comportamiento del cliente, modelos de aprendizaje automático para la personalización y capacidades de virtualización de datos para integrar fuentes de datos dispares sin problemas.

Escenario: Un banco multinacional necesita mejorar sus capacidades de detección de fraude y garantizar el cumplimiento de los requisitos normativos globales sin afectar al servicio al cliente

.Uso de Data Fabric: Mediante el empleo de un data fabric, el banco integra los datos de las transacciones a través de diferentes unidades de negocio y plataformas en tiempo real, aplicando análisis avanzados y modelos impulsados por IA para detectar actividades fraudulentas con mayor eficacia. También automatiza los informes de cumplimiento garantizando que todos los datos se adhieren a las normativas regionales a través de un marco de gobernanza unificado

.Tecnologías: aprendizaje automático para la detección del fraude, capacidades de ingesta de flujos en tiempo real que activan la ejecución programática de modelos de ML y herramientas de cumplimiento automatizadas dentro de la arquitectura del tejido de datos.

Escenario: Un sistema de salud tiene como objetivo mejorar los resultados de la atención al paciente y avanzar en la investigación médica mediante la integración de los registros de pacientes, datos de investigación y dispositivos de monitoreo de salud en tiempo real

.Uso de Data Fabric: El sistema de salud utiliza un tejido de datos para unificar los registros electrónicos de salud (EHR), datos de investigación genómica y datos de dispositivos IoT de wearables y equipos de monitoreo en el hospital. Esta integración permite personalizar los planes de atención al paciente y acabar con los silos de datos que dificultan una buena atención al paciente

.Tecnologías: integración de datos IoT para la monitorización de la salud en tiempo real, análisis de datos para la investigación y plataformas de intercambio de datos seguras para acceder a los datos de forma segura y privada.

Escenario: Una empresa de fabricación internacional busca optimizar las operaciones de su cadena de suministro para reducir costes y mejorar los plazos de comercialización de sus productos

.Uso de Data Fabric: La empresa despliega un tejido de datos para integrar datos de sus socios de la cadena de suministro, sensores de la línea de producción y sistemas de gestión de inventarios.

Mediante el análisis predictivo, el tejido de datos identifica posibles interrupciones de la cadena de suministro antes de que se produzcan y sugiere estrategias de optimización para cumplir los compromisos con los clientes y los acuerdos de nivel de servicio

.Tecnologías: Análisis predictivo para obtener información sobre la cadena de suministro, IoT para la supervisión de la línea de producción y herramientas de integración de datos para ecosistemas de socios.

La virtualización de datos es una tecnología que permite la integración en tiempo real o casi real de datos procedentes de fuentes dispares, sin requerir el movimiento físico o la replicación de los datos.

Crea una visión unificada y abstraída de los datos procedentes de múltiples fuentes heterogéneas, incluidas bases de datos, archivos, servicios web y aplicaciones, haciéndolos accesibles a través de una única capa virtual.

Este enfoque facilita el acceso a los datos en el formato y la estructura que resulten más útiles para los usuarios finales o las aplicaciones, independientemente del formato original o la ubicación de los datos.

Entre las características clave de la virtualización de datos se incluyen:

• Menor complejidad: simplifica el entorno de datos al minimizar la necesidad de replicación de datos y almacenamiento físico de datos, reduciendo así los costes de almacenamiento y eliminando la redundancia de datos.
• Integración de diversas fuentes de datos: puede combinar datos que residen en diversos formatos y ubicaciones, proporcionando una visión consolidada a través de datos distribuidos y disímiles.
• Acceso a los datos en tiempo real: ofrece la posibilidad de acceder a los datos y consultarlos en tiempo real, lo que garantiza que los usuarios dispongan de la información más actualizada.

Una capa semántica universal es una capa de abstracción que se sitúa entre los usuarios empresariales (como analistas de negocio, aplicaciones y responsables de la toma de decisiones) y las fuentes de datos subyacentes.

Esta capa abstrae los detalles técnicos de cómo se almacenan los datos, presentando una interfaz unificada y simplificada para acceder a ellos en toda la empresa.

Una capa semántica universal admite:

• Abstracción de datos: presenta un modelo de datos coherente y fácil de utilizar para todos los consumidores de datos.
• Optimización de consultas: las funciones inteligentes de procesamiento de consultas garantizan que las solicitudes de datos se satisfagan de manera eficiente, optimizando el rendimiento y la utilización de los recursos.
• Seguridad y gobernanza de los datos: control centralizado del acceso y el uso de los datos, aplicando normas de seguridad, privacidad y conformidad de forma coherente en todos los datos.

La implantación de una estructura de datos implica un enfoque estructurado y el cumplimiento de las mejores prácticas del sector para garantizar una solución sólida y escalable.

El proceso implica varios pasos clave, desde la planificación y el diseño hasta la implantación y la optimización continua. He aquí una guía paso a paso para ayudar a una organización a embarcarse en este viaje:

1. Identificar los objetivos empresariales: Comprenda los resultados empresariales específicos que pretende conseguir con un tejido de datos, como una mayor accesibilidad a los datos, una mejor toma de decisiones o una mejora de la experiencia del cliente.
2. Evaluar los retos actuales de los datos: Identificar los retos existentes en la gestión de datos, incluidos los silos de datos, los problemas de calidad de los datos o las ineficiencias en el procesamiento de datos.

1. Catalogar las fuentes de datos: Inventariar las fuentes de datos relevantes dentro de la organización, incluyendo bases de datos, archivos, aplicaciones locales y en la nube, almacenamiento en la nube y datos y aplicaciones de terceros.
2. Evaluar la infraestructura de datos: Evalúe el estado actual de su infraestructura de datos para identificar posibles lagunas o áreas de mejora en el manejo, procesamiento, almacenamiento y análisis de datos.

1. Elija las tecnologías adecuadas: basándose en los objetivos y la evaluación del estado actual, seleccione las capacidades adecuadas para su tejido de datos. Una arquitectura de tejido de datos puede requerir muchas capacidades o servicios de gestión de datos diferentes. Una de las mejores prácticas consiste en buscar plataformas que combinen muchas de las funciones necesarias en un único producto, minimizando la complejidad y acelerando la obtención de valor.
2. Proyecto arquitectónico: Desarrollar un proyecto arquitectónico detallado que describa cómo interactuarán los distintos componentes de la estructura de datos, garantizando la escalabilidad, la seguridad y el cumplimiento.

1. Políticas de gobernanza de datos: establezca políticas claras de gobernanza de datos que cubran la calidad de los datos, la privacidad, la seguridad y las normas de cumplimiento.
2. Funciones y responsabilidades: Definir funciones y responsabilidades para la gestión de datos, garantizando la responsabilidad y la propiedad de los datos en toda la organización.

1. Seleccione un área piloto: Elija un área de negocio o un caso de uso específico para pilotar la implantación de la estructura de datos. Debe ser un área que proporcione ganancias rápidas o conocimientos valiosos.
2. Implantar y probar: implantar la funcionalidad necesaria e integrar las fuentes de datos seleccionadas. Validar la implementación mediante el ejercicio de las funcionalidades de acceso, integración y análisis de datos en un caso de uso específico.

1. Ampliación gradual: en función del éxito del proyecto piloto, amplíe gradualmente el alcance del tejido de datos para incluir fuentes de datos y áreas de negocio adicionales.
2. Supervisar y optimizar: Supervisar continuamente el rendimiento de la estructura de datos, realizando los ajustes necesarios para mejorar la eficiencia, la escalabilidad y la calidad de los datos.

1. Formación y apoyo: Proporcionar formación y recursos para garantizar que los empleados puedan utilizar eficazmente el tejido de datos para acceder a ellos y analizarlos.
2. Fomentar la colaboración: Fomentar un entorno de colaboración en el que los datos se compartan y se utilicen para impulsar los procesos de toma de decisiones en toda la organización.

1. Ciclo de retroalimentación: Establecer mecanismos para recabar la opinión de los usuarios del tejido de datos con el fin de identificar áreas de mejora.
2. Manténgase al día: Manténgase al día de los avances en tecnologías y prácticas de gestión de datos para garantizar que el tejido de datos evoluciona para satisfacer las necesidades y oportunidades empresariales futuras.

Siguiendo estos pasos, una organización puede implantar con éxito una estructura de datos que mejore su capacidad de aprovechar los datos para obtener ventajas competitivas, eficiencia operativa e innovación.

Al romper los silos e integrar datos de diversas fuentes y plataformas, un tejido de datos no sólo simplifica la gestión de datos, sino que también abre un nuevo campo de conocimiento, eficiencia e innovación.

A medida que las empresas continúan navegando por las complejidades de la era digital, la agilidad y la inteligencia proporcionadas por una arquitectura de tejido de datos se convierten en activos indispensables.

Entre las numerosas tecnologías que permiten la construcción de un tejido de datos robusto, InterSystems IRIS destaca por encima del resto.

InterSystems IRIS proporciona muchas de las capacidades necesarias para implementar arquitecturas de tejido de datos inteligentes en tiempo real en un solo producto, eliminando la necesidad de implementar, integrar y mantener docenas de tecnologías diferentes.

Proporcionar todas estas capacidades en un solo producto construido sobre una única base de código acelera el tiempo de creación de valor, reduce la complejidad del sistema, simplifica el mantenimiento y ofrece un mayor rendimiento.