Tener una buena estructura de datos para ayudar a las empresas a supervisar y gestionar sus datos y aplicaciones. Recopilar datos y convertirse en una organización basada en datos es más difícil que nunca, ya que las empresas utilizan una amplia gama de aplicaciones y los datos se vuelven más dinámicos.
Las empresas necesitan una estrategia integral entre los diez principales desarrollos tecnológicos de datos y análisis para resolver estos problemas. Los datos procedentes de diversas fuentes y tipos se integran para formar una fuente virtual unificada. Este acceso sin fisuras y el intercambio de datos a través de una infraestructura distribuida son posibles gracias a esta arquitectura integrada, independientemente de la aplicación, la plataforma o la ubicación de almacenamiento.
En este artículo, hablaremos de qué es el tejido de datos o data fabric, su importancia, consejos y mejores prácticas.
¿Qué es una estructura de datos?
Una estructura de datos es una arquitectura integrada que utiliza datos para ofrecer a los puntos finales de un entorno híbrido multicloud una capacidad coherente. Esta arquitectura integrada aumenta la visibilidad, el acceso y el control al establecer métodos coherentes para la gestión de datos. Y lo que es más importante, crea coherencia en todo el entorno, permitiendo que los datos se utilicen y compartan en cualquier lugar.
Esta arquitectura integrada es la herramienta principal de muchas empresas para transformar los datos brutos en inteligencia empresarial procesable. Hace que el análisis sea más accesible, especialmente para el uso de la IA y el aprendizaje automático. Dado que puede reducir los esfuerzos de gestión de datos hasta en un 70%, Gartner la seleccionó como su principal tendencia tecnológica estratégica para 2022.
Las empresas suelen copiar sus datos para consolidarlos en una sola ubicación, lo cual es costoso y puede causar problemas de cumplimiento y seguridad de datos a lo largo del ciclo de vida de los datos. Pero sigue habiendo buenas razones para combinar esos datos. Numerosas empresas pueden optar por emplear una estructura de datos como solución arquitectónica que les permita:
- Acceder a los datos existentes.
- Controlar el ciclo de vida de los datos.
- Automatizar el proceso de movimiento de datos.
Importancia de la estructura de datos
Las organizaciones no pueden utilizar y maximizar totalmente el valor de sus datos debido a problemas como el acceso limitado a los datos (es decir, los datos no son accesibles para quienes los necesitan) y la complejidad de la integración de datos.
La integración de datos tradicional ya no es adecuada para las necesidades empresariales, como las transformaciones universales, la conectividad en tiempo real, etc. Muchas empresas necesitan ayuda para combinar, integrar y transformar datos organizativos procedentes de diversas fuentes.
La estructura de datos ofrece a los usuarios acceso inmediato a una amplia gama de datos y permite la visualización sin importar dónde se encuentren los usuarios. La gobernanza y la gestión de datos en entornos de datos multicloud pueden simplificarse para los usuarios mediante un tejido de datos.
Consejos y buenas prácticas para una estructura de datos
Los metadatos empresariales, operativos y técnicos deben gestionarse activamente si un tejido de datos está bien gobernado. Para ello, todos los empleados de la empresa deben disponer de un catálogo de datos y un léxico empresarial.
Todos los miembros de la organización pueden compartir sus conocimientos sobre los datos a medida que los utilizan. Hay que mantener un calendario para que todas las fuentes de origen ingieran sus metadatos a un ritmo que permita una cantidad razonable de desviación de datos.
He aquí los consejos y las mejores prácticas:
Utiliza un modelo de proceso DataOps.
Aunque los conceptos de dataOps y estructura de datos son distintos, dataOps puede ser un facilitador crucial. Los procesos de datos, las herramientas y las personas que utilizan los conocimientos están estrechamente conectados, según un modelo de proceso de DataOps.
Los usuarios están en posición de confiar continuamente en los datos, hacer un uso significativo de las herramientas a su disposición y aplicar los conocimientos para mejorar las operaciones. Este modelo y el diseño arquitectónico del tejido de datos funcionan en armonía. Los usuarios necesitarán un modelo de proceso DataOps y una actitud DataOps para sacarle el máximo partido.
Evita crear otro lago de datos.
Cuando se construyen tejidos de datos, el problema típico es que se conviertan en otro lago de datos más. Si los componentes arquitectónicos están en su sitio –fuentes de datos, análisis, técnicas de BI, tránsito de datos y consumo de datos- pero faltan las API y los SDK, el resultado no es un auténtico tejido de datos.
El término «estructura de datos» se refiere a un diseño arquitectónico más que a una tecnología específica. Las características distintivas de este diseño incluyen la interoperabilidad de los componentes y la preparación para la integración. En consecuencia, las organizaciones deben dar prioridad a la capa de conexión, la transmisión fluida de datos y la entrega automatizada de información a las interfaces frontales recién conectadas.
Reconocer las obligaciones normativas y de cumplimiento.
Dado que los datos se distribuyen ampliamente, el diseño del tejido de datos puede ayudar con la seguridad, la gobernanza en tiempo real y el cumplimiento normativo. Los datos no están dispersos en varios sistemas. Por tanto, hay menos posibilidades de que los datos sensibles queden expuestos.
Antes de ponerlo en marcha, es crucial comprender las normativas de cumplimiento y regulación que se aplican a tus datos. Varios tipos de datos pueden estar sujetos a marcos normativos y legislación. Puedes hacer frente a esta situación implantando procedimientos de cumplimiento automatizados que obliguen a transformar los datos según sea necesario para cumplir los requisitos legales.
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Utiliza el análisis de gráficos para buscar interconexiones.
Al emplear gráficos de conocimiento para ilustrar las relaciones entre metadatos y datos, el análisis de gráficos ofrece una alternativa más inteligente a las bases de datos relacionales. En lugar de utilizar sólo cadenas de texto, llena los datos de un contexto semántico para comprender lo que indica la información.
Un grafo de conocimiento puede ofrecer perspectivas operativas y empresariales examinando las conexiones entre las fuentes de datos. Comparado con el método de base de datos relacional, es mejor para integrar datos diversos y los conocimientos descubiertos son también más útiles para los usuarios empresariales. Dado que el objetivo principal de esta arquitectura integrada es permitir el uso extensivo de varias fuentes de datos sin duplicación, los gráficos de conocimiento impulsados por el análisis de gráficos son perfectos para la estructura de datos.
Crea un mercado de datos para desarrolladores ciudadanos.
Normalmente, esta arquitectura integrada producirá y transmitirá conocimientos directamente a las aplicaciones empresariales o producirá repositorios de datos fragmentados para su examen por parte de TI o de tu equipo de datos. Un mercado de datos que democratice el acceso a los desarrolladores ciudadanos es otra forma de aprovechar tus posibilidades.
Los datos de este mercado pueden ser utilizados para construir nuevos modelos para casos de uso emergentes por usuarios empresariales con conocimientos básicos de análisis de datos y años de experiencia en análisis empresarial. Las empresas pueden permitir que los desarrolladores ciudadanos los utilicen de forma novedosa y flexible, además de desarrollar un BI específico para cada caso de uso.
Utiliza tecnología de código abierto.
A la hora de crear una estructua de datos, el código abierto puede cambiar las reglas del juego. Puesto que está pensada para ser ampliable y preparada para la integración, las tecnologías de código abierto son las más adecuadas para su arquitectura.
Dado que puede necesitar una inversión significativa, y que querrías proteger esa inversión incluso si más adelante decides cambiar de proveedor, los componentes de código abierto también podrían ayudarte a depender menos de un único proveedor.
Permite la producción de código nativo.
Una función esencial de tu solución de estructura de datos es la generación de código nativo, que te permite producir automáticamente código que pueda utilizarse para la integración. Puede ser posible generar código óptimo de forma nativa en varios lenguajes diferentes, incluidos Spark, SQL y Java, incluso mientras analiza los datos entrantes.
A continuación, los profesionales de TI pueden utilizar este código para integrar nuevos sistemas para los que aún puede ser necesario disponer de API y SDK. Este método te permitirá incorporar nuevos sistemas de datos de forma rápida y sencilla sin preocuparte por los elevados costos de integración o las inversiones. También te ayudará a acelerar tu transformación digital. Recuerda que la generación de código nativo debe funcionar con conectores ya preparados para que sea fácil de usar.
Mejora el tejido de datos para edge computing
Las empresas pueden maximizar el uso de sus dispositivos IoT adaptando la fabricación de datos a la computación de borde. El tejido de datos de borde se creó específicamente para ayudar a los despliegues de IoT. Desplaza las tareas importantes relacionadas con los datos fuera de la aplicación centralizada y a una capa de borde diferente que está distribuida pero estrechamente vinculada.
Por ejemplo, una fábrica inteligente puede utilizar un tejido de datos de borde para determinar automáticamente el peso de un contenedor de carga (sin ponerse en contacto con la nube centralizada) e iniciar los procedimientos de selección. Esto facilita las acciones automáticas y agiliza la toma de decisiones, lo que no es factible con un paradigma de lago de datos convencional y centralizado.
Conclusión
Los datos pueden transferirse entre componentes según sea necesario. Una estructura de datos se utiliza para gestionar recursos y configuraciones a través de varios recursos físicos y virtuales desde una única ubicación, reduciendo la cantidad de gestión de datos necesaria.
Los tejidos de datos ofrecen una perspectiva integral de los datos, incluidos los datos en tiempo real, lo que reduce el tiempo necesario para encontrar, consultar y utilizar tácticas creativas. También ofrecen un análisis más profundo de los datos, lo que mejora la inteligencia corporativa.
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