La digitalización de su empresa no puede estar completa hasta que no unifique los datos empresariales aislados en un único tejido de datos que le ayude a cumplir las políticas de riesgo, gobernanza y privacidad y, al mismo tiempo, procese los datos de forma eficaz.
Las organizaciones con diferentes equipos y departamentos recopilan y gestionan sus datos. Las restricciones de gobernanza y privacidad de los datos también impiden fusionar diversos datos públicos o privados.
Entonces, ¿cuál podría ser la solución para un procesamiento de datos verdaderamente centralizado y digitalizado? Aquí entra en juego el tejido de datos. Siga leyendo para conocerlo desde dentro. Le ayudará a tomar la decisión correcta a la hora de comprar una herramienta de tejido de datos.
¿Qué es el tejido de datos?
La red de datos en malla o tejido de datos es una de las diez principales tendencias tecnológicas de 2019, según un informe de Gartner. Los expertos de los ámbitos de la analítica y la tecnología de datos apuestan por ella como la herramienta de gestión de datos preparada para el futuro para las nuevas empresas tecnológicas, las pymes y las empresas.
Se considera un entorno de tecnología de la información con una arquitectura uniforme que conecta diversas fuentes de datos con las aplicaciones empresariales. En el backend, habrá un potente agente de inteligencia artificial (IA). La IA analizará los datos de forma segura y sólo presentará los datos que sea necesario conocer a un representante de ventas, un agente de atención al cliente o un director comercial.
A vista de pájaro, la red de malla de datos parece un tejido virtual en el que varios sistemas de almacenamiento de datos y computación se conectan y comparten información.
El propósito de Data Fabric
Los obstáculos de las distintas aplicaciones empresariales, el tiempo, el espacio, el almacenamiento de datos, los métodos de recuperación de datos, los protocolos de seguridad de los datos, etc., son los macro cuellos de botella que tiran de la empresa desde atrás. Estos controles también ayudan a su empresa a proteger los datos confidenciales. De ahí que no pueda prescindir de ellos ni mantenerlos tal cual.
Aquí necesita una red de datos mallada. Una autopista que abra paso a los datos procedentes de diversas instalaciones, aplicaciones empresariales, oficinas de campo, escaparates, servidores y muchos más. Además, estos datos pueden ser estructurados, semiestructurados y en bruto. Por no mencionar que los distintos datos vienen acompañados de diferentes niveles de políticas de seguridad.
Pero, el usuario final, como un cliente, representantes de ventas, ejecutivos de soporte y gerentes, no necesitan entender todo esto. Sólo necesitan acceder a los datos de forma segura para completar sus tareas. El tejido de datos cumplirá esto a través de la automatización, la IA y el aprendizaje automático (ML).
Otros propósitos destacables son:
- Conecta con todas las fuentes de datos empresariales a través de contenedores y conectores
- Ofrece capacidades de integración e ingestión de datos dentro del almacenamiento, las aplicaciones, etc
- Funciona como infraestructura de datos de alta velocidad para el análisis de big data
- Aúna consumidores y fuentes de datos en una red mallada
- Ofrece operaciones de datos híbridas entre nube privada, nube pública, nube múltiple, en las instalaciones y estaciones de trabajo bare metal
Una herramienta de rescate para los retos de la gestión de datos
Las empresas dedican más tiempo a decidir y aprobar los datos que a procesarlos. Los empleados pasan por cientos de hilos de correo electrónico antes de obtener las aprobaciones para el procesamiento de datos.
Es una grave amenaza para la productividad de las empresas preparadas para el futuro. Pero, el tejido de datos puede rescatar a las organizaciones de las siguientes maneras:
- Plataforma de ventanilla única para acceder, enviar, custodiar y analizar cualquier tipo de datos.
- Aunque todo el mundo dentro de la empresa pueda acceder a los datos hasta cierto nivel, se mantendrán todas las políticas de gobernanza y regulación de datos.
- Haga que los datos sean más fiables y fáciles de digerir permitiendo que las IA procesen los datos antes de que los humanos accedan a ellos.
- Habilite la comunicación de máquina a máquina o el Internet de las cosas (IoT) para reducir la intervención humana en los datos sensibles.
- Adaptarse fácilmente al aumento y la disminución de las solicitudes, las peticiones de los clientes, los tickets de acceso a datos internos, la entrada repentina de enormes datos de marketing, etc.
- Reducir las necesidades y dependencias de las empresas para alojar infraestructuras heredadas y reducir así los costes.
- Aproveche al máximo la tecnología de la nube conectando todo tipo de fuentes de datos digitales en un único lugar custodiado por rigurosos algoritmos de IA.
En última instancia, el agente de primera línea obtendrá más rápidamente los datos en sus CRM y procesará con rapidez las solicitudes de los clientes. Esto, a su vez, aumenta la confianza y la satisfacción de los clientes en su empresa.
Ventajas de Data Fabric
Refuerza el modelo ágil DevOps
Los proyectos ágiles de desarrollo de software o productos pueden sufrir en gran medida problemas intermitentes de procesamiento de datos. Incorporando una herramienta de red de datos en malla, puede eliminar prácticamente todos los tiempos de inactividad de los datos.
Cumplimiento de la gobernanza de datos
La IA y el ML subyacentes pueden ayudar a cumplir la política de privacidad y gobernanza de datos. Mientras que el mismo algoritmo de IA procesará los datos solicitados y los presentará a un empleado de acuerdo con las directrices de la empresa.
Escalabilidad
Los proveedores de servicios gestionados (MSP) pueden ampliar o reducir sus necesidades de procesamiento de datos al instante.
Gestión de metadatos
Un catálogo de análisis de datos albergará fuentes de datos, activos y metadatos. Al ver los metadatos, las IA pueden obtener los datos solicitados con mayor rapidez.
Detección de errores
Las IAs pueden detectar corrupción de datos, problemas de integridad y errores antes de que su empresa sufra pérdidas de ingresos.
Acceso basado en roles
Los empleados pueden solicitar datos procesados en función de su habilitación de seguridad dentro de la organización.
Abolición de los silos de datos
Los silos de datos ya no pueden amenazar a la empresa cuando el tejido de datos reúne todos los datos en una autopista de datos encriptada. Los equipos pueden acceder a datos legítimos de cualquier departamento sin pasar por el aro.
Integración de datos
Data Fabric y su IA subyacente permiten la integración instantánea de datos con software en tiempo real como CRM, ERP, aplicaciones para clientes, aplicaciones para agentes de primera línea, etc.
Datos de alta calidad
Los algoritmos inteligentes de una herramienta de malla de datos analizan siempre todas las fuentes de datos. De este modo, los empleados pueden confiar en los datos introducidos sin necesidad de validar los procedentes de los supervisores.
La arquitectura de la red de datos
La red de datos en malla debe garantizar una mejor accesibilidad a los datos sin comprometer la calidad ni la seguridad. De ahí que una arquitectura de tejido de datos estándar deba tener los siguientes componentes:
Catálogo de datos
Un catálogo de datos es una forma organizada de todos los datos empresariales. Los usuarios pueden acceder a estos catálogos para encontrar la información que necesitan para completar las tareas. El catálogo de datos tiene los siguientes subcomponentes: Metadatos y Gráfico de conocimiento.
Automatización basada en IA y ML
La IA múltiple debe estar en el centro del tejido de datos que gestiona toda la resolución de consultas, el control de calidad de los datos, las comprobaciones de seguridad, etc.
Integración y transporte de datos
Las mallas de datos integran datos de todas las fuentes, como servidores in situ, almacenamiento en la nube, ordenadores portátiles de los empleados, etc. Debe haber conectores de datos para enlazar la información con un ordenador distante o un transportador para mover los datos a través del tejido de datos.
Cómo implementar el tejido de datos
Dependerá totalmente del tipo de organización que sea y de sus necesidades. Debido a los variados requisitos de las empresas, no existe una solución única para la implantación de la red de malla de datos. Pero, hay algunas características comunes o capas de la arquitectura de la malla de datos.
Gestión de datos: Esta capa se ocupa de la seguridad y la gobernanza de los datos.
Ingestión de datos: Esta capa comienza a coser todos los datos de la nube a la vez que localiza cómo se conectan los datos estructurados y no estructurados.
Procesamiento de datos: Garantiza que los datos relevantes estén disponibles durante la extracción de datos.
Ordenación de datos: Esta capa incluye la ejecución de tareas, como la recopilación de datos en silos, la estructuración de datos, la limpieza de datos, la integración y la transformación para crear datos utilizables.
Detección de datos: Permite recopilar datos integrando diversas fuentes. Es crucial para la satisfacción del cliente.
Acceso a los datos: Esta capa está dedicada al consumo de datos. Al mismo tiempo, esta capa ayuda a acceder a los datos relevantes a través de herramientas de visualización de datos o cuadros de mando de aplicaciones.
Principios de la malla de datos
La idea de las redes de malla de datos es unificar los activos de datos distribuidos y diversos de las empresas de cualquier sector. Además, combina los procesos de gestión de datos de extremo a extremo como una plataforma unificada de gestión de datos.
Data fabric logra tales objetivos capitalizando los siguientes principios de gestión de datos:
- Descubrimiento de datos
- Conservación de datos
- Organización de datos
- Modelado de datos
- Control de calidad
- Orquestación de datos en silos
- Integración de datos
- Gobernanza de datos
Capacidades de Data Fabric
Resolución incesante de consultas de datos
Las redes de datos en malla se basan en Internet de alta velocidad, unidades de estado sólido y superordenadores para obtener los datos solicitados constantemente sin ningún tiempo de inactividad.
Integración, descubrimiento y catalogación de datos sin fin
La IA principal responsable de la gestión de datos dentro del tejido debe trabajar día y noche para aceptar nuevos datos sin procesar, analizarlos, catalogarlos e integrarlos en las aplicaciones empresariales.
Metadatos pasivos y activos
Los metadatos activos son información como la calidad de los datos, su uso, el editor actual, etc. Por otro lado, los metadatos pasivos son datos estáticos que el autor anuncia. La IA de Data Fabric los modifica constantemente para reducir los esfuerzos de exploración o preparación manual de los datos.
Flexibilidad
El tejido de datos es muy flexible y acepta cambios siempre que su empresa los necesite.
Herramientas populares del tejido de datos
La implantación de una red de malla de datos se realiza sin esfuerzo con software inteligente. Hay bastantes, pero las siguientes son apropiadas para pequeñas y medianas empresas:
Atlan
Atlan es una potente pero sencilla plataforma de metadatos activos y espacio de trabajo de datos que le permite acceder fácilmente a los datos de cualquier fuente. Funciona como un moderno catálogo de datos para sus necesidades de tejido de datos. La plataforma ofrece soluciones para todo lo relacionado con los datos, como catalogación, creación de perfiles, descubrimiento, calidad, gobernanza, exploración e integración.
Viene con una interfaz que se parece a la de Google Search y un rico glosario empresarial en el que puede buscar para entender sus datos. Las empresas pueden aprovechar gestos como la gobernanza granular y los controles de acceso para gestionar el uso de los datos en todo un ecosistema.
Además, Atlan admite la integración con aplicaciones como Big Query, Amazon Redshift, Snowflake, MYSQL, Looker y Tableau.
K2View
Si busca una plataforma con funcionalidad de tejido de datos de extremo a extremo, opte por K2View. Esta aplicación de productos de datos le ayuda en todas las etapas de la red de malla de datos, incluida la integración, preparación, orquestación y canalización de datos.
Con su ayuda, las empresas pueden habilitar las arquitecturas de tejido de datos más sofisticadas en la nube, en las instalaciones y en entornos híbridos. Como resultado, la gestión humana de los datos se reducirá a medida que la implantación de data fabric sea más sencilla. Puede unificar datos de múltiples fuentes y canalizarlos hacia sistemas de destino de integridad de datos.
Con K2View, podrá crear instantáneamente lagos de datos y almacenes de datos que podrá analizar de inmediato. Incluso si no tiene experiencia en codificación, le permite controlar el movimiento y la transformación de los datos de la fuente al destino.
Las empresas pueden incluso utilizar las reglas configurables de esta plataforma para controlar el acceso a los datos, la sincronización y la seguridad. Además, es adecuada para la automatización de servicios de datos con un marco de trabajo fácil de usar.
Talend
Talend es una plataforma de tejido de datos que garantiza un acceso saludable a los datos al tiempo que le ayuda a impulsar el valor empresarial. Toda empresa necesita gestionar datos completos y sin compromisos asegurando su usabilidad, integridad, disponibilidad y seguridad. Esta aplicación permite a las organizaciones mantener los datos en buen estado mitigando los riesgos.
Talend es una plataforma unificada para datos fiables y accesibles que ofrece gobernanza, integración e integridad. Puede ofrecer datos saludables con la ayuda de la infraestructura de servicios y los ecosistemas de socios. Aquí puede descubrir los datos necesarios mediante la documentación y la categorización.
Dado que limpia automáticamente los datos en tiempo real, no hay posibilidad de que entren datos erróneos en su sistema. Las empresas pueden mejorar su productividad y ahorrar dinero utilizando esta herramienta que garantiza el cumplimiento de la normativa y reduce el riesgo.
Puede ofrecer a sus clientes mejores experiencias utilizando su integración de aplicaciones y API. Éstas también garantizan capacidades de autoservicio para compartir datos fiables interna y externamente.
Incorta
Incorta es una plataforma de análisis de datos de autoservicio en la que las empresas pueden utilizar sus datos en todo su potencial para obtener información a un coste reducido. La solución le ofrece una experiencia de datos más ágil para que pueda tomar decisiones oportunas e informadas.
Utiliza funciones de análisis en memoria y mapeo directo de datos para ofrecer una velocidad y una escalabilidad sin precedentes en el almacenamiento y la gestión de datos. Incluso si desea analizar sus datos desde múltiples recursos, Incorta puede garantizar una verdadera agilidad empresarial para la canalización flexible de datos.
Además, le ayuda con la recopilación, el procesamiento, el análisis y la presentación de los datos de las aplicaciones empresariales. También puede presentar los datos empresariales con total fidelidad utilizando su función de visualización nativa.
Conclusión
Data Fabric es la arquitectura de almacenamiento, procesamiento, custodia y gestión de datos de la próxima generación. Aunque se trata de una aplicación de TI preparada para el futuro, muchas empresas digitales ya están utilizando herramientas de data fabric para preparar a su personal para el futuro.
Por no mencionar que las pequeñas empresas, las medianas empresas y las startups pueden beneficiarse al máximo de esta tecnología, ya que no pueden permitirse retrasos en el flujo de trabajo debido a las aprobaciones y el escrutinio. Visite cualquiera de las herramientas mencionadas o todas ellas para comprobar sus ofertas y cómo esas funciones podrían añadir valor a su empresa.
Su modelo de negocio RevOps puede beneficiarse en gran medida del tejido de datos. Obtenga aquí más información sobre las herramientas de operaciones de ingresos (RevOps).