La digitalización de su negocio no puede estar completa hasta que conecte los datos comerciales en silos en una estructura de datos que lo ayude a cumplir con la política de riesgo, gobierno y privacidad y, sin embargo, procesar los datos de manera eficiente.
Las organizaciones con diferentes equipos y departamentos recolectan y administran sus datos. Las restricciones de privacidad y gobernanza de datos también impiden la fusión de varios datos públicos o privados.
Entonces, ¿cuál podría ser la solución para un procesamiento de datos verdaderamente centralizado y digitalizado? Aquí viene el tejido de los datos. Continúe leyendo para aprenderlo de adentro hacia afuera. Le ayudará a tomar la decisión correcta al comprar una herramienta de tejido de datos.
What Is Data Fabric?
La red de datos de malla o tejido de datos es una de las diez principales tendencias tecnológicas de 2019, según un Gartner reporte. Los expertos en análisis y dominios de tecnología de datos confían en ella como la herramienta de gestión de datos preparada para el futuro para nuevas empresas tecnológicas, pequeñas y medianas empresas y grandes empresas.
Se considera un entorno de tecnología de la información con una arquitectura uniforme que conecta varias fuentes de datos a las aplicaciones empresariales. En el backend, habrá un poderoso agente de inteligencia artificial (IA). La IA analizará los datos de forma segura y solo presentará los datos necesarios a un representante de ventas, agente de atención al cliente o gerente comercial.
A vista de pájaro, la red de datos en malla se parece a un tejido virtual en el que varios almacenamiento de datos y los sistemas computacionales se conectan y comparten información.
The Purpose of Data Fabric
Los obstáculos de las diferentes aplicaciones comerciales, el tiempo, el espacio, el almacenamiento de datos, los métodos de recuperación de datos, los protocolos de seguridad de datos, etc., son los cuellos de botella macro que arrastran a la empresa desde atrás. Estos controles y equilibrios también ayudan a su empresa a proteger los datos confidenciales. Por lo tanto, tampoco puedes eliminarlos ni mantenerlos como están.
Aquí necesitas un datos de malla red. Una autopista que da paso a datos de varias instalaciones, aplicaciones comerciales, oficinas de campo, escaparates, servidores y muchos más. Además, estos datos pueden ser estructurados, semiestructurados y sin procesar. Sin mencionar que diferentes datos vienen con diferentes niveles de políticas de seguridad.
Pero el usuario final, como un cliente, representantes de ventas, ejecutivos de soporte y gerentes, no necesita entender todo esto. Solo necesitan acceder a los datos de forma segura para completar sus tareas. La estructura de datos cumplirá con esto a través de la automatización, la IA y máquina de aprendizaje (ML).
Otros propósitos destacados son:
- Se conecta a todas las fuentes de datos comerciales a través de contenedores y conectores.
- Ofrece capacidades de integración e ingesta de datos dentro del almacenamiento, aplicaciones, etc.
- Funciona como infraestructura de datos de alta velocidad para el análisis de big data
- Reúne fuentes y consumidores de datos en una red de malla
- Ofrece operaciones de datos híbridas entre nube privada, estaciones de trabajo de nube pública, multinube, locales y bare metal
A Rescue Tool for Data Management Challenges
Las empresas dedican más tiempo a decidir y aprobar datos que a procesarlos. Los empleados pasan por cientos de hilos de correo electrónico antes de obtener aprobaciones para el procesamiento de datos.
Es una seria 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 todos dentro de la empresa pueden acceder a los datos hasta cierto nivel, se mantendrán todas las políticas de regulación y gobierno de datos.
- Haga que los datos sean más confiables y fáciles de digerir al permitir que las IA procesen los datos antes de que los humanos accedan a ellos.
- Habilitar máquina a máquina o el Internet de las cosas (IoT) comunicación para reducir la intervención humana en datos confidenciales.
- Adáptese fácilmente al aumento y disminución de aplicaciones, solicitudes de clientes, tickets de acceso a datos internos, la entrada repentina de grandes datos de marketing, etc.
- Reducir las necesidades y dependencias de la empresa para alojar la infraestructura heredada y, por lo tanto, reducir los costos.
- Aproveche al máximo la tecnología de la nube conectando todo tipo de fuentes de datos digitales en un solo lugar protegido por estrictos algoritmos de IA.
En última instancia, el agente de primera línea obtendrá datos sobre su CRM más rápido y procesar las solicitudes de los clientes rápidamente. Esto, a su vez, aumenta la confianza del cliente y la satisfacción en su negocio.
Benefits of Data Fabric
Refuerza el modelo Agile DevOps
Los proyectos ágiles de desarrollo de productos o software pueden verse muy afectados por los problemas intermitentes de procesamiento de datos. Onboarding una herramienta de red de datos de malla, puede eliminar virtualmente todos los tiempos de inactividad de datos.
Cumpliendo con el Gobierno de Datos
La IA y el ML subyacentes pueden ayudar a hacer cumplir la política de gobernanza y privacidad de datos. Mientras que el mismo algoritmo de IA procesará los datos solicitados y los presentará a un empleado de acuerdo con las pautas de la empresa.
Escalabilidad
Los proveedores de servicios administrados (MSP) pueden ampliar o reducir sus necesidades de procesamiento de datos al instante.
Manejo de Metadatos
A análisis de datos El catálogo alojará fuentes de datos, activos y metadatos. Al ver los metadatos, las IA pueden obtener los datos solicitados más rápido.
Detección de errores
Las IA 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 según su autorización de seguridad dentro de la organización.
Abolir los silos de datos
Los silos de datos ya no pueden amenazar el negocio cuando el tejido de datos trae todos los datos en una autopista de datos encriptados. Los equipos pueden acceder a datos legítimos de cualquier departamento sin pasar por el aro.
Integración de Datos
El tejido de datos y su IA subyacente permiten la integración instantánea de datos con software en tiempo real como CRM, ERP, aplicaciones de clientes, aplicaciones de agentes de primera línea, etc.
Datos de alta calidad
Los algoritmos inteligentes de una herramienta de red de datos en malla siempre analizan todas las fuentes de datos. Por lo tanto, los empleados pueden confiar en los datos de entrada sin validarlos desde los supervisores.
The Architecture of Data Fabric
La red de datos en malla debe garantizar una mejor accesibilidad a los datos sin comprometer la calidad y la seguridad. Por lo tanto, una arquitectura de estructura de datos estándar debe tener los siguientes componentes:
Catálogo de datos
Un catálogo de datos es una forma organizada de todos los datos comerciales. Los usuarios pueden acceder a dichos 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 de la estructura de datos que maneja toda la resolución de consultas, el control de calidad de los datos, las comprobaciones de seguridad, etc.
Transporte e integración de datos
Las mallas de datos integran datos de todas las fuentes, como servidores en el sitio, almacenamiento en la nube, computadoras portátiles de los empleados, etc. Debe haber conectores de datos para vincular la información a una computadora o transportador distante para mover los datos a través de la estructura de datos.
How to Implement Data Fabric
Dependerá totalmente del tipo de organización que seas y de tus necesidades. Debido a los variados requisitos de las empresas, no existe una solución única para la implementación de redes de datos en malla. Sin embargo, hay algunas características o capas comunes de la arquitectura de la estructura de datos.
Gestión de datos: Esta capa sirve para seguridad de datos y gobernanza.
Ingestión de datos: Esta capa comienza a unir todos los datos de la nube mientras 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.
Arreglo de datos: Esta capa incluye la ejecución de tareas, incluida 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: Le permite recopilar datos integrando diversas fuentes. Es fundamental para la satisfacción del cliente.
Acceso a los datos: Esta capa está dedicada al consumo de datos. Simultáneamente, esta capa ayuda a acceder a datos relevantes a través de herramientas de visualización de datos o paneles de aplicaciones.
Data Fabric Principles
La idea de las redes de datos en malla es unificar los activos de datos distribuidos y diversos de las empresas en cualquier industria. Además, combina procesos de gestión de datos de extremo a extremo como una plataforma de gestión de datos unificada.
Data Fabric logra tales objetivos al capitalizar los siguientes principios de gestión de datos:
- Descubrimiento de datos
- Curación de datos
- Organización de datos
- Modelado de datos
- controles de calidad
- Orquestación de datos en silos
- Integración de datos
- Gobierno de Datos
Data Fabric Capabilities
Resolución interminable de consultas de datos
Las redes de datos en malla se basan en Internet de alta velocidad, unidades de estado sólido y supercomputadoras para obtener los datos solicitados constantemente sin tiempo de inactividad.
Integración, descubrimiento y catalogación de datos sin fin
La IA principal responsable de datos de gestión dentro de la estructura debe trabajar día y noche para aceptar nuevos datos sin procesar, analizarlos, catalogarlos e integrarlos en las aplicaciones comerciales.
Metadatos pasivos y activos
Los metadatos activos son información como la calidad de los datos, el uso de los datos, el editor actual, etc. Por otro lado, los metadatos pasivos son datos estáticos que anuncia el autor. Data Fabric AI los cambia constantemente para reducir la exploración manual de datos o los esfuerzos de preparación.
Flexibilidad
El tejido de datos es muy flexible y acepta cambios siempre que su empresa los necesite.
Popular Data Fabric Tools
La implementación de una red de malla de datos es sencilla con un software inteligente. Hay bastantes, pero los siguientes son apropiados para pequeñas y medianas empresas:
Atlan
Atlan es una plataforma de metadatos activos y un espacio de trabajo de datos potente pero simple que le permite acceder fácilmente a los datos de cualquier fuente. Funciona como un catálogo de datos moderno para sus necesidades de estructura de datos. La plataforma ofrece soluciones para todo lo relacionado con los datos, incluida la catalogación, la creación de perfiles, el descubrimiento, la calidad, la gobernanza, la exploración y la integración.
Viene con una interfaz que se parece a una IU de búsqueda de Google y un glosario de negocios enriquecido donde puede buscar para comprender sus datos. Las empresas pueden aprovechar gestos como la gobernanza granular y los controles de acceso para administrar el uso de datos en un ecosistema.
Además, Atlan admite la integración con aplicaciones como Big Query, Amazon Redshift, Snowflake, MYSQL, Looker y Cuadro.
K2Ver
Si está buscando una plataforma con funcionalidad de estructura de datos de extremo a extremo, busque K2Ver. Esta aplicación de producto de datos lo ayuda en todas las etapas de la red de datos en malla, incluida la integración de datos, la preparación, la orquestación de datos y la canalización.
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 de datos humanos se reducirá a medida que la implementación del tejido de datos sea más fácil. Puede unificar datos de múltiples fuentes y canalizarlos a sistemas de destino de integridad de datos.
Con K2View, puede crear instantáneamente lagos de datos y almacenes de datos que puedes analizar inmediatamente. Incluso si no tiene experiencia en codificación, le permite controlar el movimiento y la transformación de los datos desde el origen hasta el destino.
Las empresas pueden incluso utilizar las reglas configurables de esta plataforma para controlar el acceso, la sincronización y la seguridad de los datos. Además, es adecuado para la automatización de servicios de datos con un marco fácil de usar.
Talend
Talend es una plataforma de tejido de datos que garantiza un acceso saludable a los datos mientras lo ayuda a impulsar el valor comercial. Toda empresa necesita administrar datos completos y sin compromisos que garanticen su usabilidad, integridad, disponibilidad y seguridad. Esta aplicación permite a las organizaciones mantener los datos en buenas condiciones mitigando el riesgo.
Talend es una plataforma unificada para datos fiables y accesibles que ofrece gobernanza, integración e integridad. Puede entregar datos saludables con la ayuda de la infraestructura de servicios y ecosistemas asociados. Aquí, puede descubrir los datos necesarios a través de la documentación y la categorización.
Dado que limpia automáticamente los datos en tiempo real, no hay posibilidad de que ingresen datos incorrectos en su sistema. Las empresas pueden mejorar su productividad y ahorrar dinero utilizando esta herramienta que garantiza conformidad y reduce el riesgo.
Puedes ofrecer a tus clientes mejores experiencias utilizando su aplicación y la integración de API. Estos también garantizan capacidades de autoservicio para compartir datos confiables interna y externamente.
Incorta
Incorta es una plataforma de análisis de datos de autoservicio donde las empresas pueden utilizar sus datos en todo su potencial para obtener información a un costo reducido. La solución le ofrece una experiencia de datos más ágil para que pueda tomar decisiones oportunas e informadas.
Utiliza análisis en memoria y funciones de asignación directa de datos para ofrecer una velocidad y escalabilidad sin precedentes para el almacenamiento y la gestión de datos. Incluso si desea analizar sus datos de múltiples recursos, Incorta puede garantizar una verdadera agilidad comercial para una canalización de datos flexible.
Además, lo ayuda con la recopilación, el procesamiento, el análisis y la presentación de datos de aplicaciones comerciales. También puede presentar datos comerciales de fidelidad completa utilizando su función de visualización nativa.
Conclusión
Data Fabric es la arquitectura de almacenamiento, procesamiento, custodia y administración de datos de próxima generación. Aunque es una aplicación de TI preparada para el futuro, muchas empresas digitales ya están utilizando herramientas de estructura de datos para preparar a su fuerza laboral para el futuro.
Sin mencionar que las pequeñas y medianas empresas y las nuevas empresas 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 o todas las herramientas mencionadas anteriormente para ver sus ofertas y cómo esas características podrían agregar valor a su negocio.
Su modelo de negocio RevOps puede beneficiarse en gran medida de la estructura de datos. Aprende aquí más sobre herramientas de operaciones de ingresos (RevOps).
