¿Qué es Data Fabric?

Data Fabric es una red que conecta y organiza todos los datos de una empresa. Es como un sistema que facilita a las personas en la organización encontrar y usar datos de manera sencilla, sin importar dónde se almacenen o cómo se guarden. Esto significa que cualquier persona en la empresa, sin importar dónde se encuentre en el mundo, puede acceder a los datos en tiempo real.

El término “data fabric” fue supuestamente introducido por el proveedor de sistemas de gestión de datos NetApp. En un informe técnico de 2016, la empresa explicó los desafíos de gestionar datos en entornos de nube híbrida, como la seguridad, la movilidad limitada de datos y la complejidad de gestionar datos en diferentes plataformas, cada una con sus propias herramientas.

El objetivo de Data Fabric es resolver problemas complicados relacionados con la gestión de datos en una organización. Ayuda a las empresas a lidiar con la complejidad de tener datos en diferentes tipos de programas, sistemas y lugares. La idea es que los datos fluyan sin problemas, como si estuvieran en una sola ubicación, a pesar de estar distribuidos en muchas partes. Esto hace que trabajar con los datos sea más fácil y eficiente para todos en la empresa.

¿Qué NO es Data Fabric?

No es una herramienta o plataforma, sino una estrategia y arquitectura que puede involucrar varias herramientas y tecnologías, (no confundir con Microsoft Fabric).

No es lo mismo que Data Mesh, aunque ambos están relacionados con la gestión de datos, Data Fabric se centra en la integración y unificación de datos.

No es un reemplazo para una estrategia de datos sólida, Data Fabric solo es una parte importante de la gestión de datos.

Arquitectura

  1. Catálogo de datos aumentado. Su catálogo de datos incluirá y analizará todo tipo de metadatos para proporcionar contexto a su información.
  2. Gráfico de conocimiento. Ayuda a la IA/ML a entender datos al mostrar relaciones entre entidades. Para mejorar, se usa una “semántica de datos” que describe el significado de los componentes, mejorando la interpretación de la información.
  3. Activación de metadatos. La gestión de metadatos evolucionará de manual a automática mediante el uso de aprendizaje automático para crear y procesar metadatos a gran escala.
  4. Motor de recomendaciones. Con metadatos activos, los algoritmos de IA/ML analizarán, aprenderán y proporcionarán recomendaciones y predicciones en curso sobre la gestión de datos.
  5. Preparación e ingestión de datos. Se aceptarán todos los métodos usuales de preparación y entrega de datos, incluyendo los cinco patrones principales de integración de datos: ETL, ELT, transmisión de datos, integración de aplicaciones y virtualización de datos.
  6. DataOps. Reúna a su equipo de DevOps, ingenieros de datos y científicos de datos para garantizar que la estructura de datos satisfaga las necesidades de TI y de los usuarios de negocios.

Beneficios

Los principales beneficios de una data fabric incluyen:

  1. Integración de Dato: Permite la integración de datos de múltiples fuentes y formatos, simplificando la gestión de datos dispersos y fragmentados.
  2. Acceso Unificado: Proporciona a los usuarios un acceso coherente y sencillo a los datos, independientemente de su ubicación o formato, lo que agiliza la toma de decisiones.
  3. Gobernanza de Datos Mejorada: Facilita la aplicación de políticas de calidad de datos, seguridad y cumplimiento, lo que garantiza la fiabilidad de la información.
  4. Eficiencia en el Análisis de Datos: Optimiza la velocidad y la eficiencia en la recuperación y el análisis de datos, lo que mejora la productividad.
  5. Escalabilidad: Permite expandir la infraestructura de datos a medida que la organización crece, manteniendo un rendimiento sólido.
  6. Reducción de la Fragmentación de Datos: Evita la duplicación y pérdida de datos al proporcionar una vista unificada.
  7. Flexibilidad Tecnológica: Permite la elección de diversas plataformas de datos, como bases de datos locales, almacenamiento en la nube y aplicaciones empresariales.
  8. Apoyo a la Innovación: Facilita el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial y machine learning al proporcionar datos unificados y fiables.
  9. Alineación de TI y Negocios: Ayuda a alinear los objetivos de TI con las necesidades comerciales al permitir un acceso más sencillo a los datos en toda la organización.
  10. Toma de Decisiones Basada en Datos: Facilita la toma de decisiones informadas al proporcionar acceso en tiempo real a datos actualizados.

 

Tendencias Futuras de Data Fabric

Entre las tendencias destacadas se encuentran:

  1. Integración de IA y ML: La incorporación de IA y ML en Data Fabric cambiará cómo se gestionan los datos, mejorando el análisis predictivo y permitiendo decisiones en tiempo real.
  2. Expansión de la informática en el extremo: El crecimiento de la informática en el extremo se basa en reducir la latencia, aumentar la escalabilidad y mejorar la seguridad, con Data Fabric en el extremo para rendimiento y escalabilidad.
  3. Gestión automatizada de datos: La automatización es clave para garantizar la integridad, precisión y seguridad de los datos, cumpliendo con regulaciones y brindando una visión completa del panorama de datos.

Estas tendencias reflejan cómo la Data Fabric sigue evolucionando para satisfacer las demandas cambiantes en el manejo de datos en entornos empresariales.

 

Data Mesh con Data Fabric

Data Fabric proporciona la infraestructura necesaria para facilitar la integración de datos y garantizar su accesibilidad, lo que beneficia la implementación de Data Mesh al proporcionar una base técnica sólida. Data Mesh, a su vez, se encarga de la organización, la gobernanza y la colaboración entorno a los datos, lo que complementa la capacidad técnica de Data Fabric.

 

En conclusión, Data Fabric es una solución completa que ayuda a las organizaciones a gestionar eficazmente sus datos en un entorno donde la información es esencial. Ofrece una visión unificada de los datos sin importar su ubicación o formato, facilitando decisiones informadas y acceso ágil a la información. También mejora la calidad y la gobernanza de los datos para el cumplimiento normativo y la seguridad. Su escalabilidad y flexibilidad permiten a las organizaciones adaptarse y fomentan la innovación con tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. En última instancia, Data Fabric alinea los objetivos de TI con las necesidades comerciales, lo que mejora la toma de decisiones basada en datos en el mundo empresarial actual.

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