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¿Qué es un Data Fabric?

¿Qué es un tejido de datos?

Una estructura de datos es una arquitectura y un software que ofrece una colección unificada de activos de datos, bases de datos y arquitecturas de bases de datos dentro de una empresa. Los tejidos de datos pueden limitarse a una aplicación, utilizarse para recopilar datos distribuidos y pueden extenderse a todos los datos empresariales. La estructura de datos es la implementación de principios generales de virtualización de datos.

¿Cuál es el propósito de un tejido de datos?

El propósito de una estructura de datos es crear una vista unificada de los datos asociados para facilitar el acceso de la aplicación a la información, independientemente de la ubicación de los datos, la asociación o estructura de la base de datos. También se utiliza para simplificar el análisis, a menudo con inteligencia artificial y aprendizaje automático. Como tal, los tejidos de datos se están convirtiendo en una herramienta principal para convertir datos sin procesar en inteligencia empresarial.

Los tejidos de datos también pueden facilitar el desarrollo de aplicaciones mediante la creación de un modelo común para acceder a la información, que es una desviación de los silos de aplicaciones y bases de datos que ya son comunes. Esta misma armonización puede mejorar la eficiencia operativa. A nivel de organización de línea, pueden proporcionar un mejor acceso a la información. A nivel de TI, los tejidos de datos mejoran la eficiencia al crear una capa única donde el acceso a los datos se administra en todos los recursos.

Un tejido de datos es una innovación reciente en la gestión de datos empresariales y la transformación digital. La aplicación más general de las estructuras de datos es la simplificación del acceso a la base de datos, que se complica por la amplia variedad de aplicaciones, modelos de datos, formatos y activos de datos distribuidos que se encuentran en una empresa típica.

Beneficios comerciales y técnicos de un tejido de datos

Los tejidos de datos ofrecen beneficios operativos de línea y beneficios para la organización de TI, incluidos los siguientes:

  • Romper los silos de datos. Las bases de datos modernas suelen estar asociadas con aplicaciones o grupos de aplicaciones. Las bases de datos también tienden a crecer a medida que se agregan aplicaciones al inventario empresarial. Esto a menudo da como resultado silos de datos con diferentes estructuras y formatos. Los tejidos de datos mejoran la capacidad de obtener información sobre la gama completa de información empresarial y utilizar los datos recopilados para mejorar la eficiencia operativa y empoderar a los trabajadores.
  • Unir bases de datos distribuidas en un área grande. Los tejidos de datos pueden asegurarse de que sus diferencias de ubicación no constituyan una barrera de acceso. Simplifican el desarrollo de aplicaciones al armonizar diferentes API de acceso a datos. Se pueden utilizar para optimizar el uso de datos de aplicaciones específicas sin hacer que los datos sean menos accesibles para otras aplicaciones, o para unificar datos que ya están aislados.
  • Actuar como una única forma de acceder a la información en tanto en la nube como en el centro de datos. Ha aumentado el número de aplicaciones alojadas en o parcialmente en la nube pública. Los tejidos de datos pueden mejorar la portabilidad de las aplicaciones y la explosión de nubes o la copia de seguridad de los componentes de la nube en el centro de datos.

Desafíos de la implementación de la estructura de datos

El mayor desafío en la implementación de soluciones de estructura de datos es la amplia variedad de bases de datos, políticas de administración de datos y ubicaciones de almacenamiento que se encuentran en la mayoría de las empresas. Evidentemente, una solución textil debe poder armonizar todas estas diferencias. De lo contrario, los silos de aplicaciones y de datos persistirán y la suma de información disponible en la estructura de datos será limitada.

Abordar este desafío debe comenzar con la creación de una plataforma unificada como base de una estructura de datos. Varias plataformas se sumarán al problema del silo y reducirán considerablemente los beneficios de la eficiencia operativa. Esto significa que si la tecnología de tejido de datos se aplica inicialmente a un conjunto de datos especializado, o a una unidad operativa o subsidiaria, la tecnología debe poder extenderse a la empresa en general, y esa extensión debe ser el objetivo.

La armonización y unificación a través de la virtualización siempre crea un riesgo, y eso es cierto en el caso de las estructuras de datos. Por ejemplo, la independencia de la ubicación significa que las aplicaciones que acceden a la información a través de una estructura de datos están aisladas de saber dónde se encuentran los datos. Esto puede generar graves implicaciones en el rendimiento. En la computación en la nube, puede generar altos cargos por transferencia de datos si los datos se mueven regularmente a través del límite híbrido o de múltiples nubes.

Otros desafíos incluyen los diferentes mecanismos de acceso que se encuentran entre las diversas bases de datos y la diferencia en las API y los lenguajes de consulta. Una buena estrategia de estructura debe admitir un mecanismo de consulta / acceso común. Al mismo tiempo, no puede excluir el uso de API especializadas o lenguajes de consulta, o las aplicaciones actuales no podrían ejecutarse. Por lo tanto, el concepto de estructura debe alcanzar el objetivo de armonizar la tecnología de consulta / acceso de estructura a medida que se agregan o modifican aplicaciones.

Usos y ejemplos de la estructura de datos

El uso más común de una estructura de datos es la recopilación virtual / lógica de activos de datos geográficamente diversos para facilitar el acceso y el análisis completos. En esta aplicación, la estructura de datos se utiliza normalmente para la gestión empresarial centralizada. Las operaciones de línea distribuida que recopilan y utilizan los datos con regularidad todavía son compatibles a través de sus aplicaciones tradicionales e interfaces de consulta / acceso a datos. Esto es particularmente valioso para las organizaciones que tienen una segmentación regional o nacional de sus actividades, pero requieren una gestión y coordinación centrales.

Un segundo uso común es la creación de un modelo de datos unificado para una empresa después de una fusión y adquisición. En estas situaciones, es casi seguro que la base de datos y las políticas de administración de datos de las organizaciones anteriormente independientes serán diferentes, lo que dificultará la recopilación de información a través de los límites organizacionales. Una estructura de datos puede resolver esto creando una vista unificada de datos. Esto permite que la entidad combinada armonice gradualmente en un solo modelo de datos (virtual) si lo desea, pero al mejor ritmo para la eficiencia operativa mientras mantiene las ganancias y las ventas.

Mercado de software de tejido de datos

El mercado de software de tejido de datos se ha estimado en $ 1.1 mil millones en 2020, con un crecimiento proyectado a $ 3.7 mil millones anuales para 2026. Sin embargo, debe tenerse en cuenta que los límites del mercado de tejido de datos aún son confusos y aún no se han definido.

El software de tejido de datos popular incluye lo siguiente:

  • Denodo
  • Cinchy
  • Atlan
  • IBM Cloud Pak para datos
  • Talend
  • Tibco Software
  • Inteligencia de datos de SAP
  • NetApp
  • Tela de datos de K2View

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