Data Fabric: una guía completa | Arquitectura, beneficios e implementación

¿Qué es un tejido de datos?  

Data fabric es una arquitectura que integra diferentes sistemas y herramientas de datos. Proporciona acceso unificado a los datos almacenados en varias ubicaciones para organizar, administrarlo y gobernarlo sin moverlo a una base de datos central o almacenamiento de datos o cambiando su formato. 

Data fabric se basa en metadatos para "comprender" la estructura de los datos, linajey significado en diversas fuentes. Esta información permite toma de decisiones informada y uso optimizado de datos. Atiende diversas aplicaciones, incluida la información sobre los clientes, el cumplimiento normativo, las transiciones a la nube, el intercambio de datos y el análisis.  

La importancia del tejido de datos 

Data fabric surgió como respuesta a los crecientes desafíos de la gestión de datos en la empresa moderna. 

En las últimas décadas, las organizaciones han sido testigos de un crecimiento exponencial en el volumen de datos. Estos datos provienen de diversas fuentes, incluidas bases de datos tradicionales, interacciones con clientes, redes sociales y dispositivos de Internet de las cosas (IoT). A medida que las fuentes de datos se multiplicaban, a menudo quedaban aisladas dentro de departamentos o aplicaciones específicas.

La gravedad de los datos (los datos se vuelven difíciles y costosos de mover a medida que crecen en tamaño) también fue una barrera importante para el consumo de datos para análisis. El panorama de datos fragmentados dificultaba la obtención de una visión unificada de los activos de información de la organización. 

Estos factores crean la necesidad de una solución para cerrar las brechas entre fuentes de datos dispares, simplificar el acceso y garantizar una gobernanza coherente. Data fabric surgió como un marco arquitectónico que abordó estos desafíos. 

Ayuda a las empresas a utilizar los datos de forma eficaz, independientemente de dónde estén almacenados: en la nube, en varias nubes, en un entorno híbrido, local o en el borde. Facilita el intercambio de datos y la recopilación de conocimientos al ofrecer una descripción general completa de 360 ​​grados de los datos disponibles.  

La clave del tejido de datos son los metadatos, que, junto con el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA), el gobierno de datosy la gestión del conocimiento permiten un manejo eficiente de los datos para obtener mejores resultados empresariales. 

Los beneficios de aprovechar Data Fabric  

Data Fabric ofrece a las empresas muchos beneficios al optimizar la exploración y el análisis de datos de autoservicio. Promueve la velocidad y la eficiencia, lo que conduce a menores costos y más producción.  

• Resolviendo el problema de silos de datos proporcionando información precisa y completa de diferentes fuentes, independientemente de la ubicación. 

• Hacer que los datos sean fácilmente accesibles acelera la entrega de valor empresarial. 

• Garantizar que los datos sean confiables, seguros y estén bien administrados a través de procesos automáticos de gobernanza y conocimiento. 

• Data Fabric permite a los usuarios encontrar, comprender y utilizar datos fácilmente al proporcionar una plataforma unificada que integra varias técnicas y herramientas de procesamiento de datos, como el procesamiento por lotes o en tiempo real. ETL/ELT, etc.  

Arquitectura de estructura de datos  

La arquitectura de la estructura de datos, con una base en metadatos y eventos en tiempo real y un énfasis en el fácil acceso a datos seguros y bien administrados, permite la integración y el gobierno automatizados de datos dispersos. 

Crear una arquitectura de este tipo va más allá de simplemente configurar una aplicación básica o utilizar determinadas tecnologías. Exige trabajo en equipo, alineación con los objetivos comerciales y planificación estratégica.  

Data Fabric gestiona eficazmente los metadatos, lo que permite la escalabilidad y la automatización. Esto hace que la arquitectura sea capaz de satisfacer las necesidades comerciales en expansión y esté lista para incorporar nuevas herramientas y tecnologías en el futuro. Esta arquitectura se puede resumir en múltiples capas que abarcan varios componentes.  

1. Capa central

• Esta capa establece un sistema de gestión de metadatos, esencialmente un detallado catalogar de todos los activos de datos. El catálogo proporciona información sobre el origen, formato, significado y pautas de uso de los datos.  

• La construcción fabric aplica un conjunto de políticas de gobernanza de datos. Estas políticas garantizan la calidad, la coherencia y la seguridad de los datos en todo el ecosistema. Definen quién puede acceder a datos específicos, cómo se pueden utilizar y establecen procesos para el linaje de datos (seguimiento del recorrido de los datos).  

2. Capa de integración

• Al utilizar la capa de integración, Data Fabric permite a los usuarios acceder y utilizar datos sin problemas desde diversas fuentes, tanto internas como externas. Esto incluye lagos de datos, bases de datos, plataformas de almacenamiento en la nube, feeds de redes sociales e incluso datos de sensores del Internet de las cosas (IoT). 

• Esta capa utiliza herramientas de transformación de datos para limpiar, estandarizar y enriquecer los datos ingeridos. Implica eliminar inconsistencias, convertir formatos (por ejemplo, cambiar de CSV a un formato de base de datos) o extraer características específicas de los datos.  

• Proporciona un conjunto de API (interfaz de programación de aplicaciones), permitiendo que las aplicaciones y los usuarios accedan e interactúen con datos de diversas fuentes a través de una interfaz consistente. 

3. Capa de entrega

• La arquitectura de la estructura de datos presenta un catálogo de datos central que actúa como un depósito con capacidad de búsqueda de todos los activos de datos disponibles. Proporciona descripciones detalladas y controles de acceso y facilita el descubrimiento fácil de los datos que los usuarios necesitan.  

• El tejido de datos aplica mecanismos seguros de control de acceso a los datos. Determina quién puede acceder a conjuntos de datos específicos y cómo se pueden utilizar, garantizando la privacidad de los datos y el cumplimiento de las regulaciones.  

• Finalmente, entrega los datos preparados a varias aplicaciones y usuarios en el formato requerido. Esto podría implicar herramientas de visualización de datos, algoritmos de aprendizaje automático o paneles de inteligencia empresarial. 

4. Capa de gestión y seguimiento

• Data Fabric facilita el monitoreo de la calidad durante todo el ciclo de vida al integrarse con herramientas de calidad de datos. Este seguimiento incluye identificar y rectificar errores, inconsistencias o valores faltantes.  

• La arquitectura aprovecha las herramientas de monitoreo del desempeño dentro del ecosistema de datos para rastrear las velocidades de procesamiento, identificar cuellos de botella y garantizar un flujo de datos fluido en todo el sistema.  

• prioriza seguridad de datos mediante la implementación de medidas de seguridad como cifrado, control de acceso y pistas de auditoría.  

Data Mesh, Data Fabric y Data Lake: ¿cuál es la diferencia? 

La malla de datos, la estructura de datos y el lago de datos son tres enfoques destacados para gestionar grandes cantidades de datos distribuidos en diversas fuentes. Todos tienen roles y funciones distintos en la gestión de datos.  

Casos de uso de estructura de datos 

1. Integración de datos

La estructura de datos ayuda a descomponerse silos de datos, especialmente en el sector financiero, donde puede fusionar datos de varios sistemas financieros. Permite a los ingenieros de datos crear canales de datos atractivos, mejorando el acceso a los datos. Como resultado, las organizaciones financieras pueden obtener una imagen completa de sus datos financieros y empresariales, lo que lleva a una toma de decisiones más informada. 

2. Análisis de datos en tiempo real

Data Fabric ayuda a las organizaciones a acceder, integrar y analizar datos casi en tiempo real. En el sector sanitario, permite el análisis de datos de pacientes para mejorar la atención, los tratamientos y los resultados. 

3. Descubrimiento de datos

El descubrimiento de datos es una parte esencial del análisis empresarial, ya que ayuda a controlar el acceso a los datos correctos. Revela datos disponibles, como el paso de "carga" en los procesos ETL (Extracción, Transformación, Carga) tradicionales. El poder del marco de estructura de datos proviene de su capa de gestión de datos. Esta capa cubre todas las demás capas, abarcando seguridad, gobierno de datos y gestión de datos maestros (MDM), garantizando un manejo de datos eficiente y seguro.  

4. Gobernanza de datos

Con la arquitectura de estructura de datos, las organizaciones pueden fortalecer el gobierno de datos políticas vigentes. Esto les ayuda a controlar sus datos. mejor, asegurando es preciso, consistente y seguro.  

Por ejemplo, los organismos gubernamentales pueden beneficiarse del tejido de datos y ayudar a salvaguardar información confidencial, como datos personales. Mejorar la precisión y la coherencia de los datos a través de la estructura de datos puede aumentar la calidad de los datos, lo que conduce a análisis de datos más confiables. 

Cómo implementar Data Fabric  

Data Fabric ofrece un enfoque transformador para la gestión de datos, pero una implementación exitosa requiere una planificación y ejecución cuidadosas. 

1. Panorama de datos

• Realizar un inventario exhaustivo de todas las fuentes de datos, tanto internas como externas. 

• Evalúe el estado actual de los datos y comprenda cómo los diferentes grupos de usuarios dentro de la organización acceden y utilizan los datos. Esta comprensión ayuda a adaptar el tejido de datos a sus necesidades y flujos de trabajo específicos.

2. Estrategia de tejido de datos

• Definir claramente los objetivos a alcanzar con la implementación del data fabric. ¿Se trata de mejorar la accesibilidad de los datos, mejorar la seguridad de los datos o simplificar los procesos de gobernanza de datos? 

• Para seleccionar una arquitectura de estructura de datos, considere el tamaño, el volumen de datos, el presupuesto y la experiencia técnica de su organización.

3. Plataforma de tejido de datos

• Elija las herramientas y tecnologías de estructura de datos adecuadas que se alineen con la arquitectura y estrategia elegidas.  

• Integre las prácticas de gobernanza y calidad de los datos durante todo el proceso de implementación. La calidad de los datos garantiza la precisión, coherencia y seguridad del tejido de datos desde el principio.

4. Administre sus datos

• Conecte varias fuentes de datos en una plataforma unificada. 

• Implemente herramientas de transformación de datos y establezca un catálogo de datos centralizado para documentar y organizar los activos de datos. 

5. Gobernar el tejido de datos

• Para proteger los datos confidenciales, priorice la seguridad de los datos aprovechando el cifrado de datos, los controles de acceso (control de acceso basado en roles o RBAC) y las pistas de auditoría. 

• Establezca políticas claras de gobierno de datos que dicten la propiedad, el control de acceso y las pautas de uso de su estructura de datos. 

6. Formación de usuarios

• Diseñe programas de capacitación para educar a los usuarios sobre cómo acceder y utilizar datos dentro de la plataforma de estructura de datos.  

• Ayudar a los equipos a comprender la importancia de calidad de los datos, uso responsable de datos y mejores prácticas de seguridad de datos. 

Riesgo asociado con Data Fabric  

Si bien el tejido de datos tiene múltiples ventajas para la gestión de datos, también introduce nuevas consideraciones de seguridad. 

Datos en movimiento

Durante el movimiento de datos dentro de la estructura de datos, la información confidencial es vulnerable a la interceptación por parte de partes no autorizadas.  

Para proteger los datos a lo largo de este ciclo de vida, las organizaciones pueden: 

• El cifrado de datos en reposo (almacenados) y en tránsito (en movimiento) salvaguarda su confidencialidad incluso si son interceptados. 

• Utilice protocolos de comunicación seguros como HTTPS para establecer conexiones cifradas durante la transferencia de datos.

Desafíos del control de acceso

Si el tejido de datos no se gestiona de manera eficaz, se puede crear un único punto de falla, donde una brecha de seguridad podría otorgar acceso no autorizado a una gran cantidad de datos. 

• Otorgue a los usuarios solo el nivel mínimo de acceso necesario para realizar sus tareas. 

• Defina roles de usuario con permisos específicos, restringiendo el acceso a datos confidenciales según la función laboral.

Amenazas cibernéticas en evolución

Los sistemas de estructura de datos deben adaptarse y responder a estas ciberamenazas en evolución. 

• Realice pruebas y evaluaciones periódicas para identificar y abordar posibles debilidades de seguridad. 

• Implemente un sistema SIEM (Gestión de eventos e incidentes de seguridad) para monitorear eventos de seguridad, detectar actividades sospechosas y permitir una respuesta a posibles infracciones. 

Mejor gestión de datos con Astera

Data Fabric es una arquitectura de gestión de datos para flexibilidad, escalabilidad y automatización. Es una plataforma unificada para acceder, integrar y gobernar datos de diversas fuentes. Si bien ofrece un enfoque poderoso, su éxito depende de una integración y transformación eficiente de los datos. 

Astera proporciona conectores prediseñados, gestión de la calidad de los datos, gobierno de los datos y automatización del flujo de trabajo para simplificar la preparación de los datos y garantizar flujos de datos de alta calidad dentro de su estructura de datos. Conecta perfectamente múltiples fuentes de datos, independientemente del formato o la ubicación, lo que le permite eliminar silos de datos y obtener una vista completa de sus datos. 

Utilizando metadatos, Astera ofrece automatización para todos sus datos de gestión necesidades, incluida la integración, la preparación de datos, la calidad de los datos, la gobernanza y la gestión de datos maestros. Experiencia Astera Pila de datos con un Además, te ofrecemos una prueba gratuita de 14 días de nuestra Business Edition para que puedas explorar las funciones avanzadas de la plataforma SecurityScorecard. or programa una demostración . 

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