Para unificar datos dispersos en la nube, entornos híbridos y plataformas edge la arquitectura de tejido de datos o Data Fabric emerge como un modelo de integración automatizado que utiliza metadatos para conectar, estandarizar y gobernar estos entornos dispares.
Aquellas organizaciones que manejan grandes volúmenes de información de fuentes inconexas (CRM, finanzas, IoT, etc.), tienen dificultades para obtener una visión holística del negocio. Aquí es donde cobra relevancia contar con una arquitectura de integración de datos que utilice metadatos para unificar, integrar y gestionar entornos de data heterogéneos.
Su implementación no solo mejora la seguridad y accesibilidad, sino que permite analizar datos confiables y gobernados, generando insights accionables que impulsan el rendimiento.
En este artículo, abordamos las diferencias que existen entre el enfoque Data Fabric y los modelos tradicionales, así como sus beneficios y sus mejores prácticas de implementación.
Data Fabric vs. modelo tradicional de integración de data, ¿en qué se diferencian?
Mientras que el modelo tradicional de integración de datos se basa en procesos manuales y estructuras rígidas diseñadas para fuentes de datos específicas, la arquitectura Data Fabric es un enfoque machine-enabled que supera las limitaciones del pasado al construir una capa unificadora automatizada.
Este modelo facilita un entorno de datos distribuido, permitiendo que la información sea gestionada, transformada y accedida desde una amplia gama de repositorios —almacenes, data lakes, dispositivos edge y entornos cloud—para diversos casos de uso, como BI o aplicaciones operacionales.
En términos específicos, la arquitectura de tejido de datos se distingue de los ecosistemas de integración estándar en seis elementos fundamentales, todos impulsados por la automatización e inteligencia:
- Catálogo de datos aumentado. El catálogo de datos no solo lista la información, sino que utiliza analítica continua sobre todos los tipos de metadatos (estructurales, descriptivos y administrativos) para proporcionar contexto y significado.
- Gráfico de conocimiento. Para que tanto los usuarios como los algoritmos de IA/ML interpreten el significado de los datos, la arquitectura Data Fabric construye y gestiona un grafo que ilustra formalmente las relaciones entre las entidades (conceptos, objetos, eventos), mejorado con semántica unificada.
- Activación de metadatos. La arquitectura de tejido de datos permite pasar de la gestión manual (pasiva) a la gestión automática (activa). Además, aprovecha el aprendizaje automático para crear y procesar metadatos a gran escala.
- Motor de recomendación: Basándose en los metadatos activos, los algoritmos de IA/ML analizan, aprenden y hacen recomendaciones y predicciones continuas sobre cómo optimizar la gestión y la integración de los datos.
- Preparación e ingesta de datos. A diferencia de los modelos rígidos, Data Fabric admite todos los enfoques de preparación y entrega de datos, incluidos los cinco patrones clave de integración de datos: ETL, ELT, transmisión de datos, integración de aplicaciones y virtualización de datos.
- DataOps. Es compatible con la metodología DataOps, uniendo a equipos de DevOps, ingenieros de datos y científicos de datos para asegurar que la arquitectura soporte las necesidades tanto de usuarios IT como de usuarios de negocio.
Los beneficios de adoptar una arquitectura de tejido de datos
La implementación de una arquitectura Data Fabric no es simplemente una actualización tecnológica. Se trata de una estrategia para obtener una visión holística del negocio y liberar el verdadero potencial de los datos en toda la organización.
Al utilizar machine learning para transformar y procesar datos, esta arquitectura garantiza insights accionables y gobernados.
Entre los beneficios clave de implementar un tejido de datos, podemos encontrar:
- Eliminación de silos y aumento de la consistencia de datos. Esta arquitectura utiliza gestión de metadatos, gráficos de conocimiento y aprendizaje automático para eliminar los silos de datos. Esto garantiza una consistencia y una visión única de la verdad a través de entornos de integración distribuidos.
- Visión holística del negocio. Otorga a los usuarios de negocio, analistas y científicos de datos el poder de encontrar relaciones y patrones a través de sistemas que antes estaban desconectados. Esto permite una comprensión completa y profunda del negocio.
- Maximización del poder de la nube híbrida. Simplifica drásticamente la configuración de la infraestructura, lo que reduce el tiempo de desarrollo y gestión necesario para el diseño, despliegue y mantenimiento de la integración. Esto maximiza la eficiencia de los entornos cloud y multicloud.
- Simplificación del análisis de los datos. La arquitectura de tejido de datos permite que los usuarios de negocio puedan explorar y analizar los datos de forma autónoma, sin depender constantemente de los equipos IT.
- Flexibilidad de los métodos de entrega de datos. Además, asegura la disponibilidad de todos los enfoques de entrega de datos requeridos por la organización, ofreciendo soporte nativo para ETL por lotes, virtualización de datos, change data capture, streaming y APIs.
- Optimización de la gestión de datos. Data Fabric aumenta la eficiencia de la gestión de datos mediante la automatización de tareas repetitivas, como la alineación de esquemas con nuevas fuentes de datos y la creación de perfiles de conjuntos de datos.
4 recomendaciones para implementar Data Fabric
En la actualidad, no existe una única herramienta o plataforma independiente que permita establecer por completo una arquitectura de infraestructura de datos.
Por lo tanto, es necesario emplear una combinación de soluciones, como utilizar una herramienta de gestión de datos de primer nivel para la mayoría de las necesidades y luego completar la arquitectura con otras herramientas o soluciones desarrolladas a medida.
Ahora bien, según Gartner, existen 4 pilares críticos que las organizaciones deben considerar al diseñar y ejecutar una estrategia de Data Fabric.
1. Recopilar y analizar todos los tipos de metadatos
La base de un tejido de datos es el metadato, ya que actúa como el framework que permite al sistema comprender, organizar y gestionar los datos de manera efectiva.
Para proporcionar el contexto necesario, es preciso asegurar la recopilación y el análisis de todas las formas de metadatos —estructurales, descriptivos y administrativos—.
2. Convertir metadatos pasivos a metadatos activos
En lo que a gestión de datos respecta, existe una tendencia creciente hacia la transición de metadatos pasivos a activos.
Los metadatos pasivos consisten en la simple documentación de los datos (origen, fecha de creación o formato). En cambio, los metadatos activos proporcionan contexto, relaciones y linaje, actuando como una parte dinámica e interactiva del panorama de datos.
Para implementar una arquitectura de tejido de datos de manera eficaz, es necesario transformar los metadatos pasivos a activos y visualizar los metadatos activos, obteniendo métricas a partir de ellos.
La representación visual facilita la comprensión y el análisis de los datos, lo que contribuye a una mejor toma de decisiones. También se pueden utilizar las métricas de metadatos activos para alimentar algoritmos de IA y ML, mejorando su rendimiento con el tiempo.
3. Crear y organizar grafos de conocimiento que enriquezcan los datos con información semántica
El uso de grafos de conocimiento — entendido como el dominio de conocimiento creado mediante la conexión y definición de relaciones entre conjuntos de datos —es una herramienta poderosa para la gestión de datos.
La creación y organización de grafos de conocimiento aporta una visión integral de los datos, ofreciendo información valiosa sobre cómo se relacionan los diferentes puntos de datos entre sí.
Esto resulta valioso en el contexto de la arquitectura de datos, ya que facilita una comprensión profunda de los datos de forma interconectada y significativa.
4. Garantizar una base sólida para la integración de datos
Una sólida infraestructura de integración de datos es un componente crítico para alcanzar una implementación exitosa del Data Fabric.
Una sólida infraestructura de integración de datos debe admitir diferentes métodos de integración de datos, como Extracción, Transformación y Carga (ETL) —y su alternativa cada vez más popular, Extracción, Carga y Transformación (ELT)—, transmisión, mensajería y replicación.
Además de los mecanismos para la recolección, gestión, almacenamiento y acceso a los datos, es imperativo contar con un marco de gobernanza de datos adecuado que incluya mejores prácticas para la gestión de metadatos, el linaje de datos y la integridad de los datos.
Implementar una arquitectura Data Fabric es una estrategia clave para aumentar la confianza y la velocidad de los datos en entornos complejos. ¿Querés implementar un tejido de datos que unifique y gobierne la información de tu organización? Mandanos un mensaje.