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Malla de datos frente a tejido de datos: enfoques revolucionarios de la gesti贸n de datos

Conceptos inteligentes para tratar la creciente complejidad y volumen de datos

Malla de datos frente a tejido de datos: enfoques revolucionarios de la gesti贸n de datos

El mundo de los datos ha evolucionado r谩pidamente y las empresas se enfrentan hoy a una serie de retos a la hora de gestionar, integrar y utilizar su recurso m谩s valioso. Ante el constante aumento del volumen de datos y su creciente complejidad, surge la pregunta: 驴C贸mo pueden las empresas gestionar sus datos de forma eficaz y eficiente para obtener informaci贸n valiosa? Los dos enfoques, Data Mesh y Data Fabric, tienen el potencial de revolucionar el statu quo de la arquitectura de datos y ayudar a las empresas a redefinir su estrategia de datos. Te explicamos c贸mo ambos conceptos est谩n cambiando las reglas tradicionales del juego y permitiendo a las empresas optimizar el uso de sus datos.

驴Qu茅 es la Malla de Datos?

En una arquitectura de datos tradicional, la responsabilidad de la gesti贸n, la calidad y el acceso a los datos suele recaer en un departamento o almac茅n de datos central. Esta instancia central recoge, almacena y gestiona todos los datos de toda la empresa. Sin embargo, esto puede provocar cuellos de botella, falta de flexibilidad y utilizaci贸n ineficaz de los datos. Adem谩s, los departamentos especializados deben depender de la instancia central para acceder a los datos necesarios.
El concepto de malla de datos fue introducido por primera vez por Zhamak Dehghani en 2020. Da la vuelta a la gesti贸n de datos tradicional, distribuyendo la responsabilidad de la gesti贸n de datos entre los equipos o 谩mbitos individuales de una organizaci贸n. Esto significa que cada equipo es responsable de gestionar y proporcionar sus propios datos. Esto permite una conexi贸n m谩s estrecha entre los departamentos especializados y los datos, ya que los equipos pueden aportar su propia experiencia y requisitos espec铆ficos a la gesti贸n de datos. Al mismo tiempo, los equipos pueden reaccionar m谩s r谩pidamente a los cambios y tomar decisiones basadas en datos, ya que tienen acceso directo a sus datos y control sobre ellos. 驴Parece que el caos de datos es inevitable? De hecho, no lo es, porque las interfaces y normas claras permiten la colaboraci贸n y el intercambio de datos entre equipos. La Malla de Datos promete, por tanto, escalabilidad, flexibilidad y eficacia, acercando la responsabilidad de los datos a los departamentos especializados y aprovechando su experiencia. Tambi茅n reduce los cuellos de botella, simplifica el acceso a los datos y mejora su calidad, ya que los equipos responsables de la gesti贸n de datos est谩n m谩s familiarizados con sus requisitos y necesidades espec铆ficos.

Ventajas de la malla de datos

  • Escalabilidad y flexibilidad: La Malla de Datos permite a las empresas adaptar con flexibilidad su infraestructura de datos a unas necesidades crecientes. Al distribuir la responsabilidad de los datos entre distintos equipos o dominios, es f谩cil escalar y responder a los cambios.
  • Gesti贸n eficaz de los datos: La responsabilidad descentralizada de los datos permite a los equipos gestionarlos de forma m谩s eficaz, ya que conocen mejor sus necesidades espec铆ficas. Esto conduce a una mejor calidad de los datos, ya que los equipos pueden mantener activamente sus datos y aplicar medidas de garant铆a de calidad.
  • Utilizaci贸n de los conocimientos especializados y la experiencia en el 谩mbito: Tambi茅n se fomenta la cooperaci贸n entre los departamentos especializados y los expertos en datos. Los equipos pueden aportar su experiencia en el campo y obtener informaci贸n basada en datos espec铆ficos para sus necesidades.
  • Agilidad y rapidez en la toma de decisiones: Con acceso directo a los datos, los equipos pueden reaccionar m谩s r谩pidamente a los cambios y tomar decisiones informadas. Esto mejora la agilidad y permite una innovaci贸n m谩s r谩pida.

Retos de la malla de datos

  • Coordinaci贸n y gobernanza: Con la responsabilidad descentralizada de los datos, la coordinaci贸n y la gobernanza eficaces son cruciales para garantizar que los equipos trabajen juntos de forma eficiente y que se garantice una alta calidad de los datos. Una comunicaci贸n clara, normas uniformes, una buena formaci贸n y una estructura de gobierno adecuada son necesarias para garantizar una cooperaci贸n 贸ptima.
  • Calidad y seguridad de los datos: Cuando la responsabilidad de los datos se distribuye entre distintos equipos, existe el riesgo de que se produzcan incoherencias en la calidad de los datos y posibles riesgos de seguridad. Por tanto, es importante poner en marcha mecanismos para controlar y salvaguardar la calidad de los datos y garantizar que se cumplen las directrices de protecci贸n de datos en toda la organizaci贸n.
  • Gesti贸n del cambio y adaptaci贸n cultural: La introducci贸n de la Malla de Datos suele requerir un cambio de la cultura empresarial y de los m茅todos de trabajo. Puede ser un reto acostumbrar a los empleados a la responsabilidad descentralizada de los datos y asegurarse de que comprenden y aceptan las ventajas de la Malla de Datos.
  • Integraci贸n compleja: Como los datos est谩n distribuidos entre diferentes equipos y dominios en un enfoque descentralizado, integrar y armonizar los datos puede ser un reto. Deben existir mecanismos y herramientas adecuados que permitan una integraci贸n sin fisuras y garanticen la coherencia de los datos.

驴Qu茅 es Data Fabric?

Data Fabric es una arquitectura t茅cnica que permite la integraci贸n fluida de datos en distintos sistemas. Imagina un tejido que conecte fuentes de datos, bases de datos, sistemas y aplicaciones y permita un flujo fluido de datos. Data Fabric elimina los obst谩culos creados por los silos de datos, los distintos formatos y los complejos procesos de integraci贸n. De este modo, las empresas pueden beneficiarse de una disponibilidad de datos constante, una sincronizaci贸n en tiempo real y un acceso simplificado a los datos.
El t茅rmino 芦tejido de datos禄 se refiere, por tanto, a una arquitectura o infraestructura que permite integrar, conectar y gestionar los datos de forma transparente y sin fisuras a trav茅s de diferentes sistemas y plataformas. Un tejido de datos crea un nivel de gesti贸n de datos com煤n para que los datos puedan integrarse, armonizarse e intercambiarse en tiempo real. Esto garantiza que los datos puedan fluir sin problemas de una fuente a otra, independientemente de si se encuentran en la nube, en sistemas locales o en entornos h铆bridos. De este modo, el tejido de datos sirve como elemento de conexi贸n y permite acceder f谩cilmente a los datos de distintos sistemas, independientemente de su ubicaci贸n de almacenamiento o fuente de datos. El objetivo de un tejido de datos es, por tanto, reducir la complejidad del trabajo con los datos y mejorar su coherencia y calidad.
Las caracter铆sticas y componentes m谩s importantes de una arquitectura de tejido de datos incluyen

  • Integraci贸n de datos: Data Fabric permite integrar datos de distintas fuentes y sistemas. Puede incluir datos estructurados de bases de datos, datos no estructurados de sistemas de archivos y datos de distintos formatos, como API o datos en streaming.
  • Armonizaci贸n de datos: Tambi茅n ofrece mecanismos de armonizaci贸n y transformaci贸n de datos. Permite la consolidaci贸n de datos de distintas fuentes, la normalizaci贸n de formatos de datos y la adaptaci贸n a normas comunes.
  • Acceso y disponibilidad de los datos: Data Fabric garantiza que los datos est茅n disponibles en tiempo real y que puedan acceder a ellos distintas aplicaciones, sistemas o usuarios. Ofrece funciones como cat谩logos de datos, gesti贸n de metadatos y API para facilitar el acceso a los datos.
  • Gesti贸n y control de datos: Data Fabric incluye funciones para la gesti贸n y el control de datos. Apoya aspectos como la seguridad de los datos, la protecci贸n de datos, el control de acceso y la calidad de los datos, para garantizar que los datos son fiables y de alta calidad.
  • Escalabilidad y fiabilidad: Data Fabric est谩 dise帽ado para ser escalable y a prueba de fallos. Puede manejar vol煤menes de datos crecientes y demandas cada vez mayores de procesamiento de datos, y permite una utilizaci贸n eficiente de los recursos.

Data Fabric puede utilizarse en varios escenarios y casos de uso, como la integraci贸n de datos, el an谩lisis de datos, los an谩lisis en tiempo real, las aplicaciones IoT, la computaci贸n en la nube y los entornos h铆bridos. Proporciona una base para una infraestructura de datos 谩gil y flexible que ayuda a las empresas a utilizar sus datos de forma eficaz y obtener informaci贸n valiosa.

Ventajas de Data Fabric

  • Integraci贸n de datos sin fisuras: Data Fabric permite la integraci贸n sin fisuras de datos de distintas fuentes y sistemas. Esto permite a las empresas obtener una visi贸n global y consolidada de sus datos, independientemente de d贸nde se encuentren o en qu茅 formato est茅n disponibles.
  • Datos en tiempo real: Los datos est谩n disponibles en tiempo real gracias a un tejido de datos y pueden utilizarse en diversas aplicaciones y sistemas. Esto permite a las empresas acceder m谩s r谩pidamente a la informaci贸n, tomar decisiones con conocimiento de causa y reaccionar con mayor agilidad a los cambiantes requisitos empresariales.
  • Gesti贸n de datos simplificada: Data Fabric ofrece funciones para la gesti贸n centralizada de datos, incluyendo la gesti贸n de metadatos, cat谩logos de datos y control de acceso. Esto facilita la gesti贸n de datos en entornos distribuidos y permite un control eficaz de los datos.
  • Flexibilidad y escalabilidad: Con un tejido de datos, las empresas pueden adaptar f谩cilmente su infraestructura de datos para satisfacer necesidades crecientes. Se pueden integrar f谩cilmente nuevas fuentes de datos y ampliar los sistemas existentes sin afectar a la arquitectura general.
  • Calidad y coherencia de los datos: La gesti贸n de la calidad de los datos tambi茅n se ve facilitada por mecanismos centrales de armonizaci贸n y depuraci贸n de datos en el tejido de datos. Esto permite a las empresas garantizar que los datos son fiables y de alta calidad, lo que a su vez mejora la precisi贸n y la fiabilidad de los an谩lisis y las decisiones.

Desaf铆os de Data Fabric

  • Integraci贸n compleja: Integrar datos de distintas fuentes y sistemas puede ser complejo. Hay que tener en cuenta los formatos de datos, las estructuras y las interfaces para garantizar una integraci贸n sin problemas. Por tanto, se necesitan herramientas y tecnolog铆as adecuadas que ayuden a superar estos retos.
  • Coherencia y sincronizaci贸n de los datos: Al utilizar Data Fabric, debe garantizarse la coherencia y sincronizaci贸n de los datos entre distintos sistemas. Es importante garantizar que los datos est茅n actualizados en todo momento y que las actualizaciones se propaguen en tiempo real para evitar datos incoherentes o desfasados.
  • Protecci贸n de datos y seguridad: Data Fabric requiere medidas adecuadas de protecci贸n de datos, especialmente cuando se tratan datos sensibles o personales. Por tanto, es importante implantar mecanismos de seguridad adecuados para proteger los datos de accesos no autorizados o usos indebidos.
  • Cultura y estructura organizativa: Al igual que con la malla de datos, la introducci贸n de un tejido de datos a menudo requiere un cambio en la cultura corporativa y en los m茅todos de trabajo. Por tanto, una buena formaci贸n de los empleados y una comprensi贸n clara del entramado de datos son una base importante.

Comparaci贸n entre Data Mesh y Data Fabric

Data Mesh y Data Fabric son dos conceptos diferentes en el campo de la gesti贸n de datos, cada uno con sus propios enfoques, objetivos y componentes.
El planteamiento de la Malla de Datos es transferir la responsabilidad de los datos a equipos de dominio descentralizados. Cada equipo es responsable de gestionar y proporcionar los datos de su dominio. El objetivo es mejorar la eficacia y la escalabilidad de la gesti贸n de datos, transfiriendo la responsabilidad de los datos a quienes tienen m谩s conocimientos sobre ellos.
El enfoque de Data Fabric, por otra parte, consiste en permitir una integraci贸n de datos sin fisuras y un flujo de datos eficaz entre distintos sistemas. El objetivo es crear una infraestructura de datos uniforme que permita a las empresas integrar, armonizar e intercambiar datos de distintas fuentes. Por tanto, el objetivo de Data Fabric es mejorar la disponibilidad, la calidad y la coherencia de los datos.
Sin embargo, Data Mesh y Data Fabric tambi茅n pueden complementarse, ya que abordan aspectos distintos de la gesti贸n de datos. Por ejemplo, Data Mesh ofrece un enfoque organizativo que fomenta la colaboraci贸n en equipo y la responsabilidad, mientras que Data Fabric se centra en el aspecto t茅cnico y facilita la integraci贸n, armonizaci贸n y disponibilidad de los datos. La combinaci贸n de ambos conceptos puede ayudar a crear una infraestructura de datos eficaz y completa que supere los retos organizativos y t茅cnicos.

Criterios de selecci贸n de las empresas

A la hora de elegir entre Data Mesh y Data Fabric, las empresas deben tener en cuenta sus necesidades, objetivos y recursos espec铆ficos. He aqu铆 algunos posibles criterios de selecci贸n:

  • Estructura organizativa y cultura: Si la empresa ya tiene una s贸lida estructura organizativa descentralizada y los equipos est谩n dispuestos a asumir la responsabilidad de los datos, la Malla de Datos puede ser una opci贸n adecuada. Sin embargo, si se requiere una gesti贸n y gobierno centralizados de los datos, Data Fabric puede ser m谩s adecuado.
  • Complejidad y volumen de datos: Para las empresas que trabajan con diversas fuentes de datos, diferentes formatos de datos y grandes vol煤menes de datos, Data Fabric puede ser una soluci贸n mejor para permitir la integraci贸n y armonizaci贸n de estos datos.
  • Infraestructura t茅cnica e integraci贸n: Tambi茅n hay que tener en cuenta la infraestructura t茅cnica existente en la empresa. Si ya existen herramientas y tecnolog铆as de apoyo a la integraci贸n y el flujo de datos, la implantaci贸n de Data Fabric puede ser m谩s eficaz. Si, por el contrario, se presta m谩s atenci贸n a los aspectos organizativos de la gesti贸n de datos, la Malla de Datos podr铆a ser la opci贸n adecuada.
  • Requisitos y objetivos empresariales: Los requisitos y objetivos empresariales espec铆ficos de la empresa tambi茅n deben tenerse en cuenta a la hora de hacer una selecci贸n. Data Mesh puede ayudar a mejorar la colaboraci贸n y la flexibilidad, mientras que Data Fabric permite una integraci贸n de datos m谩s r谩pida y eficaz.

Como malla de datos y tejido de datos no son conceptos mutuamente excluyentes, tambi茅n puede tener sentido combinar ambos conceptos en una arquitectura de datos h铆brida para aprovechar las ventajas de ambos enfoques y satisfacer las necesidades espec铆ficas de la empresa.

Buenas pr谩cticas para la introducci贸n de la malla de datos y el tejido de datos

1. malla de datos

  • Comprensi贸n clara de los requisitos empresariales: Antes de implantar la malla de datos, es importante comprender los requisitos y objetivos empresariales espec铆ficos. Identifica los 谩mbitos y equipos que podr铆an beneficiarse de la Malla de Datos y define objetivos claros para la responsabilidad descentralizada de los datos.
  • Establece una estructura de gobierno de los datos: Define directrices, normas y procesos claros para la responsabilidad y la gesti贸n de los datos. Una estructura de gobierno de datos bien definida ayuda a garantizar la coherencia, calidad y seguridad de los datos.
  • Promover una cultura orientada a los datos: Crear una cultura corporativa orientada a los datos y que reconozca la importancia de los datos como valor estrat茅gico. Anima a los equipos a comprender y mantener sus datos y a tomar decisiones basadas en ellos.
  • Apoyo tecnol贸gico: Proporciona a los equipos las herramientas y la tecnolog铆a que necesitan para gestionar y compartir sus datos con eficacia. Esto puede incluir tecnolog铆as como cat谩logos de datos, API, canalizaciones de datos y herramientas de calidad de datos.

2. tejido de datos

  • Desarrollar una estrategia de datos: Define una estrategia de datos global que tenga en cuenta los objetivos y requisitos de la organizaci贸n. Identifica las fuentes de datos, sistemas y aplicaciones m谩s importantes y desarrolla un plan para su integraci贸n sin fisuras.
  • Planificar la arquitectura de datos: Dise帽a una arquitectura de datos que apoye la integraci贸n de datos, la armonizaci贸n de datos y la disponibilidad de datos. Considera los sistemas, formatos de datos e interfaces existentes e identifica las tecnolog铆as y plataformas adecuadas para implantar el tejido de datos.
  • Garantizar la calidad y seguridad de los datos: Pon en marcha mecanismos de control de calidad y seguridad de los datos. Supervisar la calidad de los datos, realizar su limpieza y armonizaci贸n y garantizar que se cumplen en todo momento las directrices de protecci贸n de datos y las medidas de seguridad.
  • Implantaci贸n 谩gil y mejora iterativa: Introduce Data Fabric paso a paso y ap贸yate en m茅todos 谩giles. Identifica casos de uso adecuados para lograr un 茅xito r谩pido y utiliza mejoras iterativas para adaptar y optimizar continuamente el tejido de datos.

3. general

  • Formaci贸n de los empleados: Aseg煤rate de que los empleados tienen los conocimientos, la comprensi贸n y las habilidades necesarias para tratar con Data Mesh y Data Fabric. Impartir formaci贸n para promover la comprensi贸n de los conceptos, herramientas y mejores pr谩cticas.
  • Implica a las partes interesadas: La introducci贸n de Data Mesh y Data Fabric puede requerir cambios organizativos. Por tanto, es importante implicar a todas las partes interesadas desde el principio y animar a los equipos a trabajar juntos.

Conclusi贸n

Data Mesh y Data Fabric ofrecen a las empresas nuevas perspectivas y enfoques para hacer frente a la creciente complejidad y volumen de datos y mejorar la eficacia y calidad de la gesti贸n de datos. En funci贸n de las necesidades espec铆ficas de tu empresa, pueden introducirse individualmente o utilizarse de forma combinada.
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