TEJIDO DE DATOS
El tejido de datos es un concepto de diseño emergente para la administración de datos que aborda los desafíos de la complejidad de los datos. Su objetivo es brindar una base de datos empresariales ágil para dar soporte a una amplia variedad de casos de uso de negocio. La noción de un tejido de datos está estrechamente ligada a DataOps y a las iniciativas para la modernización de datos y la innovación digital en general.
Un tejido de datos se puede considerar un entramado que conecta datos de múltiples ubicaciones (periferia, núcleo y nube), tipos y fuentes de datos, con métodos para acceder a esos datos. En el caso de los usuarios que consumen aplicaciones y sistemas por igual, abstrae las complejidades asociadas con el almacenamiento, el movimiento, la transformación, la seguridad y el procesamiento de datos subyacentes.
Un tejido de datos no es un reemplazo de las arquitecturas de administración de datos más tradicionales, como los lagos de datos, los almacenes de datos, los concentradores de datos y las bases de datos. En cambio, un tejido de datos incluye esos sistemas como participantes activos en un enfoque unificado.
El objetivo del tejido de datos es simplificar la complejidad de los datos mediante la automatización de la integración, el gobierno y el procesamiento de los datos. Entre las herramientas para el diseño y la gestión del tejido de datos, se encuentran los flujos de procesamiento de datos con diversos estilos de integración; la gestión del flujo de trabajo, la orquestación y la gestión de políticas; la gestión de metadatos activos y de datos aumentados de aprendizaje automático (ML, Machine Learning); la catalogación de datos aumentados y la virtualización de datos.
A medida que el tejido de datos extiende cada vez más datos a través de múltiples nubes, centros de datos y sistemas de periferia, se lo suele desarrollar con la ayuda de tecnologías basadas en contenedores (como los kubernetes) y tecnologías de malla de servicios relacionados.
El tejido de datos debe brindar un entorno único para acceder a todos los datos y recopilarlos, sin importar dónde se encuentran y cómo se almacenan, lo que elimina los silos de datos. En comparación con el proceso manual de creación de flujos de procesamiento de datos, que lleva a un trabajo lento, propenso a errores y redundante, la automatización de la creación de flujos de procesamiento permite que los ingenieros de datos presten un mejor servicio a los consumidores de datos.
El enriquecimiento de los datos con la semántica empresarial y el gobierno a nivel de metadatos fomenta un entorno de colaboración y autoservicio que permite un tiempo de creación de valor nuevo y acelerado en las vistas de 360 grados del cliente, la detección de fraudes, el análisis de IoT y muchos otros casos de uso.
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