¿Qué es un tejido de datos?
El tejido de datos se define como una arquitectura de datos integrada que abarca procesos de gestión de datos y facilita la integración de extremo a extremo de numerosos flujos de datos en una organización. Es una arquitectura que ayuda a estandarizar numerosos procesos de gestión de datos a través de varios entornos, como en las instalaciones o en la nube. Puede desplegarse "en cualquier lugar", lo que incluye la nube (híbrida, pública y privada), en las instalaciones, en el borde y en dispositivos IoT. El tejido de datos ayuda a garantizar la consistencia a través de varios entornos integrados.
Beneficios de usar un tejido de datos
Algunos beneficios del tejido de datos incluyen:
- Aumento de la visibilidad a través del panorama de datos: Dado que el tejido de datos es una plataforma unificada, proporciona a sus usuarios una mayor visibilidad en el panorama de datos altamente complejo y heterogéneo de una organización.
- Análisis profundo y conocimientos: Dado que el tejido de datos ayuda a conectar varios flujos de datos en las organizaciones y proporciona visibilidad completa, facilita a los usuarios de datos controlar y gestionar los datos, permitiendo obtener conocimientos más efectivos para ayudar a impulsar decisiones empresariales respaldadas por datos. Esto ayuda a las empresas a volverse más "basadas en datos" y proporciona una sólida justificación para cualquier decisión empresarial.
- Casos de uso en las organizaciones: El tejido de datos puede beneficiar a casi todos los departamentos dentro de una empresa y no está limitado a unos pocos seleccionados. La detección de fraudes y la gestión de seguridad, los equipos de gobernanza y cumplimiento, los departamentos de ventas y marketing, los departamentos de ingeniería, etc., pueden hacer uso de las plataformas de tejido de datos.
- Optimización: Las plataformas de tejido de datos ayudan a monitorear y observar los costos de almacenamiento (en una nube híbrida o en las instalaciones), ayudando a mejorar la eficiencia general. Las empresas pueden decidir escalar hacia arriba/abajo basándose en los conocimientos recibidos y centrarse en la optimización de recursos.
Elementos básicos de un tejido de datos
Es esencial identificar los elementos fundamentales del tejido de datos. Algunos de ellos se enumeran a continuación:
- Grafo de conocimiento: Un grafo de conocimiento es un tipo de representación de datos que utiliza grafos para identificar interconexiones, relaciones y conexiones. Dado que el núcleo del tejido de datos depende de las integraciones, un software de tejido de datos debería ser capaz de crear un grafo de conocimiento que pueda conectar numerosas fuentes de datos dispares.
- Capacidades de integración: Las plataformas de tejido de datos deberían ser capaces de integrar varios flujos de datos. Esto incluye la capacidad de extraer, transformar y gestionar datos para asegurar la eficiencia del rendimiento.
- Gobernanza de datos: Las políticas de datos, la gobernanza de datos y el cumplimiento de datos deben seguirse al construir integraciones de datos.
- Gestión del ciclo de vida de los datos: El tejido de datos debería supervisar la gestión del ciclo de vida de los datos de extremo a extremo.
- Soporte en la nube: Las plataformas de tejido de datos deberían poder funcionar tanto en las instalaciones como en entornos de nube.
- Soporte de herramientas analíticas: Dado que el tejido de datos está destinado a proporcionar datos limpios y completos, una plataforma de tejido de datos adecuada debería tener algunas capacidades analíticas o conectividad con otras herramientas analíticas.
Tejido de datos vs. malla de datos
El tejido de datos a menudo se confunde con la malla de datos, pero los dos tienen algunas diferencias fundamentales. Aunque ambos software se relacionan con la arquitectura de gestión de datos y su integración, la diferencia es que la malla de datos involucra un componente humano: entregar datos a personas y equipos específicos del dominio empresarial. Adapta el concepto de "datos como producto", lo que significa que diferentes equipos solo manejarán los datos en su flujo de trabajo. Es altamente descentralizado y asegura que cada dominio sea responsable de su flujo de datos. El tejido de datos, por otro lado, permite que cualquier dato de cualquier ubicación sea extraído, transformado y trabajado, y abarca todo el ciclo de vida de los datos.
Preethica Furtado
Preethica is a Market Research Manager at G2 focused on the cybersecurity, privacy and ERP space. Prior to joining G2, Preethica spent three years in market research for enterprise systems, cloud forecasting, and workstations. She has written research reports for both the semiconductor and telecommunication industries. Her interest in technology led her to combine that with building a challenging career. She enjoys reading, writing blogs and poems, and traveling in her free time.
