Más Información Sobre Software de Data Fabric
¿Qué es el Software de Data Fabric?
El software de data fabric es una arquitectura que conecta fuentes, tipos y la ubicación de los datos y proporciona una integración de datos de extremo a extremo. Es un entorno unificado para servicios y tecnologías de datos, ayudando con la gestión de datos. Usando esta plataforma, las organizaciones pueden recopilar datos empresariales de fuentes dispares y proporcionarlos a varios equipos dentro de la empresa sin ayuda externa. Los datos se extraen mediante APIs de almacenes de datos, lagos de datos, bases de datos y aplicaciones. El software de data fabric puede mejorarse incorporando inteligencia artificial (IA) o aprendizaje automático (ML). Las versiones potenciadas por IA de estas herramientas proporcionan recomendaciones personalizadas para seleccionar conjuntos de datos que pueden acelerar la velocidad de los proyectos de ciencia de datos.
Los activos de datos generalmente se generan en silos, mientras que los ciclos de preparación de datos en la tubería de datos son largos y consumen mucho tiempo, afectando la optimización de datos de una organización. Los sistemas de data fabric ayudan a estandarizar las prácticas de gestión de datos a través de servicios en la nube, locales y de borde. Estas herramientas generalmente incluyen varias tecnologías de gestión de datos como catálogo de datos, gobernanza, virtualización, integración, tubería y orquestación. El software de data fabric ayuda a los usuarios a acceder a los datos utilizando flujos de trabajo únicos mientras también democratiza los datos, permitiendo a los ciudadanos de datos acceder a la información en toda la organización. Usar esta herramienta da a las empresas una visión holística del proceso empresarial.
¿Cuáles son las Características Comunes del Software de Data Fabric?
Las siguientes son algunas características principales del software de data fabric que pueden ayudar a los usuarios de varias maneras:
Entorno de datos unificado: El software de data fabric crea una arquitectura que integra varios procesos de gestión de datos como colaboración de datos, descubrimiento de datos, análisis de datos, visualización de datos, acceso a datos y control de datos en una sola plataforma. Esto elimina la necesidad de múltiples productos de integración de datos.
Colaboración y compartición de datos: El software de data fabric permite la conectividad de datos en una sola vista unificada, ayudando a que los datos sean accesibles o compartidos con aplicaciones internas y externas.
Gobernanza y cumplimiento: Los propietarios de datos mantienen el control total sobre quién puede visitar, editar, descargar o consultar sus conjuntos de datos. El software de data fabric permite el cumplimiento, preserva la integridad y controla el acceso. Estas herramientas también incorporan la calidad de los datos en cada paso de la gestión de datos.
Agnóstico al entorno: El software de data fabric permite la gestión de datos a través de múltiples entornos como locales, en la nube, híbridos y multi-nube.
Gestión de metadatos: El data fabric tiene capacidades de linaje de datos y actualidad de datos, lo que significa que contiene el historial de migración y transformación de datos. La actualidad de los datos define el estado de los datos: activos o archivados.
Análisis y visualización de datos: Estas herramientas utilizan análisis continuos sobre los activos de metadatos existentes para obtener mejores perspectivas empresariales.
¿Cuáles son los Beneficios del Software de Data Fabric?
Aunque hay muchas tecnologías de gestión de datos como la gestión de datos maestros, hubs de datos y lagos de datos, el data fabric se diferencia de ellas en varias maneras.
Gestión de datos mejorada: El software de data fabric ayuda a recuperar, validar y enriquecer datos automáticamente. Ayuda en la integración y gestión de datos empresariales. También ayuda a proporcionar una vista unificada de los datos, lo que permite a los usuarios finales identificar y rastrear datos fácilmente y usarlos eficientemente. La automatización y la integración ayudan en la orquestación dinámica de datos a través de un ecosistema distribuido.
Fácil de usar: Los usuarios técnicos y no técnicos pueden usar plataformas de data fabric. La arquitectura hace posible crear varias interfaces de usuario. Los usuarios empresariales pueden crear paneles elegantes y usarlos para varias otras funciones, mientras que los científicos de datos también pueden usarlos para una exploración profunda de datos.
Compatible con entornos de alojamiento híbridos: Los data fabrics son agnósticos al entorno. Pueden ayudar en la integración bidireccional con casi todos los componentes para crear una estructura similar a una tela y eliminar la necesidad de codificación. El software de data fabric soporta entornos locales, en la nube híbrida y multi-nube.
Alta escalabilidad: Los sistemas de data fabric pueden gestionar datos a escala empresarial. Ayuda a ingerir datos automáticamente, que normalmente permanecerían sin utilizar. Son escalables con mínima interferencia y sin necesidad de inversión en hardware costoso o personal capacitado. La arquitectura de datos ayuda a reducir la complejidad de los grandes datos y, en última instancia, impulsa resultados empresariales estratégicos.
Perspectivas rápidas: La automatización de tareas de ingeniería de datos y la mejora de la integración ayudan a entregar perspectivas en tiempo real más rápido. Además, el análisis continuo de datos utilizado por el data fabric también ayuda a proporcionar valor a través del acceso rápido. El software de data fabric combina almacenes de datos y lagos de datos e integra datos de múltiples aplicaciones, proporcionando servicios que ayudan a las organizaciones a monitorear y controlar sus datos.
Integración sin problemas: El software de data fabric resuelve el desafío común de los grandes datos en las organizaciones. Esta herramienta elimina los silos de datos a través de un enfoque holístico y ayuda en la integración sin problemas de datos a través de varias funciones. Muchas cargas de trabajo se están moviendo a la nube, y esto requiere datos. El software de data fabric agiliza este movimiento desde la nube al centro de datos o entre nubes híbridas.
¿Quién Usa el Software de Data Fabric?
Las plataformas de data fabric tienen varios interesados dentro de una organización.
Científicos de datos: Los científicos de datos usan el software de data fabric para explorar datos empresariales profundos y ocultos para compartir con otros departamentos para obtener perspectivas accionables.
Usuarios empresariales: Los usuarios empresariales de la organización, como los especialistas en marketing, pueden usar estas herramientas para tomar decisiones empresariales críticas. Las soluciones de data fabric inteligentes son la arquitectura de datos emergente que ayuda a las organizaciones a acelerar sus iniciativas de datos empresariales.
Software Relacionado con el Software de Data Fabric
A continuación se presentan algunas herramientas que se pueden usar con el software de data fabric:
Software de catálogo de datos de aprendizaje automático: Los catálogos de datos de aprendizaje automático permiten a las organizaciones categorizar, acceder, interpretar y colaborar datos a través de múltiples fuentes de datos y mantener un alto nivel de gobernanza y gestión de acceso. El data fabric ayuda a identificar, recopilar y analizar fuentes de datos y metadatos.
Software de calidad de datos: El software de calidad de datos utiliza un conjunto de tecnologías para identificar, entender, prevenir y corregir problemas con los datos utilizados para la toma de decisiones. Las herramientas de calidad de datos realizan funciones críticas como el perfilado de datos, el análisis, la estandarización, la limpieza, el flujo de trabajo incorporado y las bases de conocimiento.
Software de gobernanza de datos: El software de gobernanza de datos se utiliza para hacer cumplir las políticas relacionadas con los datos. Estos productos ayudan a establecer directrices, procesos y medidas de responsabilidad para garantizar que se cumplan los estándares de calidad de los datos. Las herramientas de gobernanza de datos permiten a las organizaciones desarrollar un marco para saber qué datos poseen y cómo usarlos de manera óptima.
Software de preparación de datos: La preparación y entrega de datos son pasos importantes en la transformación e integración de datos durante el ciclo de vida de la tubería de datos. La preparación de datos comienza con la carga de datos en una plataforma de datos desde un lago de datos. Luego comienza el procesamiento de datos utilizando herramientas de extracción, transformación y carga o extracción, carga y transformación (ETL o ELT). El resultado son datos preparados.
Desafíos con el Software de Data Fabric
Aunque los sistemas de data fabric están destinados a la gestión de datos, hay algunos desafíos al implementar sus servicios. A continuación se presentan algunos desafíos que enfrentan comúnmente las organizaciones:
Despliegue y configuración de servicios: Es posible que los servicios deban desplegarse en múltiples servidores para optimizar el rendimiento. Esto puede requerir configurar los servicios de maneras específicas para que funcionen juntos.
Creación de un modelo de datos y gestión de datos: Un modelo de datos determina cómo se estructurarán y organizarán los datos. Por lo tanto, se vuelve necesario construir un modelo de datos que cumpla con las necesidades de la organización y pueda gestionarse fácilmente. El data fabric unifica los datos a través de varios tipos de datos y puntos utilizando un grafo de conocimiento semántico. Uno de los desafíos es gestionar y guardar datos. Los datos están disponibles en diferentes formatos; por lo tanto, el software debe ser capaz de manejar y gestionar todo tipo de datos. Construir una arquitectura que soporte diferentes entornos es un desafío.
Integración con sistemas externos: El data fabric hace posible la integración con múltiples sistemas. Para la integración con sistemas externos, generalmente se crea un software de middleware para mediar entre estos sistemas externos y las herramientas de data fabric, gestionando su comunicación. El desafío aquí es que dos sistemas que se comunican pueden tener arquitecturas diferentes; por lo tanto, es un desafío producir un único middleware.
Seguridad de datos: La protección de datos es primordial para cualquier organización. Uno de los desafíos, cuando los datos se transfieren de un punto a otro utilizando herramientas de data fabric, es que los datos son vulnerables a ataques. Sin embargo, esto se puede evitar introduciendo cortafuegos para garantizar la seguridad. También es esencial ir más allá del enmascaramiento y cifrado de datos para garantizar una protección total de los datos.
¿Cómo Comprar Software de Data Fabric?
Recolección de Requisitos (RFI/RFP) para Software de Data Fabric
El software de data fabric resuelve varias preocupaciones o desafíos de gestión de datos en una organización. Antes de comprar software de data fabric, es importante entender los requisitos existentes de la organización. Si una organización solo necesita deduplicación y validación de datos, una herramienta de calidad de datos puede ayudar. Muchas organizaciones también eligen soluciones de procesamiento de datos como herramientas ETL para procesar e integrar sus datos. Dependiendo de dónde en la organización haya una necesidad de gestión de datos, se pueden elegir soluciones de data fabric.
Comparar Productos de Software de Data Fabric
Crear una lista larga
Una lista de proveedores de software de data fabric puede ayudar a entender sus ofertas. El equipo en la organización puede entonces evaluar a los proveedores que cumplirían con las necesidades de la organización.
Crear una lista corta
Después de evaluar varias soluciones de data fabric, los responsables de la toma de decisiones de la organización pueden seleccionar algunas dependiendo de qué proveedores se ajusten a sus necesidades.
Realizar demostraciones
Después de seleccionar proveedores, las empresas deben buscar una demostración. La demostración ofrece una mejor comprensión de la funcionalidad técnica del software. Hoy en día, las herramientas de data fabric vienen con características de inteligencia artificial. Las recomendaciones basadas en IA ayudan a una recuperación de datos más rápida. Estas podrían ser algunas características importantes que los equipos necesitan conocer. Profesionales de TI, científicos de datos, así como equipos de gestión de datos y de negocios pueden asistir a la demostración para evaluar el producto desde varias perspectivas.
Selección de Software de Data Fabric
Elegir un equipo de selección
Un equipo de selección es una mezcla de usuarios técnicos y usuarios empresariales como científicos de datos, equipos de gestión de datos y equipos de marketing. Junto con eso, el equipo debe tener un tomador de decisiones clave.
Negociación
Una vez que se selecciona un proveedor para su software, es aconsejable entender su precio y negociar si es necesario. La parte de la negociación depende completamente del presupuesto de la organización y la diferencia entre el precio del producto y el presupuesto.
Decisión final
Después de que ambas partes lleguen a un acuerdo mutuamente aceptable, es hora de decidir si comprar el software.
