El acceso a datos de calidad es vital para las operaciones empresariales modernas, y la integración de datos de varias fuentes requiere una estrategia intrincada, planificación y procesos de ejecución. Los Data Fabrics entrelazan puntos de datos de una multitud de fuentes diferentes en un sistema unificado, simplificando la integración de datos a gran escala. El empleo de un Data Fabric puede posicionar a una organización para adoptar un enfoque orientado al valor para agilizar la gestión de datos y acelerar la transformación digital.
¿Qué es Data Fabric?
Data Fabric es un enfoque holístico para integrar varios "hilos" de datos de extremo a extremo. Estos "hilos" se originan en una variedad de ubicaciones, como bases de datos heredadas en las instalaciones, repositorios de datos en la nube o en almacenes de datos específicos de la aplicación. El Data Fabric entrelaza estos hilos para crear una experiencia consistente, segura y unificada para que un usuario acceda a los datos.
Aunque un Data Fabric no siempre es una herramienta única, algunas empresas han comenzado a comercializar Plataformas de Data Fabric unificadas. Una plataforma Data Fabric es una infraestructura consolidada que integra y gestiona el acceso a los datos en un formato cohesionado y flexible. Las herramientas de virtualización de datos, como Denodo, Tibco DV o JBoss, desempeñan un papel clave en la creación de un Data Fabric, ya que facilitan el acceso a los datos a través de fuentes dispares de una manera unificada y coherente.
Si una plataforma comercial de Data Fabric no es la adecuada para una organización, las partes interesadas tendrán que considerar varias características clave de un Data Fabric tradicional. Las plataformas de virtualización listas para usar incluirán estas características, por lo que aquellos que construyan la suya propia tendrán que implementar un tejido que aborde cada uno de los siguientes aspectos: descubrimiento y conexión de datos de origen, ingeniería de datos, descubrimiento de datos, acceso a datos y gestión de metadatos.
¿Por Qué es Importante el Data Fabric?
A medida que las empresas enfatizan la necesidad de tomar decisiones basadas en datos y la transformación digital, el acceso a datos de alta calidad es cada vez más crítico. Incluso las plataformas analíticas más robustas requieren un acceso consistente a datos de alta calidad, y la integración de esos datos requiere estrategia, planificación e implementación compleja. Los Data Lakes son una buena solución para la mayoría de los casos de uso centrados en la analítica, pero no resuelven el problema mayor de la integración de datos a gran escala.
Las organizaciones de TI de las empresas buscan cada vez más posicionarse como impulsoras de valor. Al encabezar las iniciativas de Data Fabric, los departamentos de TI adoptan un enfoque centrado en el valor para la gestión de datos y la arquitectura de soluciones. Proporcionar mecanismos para un acceso a los datos flexible y sin fisuras eleva a las organizaciones de TI a miembros valiosos y estratégicos de sus comunidades empresariales.
Mejores Prácticas para Implementar un Data Fabric
En primer lugar, una organización que implemente un Data Fabric debe ofrecer valor desde el principio y con frecuencia, recogiendo los comentarios de los usuarios y propietarios de los puntos de integración. Estas partes interesadas pueden proporcionar una valiosa visión de cómo el modelo debe ser adaptado a la organización en general. Los equipos que emplean un Data Fabric deben mantener las líneas de comunicación abiertas, permitiendo una retroalimentación continua incluso después de la implementación inicial y a lo largo de las iteraciones en curso.
Minimizar la interrupción de los usuarios finales para entregar la funcionalidad gradualmente, en una forma de "gatear-caminar-correr". De forma similar a la importancia de entregar valor pronto, las organizaciones que implementan un Data Fabric no deberían tratar de "hervir el océano" con el Data Fabric. Adoptar un enfoque gradual será, sin duda, un nuevo paradigma para los integradores y consumidores de datos, demostrando en última instancia que las mejoras incrementales de los productos de datos en lugar de la refactorización al por mayor son cruciales para su éxito.
Por último, hay que crear un comité de dirección formado por los responsables de la toma de decisiones, que sean los dueños de los resultados impulsados por el Data Fabric. El comité debería planificar, construir y navegar por los objetivos estratégicos de la implementación. El compromiso de todos con el éxito y la inversión del Data Fabric garantizará que esta solución multifacética alcance los resultados previstos.