Qué es Data Fabric?
Data Fabric es una «estructura de datos» o «tejido de datos». Este término, se ha unido al léxico del sector de análisis y gestión de datos en los últimos meses. De hecho, es de recalcar, que compañías importantes en el sector, como Forrester y Gartner, han mencionado extensamente este término en numerosas ocasiones.
Gartner por su parte, identificó recientemente el Data Fabric como una de las «10 principales tendencias tecnológicas de datos y análisis para 2021».
Al igual que con cualquier término tecnológico novedoso, ¿es una evolución de un anterior concepto? ¿Es algo diferente? ¿Qué es exactamente Data Fabric?
Definición de Data Fabric
Como definición, se trata de un único entorno con una arquitectura unificada, que posee las tecnologías que proporcionan servicios con el objetivo de administrar los datos corporativos.
El objetivo final del Data Fabric, es maximizar el valor de sus datos y lograr la aceleración en la transformación digital.
Hasta aquí, nada que no se haya oído antes, sin embargo, la clave radica en el tipo de tecnologías, el enfoque de estos servicios, y en cómo se implementan los mismos.
El propósito del Data Fabric
Se debe pensar en la estructura de datos como un tejido tipo red que se extiende sobre un gran espacio que conecta múltiples ubicaciones, tipos y fuentes de datos, con diferentes métodos para acceder a la información.
Los datos se pueden procesar, administrar y almacenar, a medida que se mueven dentro de esa arquitectura. También, se puede acceder a los mismos o compartirlos con aplicaciones internas y externas, para una amplia gama de casos, tanto de uso analítico como operativo, y para todos los departamentos (incluidos análisis avanzados para previsión, desarrollo de productos y optimización de ventas y marketing).
Los objetivos del Data Fabric son numerosos: mejorar la participación del cliente a través de aplicaciones e interacciones móviles más avanzadas, cumplir con las regulaciones de datos, optimizar las cadenas de suministro, etc.
Características del Data Fabric
Existen diferentes versiones de lo que es Data Fabric, dependiendo del rol que tenga el usuario en la organización, por lo que existen matices diferentes dependiendo de si el que lo contempla es un analista, un responsable de negocio, o un ingeniero o científico de datos.
Pero la principal característica, es que permite acceder, ingerir y compartir datos (conociendo su calidad), en un entorno de datos distribuido. Esta idea es la principal y ampliamente aceptada por los usuarios.
Más específicamente, las funcionalidades de un Data Fabric son:
- Se conecta a cualquier fuente de datos a través de conectores y componentes ya empaquetados, eliminando la necesidad de codificación.
- Proporciona capacidades de integración y gestión de datos, entre fuentes de datos y aplicaciones.
- Soporta procesos de Batch, Real Time y de Big Data.
- Gestiona varios entornos on premise cloud o cloud híbrida tanto como fuente de datos como de consumición de datos.
- Proporciona capacidades integradas de calidad, preparación y gobernanza de datos, reforzadas con Machine Learning aumentando la automatización, con el fin de mejorar el data health y la calidad de los mismos.
- Admite el intercambio de datos con los stakeholders internos y externos a través de API’s.
Data Fabric vs Data Lake
Realmente, el concepto de Data Fabric, se opone o tiene un enfoque totalmente diferente al de un Data Lake centralizado como repositorio de todos los datos corporativos.
Con Data Fabric, los datos no se mueven necesariamente a través de la empresa. Si, por ejemplo, el almacenamiento actual es adecuado para el análisis, los datos pueden permanecer allí y se puede acceder a ellos de forma transparente desde las mismas aplicaciones.
Data Fabric, a diferencia de un Data Lake centralizado, ayuda a garantizar la calidad de los datos y a comprender el significado de un conjunto de los mismos, aparte del linaje, etc.
No es solo una copia de alguna fuente de datos de la que poco sabemos. En realidad, es un conjunto de datos específico con un estado conocido y aceptado.
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