¿Qué es el data fabric y porqué está creciendo?

El binomio data fabric está sonando fuerte este 2022. Probablemente, no sepas lo que es todavía, pero ya forma parte del vocabulario habitual de los responsables de tecnología de muchas empresas. 

Hace años era suficiente con almacenar la información en un centro de datos o contar con un data warehouse o data lake, pero hoy en día el panorama es mucho más complejo.  

Actualmente, las organizaciones distribuyen su información entre nubes públicas, nubes privadas o sistemas híbridos multi nube. Por otro lado, los departamentos de IT también deben dar acceso a aplicaciones de múltiples fuentes e incluso a stakeholders internos y externos. Si tenemos en cuenta la eclosión del teletrabajo desde 2020 y la proliferación de nuevos modelos de negocio data driven, es natural que registremos un despliegue de datos mucho mayor a lo largo y ancho de las plataformas disponibles. Esto deriva en una estratificación de los datos que hace aún más complicadas las tareas de administrarlos y analizarlos. El data fabric es una solución para este problema. 

DATA FABRIC: ¿QUÉ ES?  

El data fabric consiste en una arquitectura de servicios y funcionalidades que contribuye a procesar mejor los volúmenes de datos procedentes de multitud de fuentes. Es decir, tiene la capacidad de agruparlos bajo una misma nube o sistema de administración, sin importar de donde provienen esos datos. De esta forma, las organizaciones pueden lidiar más ágilmente con grandes cantidades de datos en constante crecimiento, requisitos de aplicaciones cambiantes y escenarios de procesamiento distribuido dentro de un espacio unificado que permite el acceso y el intercambio de información sin fricciones.  

Podemos visualizar mejor qué es el data fabric si imaginamos un hilo que conecta diferentes puntos como localizaciones, tipos y fuentes de datos. Gracias a este método de acceso a los datos, la información recibida se procesa, administra y almacena en tiempo real mientras circula por ese «tejido de datos». Además, es posible que tanto las aplicaciones internas como externas puedan acceder o compartir esos datos para realizar análisis avanzados con el objetivo de, por ejemplo, predecir situaciones de desabastecimiento de stock, desarrollo de nuevos productos, optimizar las ventas y marketing, entre otras mejoras.  

PERO ¿POR QUÉ TODO EL MUNDO HABLA DE DATA FABRIC?  

La consultora americana Gartner predijo ya el año pasado, en una de sus investigaciones, que el mercado de «tejido de datos» o data fabric sería la nueva tendencia para analizar y procesar datos.  

De hecho, se calcula que el 74% de las organizaciones están buscando activamente nuevas herramientas de automatización de la información para sus negocios. Por lo tanto, a la vista está que hay una demanda urgente de las compañías focalizadas en los datos, y el data fabric parece ser una solución plausible para quienes quieran explorar al máximo los datos sin perderse en el intento.  

Otra de las predicciones que se manejan, según Gartner, es que para 2023 el 30% de las organizaciones aprovecharán la inteligencia colectiva de sus análisis y superarán a los competidores que dependan únicamente del análisis centralizado. Esto explica también la previsión de que el data fabric supere los 3.300 millones de dólares para 2026, según Rpint.  

Pero no es justo seguir hablando de crecimiento sin concretar un poco más las diferentes ventajas que ofrece esta nueva tecnología. A continuación, te resumimos los principales beneficios que explican por qué el data fabric es tendencia en 2022: 

VENTAJAS DE DATA FABRIC 

• Se une a cualquier fuente de datos mediante conectores y componentes pre-empaquetados, lo que elimina la necesidad de código. 

• El data frabric, provee capacidades de integración y consumo de datos, ya sea entre fuentes o aplicaciones. 

• Soporta big data, datos en tiempo real y por lotes. 

• Administra múltiples ambientes: nube privada, híbrida, multi nube, ya sean como fuente de datos o como consumidores de datos. 

• Puede integrar capacidades de data quality, data preparation y data governance, reforzadas por machine learning. 

• Soporta el intercambio de datos con actores internos y externos mediante API. 

En conclusión, el data fabric no es simplemente una combinación de tecnologías tradicionales y contemporáneas, sino un concepto de diseño que cambia el enfoque de las cargas de trabajo de humanos y máquinas optimizando los tiempos al máximo nivel. 

El diseño mejora la gestión de los datos al automatizar tareas repetitivas (crear perfiles de conjuntos de datos, descubrir y alinear esquemas con nuevas fuentes y reparar los trabajos de integración de datos fallidos). Ninguna solución independiente puede facilitar una arquitectura de datos completa. 

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