Durante la última década, los avances tecnológicos han creado una gran cantidad de datos, lo que se suma como un nuevo reto para las empresas el saber administrarlos y analizarlos. Utilizar el tejido de datos puede ser beneficioso y mejorar la toma de decisiones. Mira qué es, cómo es su estructura, elementos fundamentales y las ventajas.
¿Qué es el tejido de datos?
Es una arquitectura que permite la integración total de los datos, sin importar el canal de donde vengan. La intención es almacenar la información en la nube a través de un sistema inteligente y automatizado.
El tejido de datos permite una toma de decisiones más integral y centrada en los datos, reforzar las medidas de seguridad así como brindando mayor facilidad en el acceso de la información a los trabajadores.
Debido a que la cantidad de datos ha crecido exponencialmente, las organizaciones necesitan saber administrarlos y controlarlos. Por eso, es una forma de que los líderes y responsables de una organización vean los datos de manera más coherente, logrando comprender mejor a los clientes y detectando oportunidades para aumentar la rentabilidad de la empresa.
Además es utilizada en todos los casos donde haya un entorno híbrido de múltiples nubes con objetivo hacer que los datos sean lo más provechoso posible, más seguros y de la forma de agilizar los procesos relacionados.
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Estructura del tejido de datos
Todas las empresas que trabajan con esta arquitectura tienen características similares, más específicamente, incluyen las siguientes seis capas:
1. Capa de gestión de datos
Básicamente gestiona y protege los datos.
2. Capa de ingesta de datos
Almacena los datos en la nube y establece conexiones entre los estructurados y no estructurados.
3. Procesamiento de datos
Limpia y organiza los datos, presentando solo la información relevante.
4. Orquestación de datos
La más importante en la estructura. Se encarga de transformar, integrar y limpiar datos para que sean útiles para los equipos de toda la empresa.
5. Descubrimiento de datos
Detecta y expone nuevos métodos para agregar diversas fuentes de datos, lo que permite la creación de nuevas ofertas de productos o mejoras en la satisfacción del cliente.
6. Acceso a los datos
Permite la visualización y transferencia de datos, siguiendo las normas gubernamentales. Presenta datos importantes a través de paneles y otras tecnologías para la visualización de datos.
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Elementos de la estructura de datos
Autonomía de la ingeniería de datos
Realizando un monitoreo de los datos y analizándolos en tiempo real para lograr aumentar la eficiencia o anticipar las demandas del consumidor, lo que reduce la complejidad de la gestión de datos.
Semántica de datos unificada
Es el almacenamiento de datos, independientemente del lugar, para que todos establezcan un significado global y fuente única de la verdad.
Centralización del control y la seguridad de los datos
Implementar una sola política de seguridad y controlar desde un ordenador central, independientemente de si los datos se almacenan en la nube o en un escenario híbrido.
Visibilidad de la gestión de datos
Desde la centralización de los datos se debe monitorear la reactividad, la disponibilidad, confiabilidad y riesgo de los datos continuamente.
Diagnóstico de la plataforma y la aplicación
Se debe evaluar la plataforma o aplicación para que haya una variedad de opciones donde los consumidores y los administradores de los datos puedan elegir cómo será el análisis.
Infraestructura preparada para el futuro
Modernice los sistemas heredados para maximizar las inversiones. Ubique uno que pueda integrar a la perfección con la infraestructura actual sin afectar o interrumpirlo.
Reducción de la migración de datos
Intentar unificar los datos recopilados de muchas fuentes sin copiarlos ni transportarlos.
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Diferencia del lago de datos y malla de datos
El lago de datos es un depósito de datos y activos de datos sin procesar, mientras que una estructura de datos es un método para extraer y utilizar dicha información.
Es decir que en el lago de datos, se encuentran diferentes tipos de datos sin clasificación o nivel de relevancia.
Ahora la malla de datos representan distintas ideas. En general, ambos conceptos son similares en las técnicas, pero con objetivos diferentes. El tejido de datos aborda la dificultad de los datos y metadatos a diferencia de la malla de datos que se enfoca en el cambio organizacional, enfatizando a las personas y los procedimientos que a la arquitectura.
Ventajas del tejido de datos
El tejido de datos ofrece principalmente 3 beneficios a las organizaciones:
Integración inteligente
Ayuda a los equipos que gestionan los datos a agrupar conjuntos de datos relacionados y a integrar nuevas fuentes de datos. Libera la carga de trabajo con los datos, gana eficiencia, elimina los silos en los sistemas, centraliza los datos y mejora la calidad general de los datos.
Democratización de los datos
Amplía el acceso a los datos, mejora la productividad y permite tomar decisiones más acertadas y en menor tiempo.
Mejor protección de datos
Permite que los equipos técnicos y de seguridad implementen el enmascaramiento y el cifrado de datos en torno a la información confidencial, lo que reduce riesgos relacionados con la transferencia de datos o debilidades del sistema.
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El tejido de datos puede hacer que una empresa no solo aumente su competitividad sino que logrará contar con información oportuna y confiable con anticipación a cualquier riesgo u oportunidad. Si quieres contar con herramientas tecnológicas que te ayuden a analizar tus datos ingresa a Gestion Direct o escríbenos a través de gestiodirect@gd.eu y solicita una prueba gratuita.
