¿Qué es un data fabric?

Desde la fábrica hasta la puerta del cliente, cada interacción, transacción y decisión genera datos que pueden ayudar a prever, comprender y optimizar todas las áreas de operaciones de negocio. Pero solo si esos datos se pueden analizar y poner a trabajar.

Definición de data fabric

Las soluciones de data fabric permiten conectar y gestionar todos sus datos, incluyendo tanto información analítica como transaccional, en tiempo real, entre diferentes sistemas y aplicaciones. Garantizan que los datos puedan compartirse con un significado de negocio coherente entre sistemas, de modo que la lógica que define los indicadores clave y las relaciones permanezca intacta a medida que la información se mueve a través de la organización. Un data fabric también optimiza todos los datos, especialmente en arquitecturas distribuidas complejas, lo cual los prepara para su uso en aplicaciones de analíticas, IA y machine learning, unificándolos, depurándolos, enriqueciéndolos y asegurándolos. En resumen, la arquitectura y las soluciones de data fabric permiten a las empresas aprovechar sus datos y escalar sus sistemas cuando se adaptan a mercados rápidamente cambiantes.

Data mesh vs. data fabric

Data mesh y data fabric son conceptos de arquitecturas de datos que tienen como objetivo mejorar su gestión y su integración entre diferentes sistemas, aplicaciones y usuarios. Y si bien ambos conducen a una gestión de datos más optimizada, hay algunas distinciones que pueden ayudar a aclarar los términos.

Data mesh es una arquitectura de datos descentralizada que tiene como objetivo empoderar a los equipos para que sean propietarios de sus datos y servicios. Promueve el concepto de autonomía de datos, donde distintos equipos pueden reclamar y gestionar su propia información y servicios, y tomar decisiones de forma independiente sobre la base de esos datos y sus necesidades. El data mesh alienta a los equipos a crear sus propios microservicios, y promueve el uso de API para compartir datos con otros equipos.

Por otro lado, el data fabric es una combinación de arquitectura de datos y soluciones de software dedicadas que centralizan, conectan, gestionan y gobiernan datos entre diferentes sistemas y aplicaciones. Esto les permite a las empresas acceder a los datos y usarlos en tiempo real, creando una única fuente confiable y automatizando los procesos de gestión.

Ambos enfoques tienen sus ventajas. El data mesh suele considerarse una iniciativa de última fase, una vez incorporadas las infraestructuras del data fabric. El data fabric brinda una visión centralizada y unificada sobre los datos, la cual puede ayudar a ofrecer información estratégica a partir de los datos en todos los sistemas. Desde una perspectiva organizacional, este es el enfoque ideal, ya que conduce a la optimización en toda la empresa.

Poner al "negocio" dentro del data fabric

Un data fabric de negocios va más allá de un enfoque de data fabric tradicional. Si bien sigue simplificando entornos de datos complejos y brinda datos significativos a cada consumidor de datos, lleva los beneficios y el valor más allá manteniendo intactos la lógica del negocio y el contexto de la aplicación de los datos (en esencia, mantiene el ADN de los datos). Como tal, un data fabric de negocios elimina la necesidad de recrear todo el contexto de negocios perdido al extraer y replicar datos –lo cual les da a las partes interesadas de negocio y a los consumidores de datos la capacidad de acelerar su toma de decisiones con confianza, sabiendo que siempre tienen la imagen completa de sus datos independientemente de dónde estén almacenados o cómo se hayan diseñado–.

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¿Qué es un data fabric de negocios?

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Extender el valor de un data fabric de negocios

Un data fabric de negocios moderno conecta y gobierna los datos al tiempo que preserva y comparte la lógica del negocio que le da significado a esos datos. Esto incluye relaciones, jerarquías y cálculos que reflejan cómo funciona realmente el negocio. Para lograr esto, las organizaciones necesitan una base flexible y multimodelo que pueda gestionar tanto los datos transaccionales como los analíticos dentro de un solo marco. Cuando los datos operativos de los procesos centrales pueden ser accedidos y analizados en contexto, sin perder integridad ni duplicar la lógica, los equipos pueden actuar sobre información estratégica en tiempo real y promover la automatización en aplicaciones, analíticas e IA. De esta manera, el data fabric evoluciona de un enfoque de gestión de datos a una base para compartir datos de negocio confiables de manera consistente en toda la organización.

Arquitectura de data fabric

La arquitectura de data fabric funciona conectando, gestionando y gobernando datos entre diferentes sistemas y aplicaciones para brindar una vista centralizada y unificada. Esto se aplica tanto a sus equipos como a sus sistemas –estén donde estén dentro de su organización–. Algunos de los componentes clave de la arquitectura del data fabric incluyen:

• Conectores de datos: piense en los conectores de datos como puentes que conectan los diferentes sistemas de almacenamiento (por ejemplo, bases de datos, aplicaciones, sensores) a una ubicación central. De este modo, todos estos data sets dispares se pueden analizar desde un único punto de vista.
• Gestión de datos: esto implica asegurarse de que los datos estén organizados, sean seguros y de alta calidad. Aquí se incluyen actividades tales como integración de datos (unir datos provenientes de diferentes fuentes); gobernanza de datos (establecer reglas sobre cómo se deben usar y gestionar); y seguridad de datos (proteger los datos sensibles contra el acceso no autorizado).
• Modelado de datos y capa semántica: el modelado de datos ayuda a darles sentido creando un lenguaje común para la información entre diferentes sistemas. Los enfoques modernos extienden este concepto preservando la semántica empresarial y la lógica que describen cómo se comportan los datos dentro de los procesos de negocio. Esta capa semántica compartida permite que tanto los sistemas transaccionales como los analíticos trabajen con el mismo entendimiento coherente de las relaciones y reglas de los datos.
• Procesamiento y analíticas de datos: aquí es donde se procesan y analizan los datos para obtener información estratégica. Entran en juego tareas con los datos tales como almacenamiento (guardar grandes cantidades), streaming (procesarlos continuamente a medida que se generan), y visualización (mostrarlos de una manera fácil de entender).
• Automatización de la gestión de datos: las analíticas de datos se pueden usar para fundamentar la automatización en distintas áreas del negocio, pero como término arquitectónico, la automatización ayuda a garantizar que estos se gestionen de manera eficiente y consistente. Esto incluye automatizar tareas tales como la integración, gobernanza y seguridad de los datos. La automatización puede ayudar a reducir errores, ahorrar tiempo y mejorar la calidad de los datos.

Beneficios de negocio de un data fabric

Un data fabric brinda un medio para tener más precisión, eficiencia e inteligencia. Y cuando las soluciones basadas en la nube están potenciadas por IA y machine learning, no hay límite. ¿Por qué? Porque la información estratégica de IA se hace cada vez más precisa e intuitiva cuantos más datos se le dan para procesar. A continuación se muestran algunos de los beneficios generales para el negocio ofrecidos por las soluciones de data fabric.

1. Gestión de datos centralizada y simplificada: usted no se puede permitir tener datos dispersos. Un data fabric ayuda a derribar silos y le permite encontrar y reunir en un solo lugar datos provenientes de todos sus sistemas –cuando y como los necesite–.
2. Información estratégica rápida: las empresas ya no pueden darse el lujo de esperar los resultados o apostar a que los análisis sean precisos. Con una infraestructura de data fabric, se hacen todos los esfuerzos posibles –y todos al unísono, en tiempo real–. Este enfoque unificado cierra la brecha entre los datos operativos y analíticos, permitiendo ciclos de feedback más rápidos desde la información estratégica hasta la acción.
3. Una única fuente de información confiable: los mejores sistemas para gestión de datos de negocio pueden fusionar información y sistemas que abarcan todo el negocio para crear una única vista. Más aún, esas soluciones pueden modelar tales datos a fin de que sean presentados a los usuarios de una manera que no solo los entiendan, sino que puedan actuar de inmediato. Incorporando la lógica de negocio compartida en el data fabric, las organizaciones aseguran que todas los usuarios y sistemas trabajen a partir de las mismas definiciones y cálculos, lo que mejora la confianza y coherencia en las analíticas y operaciones.
4. Gestión de datos automatizada: la arquitectura de data fabric ayuda a automatizar lo que solían ser lentos procesos manuales propensos a errores –detectando tendencias, captando irregularidades, y minimizando el riesgo de equivocación e inexactitud–.
5. Adaptable y escalable: las empresas modernas requieren la capacidad de pivotar rápidamente y adaptar con fluidez sus operaciones y modelos de negocio. Las soluciones de data fabric ayudan a unificar sus procesos para llevar a cabo cambios rápidos y precisos.
6. Control de datos: el data fabric de negocios ayuda a las empresas a tener un mejor control sobre sus datos mediante características tales como verificaciones de calidad, seguimiento y protección, asegurando que los datos cumplan con las normas y sean consistentes y seguros.

Casos de uso de data fabric empresarial

Hemos analizado los beneficios de negocio generales de un data fabric, incluyendo su velocidad, precisión, automatización y escalabilidad. Pero, ¿qué ocurre con los usos más específicos? Independientemente de la naturaleza de su negocio, la mayoría de las empresas entre medianas y grandes comparten algunos aspectos operativos básicos esenciales. Analicemos algunas de las maneras en que las soluciones de data fabric pueden impactar en esas actividades centrales:

• Servicio de atención al cliente: los datos de los clientes llegan rápido y en grandes volúmenes –y desde nuevas fuentes todos los días–. Desde sus propios sistemas de CRM hasta las redes sociales y las reseñas de clientes, en todo el recorrido se está capturando información valiosa. Intentar categorizar y analizar manualmente todos estos data sets masivos y dispares sería esencialmente imposible. Un data fabric le permite controlar ese aluvión entrante. Ayuda a definir y establecer los parámetros analíticos que usted quiere, así como los tipos y la naturaleza de los datos que desea comparar o considerar. Esto se puede automatizar fácilmente para ver diferentes data sets para obtener distintos resultados –y garantizar que se aprovechen valiosas fuentes de datos sobre el cliente–.
• Detección de fraude y gestión de riesgos: los ataques de ciberdelitos y phishing les cuestan a las empresas miles de millones de dólares al año. Sin mencionar el daño a la reputación que puede acompañar a cualquier riesgo grave e imprevisto. Con un data fabric, puede ver todo su entorno de negocios, tanto interno como externo, para detectar amenazas y comportamientos riesgosos antes de que se conviertan en un problema. Esto significa analizar datos de múltiples sistemas y fuentes, incluyendo transacciones, feedback del cliente, informes de gastos y posiciones del centro de costos, y registros públicos –incluso redes sociales y noticias que pueden advertir de un impacto en sus operaciones–. Las soluciones de data fabric pueden emplear algoritmos de IA y machine learning para detectar e identificar patrones y anomalías en grandes data sets, algo que sería imposible de detectar para los humanos. Esto brinda una alerta temprana de fraude y riesgo y ayuda a proteger a sus equipos, clientes y resultados finales.
• Proyección de ventas: la arquitectura de data fabric de negocios mejora la proyección de ventas permitiendo que las empresas integren y analicen datos desde una amplia variedad de fuentes internas y externas en tiempo real. Esto ayuda a crear una vista completa de los datos de venta de la empresa, que se pueden usar para crear proyecciones precisas y confiables. Cuando las empresas pueden aprovechar fácilmente la gama más amplia posible de datos de venta holísticos, son más capaces de asignar sus recursos, prepararse para picos y caídas y, en última instancia, brindar el mejor servicio a sus clientes.
• Operaciones de RR. HH. fluidas: la arquitectura de data fabric de negocios se puede usar para integrar los datos de su personal existente, así como de aspirantes y nuevos colaboradores contratados. Esto le da una ventaja a su negocio, brindando una visión de toda la empresa sobre sus operaciones de RR. HH., desde el seguimiento de horarios hasta la satisfacción del personal. Y les aporta a sus equipos de RR. HH. la información que necesitan para detectar y abordar pequeñas cuestiones antes de que se conviertan en grandes problemas. Una visión unificada de los datos del personal puede ayudar a garantizar la creación de un lugar de trabajo atractivo, inspirador y satisfactorio.
• Compliance y regulaciones: en los últimos dos años, las empresas han registrado acuerdos récord en litigios con empleados tanto por demandas colectivas como independientes. Dado el creciente número de personas que trabajan desde casa, lugares de trabajo corporativos cada vez más descentralizados, y un cambio general en las sensibilidades culturales, muchas empresas están abrumadas con la cantidad de regulaciones locales, nacionales e internacionales con las que deben cumplir. Confiar en esfuerzos manuales para mantenerse al tanto de los problemas de compliance es cada vez menos viable. Por lo tanto, es bueno que las soluciones de data fabric se puedan automatizar para tomar como referencia las últimas regulaciones locales y globales, depurar sistemas y registros de punta a punta, y notificar sobre cualquier riesgo de compliance.

Ejemplos de data fabric en acción

Ahora que explicamos solo algunas de las formas en que las soluciones de data fabric dan soporte a las operaciones de negocio esenciales, veamos algunos de los sectores que están poniendo a trabajar la innovación en la gestión de datos para ayudarlos a innovar y competir:

• Cuidado de la salud: las soluciones de data fabric ayudan a crear una vista centralizada y en tiempo real de los datos de los pacientes. Integrando datos de EHR desde múltiples fuentes, los proveedores de cuidado de la salud pueden tener una visión más completa del historial médico de un paciente, lo cual puede conducir a diagnósticos y planes de tratamiento más precisos. La eficiencia de los ensayos clínicos también puede mejorarse integrando datos desde distintas fuentes (tales como datos del paciente y resultados de laboratorio) dentro de una única ubicación, lo cual permite un seguimiento y análisis más sencillo del avance del ensayo.
• Fabricación: desde las materias primas hasta la puerta del cliente, pocos sectores tienen más puntos de generación de datos que la fabricación. Para cumplir con las demandas de los clientes respecto a la transparencia y la procedencia ética, muchas empresas integran datos de RFID y soluciones de blockchain para seguimiento dentro de sus unidades de producción en el extranjero. Una visión integral de sus cadenas de suministro también les permite observar toda la cadena para detectar principios de cuellos de botella y anticipar la escasez. Las redes de IoT también les dan una vista de toda su gama de activos y maquinarias de fabricación –que permite saber cuándo necesitan mantenimiento y evitar costosos períodos de inactividad–. Por último, el ciclo de vida de los productos es más corto que nunca, por lo cual las empresas deben mantenerse actualizadas con las tendencias literalmente al minuto. Analizando datos de mercado y de redes sociales, las empresas pueden ver las tendencias que vienen y comunicar los cambios de diseño a sus equipos de I+D en tiempo real.

• Industria del petróleo, gas y energía: integrando datos de sensores y otras fuentes de campo, las empresas pueden identificar patrones y tendencias que pueden indicar potenciales problemas mecánicos o riesgos. En este sector, las fallas son dos veces más caras porque el equipamiento suele ser altamente especializado y costoso de reparar, y junto con una menor producción de energía conduce a pérdidas a lo largo del proceso. Las soluciones de data fabric también pueden mejorar la eficiencia de los cronogramas de producción integrando datos desde varias fuentes, tales como datos de sensores, del mercado y del clima, dentro de una única ubicación. Esto permite que los proveedores de energía mejoren la asignación de recursos y la planificación de inesperadas disrupciones económicas –e incluso políticas– a las que es propenso su sector.
• Comercio minorista: a estas alturas, todos hemos oído hablar del comercio minorista omnicanal y de la capacidad de pasar de manera fluida de la tienda física a las opciones de compra y entrega on-line. La revolución omnicanal no solo afecta dónde se pueden comprar las cosas, sino todas las formas en que los compradores pueden personalizar toda la experiencia minorista. Esto incluye sistemas “inteligentes” para puntos de venta, tales como carritos y estanterías inteligentes, opciones de pago sin contacto, y características de personalización cada vez más sofisticadas. Y, por supuesto, todas estas cosas conducen a la creación y captura de datos. Un data fabric permite a los minoristas fusionar los datos de compra de sus clientes con los data sets de su almacén y su cadena de suministro, para construir un ecosistema minorista altamente preciso y predictivo.
• Servicios financieros: los datos accionables sobre el cliente pueden proceder de una variedad de fuentes, tales como el uso de tarjetas bancarias y de crédito, inversiones, seguros, y aplicaciones impositivas. Un data fabric puede ayudar a los proveedores de servicios financieros a gestionar, analizar y proteger estos datos vulnerables y valiosos. La apuesta en ciberseguridad es increíblemente alta en este sector y cualquier grieta puede convertirse rápidamente en un abismo. Las soluciones de data fabric pueden ayudar a las empresas de este sector a conectar esas grietas y eliminar las áreas fuera de red de sus operaciones asegurando que los protocolos de seguridad y la visibilidad funcionen en todas las áreas de su negocio.

Próximos pasos para hacer que las soluciones de data fabric sean una realidad para su negocio

Si bien hay muchas maneras en que su empresa puede beneficiarse con la transformación basada en soluciones de data fabric para toda la empresa, este tipo de cambio no ocurre de la noche a la mañana. Como cualquier iniciativa que vale la pena, comienza con una buena planificación y comunicación y estableciendo objetivos realistas. Aquí abajo se muestran algunos de los pasos iniciales que dan muchas de las mejores empresas en su recorrido hacia la gestión de datos unificada.

1. Evalúe la arquitectura de datos actual: para mapear su destino, debe saber dónde se encuentra en este momento. Es esencial auditar sus procesos y sistemas actuales para comprender mejor las fuentes, los sistemas y flujos de datos existentes. Esto ayudará a identificar las brechas y los desafíos que deben abordarse para implementar un data fabric de la manera más eficiente.
2. Defina el marco de gobernanza de datos: al planificar la gestión, integración y control los datos en toda su organización, es esencial primero definir con claridad las políticas, procesos y estándares que usted seguirá a medida que avance. Esto garantizará que todos sus datos sean precisos, consistentes y estén seguros –y ayudará a proteger su negocio de riesgos y evitar preocupaciones–.
3. Diseñe la arquitectura de data fabric: después de completar los dos primeros pasos, deberá diseñar la arquitectura de data fabric. Esto requerirá que identifique todas sus fuentes de datos y cree un modelo semántico de los datos –así como que defina y establezca sus planes, gobernanza de datos, y protocolos de seguridad–.
4. Implemente la integración de datos: una vez diseñada la arquitectura del data fabric, el siguiente paso implica conectar las diversas fuentes tanto internas como externas a su organización. Y luego integrar esos datos entre todos los sistemas y los usuarios de su infraestructura para crear una vista unificada.
5. Implemente gobernanza y seguridad de datos: ya ha establecido los protocolos de gobernanza y seguridad con los que desea trabajar. Ahora debe hacerlos realidad. Esto incluye implementar procesos de calidad, linaje y enmascaramiento de datos, así como establecer protocolos de acceso y de autorización de usuarios.
6. Implemente analíticas de datos: una vez que se implementa el data fabric, el siguiente paso es ponerlo a trabajar. Las mejores soluciones de software ayudarán a que llegue de un punto a otro. Esto incluye la integración fluida de sistemas y aplicaciones existentes; el movimiento seguro de data sets; e información estratégica potenciada por IA que ayuda a desarrollar, automatizar e implementar configuraciones analíticas que brinden las ideas y los resultados más accionables, relevantes y en tiempo real.
7. Gestione y comunique el cambio: implementar una arquitectura de data fabric requiere un cambio cultural para garantizar que su organización esté preparada para adoptar las nuevas prácticas de gestión de datos y promover su uso entre diferentes equipos y áreas de negocio.

Los datos son información y la información es poder. Las soluciones de data fabric ayudan a sus equipos a colaborar más fácilmente, empoderados con la correcta y más precisa información estratégica basada en datos. Existe un potencial incalculable escondido dentro de sus sistemas y equipos –contáctenos hoy mismo para conocer cómo liberar ese poder en todo su negocio–.