Tejido de datos (fábrica de datos) es una arquitectura de gestión de la información que proporciona al usuario final muchas opciones de configuración y administración.
La característica principal del nuevo DFS es el uso intensivo de algoritmos y herramientas de redes neuronales que proporcionan funciones de Big Data e IA (inteligencia artificial), así como Aprendizaje automático (machine learning) para organizar los esquemas de gestión de datos más óptimos.
La arquitectura generalmente se entiende como un ecosistema cerrado (autónomo) que brinda a los empleados de una organización acceso a la información corporativa, en lugar de una plataforma específica de un fabricante de software específico.
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Tejido de datos en las empresas modernas: características y ventajas
La arquitectura de la fábrica de datos surgió en el contexto del uso activo de la interacción entre grandes empresas con grandes cantidades de información bajo restricciones estándar relacionadas con los procesos de gestión.
La estructura de datos moderna le permite hacer frente de manera efectiva a las tareas principales en términos de almacenamiento y procesamiento de información dispar. Con la ayuda de Data Fabric, dicha información se ha vuelto más fácil de buscar, procesar, estructurar e integrar con otros sistemas de infraestructura de TI.
Los problemas relacionados con la seguridad de la información son extremadamente graves en cualquier entorno corporativo. En este sentido, DF también se destaca favorablemente en el contexto de opciones alternativas, ya que le permite:
- para garantizar una protección confiable de la información;
- implemente la gestión de la información utilizando interfaces API abiertas estándar;
- máxima flexibilidad y ajuste fino del acceso a la información para determinadas categorías de usuarios de la red.
La arquitectura DF tiene como objetivo la máxima transparencia en los procesos de análisis, modernización, integración, así como cambiar el flujo de datos para cumplir con los requisitos específicos de los servicios comerciales actuales.
Data Fabric-digitalización de procesos de DataOps
Una fábrica de datos significa el siguiente conjunto obligatorio de características y procesos:
- El procesamiento paso a paso de los flujos de datos entrantes incluye la participación obligatoria de la inteligencia artificial. Ayuda a optimizar los algoritmos de procesamiento, analiza la información más rápido y resalta los aspectos más importantes.
- Las fuentes de datos, utilizando las capacidades de las interfaces gráficas modernas (API), reciben integración de extremo a extremo (incluidas las bases de datos de lagos de datos/almacenes de datos).
- Las arquitecturas de microservicios se utilizan como reemplazo de un solo bloque de plataformas de software.
- El entorno de TI corporativo utiliza la mayor cantidad de soluciones en la nube posibles.
- Los flujos de información están orquestados.
- La calidad de la información aumenta después de la unificación y la virtualización.
- Independientemente del tipo y volumen de la fuente de datos, se le proporciona un acceso rápido (desde bases de datos, almacenes de datos, lagos de datos corporativos, etc.).
- Proporcionar acceso seguro y delimitado dentro de la empresa (a diferentes grupos de usuarios) para el procesamiento de la información. Paralelamente, existe una configuración flexible de los derechos de cada empleado de la organización a los recursos de información para cada grupo de clientes a nivel corporativo.
La arquitectura DF está especialmente diseñada para la tecnología DataOps, que registra cualquier cambio en el almacén de datos. Como resultado, la empresa recibe un nivel efectivo de previsión para el desarrollo posterior de planes de negocios.
El uso de inteligencia artificial ayuda a optimizar los servicios de almacenamiento y procesamiento de datos, así como a mejorar la calidad del servicio de los recursos de información y hardware.