Data Fabric es un concepto de arquitectura cuyo objetivo es reducir la complejidad del Data Management o administración de datos, integrando y conectando todos los silos de información de forma inteligente.
Por si te preguntas qué son los silos
, son depósitos de datos controlados por una unidad de negocio específica y aislado del resto de la organización. De vuelta al Data Fabric, al ser una arquitectura independiente de entornos y procesos es capaz de integrar funciones de gestión de datos de extremo a extremo.
Una herramienta Data Fabric puede automatizar el descubrimiento, gobierno y consumo de datos, lo cual permite que las empresas lo utilicen para maximizar su cadena de valor. En palabras más simples, es un conjunto de servicios de datos con soluciones constantes en una variedad de entornos dentro de una
Multinube
, con el fin de ofrecer una experiencia unificada para cualquier miembro de la compañía en cualquier lugar del mundo y en tiempo real.Cuáles son algunos de los beneficios del Data Fabric
?
1.- Facilita utilizar las arquitecturas existentes sin tener que reconstruir las aplicaciones
Gestión de datos ágil, en especial para empresas que operan en entornos diversos, distribuidos y complejos como las financieras, es vital en la actualidad. El Data Fabric se basa en la gestión de arquitecturas de datos con los que ya cuenta la organización sin reconstruir los almacenes de datos.
Inclusive, hace posible el acceso a información valiosa en tiempo real, facilitando que la compañía se adapte a la evolución del mercado en el momento oportuno, a tiempo, cuando es necesario, y no después.
Esta
gestión de recopilación de datos
resulta beneficiosa en ámbitos como la gestión de capital y la liquidez, especialmente ahora que se ha comprobado que la volatilidad de mercados puede ser intensa en momentos críticos. De hecho, el Sector Financiero
es uno de los que más sufre directamente las consecuencias de dicha volatilidad.La clave para conseguir Data Fabric eficaz para la organización está en la combinación de varias tecnologías como la
Inteligencia Artificial
, Machine Learning
, Bases de Datos, Gestión de API, entre otras, para lograr automatizaciones y explotación de Metadatos en tiempo real.2.- Permite la automatización de operaciones
La integración de un entorno End to End con técnicas y procesos DataOps (administración de datos empresariales en la era de la Inteligencia Artificial) y MLops (Machine Learning Operations que busca incluir los procesos de aprendizaje automático y ciencia de datos en la cadena de desarrollo y operaciones), permiten aplicar procesos de descubrimiento de problemas, despliegues y validaciones automáticos, a la vez que reparan procesos y ajustan el rendimiento.
Los retos del Data Fabric
La pandemia por el Covid-19 incrementó la volatilidad en los mercados que ha supuesto un aumento importante en el volumen de operaciones, especialmente en el sector de la Banca, añadiendo presión a los equipos de Front, Middle y Back-Office para mantener el sistema actualizado y a la vanguardia.
Muchas organizaciones han registrado más dificultades de lo habitual a la hora de evaluar el riesgo, esta situación ha supuesto que muchas Instituciones Bancarias hayan registrado más dificultades de lo habitual a la hora de evaluar el riesgo, porque los mercados se mueven rápidamente y los competidores más ágiles toman ventaja.
Los retos para el Sector Financiero que no opta por
Tejidos de Datos
se demuestran en la falta de visibilidad en tiempo real, la dependencia de procesos manuales poco eficientes que implican retrasos en la conexión de nuevos servicios y la incapacidad de acceder a los datos con rapidez para adaptarse a cambios no previstos en el mercado. Frente a esta situación, optar por Data Fabric representa un reto para el negocio por lo que es importante evitar errores en su implementación…La Interoperabilidad al momento de implementar Data Fabric es clave.
Los sistemas dispares dan formato a los datos de manera diferente y, no contar con Interoperabilidad en el proceso lo hará más complejo, puesto que esta ofrece la posibilidad de operar entre sistemas sin limitaciones, trabajando coordinadamente y con capacidad de discernir la información que recibe desde todos los puntos de la red. Un Tejido de Datos bien implementado no solo intercambia información, también comparte conocimiento.
