Herramientas de Data Fabric: beneficios y características - DATAVERSITY

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El término "estructura de datos" se refiere a una arquitectura completa que combina capas de hardware físico, procesos del sistema y capas virtuales para permitir el acceso, la gestión y el análisis de los datos de todos los sistemas en una única ubicación. En el corazón de las herramientas de estructura de datos se encuentra el concepto de una capa virtual que se ubica sobre la infraestructura de datos existente, como bases de datos, sistemas de archivos y almacenamiento en la nube. Esta capa virtual actúa como una capa de abstracción, creando una interfaz única para acceder y administrar datos independientemente de su ubicación o formato.

Las herramientas de Data Fabric están diseñadas para proporcionar una gama de capacidades como integrar fuentes de datos dispares, crear flujos de trabajo de análisis en tiempo real, automatizar tareas repetitivas y proporcionar capacidades de análisis de autoservicio. Las herramientas de estructura de datos permiten a las organizaciones romper los silos presentes entre diferentes departamentos o equipos dentro de una organización. Al crear una única fuente de verdad para todas las partes interesadas, estas herramientas permiten una mejor colaboración y comunicación entre los equipos.

Beneficios de utilizar herramientas de Data Fabric en 2023

Lo primero y más importante es el beneficio Una de las ventajas de las herramientas de Data Fabric es que los usuarios pueden acceder fácilmente a toda la información relevante que necesitan en un solo lugar, sin tener que pasar por múltiples sistemas o aplicaciones. Esto ayuda a ahorrar tiempo y reduce el riesgo de errores debido a duplicaciones o inconsistencias.

Las herramientas de Data Fabric automatizan el movimiento de datos entre diferentes sistemas. Esto significa que las empresas pueden transferir datos fácilmente entre la infraestructura local y las plataformas basadas en la nube sin tener que preocuparse por problemas de compatibilidad o integraciones complejas.

Las herramientas ayudan a optimizar la gestión de conjuntos de datos en todos los sistemas, reduciendo así los costos operativos y mejorando la eficiencia.

Las herramientas de estructura de datos también automatizan muchas tareas repetitivas que requieren un uso intensivo de datos, liberando recursos para otras funciones comerciales críticas. También permiten el procesamiento y análisis en tiempo real de grandes volúmenes de datos. Las herramientas ayudan a las organizaciones a obtener información rápida y procesable para una rápida toma de decisiones en los negocios diarios.

Las herramientas de estructura de datos garantizan una protección completa de la información de datos confidenciales contra accesos no deseados o violaciones. Con capacidades de cifrado avanzadas, estas herramientas brindan la tranquilidad de saber que su información confidencial está segura en todo momento.

Estas herramientas también ayudan a garantizar el cumplimiento de requisitos reglamentarios habilitando mecanismos seguros de control de acceso y capacidades de auditoría.

By automatizar Con muchas tareas rutinarias asociadas con la gestión de grandes conjuntos de datos en múltiples sistemas, las organizaciones pueden centrarse en aprovechar los conocimientos de sus datos en lugar de preocuparse por problemas de infraestructura.

Principales Caracteristicas en Herramientas de Data Fabric

Se espera que este año se produzca avances significativos en herramientas de tejido de datos. A medida que la cantidad de datos generados aumenta exponencialmente, las empresas necesitan una forma de gestionar, analizar y obtener información a partir de estos datos. El características clave este año incluyen:

Escalabilidad: A medida que la cantidad de datos generados por las empresas continúa creciendo rápidamente, la escalabilidad se vuelve cada vez más importante.

Facilidad de uso: Las herramientas de estructura de datos no deberían requerir grandes habilidades o conocimientos técnicos para funcionar de forma eficaz. Deben ser fáciles de usar e intuitivos para que los usuarios no técnicos puedan entender sus datos.

Integración: Las herramientas integran diferentes fuentes de datos, como bases de datos, almacenamiento en la nube y API. Esto permite a las empresas acceder a todos sus datos desde una única interfaz.
Gestión de datos: Debería haber funcionalidad para gestionar grandes volúmenes de datos, incluida la indexación, la búsqueda y la consulta.
Automatización: Estas capacidades pueden ayudar a las empresas a optimizar sus flujos de trabajo y reducir la cantidad de trabajo manual necesario para administrar sus datos.
Seguridad: Privacidad de datos y la seguridad son preocupaciones importantes para cualquier empresa que maneje información confidencial. Las herramientas de estructura de datos proporcionan medidas de seguridad sólidas para garantizar que la información confidencial esté protegida del acceso no autorizado.

Dato de governancia: A medida que las regulaciones sobre privacidad y seguridad de los datos se vuelven más estrictas, las organizaciones deben asegurarse de que sus datos estén bien gobernados y cumplan con estas regulaciones. Un conjunto completo de Gobierno de datos Las características serán imprescindibles para cualquier herramienta de estructura de datos moderna.

Análisis en tiempo real: Capacidades avanzadas de análisis en tiempo real que permiten a las empresas obtener información de sus datos de forma rápida, precisa y sencilla.

Capacidades de aprendizaje automático: Para obtener información a partir de grandes cantidades de conjuntos de datos estructurados y no estructurados, las capacidades de aprendizaje automático serán cada vez más importantes en las herramientas de estructura de datos de 2023.

Cómo elegir la herramienta adecuada

Las herramientas de Data Fabric continúan evolucionando y logrando avances significativos en el mundo de Administración de datos. Estas herramientas permiten a las empresas integrar, gestionar y analizar sin problemas sus datos de diversas fuentes. Elegir las herramientas adecuadas para las necesidades de una empresa puede resultar un desafío, dada la gran cantidad de soluciones disponibles en el mercado.

El objetivo general de una estructura de datos es proporcionar una visión unificada de los datos en diferentes sistemas, facilitando a las organizaciones el acceso, la gestión y el análisis de su información. Al seleccionar la herramienta adecuada para su negocio, aquí hay algunas ventajas y desventajas a tener en cuenta:

Integración de datos: Una de las mayores fortalezas de una herramienta de estructura de datos es que puede integrar datos de múltiples fuentes. Esto puede conducir a mejores capacidades de análisis y toma de decisiones.

Acceso a datos en tiempo real: Con una herramienta de estructura de datos, los usuarios pueden acceder a datos en tiempo real de diversas fuentes sin tener que mover o copiar la información. Esto puede mejorar la velocidad y precisión de los análisis.

Escalabilidad: Las herramientas de estructura de datos están diseñadas para ampliarse o reducirse, según los volúmenes de datos cambiantes de una empresa. Esto hace que Data Fabric sea una solución ideal para organizaciones con conjuntos de datos en crecimiento.

Rentabilidad: Al proporcionar una vista unificada de los datos en diferentes sistemas, una herramienta de estructura de datos ayuda a contener los costos.

Complejidad: Dependiendo de la arquitectura de la estructura de datos, es posible que se necesiten habilidades y recursos especializados.

Riesgos de seguridad: La integración de múltiples fuentes de información confidencial en un sistema aumenta el riesgo de violaciones de seguridad o acceso no autorizado.

Problemas de desempeño: Si no se configura correctamente, una herramienta de estructura de datos puede ralentizar el rendimiento debido a la mayor complejidad que implica el acceso a múltiples fuentes simultáneamente.

Dependencia de un proveedor: Elegir la solución de un proveedor puede limitar la flexibilidad futura a la hora de integrarse con otras plataformas o proveedores.

En general, si bien existen algunas desventajas potenciales en el uso de una herramienta de estructura de datos, sus beneficios en términos de capacidades analíticas mejoradas y escalabilidad las convierten en una opción atractiva para muchas organizaciones que buscan gestionar sus crecientes conjuntos de datos más eficazmente en 2023 y más allá.

Tendencias futuras en herramientas de Data Fabric

Las tendencias futuras en herramientas de tejido de datos pueden incluir procesos totalmente automatizados, como la ingesta, integración y limpieza de datos. La automatización permitirá a las organizaciones optimizar estos procesos y reducir el riesgo de errores.

Otra tendencia futura importante son las capacidades de autoservicio. Con un volumen cada vez mayor de datos que se genera cada día, cada vez resulta más difícil para los equipos de TI mantenerse al día con las demandas de acceso a los datos. Las capacidades de autoservicio permitirán a los usuarios empresariales comunes acceder a los datos que necesitan sin tener que depender del soporte de TI.

El análisis de streaming avanzado es otra tendencia que dará forma al futuro de las herramientas de tejido de datos. A medida que las empresas se vuelvan más dependientes de los dispositivos sensores, habrá una creciente demanda de herramientas que puedan proporcionar acceso instantáneo a información crítica.

Finalmente, la seguridad y el cumplimiento seguirán siendo un área de enfoque clave para las futuras generaciones de funciones de herramientas de estructura de datos. A medida que crece el volumen de información empresarial confidencial, las organizaciones deben garantizar que sus sistemas de gestión de datos sean seguros y cumplan con las regulaciones de datos en constante crecimiento.

En conclusión, las tendencias futuras para las herramientas de estructura de datos se centran en una mayor automatización, capacidades de autoservicio, análisis de transmisión y medidas avanzadas de seguridad y cumplimiento.

Comparación de características, beneficios y limitaciones de tres herramientas

En esta sección, tres conocidos soluciones de tejido de datos se revisan rápidamente:

Lago de datos de Microsoft Azure es un servicio basado en la nube que ofrece almacenamiento y análisis escalables para cargas de trabajo de big data. Se integra con otros servicios de Microsoft como Power BI y Excel para facilitar el análisis y la visualización. Sin embargo, su precio puede ser complejo de entender.

Pegamento de servicios web de Amazon (AWS): AWS Glue es un servicio de extracción, transformación y carga (ETL) totalmente administrado que facilita la transferencia de datos entre diferentes fuentes, como bases de datos, aplicaciones SaaS o archivos planos en entornos de AWS. Ofrece descubrimiento automático de esquemas pero tiene soporte limitado para sistemas locales.

Estructura de datos de Talend: Talend Data Fabric es una herramienta de nivel empresarial que proporciona capacidades de integración de datos de un extremo a otro con características como integración de transmisión en tiempo real, creación de perfiles y algoritmos de coincidencia basados en aprendizaje automático y capacidades de desarrollo de servicios API; sin embargo, podría requerir un período de formación importante.

En conclusión, cada una de estas herramientas de estructura de datos tiene su propio conjunto único de características y fortalezas que las hacen adecuadas para diferentes casos de uso, según las necesidades de la organización. Las empresas deben evaluar cuidadosamente cada opción antes de decidir cuál del IRS mejor se adapta a sus necesidades.

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