A medida que la tecnología evoluciona rápidamente para satisfacer nuestras necesidades, algunas funciones, prácticas y herramientas se quedan obsoletas. La llegada de Google Maps, por ejemplo, ha revolucionado nuestra forma de desplazarnos. Antes, dependíamos de los mapas y del GPS. Ahora, hay tecnologías capaces de crear la ruta más corta y sencilla para llegar a donde queremos en menos de un segundo. Incluso hay apps de transporte que ofrecen la posibilidad de llevarnos a nuestro destino de la forma más rápida y cómoda posible.
Aunque ahora esto no nos importe, es increíble cómo ha evolucionado la tecnología en función de nuestras necesidades y comodidades. Algo parecido ha ocurrido en el mundo de la Data Management.
Data Management: la gestión de los datos de la empresa
Hoy en día, todas las empresas del mundo tienen que tratar con datos: desde la tienda más pequeña de su barrio, administrada por una familia, hasta la mayor multinacional formada por millones de personas. Los datos están en todas partes y, para que se conviertan en una herramienta poderosa, deben gestionarse adecuadamente. La disciplina que se ocupa de la gestión y administración de datos se denomina Data Management y puede definirse como un conjunto de arquitecturas que mantienen la información organizada, limpia, utilizable y segura. Con una gestión adecuada, se pueden evitar las cargas operativas y los costes de mantener copias duplicadas, erróneas o innecesarias, y ahorrar mucho tiempo y almacenamiento. Además, la Data Management sienta las bases para su posterior análisis, que es lo que permitirá tomar decisiones correctas. Por lo tanto, sin una buena gestión de la información, el análisis no puede realizarse correctamente, ya que sería un auténtico desastre, por no decir imposible. La cuestión es la siguiente: las implantaciones de gestión de datos utilizadas hasta ahora son cada vez menos eficientes y mueren al poco tiempo de implantarse en las empresas porque se quedan obsoletas, anticuadas o requieren demasiado esfuerzo de configuración y mantenimiento. ¿Por qué? Debido a la enorme cantidad de datos que se producen, las infraestructuras tecnológicas cambian cada vez más y los tiempos de respuesta son muy exigentes por parte de los usuarios.
Pero para cada problema hay que encontrar una solución: nace el Data Fabric. Esta nueva tecnología viene a dar vida a una Data Management 3.0 de forma eficaz y duradera, donde todos los datos explotan en todas partes. Ocurre lo mismo que con los mapas: siempre han existido, pero han surgido nuevas tecnologías, como ésta que nos permite gestionar los datos de una forma mucho más eficaz, cómoda y sencilla.
¿Qué es un Data Fabric?
Como hemos visto, un Data Fabric es el siguiente nivel de lo mencionado anteriormente; es la evolución de la madurez de las disciplinas de gestión de datos que hemos tenido hasta ahora y, por tanto, una gran oportunidad tecnológica. Antes de profundizar en sus múltiples ventajas, es necesario definir el concepto. Data Fabric es una arquitectura de un conjunto de servicios tecnológicos muy concretos que se encarga de gestionar los datos de una organización de forma integral y en tiempo real, conectando todos los silos de información y garantizando su calidad, privacidad y disponibilidad para todos los usuarios que lo necesiten, en un entorno seguro y cómodo. Esta plataforma proporciona una capacitación tecnológica a los usuarios, que facilita, simplifica y unifica los procesos de Data Management para hacerlos mucho más eficientes a través de recursos y herramientas que generan valor y rentabilidad para las empresas.
Ventajas del Data Fabric
Todavía estamos en una fase inicial y queda mucho por hacer. Pero es necesario empezar a decidir, unificar criterios y definir los objetivos de la gestión de datos, porque su implantación en las empresas aporta grandes beneficios:
Acceso universal a los datos en la empresa
Un Data Fabric permite la integración de prácticamente cualquier tipo de datos desde cualquier fuente de datos a cualquier destino de datos, en las instalaciones o en la nube. Es decir, se encarga de la virtualización de la información para que exista una única fuente de verdad.
Integridad y gobernanza de los datos
¿Para qué queremos datos si no son buenos, limpios y accesibles? Por eso la integridad y la gobernanza de los datos son dos elementos imprescindibles para Data Fabric. La plataforma ofrece la posibilidad de encontrar, consumir e intercambiar datos fiables con herramientas de autoservicio sencillas e intuitivas para automatizar los procesos de datos, capacitar a los equipos y garantizar la calidad de los datos. De este modo, se eliminan las barreras entre TI y empresa y todo el mundo puede acceder a los datos y utilizarlos en su trabajo diario.
Los metadatos como poder para activar el Data Fabric
Es fundamental que las empresas no sólo utilicen los datos para generar perspectivas valiosas, sino que también utilicen los metadatos para mejorar sus propios datos y su consumo. Esta es una parte que, hasta ahora, no se está explorando mucho y hay que ponerla en valor. Esta es otra de las funcionalidades del Data Fabric: la potenciación de estos metadatos.
Automatización de procesos mediante Machine Learning e Inteligencia Artificial
Los Data Fabrics ofrecen la posibilidad de automatizar la mayoría de las áreas de gestión de datos, como la integración de datos, la preparación de datos, la calidad de datos y la gestión de datos maestros. Estas automatizaciones, impulsadas por la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático, permiten hacer recomendaciones para resolver problemas de calidad de datos, descubrir patrones ocultos y detectar anomalías mediante estadísticas resumidas y representaciones gráficas.
Estructura tecnologica importante: integración de API
Los servicios y datos de confianza pueden compartirse entre departamentos internos y grupos externos con API fáciles de usar. Así, existe una única plataforma unificada para desarrollar e integrar estas aplicaciones y la calidad de los datos, lo que ayuda a aumentar la eficiencia del personal y ofrecer soluciones más rápidamente.
Eficiencia de costes
Cuando se puede modularizar la funcionalidad, estandarizar y unificar los procesos y hablar el mismo idioma, se puede optimizar la inversión de recursos en "cómo", "centrarse en qué" y "para qué". Desde ese punto de vista, hay una gran evolución, porque se reduce la capacidad técnica y se redirige el esfuerzo a la integración de áreas de negocio que también necesitan empezar a gestionar datos y hablar el lenguaje de los datos.
¿Existen barreras para esta nueva tecnología?
A pesar de las grandes ventajas de Data Fabrics, su implantación no es tan fácil como parece. El problema radica en la falta de cultura de datos. Hoy en día, para que las empresas se centren en los datos y puedan implantar y utilizar estas plataformas en su actividad diaria, es necesario cambiar la cultura empresarial tradicional por una cultura de datos. Pero a nadie le gustan los cambios. Los departamentos más técnicos utilizan interfaces con las que están acostumbrados a trabajar y los departamentos de negocio no tienen ni idea del mundo de los datos. Así que más que un cambio tecnológico, se trata de las personas. Y primero tienen que querer aceptar el cambio, adoptar una nueva mentalidad data-driven y salir de su zona de confort, de lo contrario será imposible tener éxito. El siguiente paso es formar de forma continua y persistente a los empleados en el mundo de los datos mediante herramientas que les permitan utilizarlos en su trabajo diario, es decir, convertirlos en empleados orientados a los datos. Los datos deben convertirse en el nuevo lenguaje de las empresas que quieren marcar la diferencia.
En conclusión, las empresas producen volúmenes de datos cada vez mayores e inabarcables que requieren arquitecturas más evolucionadas y eficientes que las que existían hasta ahora. Por ello, el Data Management da un paso adelante con los Data Fabrics que surgen para dar respuesta a estas necesidades a través de una plataforma que permite el acceso universal a todos los datos de la empresa, rompe los silos entre departamentos proporcionando autoservicio técnico y comercial, explora metadatos, automatiza procesos mediante el uso de tecnologías modernas como la Inteligencia Artificial y el Machine Learning/Aprendizaje Automático e integra APIs en un único entorno, todo ello para aprovechar el gran valor que aportan los datos y, con ello, tomar mejores decisiones en el día a día de las empresas