Data Fabric es un concepto que ha sonado entre las principales tendencias en tecnologías Cloud durante todo este 2021. En un mundo en el que cada vez se generan más datos, que son más diversos al proceder de muy distintas fuentes, gestionarlos y analizarlos se convierte en una prioridad de primer orden para las empresas.
Es necesario tener la capacidad de asumir el ingente «bombardeo» de datos, manipularlos y analizarlos para convertirlos en información útil, capaz de mejorar el proceso de toma de decisiones a todos los niveles. Los sistemas basados en inteligencia artificial nos aportan la potencia de cálculo y la velocidad necesaria para salir airosos y aprovechar al máximo los datos.
Data Fabric es una capa de arquitectura que conecta los datos y los procesos analíticos. Fabric es un entramado, una estructura o un tejido, y se utiliza ese símil para dar a entender cómo se entretejen datos y procesos bajo este concepto. 
En otras palabras, hablamos de una arquitectura unificada con servicios (o tecnologías) corriendo sobre ella y que sirven de ayuda para las empresas en la tarea de la gestión de datos. Maximizar el valor de los datos y acelerar la transformación digital son dos de sus principales beneficios, mientras que la simplificación e integración de la gestión de datos en entornos Cloud (y también en las instalaciones) son otras ventajas claras.
Gracias a Data Fabric podemos procesar, administrar y almacenar los datos a medida que se mueven por la arquitectura. Además, los datos son accesibles por aplicaciones externas o internas. Por ejemplo, podemos conectarnos a cualquier fuente de datos a través de conectores y componentes previamente empaquetados, eliminando así la necesidad de codificación.
También, y es una de sus principales aplicaciones, soportar casos de uso por lotes, en tiempo real y de Big Data, o gestionar múltiples entornos Cloud (híbrido, Multicloud…), ya sea como fuentes o como consumidores de datos.
Este concepto pretende acelerar la inferencia de conocimiento a partir de los datos en bruto gracias a la automatización de procesos. Puede, incluso, en casos ideales, proporcionar conocimiento en tiempo real, gestionando a la vez el flujo de datos y la curación de todas las fuentes de datos.
Data Fabric aglutina procesos como la integración de datos, el análisis o el dashboarding, todo en uno. Además sirve como solución de gestión, y permite acceso instantáneo a los datos para cualquier miembro de una organización, de nuevo, en tiempo real, permitiendo un acceso sin fricciones en un entorno distribuido.
Componentes principales del Data Fabric
Al tratarse de una arquitectura, está formada por diferentes capas interconectadas. Se pueden diferenciar una serie de componentes básicos que son necesarios para implementarla correctamente:
- Un conjunto de metadatos bien conectados constituye la base del diseño de un Data Fabric.
- Un catálogo de datos proporciona acceso a todos los tipos de metadatos a través de un grafo de conocimiento. Este grafo representa gráficamente los metadatos de manera fácil de entender y crea relaciones únicas entre ellos.
- La analítica, cuando se conecta con los grafos de conocimiento, permite enriquecerlos con semántica, facilitando la labor de los analistas y científicos de datos.
- La inclusión de un conjunto de herramientas de integración de datos estándar ayuda a curar los gráficos de conocimiento analizados.
- El tejido de datos creado debe tener una sólida compatibilidad de datos. El tejido debe ser compatible con varios estilos de entrega de datos y no limitarse a ninguno.
Riesgos y beneficios derivados de su uso
Uno de los principales puntos de riesgo en el Data Fabric es la seguridad de los datos cuando se transportan de un punto a otro (en tránsito). Sin embargo, basta con integrar cortafuegos de seguridad y establecer protocolos que garanticen la seguridad frente a las potenciales violaciones de datos.
Por otro lado, Data Fabric ayuda a aumentar la conectividad rápidamente y es un modelo ágil que puede ser agnóstico en cuanto a sistemas operativos y sistemas de almacenamiento. No exige inversiones muy costosas ni en hardware ni personal cualificado. La mejor ventaja es, sin duda, que proporciona una mejor accesibilidad sobre el flujo de datos e información en tiempo real.
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