É«¿Ø´«Ã½

?Qu¨¦ es un tejido de datos?

Un tejido de datos es una arquitectura unificada que captura la integraci¨®n y la gesti¨®n de extremo a extremo de todos los datos dentro de un sistema, incluidas las fuentes, el almacenamiento, las canalizaciones, los an¨¢lisis y las aplicaciones.

El ¡°tejido¡± metaf¨®rico de un ¡°tejido de datos¡± se refiere a la idea de ver los datos de su organizaci¨®n como una ¨²nica capa de red integrada frente a un conjunto en silos de conexiones punto a punto. Abordar sus datos como tejido puede ayudarle a optimizar mejor el rendimiento, mejorar la movilidad de los datos y optimizar las operaciones de los datos.

En la pr¨¢ctica, un tejido de datos se crea adoptando un enfoque centrado en los datos de la arquitectura de TI y utilizando software de integraci¨®n y gesti¨®n de datos para definir nuevas arquitecturas.

?Por qu¨¦ es importante ahora el tejido de datos?

Aproximadamente una d¨¦cada despu¨¦s de que los macrodatos fueran nombrados el siguiente gran avance, las organizaciones se est¨¢n dando cuenta de que la recogida y el almacenamiento de los datos es solo el comienzo de los beneficios de los datos. Para cumplir la promesa de los macrodatos ¡ªconocimientos revolucionarios, experiencias de vanguardia, nuevos modelos de negocio e inteligencia artificial en todas partes¡ª se necesita un nuevo enfoque de la gesti¨®n de los datos. Este enfoque integra la informaci¨®n de todas las fuentes y hace que los datos est¨¦n disponibles cuando y donde se necesiten, sin importar el usuario o el punto de conexi¨®n, manteniendo los datos seguros dondequiera que residan o cuando est¨¦n en tr¨¢nsito.

Gartner ha indicado que los tejidos de datos son una de las y que pueden simplificar la infraestructura de integraci¨®n de datos de una organizaci¨®n y crear una arquitectura escalable que reduzca los problemas de integraci¨®n. Un tejido de datos tambi¨¦n puede reducir los esfuerzos de gesti¨®n de los datos hasta en un 70%, lo que acelera el tiempo de obtenci¨®n de valor.

?Por qu¨¦ usar un tejido de datos?

Un tejido de datos puede liberar el potencial oculto de los macrodatos dentro de su entorno de nube h¨ªbrida, al hacer que los datos sean accesibles en sus entornos locales, de nube p¨²blica, de nube privada y perimetral.?

Estos son algunos de los retos habituales de la gesti¨®n de los datos que un tejido de datos puede abordar:

• La necesidad de almacenar los datos de un modo eficiente, al tiempo que los hace accesibles para los usuarios, los clientes y las automatizaciones que los necesitan.
• Flujos de datos geogr¨¢ficamente dispersos, soluciones de almacenamiento y usuarios finales
• Datos incompatibles: estructurados y no estructurados, datos para aplicaciones espec¨ªficas, en silos y datos heredados
• Prestar servicio a una nueva generaci¨®n de aplicaciones intensivas en datos que dependen de la inteligencia artificial y el aprendizaje autom¨¢tico, los an¨¢lisis en tiempo real y las experiencias contextuales de los clientes.
• Optimizaci¨®n de los flujos de datos hacia y desde los dispositivos de IoT y las implementaciones de computaci¨®n perimetral
• Mantener la seguridad de los datos y el cumplimiento normativo

?C¨®mo funciona un tejido de datos?

El software de gesti¨®n de datos integra flujos de datos, usuarios, terminales, almacenamiento y arquitectura de red en una capa de gesti¨®n de datos que proporciona visibilidad y una interfaz para el control y la gesti¨®n. El software aprende toda la propiedad de datos de una organizaci¨®n, marca cuellos de botella y hace recomendaciones para mejorar el rendimiento y el acceso.

Con el software, los ingenieros de datos pueden ver una vista de alto nivel o profundizar m¨¢s para mejorar el rendimiento de los casos de uso individuales. El software tambi¨¦n establece un panorama de datos com¨²n y un conjunto de API para integrarse con aplicaciones, flujos de datos y casos de uso.

?Cu¨¢les son los elementos de un tejido de datos?

Un tejido de datos normalmente incluir¨¢ las siguientes capas:

• Gesti¨®n de datos: Ayuda a supervisar el estado del sistema, la seguridad de los datos y la optimizaci¨®n de la red.
• Ingesti¨®n de datos: Establece v¨ªas y procesos para los datos reci¨¦n introducidos.
• Procesamiento de datos: Limpia, refina y transforma los datos, lo que hace que est¨¦n listos para usos espec¨ªficos.
• Orquestaci¨®n de datos: Ayuda al sistema a funcionar de manera m¨¢s eficiente, al garantizar que solo se proporcionen los datos relevantes a los usuarios.
• Descubrimiento de datos: Ayuda a detectar nuevas conexiones entre diferentes fuentes de datos, liberando valor y se?alando nuevos conocimientos.
• Acceso a los datos: Permite que una variedad de usuarios ¡ªaplicaciones, automatizaciones, equipos dentro de la organizaci¨®n o dispositivos¡ª accedan a los datos de manera preparada para que puedan usarse sin fricciones.
• Seguridad de los datos: Supervisa y protege sus datos en toda su organizaci¨®n, garantizando al mismo tiempo el cumplimiento de las normativas de seguridad.

Ventajas de un tejido de datos

Adem¨¢s de resolver muchos retos relacionados con la ingenier¨ªa de datos, un tejido de datos ayuda a proporcionar los siguientes beneficios a toda la organizaci¨®n:

• M¨¢s valor de los datos: Un tejido de datos est¨¢ dise?ado para ayudar a una organizaci¨®n a utilizar m¨¢s sus datos ¡ªpor ejemplo, para proporcionar una mejor experiencia a los clientes, encontrar eficiencias operativas y permitir nuevos modelos de negocio¡ª.
• Un mejor uso de los recursos: Al proporcionar una visi¨®n de alto nivel de los datos en una organizaci¨®n y usar la IA para hacer recomendaciones, un tejido de datos puede fundamentar la toma de decisiones de TI al mostrar c¨®mo los costes y las cargas de recursos se acumulan en varios casos de uso.
• Agilidad y resiliencia mejoradas: Un tejido de datos puede ayudar a una organizaci¨®n a escalar o cambiar de acuerdo con las condiciones cambiantes o las nuevas realidades, modelando los cambios con antelaci¨®n y proporcionando una base coherente sobre la que construir arquitecturas de datos.

?Es un tejido de datos similar a un lago de datos?

Muchas organizaciones eligen los lagos de datos para resolver los problemas de acceso a los datos, pero un lago de datos es un enfoque descendente y se define como tener un repositorio maestro de datos. Los lagos de datos pueden crear un trabajo adicional en t¨¦rminos de transmisi¨®n y carga y hacer que los datos sean m¨¢s dif¨ªciles de acceder y gestionar. Adem¨¢s, algunos datos pueden ser necesarios lo suficientemente lejos del lago de datos para introducir una latencia alta. En la pr¨¢ctica, un tejido de datos puede ayudar a las organizaciones a sacar m¨¢s partido de un lago de datos.

?Es un tejido de datos similar a la virtualizaci¨®n de datos?

Estos dos conceptos son m¨¢s complementarios que opuestos. La virtualizaci¨®n de datos crea una interfaz para administrar, mover y trabajar con los datos. Un tejido de datos, por otro lado, es un m¨¦todo integral para optimizar cada parte de las operaciones de datos: rendimiento, costes, eficiencia de recursos, seguridad, crecimiento y gesti¨®n del cambio.

Casos de uso de Data Fabric

Estos son algunos ejemplos de c¨®mo las organizaciones pueden aprovechar un tejido de datos para mejorar la accesibilidad a los datos:

• Las grandes empresas minoristas pueden integrar complejos datos de inventario y cadena de suministro para tomar decisiones fundamentadas sobre la producci¨®n y la planificaci¨®n.
• Las empresas de consultor¨ªa inform¨¢tica pueden consolidar los datos de las solicitudes de asistencia al cliente y readaptar las estrategias de venta bas¨¢ndose en la informaci¨®n sobre las brechas en las soluciones disponibles.
• Los agricultores pueden incorporar flujos de datos dispares, como previsiones meteorol¨®gicas, condiciones del mercado y condiciones del suelo, en la toma de decisiones cr¨ªticas.

Simplifique su estructura de datos con É«¿Ø´«Ã½

La configuraci¨®n de un tejido de datos que cubra totalmente todo su entorno de nube h¨ªbrida no es una peque?a haza?a. Tiene que integrar los datos en diferentes fuentes en sus entornos locales, de nube p¨²blica, de nube privada y perimetrales, manteniendo al mismo tiempo la gobernanza y la seguridad de los datos.??

?Tiene brechas en su estructura de datos o quiere configurar una propia? É«¿Ø´«Ã½ tiene las soluciones que necesita para crear y soportar un tejido de datos moderno:

• Pure1?: Una soluci¨®n de gesti¨®n y supervisi¨®n del almacenamiento de datos impulsada por la IA que proporciona almacenamiento aut¨®nomo en toda su pila tecnol¨®gica.
• Entorno operativo Purity: Una plataforma unificada que gestiona de manera inteligente sus datos en É«¿Ø´«Ã½ ?FlashArray ? ¡ªen centros de datos, en el borde o en la nube¡ª y que le permite simplificar la gesti¨®n de los datos y eliminar los silos de almacenamiento.
• Pure Fusion ?: Una plataforma Almacenamiento-como-C¨®digo lleva el modelo operativo de la nube localmente. Aprovisione, gestione y consuma el almacenamiento empresarial con facilidad.
• Portworx?: Una soluci¨®n completa de servicios de datos de Kubernetes para impulsar sus aplicaciones nativas de la nube.
• Pure Cloud Block Store?: Una soluci¨®n multinube que proporciona una movilidad de datos fluida, resiliencia y una experiencia de usuario homog¨¦nea en todos sus entornos de nube.

Al simplificar el modo en que las personas consumen e interact¨²an con los datos, Pure permite que los innovadores aprovechen el potencial oculto de sus datos empresariales.

?