Agilizar la gestión mediante el tejido de datos es una prioridad estratégica en las organizaciones modernas.
El dominio de la arquitectura de datos facilita la integración de los mismos permitiendo automatizar estos procesos complejos.
Las organizaciones actuales son cada vez más diversas y complejas. Es por esto que conocer los principios fundamentales de la arquitectura de tejido de datos es un elemento primordial.
El desarrollo de esta habilidad permite a las organizaciones reducir los errores humanos y ahorrar sustanciosas sumas de dinero. Este incentivo ha impulsado a los responsables de análisis de datos a optar por soluciones más innovadoras.
Una de las más populares es la integración de datos basada en la inteligencia artificial (IA). Mediante ella se pueden resolver muchas dificultades de la gestión de datos tradicional.
Así lo explica Mark Beyer, vicepresidente de investigación y analista de la empresa de consultoría e investigación de las tecnologías de la información Gartner:
¿Qué es el tejido de datos?
Según Gartner el tejido de datos es un “concepto de diseño”. Este “tejido” se confecciona con los datos y los procesos de conexión integrados.
Esta capa de datos integrados detecta, deduce y analiza continuamente los archivos de metadatos con los que trabaja la organización. El resultado del proceso es crucial para el diseño, implementación y uso de estos datos.
Tanto el proceso como su resultado pueden implementarse y reutilizarse en cualquier entorno como las multinubes o las plataformas híbridas.
El tejido de datos usa las capacidades humanas y la automatización para mejorar el acceso y consolidación de los datos.
Es una forma constante de actualización y análisis de datos disponibles diversos que descubre las mejores relaciones comerciales.
Con esta información, aseguran sus desarrolladores, es posible tomar decisiones más objetivas y específicas ya que pueden tenerse en cuenta más factores y es más rápido y comprensible que la forma tradicional.
Para que lo entiendas mejor te pondremos un ejemplo. Imagina que pudieras contar con un asistente que aprenda de tu forma de trabajar en la oficina y, en función a la información suministrada, pueda aconsejarte.
Ahora vayamos un nivel más allá, este asistente está aprendiendo de ti, que eres el experto. En caso de surgir algún problema en el resultado de tu trabajo él es capaz de detectarlo y ayudarte a arreglarlo.
Eso sin contar que ese asistente tiene una excelente capacidad para procesar datos complejos y cuantiosos. Incluso haría determinadas funciones por ti.
Llegaría el momento en el que el asistente y el trabajador se complementan aumentando la productividad de ambos.
Pues ese simpático ayudante sería como el tejido de datos y te quitaría del medio una buena parte del proceso de trabajo ayudándote a especializarte en otras aristas de tu empleo.
Pero no se trata solo de esta combinación entre lo tradicional y lo moderno. Es todo un concepto de diseño que revoluciona el enfoque del trabajo de oficina tradicional al compartir la carga con procesos automatizados basados en IA.
¿Qué debe dominar el responsable de análisis sobre el tejido de datos?
Para conseguir un diseño de tejido de datos es necesario lograr tecnologías que se están desarrollando. Entre ellas el machine learning integrado, la gestión de metadatos y los gráficos de conocimiento semántico.
Este diseño automatiza tareas que son repetitivas para el trabajador como la detección y ajuste de esquemas para nuevas fuentes de datos, el análisis de perfiles de grupos de datos o la reparación de errores en la integración de datos.
Todo esto ayuda a optimizar la gestión de los datos como aún no lo ha logrado ninguna de las soluciones tradicionales. La complementación del trabajo experto con la IA conforma una arquitectura de datos muy eficiente.
Para que la arquitectura de datos genere un valor comercial el especialista en análisis debe tener una buena base tecnológica, identificar las capacidades básicas que se necesitan y evaluar las herramientas que posee para la gestión.
De manera general, el tejido de metadatos debe ser capaz de:
1. Recopilar y analizar metadatos de todo tipo
Sobre la base de la información contextual se establece un diseño de tejidos de datos dinámico. Aquí se debe disponer de un mecanismo para que el tejido de datos pueda identificar, conectar y analizar todo tipo de metadatos.
Este mecanismo puede ser, por ejemplo, una base de datos a la que el tejido de datos tenga acceso. Es el sustrato que le suministra el experto para desarrollar el trabajo automatizado.
2. Transformar metadatos pasivos en activos
Para que este proceso de intercambio de datos sea fluido es fundamental que las organizaciones que lo emplean activen sus metadatos.
Para lograr esta activación el tejido de datos debe hacer un análisis continuo de los metadatos proporcionados para encontrar indicadores y estadísticas que permitan generar un modelo gráfico.
Para crear esta representación gráfica de los metadatos facilita su interpretación. Además, propicia la información a la IA y machine learning para aprender progresivamente y generar cada vez predicciones más avanzadas.
Estas predicciones y gráficas facilitan la gestión e integración de datos y aumentan la efectividad y productividad de la organización.
3. Crear y mantener gráficos de conocimiento
Los gráficos de los que hablamos en el punto anterior ayudan a que el especialista en análisis de datos pueda deducir con mayor exactitud el valor comercial por medio de la complementación de los datos con la semántica.
Esta semántica, a su vez, favorece la interpretación apoyando y optimizando el trabajo del especialista.
Como sabemos, las cifras sin contexto no nos dicen mucho, es por eso que la semántica hace más profundo el resultado y también ayudan a aprender a la IA y el learning machine.
El dominio del sistema de normas y herramientas de integración es crucial para el buen funcionamiento del tejido de datos.
4. Tener el respaldo de una integración de datos sólida
Por último es indispensable que el tejido de datos sea compatible con varias formas de entrega de datos. Entre ellas el streaming, la mensajería, la replicación, la virtualización y los microservicios de datos.
Además, debe admitir todos los datos que introduzcan los usuarios, incluso si son complejos o de autoservicio.
El diseño de ingeniería de datos ofrece una optimización de esta tarea tan compleja. Proyectos como Nessie facilitan actualmente la ingeniería de datos.