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En el mundo digital actual, las empresas se están dando cuenta de las limitaciones de sus antiguos sistemas de datos. Con la IA y los análisis avanzados, las empresas se ven obligadas a repensar la gestión de datos. Las arquitecturas de datos modernas permiten escalabilidad, mejor accesibilidad, información en tiempo real y una optimización eficiente de los recursos.
La arquitectura de datos moderna es una Una obviedad para las nuevas empresasEs revolucionario en cuanto a escalabilidad y mantenimiento de la adaptabilidad a las necesidades de datos de su organización. La integración y la accesibilidad de sus datos están en su nivel más alto, al tiempo que proporciona información en tiempo real.
Los datos se protegen de nuevas formas, son más seguros y más rentables. La arquitectura de datos moderna revoluciona automatización y crea datos muy diversos y de calidad. Por lo tanto, existen numerosos beneficios al modernizar su arquitectura de datos.
¿Qué es la arquitectura de datos moderna?
La arquitectura de datos moderna es la manera en que se estructuran y almacenan los datos en las organizaciones. Implica todos los procesos principales de datos: recopilación, almacenamiento, acceso, uso, gestión y protección. Versiones anteriores La arquitectura de datos se centraba principalmente en el trabajo diario. Hoy en día, la arquitectura de datos se ha modernizado y se centra más en extraer información y sacar más provecho de nuestros datos. La arquitectura de datos moderna es basado en la nube y se centró en el análisis.
La arquitectura de datos moderna es flexible, pero garantiza que los datos sigan siendo… manejableLas organizaciones pueden escalar sin problemas sus volúmenes de datos siguiendo su crecimiento y progreso. Automatización La gestión de datos de alta calidad está a la vanguardia de la arquitectura de datos moderna, con seguridad y flexibilidad integradas en todo momento.
Esto nos lleva a las siete razones principales para adoptar una arquitectura de datos moderna.
1. Escalabilidad y flexibilidad
La arquitectura de datos moderna está diseñada para necesidades empresariales nuevas y revolucionarias. Abarca la computación en la nube, la inteligencia artificial y el big data, por lo que debe poder almacenar, procesar y analizar datos a gran escala. Esta escalabilidad significa que es necesario gestionar cantidades mayores de datos de la misma manera que se gestionan actualmente cantidades más pequeñas.
Con una gran afluencia de datos, es necesario el escalamiento horizontal y vertical. Escalamiento horizontal permite distribuir los datos en varios servidores adicionales, mientras que el escalamiento vertical implica actualizar los servidores existentes. La partición de datos puede ayudar a organizar estos datos, mientras que la fragmentación puede ayudar a distribuirlos en numerosos servidores. Con un escalamiento tan grande, la replicación de datos puede ayudar a mantener la integridad de los datos en caso de falla.
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2. Integración y accesibilidad de datos mejorada
En este punto, es necesario contar con datos. integrado en múltiples plataformas y fuentes. Grandes datos No impulsan la toma de decisiones, lo que significa que la integración de datos está cambiando. Algunos de los métodos principales incluyen extracción, transformación y carga (ETL), extracción, carga y transformación (ELT), captura de datos modificados (CDC), interfaz de programación de aplicaciones (API), malla de datos federada y arquitectura basada en eventos.
Se utilizan para extraer datos de varias fuentes diferentes, transformarlos y luego cargarlos en una base de datos o cargarlos y luego transformarlos. CDC es para cambios de datos en tiempo real, mientras que las API son para la comunicación de datos entre un punto final y una fuente. Las mallas de datos federadas crean productos de datos personalizados, mientras que la arquitectura basada en eventos detecta eventos dentro de los datos para una respuesta en tiempo real. Todos estos brindan una mayor precisión a los datos y, más allá de eso, una mayor accesibilidad.
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3. Análisis y perspectivas en tiempo real
Los datos ya no se centran únicamente en el uso diario, sino que deben analizado y se puede hacer un seguimiento en tiempo real. Se pueden extraer conocimientos de forma más perceptiva de los datos en tiempo real. Esto permite a las empresas tomar decisiones mejor informadas y operar en tiempo real. Mayor eficiencia.
Esto es revolucionario ya que la arquitectura de datos moderna puede ingerir datos de decenas de miles de fuentes simultáneamente. Él poder Validar, limpiar, normalizar, transformar y enriquecer estos datos para proporcionar respuestas orientadas, guiadas y esclarecedoras. Esto es notable y brinda a las empresas una importante ventaja en la era moderna.
4. Mejora de la gobernanza y la seguridad de los datos
Así como la necesidad de datos ha evolucionó exponencialmenteal igual que la gobernanza y la seguridad detrás de ella. Todos están involucrados en este proceso. Control descentralizado Es imperativo difundir ampliamente los datos y, al mismo tiempo, fomentar la responsabilidad entre todas las partes interesadas.
El linaje de datos ayuda a realizar un seguimiento de todos los procesos y procedimientos en un tiempo récord. Esta responsabilidad compartida y el intercambio de los datos también ayudan a fomentar la rendición de cuentas, ya que todos son importantes y están involucrados. modelo de confianza cero Ayuda a proteger aplicaciones públicas y privadas y se extiende más allá de la verificación del tráfico, donde termina la arquitectura de red tradicional.
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5. Eficiencia de costes y optimización de recursos
Dado que todos los datos en la arquitectura de datos moderna se almacenan principalmente en la nube, existen grandes posibilidades de ahorro de costos y eficiencia operativa. Ni siquiera necesita estar completamente basado en la nube para clasificarse como moderno, puede multi-nube o híbrida también.
La elección de soluciones de datos le permitirá obtener nuevos datos de una manera mucho menos dolorosa, más rápida y rentable. En las arquitecturas de datos modernas, normalmente solo Paga por lo que usas Además, todo el procesamiento de sus datos se simplifica significativamente, lo que elimina muchos costos computacionales. Recursos desacoplados Son particularmente útiles para ayudar a la escalabilidad y permiten realizar varias consultas de datos a la vez.
6. Automatización
Con altos requisitos de uso de datos, la automatización es importante. Puede ayudar a reducir errores y extraer información y comentarios de todos los usuarios y fuentes para mantener la supervisión de toda la estructura de datos. Esto crea un modelo más confiable y también puede permitir actualizaciones automáticaslo que ayudará a publicar parches de seguridad de manera eficiente.
La orquestación y los metadatos pueden hacer que la automatización sea posible y más rápida, y la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) se pueden utilizar para el descubrimiento, procesamiento y enriquecimiento de datos, el consumo, el escalado automático y la validación.
7. Datos diversos y de calidad
Los tiempos actuales exigen estructurado y no estructurado datos, lo que permite un uso transformador. Esto es fundamental porque produce datos de mayor calidad y más utilizables. Los usuarios de los datos también son más diversos, lo que exige la diversificación de los datos. Todos analizan, colaboran e innovan. Arquitectura de datos moderna optimiza herramientas para la limpieza, el enriquecimiento y la gobernanza de los datos a fin de generar datos de alta calidad. Para lograrlo datos diversosUtiliza técnicas de recopilación, almacenamiento, análisis y utilización.
