Una estructura de datos es una arquitectura unificada que captura la integración y administración integral de todos los datos dentro de un sistema, incluidas las fuentes, el almacenamiento, los procesos, el análisis y las aplicaciones.
La “tela” metafórica en una “estructura de datos” se refiere a la idea de ver los datos de su organización como una única capa de red integrada frente a una colección en silos de conexiones punto a punto. Acercarse a sus datos como una estructura puede ayudarlo a optimizar mejor el rendimiento, mejorar la movilidad de datos y optimizar las operaciones de datos.
En la práctica, se crea una estructura de datos al adoptar un enfoque centrado en los datos para la arquitectura de TI y usar software de integración y administración de datos para definir nuevas arquitecturas.
Alrededor de una década después de que Big Data fuera nombrado el próximo gran acontecimiento, las organizaciones se están dando cuenta de que recopilar y almacenar datos es solo el comienzo de los beneficios de los datos. Para cumplir con la promesa de big data, las perspectivas que cambian el juego, las experiencias de vanguardia, los nuevos modelos de negocios y la inteligencia artificial en todas partes, se requiere un nuevo enfoque para la administración de datos. Este enfoque integra información de todas las fuentes y hace que los datos estén disponibles cuando y donde se necesiten, sin importar el usuario o el punto final, todo mientras mantiene seguros los datos dondequiera que residan o cuando estén en tránsito.
Al nombrar las estructuras de datos como una de las principales tendencias tecnológicas para 2022, Gartner dijo que las estructuras de datos pueden simplificar la infraestructura de integración de datos de una organización y crear una arquitectura escalable que reduzca los desafíos de integración. Una estructura de datos también puede reducir los esfuerzos de administración de datos hasta en un 70 %, lo que acelera el tiempo de obtención de valor.
Una estructura de datos puede liberar el potencial oculto de big data dentro de su entorno de nube híbrida al hacer que los datos sean accesibles en sus entornos en las instalaciones, la nube pública, la nube privada y los entornos periféricos.
Estos son algunos desafíos comunes de la administración de datos que una estructura de datos puede abordar:
El software de administración de datos integra flujos de datos, usuarios, puntos finales, almacenamiento y arquitectura de red en una capa de administración de datos que proporciona visibilidad y una interfaz para el control y la administración. El software aprende todo el patrimonio de datos de una organización, marca los 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 para mejorar el rendimiento de los casos de uso individuales. El software también establece un panorama de datos común y un conjunto de API para integrarse con aplicaciones, flujos de datos y casos de uso.
Por lo general, una estructura de datos incluirá las siguientes capas:
Además de resolver muchos desafíos de ingeniería de datos, una estructura de datos ayuda a ofrecer los siguientes beneficios en toda la organización:
Muchas organizaciones están eligiendo data lakes para resolver problemas de acceso a datos, pero un data lake es un enfoque descendente y se define como tener un repositorio maestro de datos. Los data lakes pueden crear trabajo adicional en términos de transmisión y carga, y dificultar el acceso y la administración de datos. Además, algunos datos pueden ser necesarios lo suficientemente lejos del data lake para introducir una latencia alta. En la práctica, una estructura de datos puede ayudar a las organizaciones a obtener más de un data lake.
Estos dos conceptos son más complementarios que opuestos. La virtualización de datos crea una interfaz para administrar, mover y trabajar con datos. Por otro lado, una estructura de datos es un método integral para optimizar cada parte de las operaciones de datos: rendimiento, costo, eficiencia de recursos, seguridad, crecimiento y administración de cambios.
Estos son algunos ejemplos de cómo las organizaciones podrían aprovechar una estructura de datos para mejorar la accesibilidad a los datos:
Configurar una estructura de datos que cubra completamente todo su entorno de nube híbrida no es una tarea pequeña. Tiene que integrar datos a través de fuentes dispares en sus entornos en las instalaciones, la nube pública, la nube privada y el borde, todo mientras mantiene la gobernanza y la seguridad de los datos.
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