La calidad de sus datos se ve afectada. ¿Cómo puede utilizar estrategias innovadoras de almacenamiento de datos para mejorarlo?

2 Modelado de Data Vault

El modelado de bóveda de datos es una técnica de modelado de datos que tiene como objetivo crear una estructura de almacenamiento de datos flexible, adaptable y resistente que pueda manejar cambios en las fuentes de datos, los requisitos empresariales y las consultas de los usuarios. El modelado de bóvedas de datos consta de tres tipos de tablas: concentradores, vínculos y satélites. Los concentradores almacenan los identificadores únicos de las entidades empresariales, como clientes, productos o pedidos. Los vínculos almacenan las relaciones entre estas entidades, como el pedido del cliente o la categoría del producto. Los satélites almacenan los atributos descriptivos de las entidades o las relaciones, como el nombre del cliente, la fecha del pedido o el precio del producto. El modelado de bóvedas de datos puede ayudarle a mejorar la calidad de los datos, ya que le permite capturar el historial y el contexto completos de los datos, conservar los datos de origen originales y reducir la complejidad y la redundancia del almacenamiento de datos.

3 Data Lakehouse

Data lakehouse es una arquitectura híbrida que combina las mejores características de los lagos de datos y los almacenes de datos. Los lagos de datos son repositorios que almacenan datos sin procesar y no estructurados en su formato nativo, como texto, imágenes, audio o video. Los almacenes de datos son bases de datos que almacenan datos estructurados y procesados en un esquema predefinido, como tablas, columnas y filas. Data Lakehouse tiene como objetivo proporcionar una plataforma unificada que pueda admitir cargas de trabajo analíticas y operativas, como informes, paneles, aprendizaje automático o aplicaciones en tiempo real. Data Lakehouse puede ayudarlo a mejorar la calidad de sus datos al permitirle almacenar y acceder a sus datos en múltiples formatos y niveles de granularidad, aplicar políticas de gobernanza y seguridad coherentes en todos sus datos y aprovechar las capacidades avanzadas de análisis e inteligencia artificial para mejorar el valor de sus datos.

4 Tejido de datos

Data Fabric es un marco que conecta e integra sus datos en diferentes sistemas, plataformas y dominios. Data Fabric le permite crear un entorno de datos coherente y sin fisuras que puede respaldar sus objetivos y procesos empresariales. Data Fabric consta de cuatro capas: orígenes de datos, servicios de datos, administración de datos y consumo de datos. Las fuentes de datos son las distintas ubicaciones en las que residen los datos, como bases de datos, archivos, secuencias o API. Los servicios de datos son las funciones que realizan operaciones de datos, como la ingesta, la transformación, el enriquecimiento o la entrega. La administración de datos es el conjunto de políticas y reglas que rigen la calidad, la seguridad, la privacidad y el cumplimiento de los datos. El consumo de datos es la forma en que los usuarios, las aplicaciones y los análisis utilizan los datos y acceden a ellos. Data Fabric puede ayudarle a mejorar la calidad de sus datos, ya que le permite organizar y automatizar sus flujos de trabajo de datos, garantizar la coherencia y precisión de los datos y proporcionar visibilidad y trazabilidad de los datos.

5 Malla de datos

La malla de datos es un paradigma que descentraliza y democratiza la propiedad y el acceso a los datos. La malla de datos trata los datos como un producto que puede ser creado, consumido y compartido por diferentes equipos y partes interesadas dentro de su organización. La malla de datos consta de cuatro principios: propiedad de datos orientada al dominio, datos como producto, infraestructura de datos de autoservicio y gobernanza federada. La propiedad de datos orientada al dominio significa que cada unidad de negocio o función es responsable de administrar y mantener sus propios datos. Los datos como producto significan que cada fuente de datos se trata como un activo valioso que otros equipos pueden descubrir, acceder y utilizar. La infraestructura de datos de autoservicio significa que cada equipo puede aprovechar las herramientas y plataformas que se adapten a sus necesidades y preferencias. La gobernanza federada significa que cada equipo sigue un conjunto común de estándares y mejores prácticas que garantizan la calidad, la seguridad y el cumplimiento de los datos. La malla de datos puede ayudarlo a mejorar la calidad de sus datos al capacitar a sus equipos para que colaboren e innoven con los datos, fomenten una cultura basada en datos y alineen su estrategia de datos con su estrategia comercial.

6 Esto es lo que hay que tener en cuenta

Este es un espacio para compartir ejemplos, historias o ideas que no encajan en ninguna de las secciones anteriores. ¿Qué más te gustaría añadir?