Data Fabric es un marco moderno de gestión de datos que conecta de manera fluida diferentes fuentes, ubicaciones y formatos de datos para proporcionar una vista unificada y coherente de los datos de una organización.

Al explicar Data Fabric a un perfil comercial o de negocios, es esencial centrarse en los siguientes puntos clave:

1. Integración Unificada de Datos: Data Fabric integra datos de diversas fuentes, ya sean locales, en la nube o en el borde. Conecta datos estructurados y no estructurados, bases de datos, data lakes y más.

2. Acceso en Tiempo Real: Data Fabric permite el acceso en tiempo real a los datos, asegurando que las operaciones comerciales se basen en información actualizada.

3. Calidad y Gobierno de Datos: Incorpora características de calidad y gobierno de datos para mantener la precisión de los datos y garantizar el cumplimiento de los requisitos normativos.

4. Escalabilidad: Data Fabric se adapta a medida que aumentan los volúmenes de datos, lo que lo hace adecuado para organizaciones de todos los tamaños.

5. Movilidad de Datos: Los datos pueden moverse sin problemas entre ubicaciones, lo que respalda la migración de datos, la replicación y la recuperación ante desastres.

6. Seguridad de Datos: Fuertes medidas de seguridad protegen los datos a medida que fluyen a través del tejido, garantizando la privacidad e integridad de los datos.

7. Información a partir de Datos: Data Fabric facilita a las empresas obtener información valiosa de sus datos, lo que respalda la toma de decisiones más acertadas.

8. Casos de Uso: Destaca casos de uso prácticos, como análisis de clientes, optimización de la cadena de suministro o detección de fraudes, que ilustran cómo Data Fabric puede beneficiar al negocio.

Al definir Data Fabric para un público comercial o de negocios, enfóquese en cómo permite que la organización sea más ágil, eficiente y orientada por los datos. Este marco capacita a las empresas para aprovechar todo el potencial de sus datos, lo que finalmente conduce a una mayor competitividad e innovación.

__________________________________________________________________________________________________________________________________

DATA MESH

Data Mesh es un enfoque de gestión de datos que aborda los desafíos de escalabilidad y colaboración en entornos empresariales que manejan grandes volúmenes de datos. Al explicar Data Mesh a un perfil comercial o de negocios, es importante centrarse en los siguientes aspectos clave:

1. Descentralización de Datos: Data Mesh aboga por la descentralización de datos, donde cada dominio de negocio o equipo se convierte en el responsable de sus propios datos. Esto fomenta la propiedad y la responsabilidad de los datos en toda la organización.

2. Dominios de Datos: Los datos se dividen en dominios, que son áreas específicas de la empresa. Cada dominio es responsable de la recopilación, el procesamiento y el mantenimiento de sus propios datos.

3. Plataforma de Datos: Se establece una plataforma de datos centralizada que actúa como un conjunto de servicios y herramientas compartidos para garantizar la calidad de los datos, la seguridad y la accesibilidad. Esta plataforma es responsabilidad de los equipos de datos centrales.

4. Protocolos y Estándares: Data Mesh promueve la adopción de protocolos y estándares para garantizar la interoperabilidad entre dominios y equipos. Esto facilita la colaboración y el intercambio de datos.

5. Autoatención: Los equipos comerciales pueden acceder a los datos que necesitan de manera autónoma, sin depender de equipos de datos centrales. Esto agiliza la toma de decisiones y la innovación.

6. Calidad de Datos: Se enfatiza la importancia de la calidad de los datos en todos los dominios. Cada dominio es responsable de garantizar la integridad y la calidad de sus datos.

7. Escalabilidad: Data Mesh aborda la escalabilidad de manera efectiva, permitiendo que la organización maneje grandes volúmenes de datos sin crear cuellos de botella.

8. Colaboración Interdisciplinaria: La colaboración entre equipos técnicos y no técnicos se fomenta, ya que los datos se consideran un activo empresarial compartido.

Al definir Data Mesh para un perfil comercial o de negocios, destaque cómo este enfoque resuelve los desafíos relacionados con la gestión de datos a gran escala y permite a la empresa aprovechar al máximo su información. Además, explique cómo fomenta la colaboración, la agilidad y la toma de decisiones basadas en datos de alta calidad.