¿Qué es una estructura de datos?
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.
¿Por qué es importante la estructura de datos ahora?
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.
¿Por qué usar una estructura de datos?
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:
- La necesidad de almacenar los datos de manera eficiente y, al mismo tiempo, hacerlos accesibles para los usuarios, clientes y automatizaciones que los necesitan.
- Flujos de datos dispersos geográficamente, soluciones de almacenamiento y usuarios finales
- Datos incompatibles: estructurados y no estructurados, datos para aplicaciones específicas, datos en silos y heredados
- Brindar servicios a una nueva generación de aplicaciones de uso intensivo de datos que dependen de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, el análisis en tiempo real y las experiencias contextuales del cliente.
- Optimización de los flujos de datos hacia y desde los dispositivos IoT y las implementaciones de computación en el borde
- Mantener los datos seguros y mantener el cumplimiento
¿Cómo funciona una estructura de datos?
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.
¿Cuáles son los elementos de una estructura de datos?
Por lo general, una estructura de datos incluirá las siguientes capas:
- Administración de datos: Ayuda a monitorear el estado del sistema, la seguridad de los datos y la optimización de la red.
- Ingestión de datos: Establece vías y procesos para los datos recién introducidos.
- Procesamiento de datos: Limpia, refina y transforma los datos, lo que los prepara para usos específicos.
- Organización de datos: Ayuda al sistema a funcionar de manera más eficiente al asegurarse de que solo se entreguen datos relevantes a los usuarios.
- Descubrimiento de datos: Ayuda a descubrir nuevas conexiones entre diferentes fuentes de datos, desbloqueando valor y señalando nuevos resultados.
- Acceso a datos: Permite que una variedad de usuarios, aplicaciones, automatizaciones, equipos dentro de la organización o dispositivos, accedan a los datos para que puedan utilizarse sin problemas.
- Seguridad de datos: Monitorea y protege sus datos en toda su organización mientras garantiza el cumplimiento de las regulaciones de seguridad.
Beneficios de una estructura de datos
Además de resolver muchos desafíos de ingeniería de datos, una estructura de datos ayuda a ofrecer los siguientes beneficios en toda la organización:
- Más valor de los datos: Una estructura de datos está diseñada para ayudar a una organización a hacer más uso de sus datos, por ejemplo, para ofrecer mejores experiencias a los clientes, encontrar eficiencias operativas y habilitar nuevos modelos de negocios.
- Mejor uso de los recursos: Al proporcionar una vista de alto nivel de los datos en una organización y usar la AI para hacer recomendaciones, una estructura de datos puede informar la toma de decisiones de TI al mostrar cómo se acumulan los costos y las cargas de recursos en varios casos de uso.
- Agilidad y adaptación mejoradas: Una estructura de datos puede ayudar a una organización a escalar o cambiar de acuerdo con las condiciones cambiantes o las nuevas realidades al modelar los cambios con anticipación y proporcionar una base consistente sobre la cual construir arquitecturas de datos.
¿Es una estructura de datos similar a un data Lake?
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.
¿Una estructura de datos es similar a la virtualización de datos?
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.
Casos de uso de estructura de datos
Estos son algunos ejemplos de cómo las organizaciones podrían aprovechar una estructura de datos para mejorar la accesibilidad a los datos:
- Los grandes minoristas pueden integrar datos complejos de inventario y cadena de suministro para tomar decisiones informadas sobre la producción y la planificación.
- Las empresas de consultoría de TI pueden consolidar los datos de las solicitudes de asistencia al cliente y las estrategias de venta de herramientas basadas en los resultados sobre las brechas en las soluciones disponibles.
- Los agricultores pueden incorporar flujos de datos dispares, como pronósticos meteorológicos, condiciones del mercado y condiciones del suelo, en la toma de decisiones críticas.
Simplifique su estructura de datos con Pure Storage
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.
¿Tiene brechas en su estructura de datos o busca configurar una propia? Pure Storage tiene las soluciones que necesita para crear y admitir una estructura de datos moderna:
- Pure1®: Una solución de monitoreo y administración del almacenamiento de datos impulsada por AI que ofrece almacenamiento independiente en toda su pila de tecnología.
- Entorno operativo de Purity: Una plataforma unificada que administra de manera inteligente sus datos en Pure Storage ® FlashArray, en centros de datos, en el borde o en la nube, y le permite simplificar la administración de datos y eliminar los silos de almacenamiento.
- Pure Fusion: Una plataforma Storage-as-Code lleva el modelo operativo en la nube a las instalaciones. Aprovisione, administre y consuma el almacenamiento empresarial con facilidad.
- Portworx ®: Una solución completa de servicios de datos de Kubernetes para potenciar sus aplicaciones nativas en la nube.
- Pure Cloud Block Store™: Una solución multinube que ofrece movilidad de datos sin interrupciones, adaptación y una experiencia de usuario consistente en todos sus entornos de nube.
Al simplificar la forma en que las personas consumen e interactúan con los datos, Pure empodera a los innovadores para que desbloqueen el potencial oculto dentro de sus datos empresariales.
