Data Fabric (fábrica de dados) é uma arquitetura de gerenciamento de informações que fornece ao usuário final muitas opções de configuração e administração.

A principal característica do novo DFS é o uso intensivo de algoritmos e ferramentas de redes neurais que fornecem funções de Big Data e ia (inteligência artificial), bem como aprendizado de máquina (machine learning) para organizar os esquemas de gerenciamento de dados mais ideais.

A arquitetura é geralmente entendida como um ecossistema fechado (autônomo) que fornece aos funcionários de uma organização acesso a informações corporativas, em vez de uma plataforma específica de um fabricante de software específico.

Data Fabric em empresas modernas: características e vantagens

A arquitetura da fábrica de dados surgiu no contexto do uso ativo da interação entre grandes empresas com grandes quantidades de informações sob restrições padrão relacionadas aos processos de gerenciamento.

A malha de dados moderna permite lidar efetivamente com as principais tarefas em termos de armazenamento e processamento de informações díspares. Com a ajuda do Data Fabric, essas informações se tornaram mais fáceis de pesquisar, processar, estruturar e integrar com outros sistemas de infraestrutura de TI.

Questões relacionadas à segurança da Informação são extremamente agudas em qualquer ambiente corporativo. Nesse sentido, o DF também se destaca favoravelmente no contexto de opções alternativas, pois permite:

• para garantir a proteção confiável das informações;
• implemente o gerenciamento de informações usando interfaces API abertas padrão;
• máxima flexibilidade e ajuste fino do acesso às informações para determinadas categorias de usuários da rede.

A arquitetura DF visa a máxima transparência nos processos de análise, modernização, integração, além de alterar o fluxo de dados para atender aos requisitos específicos dos serviços comerciais atuais.

Data Fabric-digitalização dos processos de DataOps

Uma fábrica de dados significa o seguinte conjunto obrigatório de características e processos:

• O processamento passo a passo dos fluxos de dados recebidos inclui a participação obrigatória da inteligência artificial. Ajuda a otimizar algoritmos de processamento, analisa informações mais rapidamente, destacando os aspectos mais importantes.
• As fontes de dados, usando os recursos das interfaces gráficas (APIs) modernas, recebem integração de ponta a ponta (incluindo bancos de dados/data warehouses de Data Lake).
• As arquiteturas de microsserviços são usadas como um substituto para um único bloco de plataformas de software.
• O ambiente de TI corporativo utiliza o maior número possível de soluções em nuvem.
• Os fluxos de informação são orquestrados.
• A qualidade da informação aumenta após a unificação e virtualização.
• Independentemente do tipo e volume da fonte de dados, ela é fornecida com acesso rápido (de bancos de dados, data warehouses, data lakes corporativos, etc.).
• Fornecer acesso seguro e delimitado dentro da empresa (a diferentes grupos de usuários) para processamento de informações. Paralelamente, há uma configuração flexível dos direitos de cada funcionário da organização aos recursos de informação para cada grupo de clientes no nível corporativo.

A arquitetura DF é especialmente projetada para a tecnologia DataOps, que registra quaisquer alterações no data warehouse. Como resultado, a empresa recebe um nível efetivo de Previsão para o desenvolvimento de planos de negócios.

O uso da inteligência artificial ajuda a otimizar os Serviços de armazenamento e processamento de dados, além de melhorar a qualidade do serviço para recursos de informação e hardware.