Datos unificados: hace falta una sola casa muy bien conectada, no cuatro edificios al azar

Por qué tener la arquitectura de datos adecuada es esencial para la industria de servicios financieros.

Tener varias infraestructuras, arquitecturas de datos y bases de datos es un caos para cualquier organización, no solo para empresas FSI

Las enormes cantidades de datos con los que las empresas trabajan a diario siguen creciendo todo el tiempo. Agregar nuevas plataformas a infraestructura heredada significa que organizaciones de todo el mundo están tratando de trabajar con datos almacenados en varios sistemas que no fueron diseñados para trabajar juntos sin problemas. Añadir continuamente nuevos sistemas y plataformas además de la arquitectura existente es como añadir habitaciones y nuevas estructuras a una casa. El resultado es una serie de edificios aleatorios, en lugar de una casa conectada.

La unificación de los datos es un desafío importante hoy en día, especialmente para las empresas de la Industria de Servicios Financieros (FSI), que tienen complicaciones adicionales en términos de seguridad y normativa. «El problema con el entorno existente es que los datos se almacenan en muchos lugares diferentes», dijo Parviz Peiravi, director de tecnología global/ingeniero principal de servicios de la industria financiera de Intel.

«Algunas de las instituciones más grandes tienen no solo cientos, sino miles de repositorios de datos. Muchos llegan a través de una serie de adquisiciones con una serie de sistemas de datos locales dispares que se mantuvieron en gran medida aislados y desconectados. Además, debido al crecimiento orgánico, están agregando nuevas capacidades basadas en nuevas tecnologías que requieren diferentes modos de recopilación, procesamiento y almacenamiento de datos. Para hacer frente a las limitaciones de las tecnologías tradicionales de almacenamiento de datos, se agregaron soluciones basadas en esquemas de datos a la mezcla que ofrecen flexibilidad para almacenar datos estructurados, no estructurados y transmitir datos en gran volumen.

«Las tecnologías de big data basadas en Hadoop ofrecen mayor rendimiento y escalabilidad al reunir datos y computación y allanar el camino para cierto nivel de consolidación de datos. Pero estamos en un punto en el que incluso esas tecnologías llegan a sus límites potenciales. Como resultado, estamos viendo un aumento del número de esquemas de datos por organización, lo que por sí mismo crea nuevos desafíos para acceder a los datos, especialmente en una gran institución multinacional. Está claro que la tecnología por sí sola no resuelve los problemas de datos». 

A medida que nuevas tecnologías como el análisis avanzado e inteligencia artificial (IA) se adoptan a un ritmo de aceleración, es cada vez más difícil para las empresas tener una visión general clara de sus datos. Este es el desafío al que hoy se enfrentan las instituciones financieras, pequeñas o grandes. Y es necesario abordar este problema para permitir a las empresas utilizar sus datos de forma eficaz, incluyendo los datos de fuentes externas.

 

Cómo diseñar la arquitectura moderna para datos unificados

Este no es un problema sencillo de resolver, y hay múltiples enfoques que las empresas pueden tomar. No hay ninguna solución que sirva para todo. Hay varios nuevos enfoques en el diseño de la arquitectura de datos moderno, cada uno con sus pros y sus contras:

• Añadir nuevas capacidades a la infraestructura de datos heredada existente: esto tiene la ventaja de maximizar la inversión actual, pero se basa en el procesamiento de datos, almacenamiento y gobernanza de datos tradicionales, basados en una arquitectura estrechamente acoplada y monolítica con menos flexibilidad. 

• Almacén de datos lógico y virtualización de datos: aunque esto ofrece una nueva funcionalidad, hace que el uso de la arquitectura de datos tradicional y tarde o temprano necesita ser reemplazado

• Consolidación de datos: la creación de sistemas de datos perennes basados en la arquitectura de datos centralizada permite a las organizaciones gestionar los requisitos de lote, tiempo real y transmisión. Pero a medida que el volumen de datos y el tamaño del sistema aumenta, también lo hace la complejidad de recuperar, procesar y extraer conocimientos 

• Arquitectura de datos impulsada por dominio (DDDA) y estrategia de malla de datos: este es un concepto reciente y prometedor para abordar los desafíos del entorno de datos dinámico basado en la arquitectura de datos gestionada por un sistema de gestión central, pero distribuida. A medida que transicionamos de «monolitos» a la «microservicios» y desarrollo de aplicaciones «nativas de la nube», también estamos pasando de «monolito» a la arquitectura de datos distribuida

Para empezar, las empresas deben considerar los datos como un producto y no como un subproducto. La estrategia, la arquitectura, la plataforma y los productos en torno a los datos deben abordar las necesidades de toda la empresa. También deberían construir los cimientos de una propiedad unificada y la colaboración de empresas y organizaciones informáticas multiplataforma con una evaluación continua y priorización de los productos de datos con especial atención a los requisitos a largo y corto plazo, y comenzar con una implementación simple.

Construir una plataforma de datos unificada y sus productos asociados deberían seguir la misma filosofía que ofrecer un producto de software con una gestión de ciclo de vida y una cadencia de entrega clara. Las organizaciones más exitosas en el desarrollo de arquitecturas de datos modernas están aplicando el concepto de DevOps para gestionar eficazmente el desarrollo y la entrega de productos de datos, que se conoce como DataOps. La adopción de una nueva generación de desarrollo de aplicaciones, como las aplicaciones inmutables, los microservicios y los nativos en la nube, está acelerando la toma de la plataforma de datos y el paradigma de productos gestionados por un proceso declarativo. 

Además, las aplicaciones basadas en la nube nativas y microservicios pueden extenderse en varias instalaciones y varias nubes. La estrategia e implementación de datos deberían abarcar todos los aspectos de la infraestructura multinube híbrida, incluyendo requisitos empresariales, normativos y técnicos. Por ejemplo, la gobernanza de datos, la seguridad y la localización de datos desempeñan un papel importante en la puesta en marcha de aplicaciones de próxima generación.

Estamos viendo un cambio de paradigma definido desde la arquitectura centrada en las aplicaciones a la arquitectura basada en datos. «Con la arquitectura centrada en los datos, todo seá diseña en torno a dónde residen los datos y cómo se pueden entregar a la aplicación en diferentes entornos, en las instalaciones, o en la nube híbrida», dijo Peiravi. «Y ahí es realmente donde reside el impacto. No solo tener acceso a los datos para poder extraer información, sino también ofrecer esos datos a cualquier aplicación que esté proporcionando las funciones empresariales dentro de una empresa. Y eso es la plataforma de datos en pocas palabras».

Pasar a un enfoque centrado en los datos es cambiar completamente cómo las empresas FSI entienden la arquitectura de datos. Esto crea un entorno dinámico que cambia constantemente, aunque de una forma sincronizada y gestionada, en lugar del caos que muchas organizaciones están experimentando hoy. Crear un sistema de datos CI/CD (integración continua/distribución continua) permite procesos de entrega fiables a las empresas FSI para que puedan realizar actualizaciones frecuentes a las aplicaciones existentes a la vez que ofrecen nuevos servicios. 

El concepto de la gestión de los datos como código está surgiendo como una buena forma de gestionar los datos en un entorno que cambia constantemente. «Cuando se gestionan los datos como código, se utiliza el mismo principio CI/CD, y por lo tanto se establece un flujo continuo que se gestionará de forma coherente», dijo Peiravi. «Cuando se desarrolla una canalización de datos, se puede volver a impulsar ese desarrollo de la línea a través de cada etapa de entrega, lo que permite reiniciar la configuración donde es necesario. Esto no se puede lograr a menos que se esté gestionando los datos como un concepto de producto usando un proceso declarativo». 

Además de la planificación organizativa y cultural para la digitalización de la empresa, nuevos datos, arquitectura de aplicaciones y estrategia de implementación, las empresas financieras también deberían considerar la adopción de nuevas tecnologías que aseguran el futuro de su plan, como la tecnología Intel® Optane™

 

Asociarse con Intel

Intel ayuda a las empresas FSI a tratar el análisis de datos proporcionando tecnología fundamental para abordar la necesidad de diferentes patrones de arquitectura de datos. En particular, la tecnología Intel® Optane™ puede ayudar a la nueva generación de aplicaciones como la red de datos en memoria, la base de datos, el procesamiento y análisis de datos, la nube nativa y microservicios que requieren tiempos de respuesta rápidos y la persistencia y una recuperación rápida de datos.

«Intel Optane ofrece un gran almacenamiento de memoria integrado en el sistema que se puede combinar con la DRAM tradicional», dijo Peiravi. «Esto significa que se obtiene la capacidad de ejecutar grandes aplicaciones de análisis de datos dentro de la memoria del sistema». Intel también trabaja con partners del ecosistema para ofrecer diferentes soluciones que pueden ayudar a las organizaciones FSI, junto a empresas de otros sectores, a construir unos cimientos para la empresa digital. Con esto, utilizan una nueva generación de datos y arquitectura de aplicaciones para ofrecer la mejor experiencia de cliente y productos innovadores.

Por ejemplo, Intel trabaja con IBM* y la plataforma de computación en memoria Hazelcast* para crear un plano de datos y computación rápido para las instituciones financieras, como JPMorgan Chase* y Lloyds*. Esto garantizará que no haya períodos de inactividad, desde el perímetro hasta la nube híbrida.

La unificación de los datos no es un problema que se puede resolver rápidamente. Sin embargo, no es algo que se pueda pasar por alto si las organizaciones FSI quieren desbloquear todo el potencial de los datos de los que disponen. Al igual que crear una casa muy conectada, en lugar de una serie de edificios y salas al azar, los administradores informáticos y los arquitectos de soluciones deben trabajar para construir una arquitectura de datos fluida, en lugar de una serie de almacenes de datos. Solo entonces las empresas FSI podrán domar el análisis de datos. No se pierda la próxima entrega de nuestra serie de ideas de liderazgo en los servicios financieros.