Estructura de datos

¿Qué es la estructura de datos?

La estructura de datos es un concepto de diseño que sirve como una capa integrada (estructura) de datos y procesos conectados. Acelera la información automatizando la ingesta, la supervisión, el descubrimiento, la preparación y la integración a través de los silos de datos.

¿Cómo funciona la estructura de datos?

La estructura de datos crea una capa semántica que acelera la entrega de datos e información automatizando procesos clave. De este modo, aumenta la agilidad al integrar la participación de los usuarios y analistas de la empresa en el proceso de preparación de los datos. 

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¿Cómo se emplea la estructura de datos?

La estructura de datos no es específica para procesos o usos de datos concretos ni para ubicaciones geográficas o plataformas determinadas. Su propio diseño garantiza el acceso y gobierno sin complicaciones de todo tipo de datos. Añade una capa de información de apoyo a los entornos de lago de datos y, por tanto, reduce la necesidad de la integración punto a punto de determinados usuarios y procesos.

En su vertiente más útil, la estructura de datos facilita resultados más rápidos, fiables y sólidos, al aprovechar funcionalidades de inteligencia artificial a través de grandes volúmenes de datos, con independencia de sus tipos y ubicaciones.

¿Qué puede hacer la estructura de datos?

La estructura de datos abstrae la infraestructura y rompe el vínculo directo entre los datos y una infraestructura específica, por lo que también elimina los silos. Se centra en automatizar el proceso de ingesta de datos, su supervisión y la integración de orígenes de datos diversos, de modo que simplifica el análisis de datos y la obtención de información necesaria para el éxito del negocio. Minimiza la complejidad automatizando procesos, flujos de trabajo y pipelines, al optimizar los datos para simplificar la implementación. 

Casos de uso de la estructura de datos

  • Vista integral del cliente:  la estructura de datos ayuda a las empresas a identificar lo que gusta y no gusta a sus clientes, sus círculos de amigos, sus patrones de compra y sus pedidos anteriores. También permite identificar la satisfacción del cliente, predecir su rotación y personalizar experiencias críticas para el éxito de la empresa. 
  • Análisis del Internet de las cosas (IoT): la estructura de datos ofrece la capacidad de almacenar, procesar y acceder con eficacia a grandes volúmenes de datos de IoT procedentes de sensores, dispositivos y conmutadores mediante tecnologías de aprendizaje automático y automatización. Facilita los análisis al transmitir datos desde otras plataformas y se integra con lagos de datos para entregar información de las operaciones.
  • Análisis en tiempo real y avanzados: la estructura de datos admite análisis generalizados mediante automatización, supervisión e inteligencia que se utilizan para la detección de fraudes, la gestión de riesgos y las aplicaciones. Estas funciones se benefician del uso de señales de datos adicionales para identificar patrones prácticamente en tiempo real. 

IA y la estructura de datos

  • IA en acción: la inteligencia artificial (IA) hace posible que las máquinas realicen tareas que se parecen a las que son producto del intelecto humano. Incluye tanto IA general como IA específica e imita diferentes aspectos de las funciones cognitivas humanas. La IA puede aprender, tomar decisiones, reconocer patrones de datos y analizarlos.
  • Diseño de la armonía de datos a través de la arquitectura: la estructura de datos es un concepto arquitectónico que está cambiando la forma en la que las empresas manejan los datos al ofrecer a los trabajadores una vista común en toda la empresa. Se eliminan los silos de datos para, de este modo, permitir una mayor eficacia en el acceso, el transporte y el análisis de los datos. Entre las características más importantes destacan seguridad y gobernanza sólidas, interconexión, flexibilidad y una arquitectura uniforme.
  • La IA y los datos van de la mano: los sistemas de IA requieren datos de alta calidad para el entrenamiento y el aprendizaje. La estructura de datos garantiza que los diferentes conjuntos de datos se integran sin fisuras y son fácilmente accesibles para los algoritmos de IA. Las capacidades en tiempo real de la estructura de datos complementan los requisitos dinámicos de las aplicaciones de IA.
  • Escalabilidad y precisión en tiempo real: la necesidad de un procesamiento en tiempo real combina los puntos fuertes de la estructura de datos y la inteligencia artificial. El requisito de la IA de disponer de la información más reciente se complementa con las capacidades en tiempo real de la estructura de datos. Asimismo, la escalabilidad es una necesidad común que aborda el crecimiento en las demandas de computación y los volúmenes de datos.
  • Cómo exprimir el potencial de los datos: todo el potencial de los activos de datos de una organización se puede explotar si se combina la IA con una estructura de datos sólida. Las aplicaciones de IA pueden generar información, previsiones y automatización gracias a su enfoque cooperativo, que hace posible un uso eficiente de los datos. Las organizaciones tienen más posibilidades de éxito en el entorno basado en datos cuando la IA y la estructura de datos se combinan para respaldar un enfoque completo y flexible de la gestión de los datos.

HPE y la estructura de datos

Hewlett Packard Enterprise (HPE) avanza en los análisis híbridos de alto rendimiento con HPE Ezmeral Data Fabric y ofrece un enfoque transformativo que no implica migrar ni limitar los conjuntos de datos. La estructura de datos unifica los datos de diferentes orígenes, como lagos, archivos, objetos, flujos y bases de datos, en una única infraestructura de datos y un solo sistema de archivos. Esta integración se extiende a los archivos, objetos, flujos y bases de datos existentes, para descomponer los silos de datos y ofrecer una base tecnológica, un marco de seguridad y un sistema de gestión unificados.

Un rasgo distintivo del enfoque de HPE es la creación de topologías edge-to-cloud, a las cuales se puede acceder a través de un espacio de nombres global único. Esto simplifica el acceso a los datos desde cualquier aplicación o interfaz, con independencia de la ubicación de los datos. La persistencia de un almacén de datos unificado simplifica los modelos tanto de codificación como de análisis de datos al proporcionar acceso a los datos con diversos protocolos mediante API nativas S3, NFS, POSIX, REST, HDFS y de interfaz de almacenamiento de contenedor (CSI). HPE Ezmeral Data Fabric surge como una solución completa, que facilita la integración fluida, la accesibilidad y la gestión de orígenes de datos diversos para aquellas organizaciones que busquen mejorar la eficacia y la agilidad en sus procesos de análisis.