Un tejido de datos es una arquitectura de datos moderna diseñada para democratizar el acceso a datos en toda una organización. Utiliza sistemas inteligentes y automatizados para romper los silos, gestionar los activos de datos y optimizar la gestión de datos a escala.
Durante la última década, los avances en la nube híbrida, la inteligencia artificial, el Internet de las cosas (IoT) y el edge computing han impulsado el crecimiento exponencial del big data. Este auge ha dado lugar a entornos de datos cada vez más complejos, con enormes volúmenes de datos dispersos por unidades de negocio dispares.
Según un estudio de 2025 del IBM Institute for Business Value (IBV), el 50 % de los CEO afirman que su organización ha desconectado la tecnología debido al ritmo de las inversiones recientes. Como resultado, la unificación de los datos y el gobierno de los datos se han vuelto críticos para superar desafíos como los silos, los riesgos de seguridad y los cuellos de botella en la toma de decisiones.
Un tejido de datos ofrece una gestión de datos integrada y de extremo a extremo respaldada por machine learning (ML), metadatos activos, interfaces de programación de aplicaciones (API) y otras tecnologías.
No es una pieza de software, sino un enfoque de diseño que crea una vista unificada de los datos en las instalaciones y multinube de una organización, desde data lakes, almacenes de datos, bases de datos SQL y otras fuentes. Con este enfoque, las organizaciones no tienen que mover los datos distribuidos a una única ubicación o almacén de datos, ni tienen que adoptar un enfoque completamente descentralizado.
Estas capacidades básicas no solo abordan los silos de datos y los crecientes volúmenes de datos, sino que también permiten un acceso sencillo y de autoservicio a los datos para los usuarios empresariales. El resultado es una red de datos en tiempo real y datos históricos de alta calidad que acelera las iniciativas de transformación digital e inteligencia empresarial (BI) en todas las empresas, mientras que el gobierno automatizado garantiza una estrategia de datos segura y conforme.
Para muchas organizaciones, el crecimiento explosivo de datos (estructurados, semiestructurados y no estructurados) ha superado los enfoques tradicionales de gestión de datos. Este desafío se intensifica por la proliferación de almacenes de datos, data lakes y entornos de cloud híbrido.
Estos sistemas de almacenamiento suelen aprovecharse como soluciones de bajo coste para grandes cantidades de datos. Sin embargo, a menudo carecen de una gestión adecuada de los metadatos, lo que dificulta la localización, la interpretación y el uso eficaz de los datos.
Los datos aislados aumentan esta complejidad. Históricamente, una empresa puede tener plataformas de datos separadas para RR. HH., cadena de suministro e información de clientes, cada una operando de manera aislada a pesar de tener necesidades y tipos de datos superpuestos.
Estos retos conducen a enormes acumulaciones de datos oscuros: información que se descuida, se considera poco fiable y, en última instancia, no se utiliza. De hecho, se calcula que 60 % de los datos empresariales siguen sin analizarse1.
Las empresas utilizan tejidos de datos para abordar estos desafíos. La arquitectura moderna unifica los datos, automatiza la gobernanza y permite el autoservicio de acceso a datos a escala. Al conectar datos a través de sistemas dispares, los tejidos de datos permiten a los responsables de la toma de decisiones establecer conexiones que antes estaban ocultas y obtener resultados comerciales más valiosos de los datos que de otro modo no se utilizarían.
Además de las ventajas de la democratización y la toma de decisiones, las soluciones de tejidos de datos también están demostrando ser esenciales para los flujos de trabajo de la IA empresarial. Según estudios de 2024 del IBM IBV, el 67 % de los CFO afirman que su equipo directivo tiene los datos necesarios para capitalizar rápidamente las nuevas tecnologías. Pero solo el 29 % de los líderes tecnológicos están totalmente de acuerdo en que sus datos tienen la calidad, la accesibilidad y la seguridad necesarias para escalar de manera eficiente la IA generativa.
Con un tejido de datos, las organizaciones pueden crear más fácilmente una infraestructura de datos de confianza para la entrega de datos a sus sistemas de IA, con requisitos de gobierno y privacidad aplicados automáticamente.
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Las arquitecturas de tejido de datos aprovechan los catálogos de datos, que son bibliotecas detalladas de activos de datos. Estos catálogos emplean metadatos activos (que utilizan gráficos de conocimiento, semántica e IA) para organizar los activos de datos en tiempo real, de forma que los usuarios puedan encontrar rápida y fácilmente los datos adecuados para sus casos de uso. Estos metadatos también proporcionan una comprensión comercial común de diferentes datos a través de taxonomías, información de propiedad y actividad, activos relacionados y más.
En un tejido de datos, el proceso de integración unifica los datos de fuentes de datos dispares, los transforma en una estructura coherente y los hace accesibles para el análisis de datos y la toma de decisiones. Esta conexión se produce a través de varios estilos de integración, como el procesamiento por lotes, la integración de datos en tiempo real y la captura de datos modificados (CDC). Los procesos de integración inteligente pueden maximizar el rendimiento y minimizar los costes de almacenamiento.
Un tejido de datos proporciona una forma unificada de crear y hacer cumplir políticas de gobierno y seguridad de datos a escala. Por ejemplo, los controles de acceso a los datos pueden vincularse fácil y automáticamente a los datos sensibles mediante metadatos, como grupos de usuarios o clasificaciones de datos. A través de estos datos de confianza y protegidos listos para el negocio, los tejidos de datos pueden ayudar a las organizaciones a hacer operativa la IA.
Un tejido de datos actúa como un mercado de autoservicio para el consumo de datos. A través de capacidades clave de gobierno, como la creación de perfiles de datos y la gestión de metadatos, permite a los ingenieros de datos, científicos de datos y usuarios empresariales descubrir, acceder y colaborar rápidamente en datos de alta calidad. Los usuarios pueden buscar activos de datos, etiquetarlos y anotarlos, y añadir comentarios. Como resultado, la dependencia del departamento de TI se reduce significativamente.
Los tejidos de datos también incluyen la gestión de principio a fin durante todo el ciclo de vida del tejido de datos. Al aprovechar las operaciones de machine learning (MLOps) y la IA, este enfoque ofrece una experiencia unificada para componer, construir, probar, implementar, optimizar y monitorizar los diversos componentes de una arquitectura de tejido de datos, como los pipelines de datos.
Una malla de datos es una arquitectura de datos descentralizada que organiza los datos por un dominio empresarial específico (por ejemplo, marketing, ventas o servicio de atención al cliente) para proporcionar más propiedad a los productores de un conjunto de datos determinado.
Los tejidos de datos coexisten con las mallas de datos y, a menudo, mejoran su funcionalidad. Pueden automatizar componentes clave de una malla de datos, como la creación de productos de datos y la aplicación del gobierno global.
Los lakehouses de datos surgieron para solucionar los defectos de las plataformas tradicionales de gestión de datos. Combinan las capacidades flexibles de almacenamiento de datos de los data lakes con el análisis de alto rendimiento de los almacenes de datos.
Los tejidos de datos pueden considerarse la siguiente etapa en la evolución de los lakehouses de datos y otras plataformas de datos. Las organizaciones los utilizan para simplificar la gestión de datos y mejorar el acceso a los datos del lakehouse. Ayudan a fomentar el intercambio de datos, automatizar la integración y el gobierno de datos y respaldar el consumo de datos de autoservicio, capacidades que los repositorios de almacenamiento por sí solos no pueden proporcionar.
A diferencia de los sistemas individuales de almacenamiento de datos, los tejidos de datos pueden crear fluidez en todos los entornos de datos, contrarrestando el problema de la gravedad de los datos: la idea de que los datos se vuelven más difíciles de mover a medida que llegan volúmenes cada vez mayores de datos nuevos. Un tejido de datos elimina las complejidades tecnológicas necesarias para el movimiento, la transformación y la integración de los datos, y hace que todos los datos estén disponibles en toda la empresa.
Pero, ¿cómo lo logra un tejido de datos?
Los tejidos de datos utilizan una matriz de servicios de datos. Para entender cómo funciona, es útil explorar tres componentes fundamentales: la virtualización de datos, los metadatos activos federados y el machine learning.
La virtualización de datos hace que los datos sean accesibles sin moverlos físicamente. En lugar de utilizar procesos ETL (extracción, transformación, carga) tradicionales, una herramienta de virtualización de datos se conecta directamente a diferentes fuentes, integrando solo los metadatos necesarios. A continuación, crea una capa de datos virtuales que permite a los usuarios buscar y acceder a los datos en tiempo real, como si estuvieran en un repositorio centralizado.
Los metadatos activos federados hacen que los datos sean más detectables y utilizables. A diferencia de los metadatos pasivos, que son estáticos y se curan manualmente, los metadatos activos federados utilizan gráficos de conocimiento semánticos y tecnologías de IA/ML para analizar continuamente los metadatos, detectar patrones y unificar los datos en diversos sistemas y formatos.
Estos sistemas pueden etiquetar, perfilar y clasificar datos automáticamente. También pueden activar alertas o acciones basadas en cambios en los metadatos, haciendo que los ecosistemas de datos sean más resilientes y autogestionados.
El machine learning automatiza los procesos críticos dentro de un tejido de datos, convirtiéndolo en una arquitectura de datos avanzada e inteligente. El ML se puede utilizar para aplicar automáticamente políticas de gobierno, generar conocimiento en tiempo real, detectar vulnerabilidades de seguridad, rastrear el linaje de datos, corregir problemas de calidad de los datos y mucho más.
Aunque las arquitecturas de tejidos de datos varían según las necesidades comerciales, comparten características comunes. Según el informe Enterprise Data Fabric Enables DataOps de Forrester, un tejido de datos suele constar de seis componentes fundamentales:2
Además de mejorar la gestión de datos y el acceso, los tejidos de datos también ofrecen los siguientes beneficios:
La automatización del gobierno de datos, la integración y otros servicios de datos en múltiples plataformas agiliza la gestión de datos y el análisis. Al reducir los cuellos de botella, las empresas pueden aumentar la productividad, lo que permite a los usuarios empresariales tomar decisiones más rápidas y aliviar la carga de trabajo de los equipos técnicos.
Además, las capacidades de integración inteligente pueden ayudar a optimizar el rendimiento al tiempo que minimizan el almacenamiento y los costes.
Las arquitecturas de tejidos de datos facilitan las aplicaciones de autoservicio, ampliando el acceso a datos más allá de los equipos técnicos. Brindan a los usuarios una vista unificada de los datos de la organización, creando conexiones independientemente de dónde residan los datos o qué tan aislados hayan estado anteriormente.
Los datos accesibles y visibles hacen que la catalogación de datos y la aplicación del gobierno sean mucho más fáciles. Un acceso a datos ampliado también suele dar lugar a más medidas de seguridad de gobierno y enfoques de seguridad de datos, como el enmascaramiento y el cifrado de datos confidenciales.
Las arquitecturas de data fabric son modulares y están diseñadas para escalar. Pueden escalar tanto horizontalmente (para adaptarse a volúmenes de datos cada vez mayores) como verticalmente (para mejorar los procesos y el rendimiento).
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1 “The State of Dark Data”. Splunk. 2019.
2 “The Forrester Wave™: Enterprise Data Fabric, Q2 2022: The 15 Providers That Matter Most and How They Stack Up”. Forrester. 2020.
