Un tejido de datos es una arquitectura de datos moderna diseñada para democratizar el acceso a los datos en toda una organización. Utiliza sistemas inteligentes y automatizados para desglosar 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 la computación edge han impulsado el crecimiento exponencial del big data. Este aumento ha creado entornos de datos cada vez más complejos, con grandes volúmenes de datos dispersos en unidades de negocio Dispar.
Según un estudio de 2025 del IBM Institute for Business Value (IBV), el 50 % de los directores ejecutivos (CEO) afirman que su organización ha desconectado la tecnología debido al ritmo de las inversiones recientes. Como resultado, la unificación de datos y la gobernanza se han vuelto críticos para superar desafíos como silos, riesgos de seguridad y 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 los entornos on premises y multinube de una organización, desde lagos de datos, almacenes de datos, bases de datos SQL y otras fuentes. Con este enfoque, las organizaciones no tienen que mover los datos distribuidos a una sola ubicación o almacén de datos, ni tienen que adoptar un enfoque completamente descentralizado.
Estas capacidades no solo abordan los silos de datos y los crecientes volúmenes de datos, sino que también permiten el acceso sencillo 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 y business intelligence (BI) en todas las empresas, mientras que la gobernanza automatizada garantiza una estrategia de datos segura y conforme a las normas.
Para muchas organizaciones, el crecimiento explosivo de los datos (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, lagos de datos y entornos de nube híbrida.
Por lo general, estos sistemas de almacenamiento de información se aprovechan como soluciones de bajo costo para grandes cantidades de datos. Sin embargo, a menudo carecen de una administración adecuada de metadatos, lo que dificulta la localización, interpretación y uso de los datos de manera efectiva.
Los datos aislados se suman a esta complejidad. Históricamente, una empresa podría tener plataformas de datos separadas para RR. HH., cadena de suministro e información del cliente, cada una operando de forma aislada a pesar de la superposición de tipos de datos y necesidades.
Estos desafíos conducen a enormes acumulaciones de datos oscuros: información que se descuida, se considera poco confiable y, en última instancia, no se emplea. De hecho, se estima que un 60 % de los datos empresariales permanecen sin analizar.1
Las empresas utilizan tejidos de datos para dar dirección a estos desafíos. La arquitectura moderna unifica los datos, automatiza la gobernanza y permite el acceso a datos de autoservicio a escala. Al conectar datos entre sistemas Dispar, los tejidos de datos permiten a los responsables de la toma de decisiones establecer conexiones que antes estaban ocultas y obtener resultados empresariales más valiosos a partir de datos que, de otro modo, no se utilizarían.
Más allá de las ventajas de democratización y toma de decisiones, las soluciones de tejido de datos también están demostrando ser esenciales para los flujos de trabajo de IA empresarial. Según estudios de 2024 de IBM IBV, el 67 % de los directores financieros afirman que sus altos ejecutivos tienen 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, accesibilidad y 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 confiable para la entrega de datos a sus sistemas de IA, con requisitos de gobernanza 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 para que los usuarios puedan encontrar rápida y fácilmente los datos adecuados para sus casos de uso. Estos metadatos también proporcionan una comprensión empresarial común de diferentes datos a través de taxonomías, información de propiedad y actividad, activos relacionados y más.
En una estructura de datos, el proceso de integración de datos unifica los datos de fuentes de datos dispares, los transforma en una estructura consistente 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 procesamiento por lotes, integración de datos en tiempo real y captura de datos de cambio (CDC). Los procesos de integración inteligentes pueden maximizar el rendimiento a la vez que minimizan los costos de almacenamiento.
Un tejido de datos proporciona una forma unificada de crear y aplicar políticas de gobernanza de datos y seguridad de datos a escala. Por ejemplo, los controles de acceso a los datos se pueden vincular de forma fácil y automática a datos confidenciales a través de metadatos, como grupos de usuarios o clasificaciones de datos. A través de estos datos confiables y protegidos listos para el negocio, los tejidos de datos pueden ayudar a las organizaciones a poner en funcionamiento la IA.
Los tejidos de datos actúan como un mercado de autoservicio para el consumo de datos. Mediante capacidades clave de gobernanza—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 con datos de alta calidad. Los usuarios pueden buscar activos de datos, etiquetarlos, anotarlos y agregar comentarios. Como resultado, se reduce significativamente la dependencia del departamento informático.
Las estructuras de datos también incluyen administración end-to-end durante todo el ciclo de vida de la estructura de datos. Al aprovechar las operaciones de machine learning (MLOps) y la IA, este enfoque brinda una experiencia unificada para componer, construir, probar, desplegar, optimizar y monitorear 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 de negocio específico (por ejemplo, marketing, ventas o 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 de la gobernanza global.
Los lakehouses de datos surgieron para direcccionar las fallas de las plataformas tradicionales de administración de datos. Combinan las capacidades de almacenamiento de datos de data lakes con los analytics de alto rendimiento de almacenes de datos.
Las estructuras de datos pueden considerar la siguiente etapa en la evolución de los data lakehouses y otras plataformas de datos. Las organizaciones los emplean para simplificar la gestión de datos y mejorar el acceso a los datos de lakehouse. Ayudan a fomentar el intercambio de datos, automatizan la integración y la gobernanza de datos y respaldan el consumo de datos de autoservicio, capacidades que los repositorios de almacenamiento por sí solos no pueden proporcionar.
A diferencia de los sistemas de almacenamiento de datos individuales, 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 crecientes de nuevos datos. Un tejido de datos elimina las complejidades tecnológicas necesarias para el movimiento, la transformación y la integración de datos, haciendo que todos los datos estén disponibles en toda la empresa.
Pero, ¿cómo logra esto una estructura de datos?
Los tejidos de datos utilizan una matriz de servicios de datos. Para comprender cómo funciona, es útil Explorar tres componentes fundamentales: virtualización de datos, metadatos activos federados y machine learning.
La virtualización de datos hace que los datos sean accesibles sin moverlos físicamente. En lugar de utilizar procesos tradicionales de ETL (extracción, transformación, carga), una herramienta de virtualización de datos se conecta directamente a diferentes fuentes, integrando solo los metadatos necesarios. Luego 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 semántico y tecnologías de IA/aprendizaje automático (ML) para analizar continuamente metadatos, detectar patrones y unificar 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 Resilient® y autogestionados.
El machine learning automatiza los procesos críticos dentro de un tejido de datos, lo que lo convierte en una arquitectura de datos avanzada e inteligente. El aprendizaje automático (ML) se puede utilizar para aplicar automáticamente políticas de gobernanza, generar insights en tiempo real, detectar vulnerabilidades de seguridad, rastrear el linaje de datos, corregir problemas de calidad de datos y más.
Si bien las arquitecturas de tejido de datos varían según las necesidades comerciales, comparten características comunes. Según el reporte Enterprise Data Fabric Enables DataOps de Forrester, una estructura de datos normalmente consta de seis componentes fundamentales:2
Además de mejorar la gestión y el acceso general a los datos, las estructuras de datos también ofrecen los siguientes beneficios comerciales:
La automatización de la gobernanza de datos, la integración y otros servicios de datos en múltiples plataformas agiliza la gestión y el análisis de datos. 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 pueden ayudar a optimizar el rendimiento al tiempo que se minimizan el almacenamiento y los costos.
Las arquitecturas de tejido de datos facilitan las aplicaciones de autoservicio, ampliando el acceso a los datos más allá de los equipos técnicos. Brindan a los usuarios una visión unificada de los datos de la organización, creando conexiones independientemente de dónde residan los datos o cuán aislados hayan estado anteriormente.
Los datos accesibles y visibles hacen que la catalogación de datos y la aplicación de la gobernanza sean mucho más fáciles. El acceso ampliado a los datos también suele dar lugar a más barreras de seguridad de gobernanza y enfoques de seguridad de datos, como el enmascaramiento y cifrado para datos confidenciales.
Las arquitecturas de tejido de datos son modulares y están diseñadas a escala. 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.
