Datos unificados: Su empresa necesita una casa perfectamente conectada, no cuatro edificios al azar.

Por qué tener la arquitectura de datos correcta es esencial para las empresas financieras

Tener varias infraestructuras, arquitecturas de datos y bases de datos crea caos para cualquier organización, no solo para las empresas de la industria de servicios financieros (FSI).

La enorme cantidad de datos de los que las empresas se hacen cargo a diario sigue creciendo todo el tiempo. Añadir nuevas plataformas a la infraestructura heredada significa que las organizaciones de todo el mundo están intentando ocuparse de los datos almacenados en varios sistemas que no fueron diseñados para trabajar juntos sin problemas. Añadir continuamente nuevos sistemas y plataformas sobre la arquitectura existente es como añadir habitaciones y nuevas estructuras a una casa. El resultado es una serie de edificios al azar, en lugar de una casa perfectamente conectada.

La unificación de los datos es un gran desafío hoy en día, especialmente para las empresas de la industria de servicios financieros (FSI), que tienen complicaciones adicionales en términos de seguridad y cumplimiento. “El problema con el entorno existente es que los datos se almacenan en muchos lugares diferentes”, dijo Parviz Peiravi, Director Técnico/Ingeniero Principal de la Industria de Servicios Financieros de Intel.

“Algunas de las instituciones más grandes no solo tienen cientos, sino miles de depósitos de datos. Muchos llegaron a través de una serie de adquisiciones con diversos sistemas de datos locales dispares que permanecieron en gran parte aislados y desconectados. Además, debido al crecimiento orgánico, están añadiendo nuevas capacidades basadas en nuevas tecnologías que requieren diferentes tipos de recolección, procesamiento y almacenamiento de datos. Para hacer frente a las limitaciones de las tecnologías tradicionales de almacenamiento de datos, se añadieron a la mezcla soluciones basadas en lagos de datos que proporcionan flexibilidad para almacenar datos estructurados, no estructurados y de transmisión en gran volumen”.

“Las grandes tecnologías de datos basadas en Hadoop ofrecían un mayor rendimiento y escalabilidad al reunir los datos y la informática, y allanar el camino para cierto nivel de consolidación de los datos. Pero estamos en un punto en el que incluso esas tecnologías están alcanzando sus límites potenciales. Como resultado, estamos viendo un aumento en el número de lagos de datos por organización, lo que por sí mismo crea nuevos desafíos para el acceso a los datos, especialmente en una gran institución multinacional. Está claro que la tecnología por sí sola no resuelve los problemas de datos actuales”. 

A medida que se adoptan nuevas tecnologías como la analítica avanzada y la Inteligencia Artificial (IA) a un ritmo cada vez más acelerado, se hace cada vez más difícil para las empresas tener una visión general clara de sus datos. Este es el desafío que las instituciones financieras, pequeñas o grandes enfrentan hoy en día. Y es necesario abordarlo para que las empresas puedan utilizar sus datos de manera eficaz, incluidos los datos de fuentes externas.

 

Cómo diseñar una arquitectura moderna para datos unificados

Este no es un problema fácil de resolver y hay varios enfoques que las empresas pueden tomar. No hay soluciones mágicas ni universales. Hay varios enfoques nuevos en el diseño de la arquitectura de datos moderna, cada uno con su propia fortaleza y debilidad:

• 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 tradicional, el almacenamiento y la gobernanza basada en una arquitectura estrechamente acoplada y monolítica con menos flexibilidad. 

• Almacenamiento de datos lógicos y virtualización de datos: Aunque esto proporciona una nueva funcionalidad, prolonga el uso de la arquitectura de datos tradicional y eventualmente necesita ser reemplazado.

• Consolidación de datos: La creación de lagos de datos en el terreno basada en una arquitectura de datos centralizada le permite a las organizaciones ocuparse de los requisitos de lotes, tiempo real y transmisión. Pero, a medida que aumenta el volumen de datos y el tamaño del lago, también aumenta la complejidad de la recuperación, el procesamiento y la extracción de datos. 

• Arquitectura de datos guiada por dominios (DDDA) y estrategia de malla de datos: Este es un concepto reciente pero prometedor para abordar los desafíos del entorno dinámico de datos basado en una arquitectura de datos administrada centralmente pero distribuida. A medida que pasamos de “Monolitos” a “Microservicios” y desarrollo de aplicaciones “nativas de la nube”, también pasamos de “Monolito” a la arquitectura de datos distribuidos.

Para empezar, las empresas necesitan ver los datos como un producto y no como un subproducto. La estrategia de datos, la arquitectura, la plataforma y los productos deben abordar las necesidades de toda la empresa. También deberían basarse en la propiedad unificada y la colaboración interfuncional de las empresas y las organizaciones de TI con una evaluación continua y la priorización de los productos de datos con vistas a los requisitos a corto y largo plazo, comenzando por una simple implementación.

Al construir una plataforma de datos unificada y sus productos asociados, debería seguirse la misma filosofía que la entrega de un producto de software con una administración clara del ciclo de vida y la cadencia de entrega. Las organizaciones más exitosas en el desarrollo de arquitecturas de datos modernas están aplicando el concepto DevOps para administrar 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 inmutables, los microservicios y las aplicaciones nativas de la nube, está acelerando la adopción del paradigma de productos y plataforma de datos administrados por proceso declarativo. 

Además, las aplicaciones nativas de la nube y las que están basadas en microservicios pueden abarcar las nubes locales y las múltiples La estrategia y la implementación de los datos deberían abarcar todos los aspectos de la infraestructura híbrida de varias nubes, incluidos los requisitos comerciales, normativos y técnicos. Por ejemplo, la gobernanza, la seguridad y la localización de los datos desempeñan un papel importante en la operacionalización de las aplicaciones de última generación.

Estamos observando un cambio de paradigma definitivo de una arquitectura centrada en aplicaciones a una arquitectura centrada en datos. “Con la arquitectura centrada en datos, todo se diseña en torno a dónde residen los datos y cómo pueden entregarse a la aplicación en diferentes entornos, locales, híbridos o en la nube”, dijo Peiravi. “Y ahí es donde está el impacto realmente. No solo se trata de tener acceso a los datos para poder extraer información, sino también de entregar esos datos a cualquier aplicación que proporcione las funciones comerciales dentro de una empresa. Y en pocas palabras, esa es la plataforma de datos”.

Al cambiar a un enfoque centrado en los datos, se está cambiando completamente la forma en que las empresas de FSI ven la arquitectura de los datos. Esto crea un entorno dinámico que cambia constantemente, aunque de forma sincronizada y administrada, en lugar del caos que muchas organizaciones experimentan hoy en día. Crear un proceso de datos CI/CD (Integración continua/Distribución continua) garantiza procesos de entrega fiables para las empresas de FSI, de manera que puedan realizar actualizaciones frecuentes de las aplicaciones existentes a la vez que ofrecen nuevos servicios. 

El concepto de administrar los datos como un código está emergiendo como una buena manera de administrar los datos en un entorno siempre cambiante. “Cuando administra los datos como un código, utiliza el mismo principio CI/CD, y por lo tanto construye un flujo continuo que se administra de forma coherente”, dijo Peiravi. “Cuando desarrolla un proceso de datos, puede retroceder eficazmente el desarrollo del proceso en cada etapa de la entrega, lo que le permite reiniciarla cuando lo necesite. Esto no se puede lograr a menos que esté administrando los datos como un concepto de producto usando un proceso declarativo”. 

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

 

Asociarse con Intel

Intel está ayudando a las empresas de FSI a hacer frente al diluvio de datos, proporcionando tecnología esencial para abordar la necesidad de diferentes patrones de arquitectura de datos. En particular, la tecnología Intel® Optane™ puede apoyar la nueva generación de aplicaciones como cuadrículas de datos en memoria, bases de datos, procesamiento y análisis de datos, nativos de la nube y microservicios que requieren tiempos de respuesta rápidos y persistencia de datos y recuperación rápida.

“Intel Optane proporciona un gran almacenamiento de memoria en el sistema que puede combinarse con la DRAM tradicional”, dijo Peiravi. “Esto significa que tiene la capacidad de ejecutar grandes aplicaciones de análisis de datos dentro de la memoria del sistema”. Intel también está trabajando con socios del ecosistema para ofrecer diferentes soluciones que pueden ayudar a las organizaciones de FSI, junto con empresas de otros sectores, a construir una base para la empresa digital. Con esto, están utilizando una nueva generación de arquitectura de datos y aplicaciones para ofrecer la mejor experiencia al cliente y productos innovadores.

Por ejemplo, Intel está trabajando con IBM* y la plataforma de informática en memoria Hazelcast* para crear un plano de datos e informática rápido para instituciones financieras, como JPMorgan Chase* y Lloyds*. Esto asegurará que no haya ningún tiempo de inactividad, desde el borde hasta la nube híbrida.

La unificación de los datos no es un problema que pueda resolverse rápidamente. Sin embargo, no es algo que pueda ignorarse si las organizaciones de FSI quieren liberar todo el potencial de los datos de que disponen. Al igual que la creación de una casa perfectamente conectada, en lugar de varios edificios y habitaciones al azar, los gerentes de TI y los arquitectos de soluciones deben trabajar para construir una arquitectura de datos sin fisuras, en lugar de una serie de silos de datos. Solo entonces las empresas de FSI serán capaces de controlar el diluvio de datos. Siga en sintonía para la próxima entrega de nuestra serie de liderazgo de pensamiento de servicios financieros.