Convertirse en una empresa data-driven es esencial para seguir siendo competitivo, pero el camino suele verse ralentizado por factores organizativos y tecnológicos.

La gestión de datos empresariales siempre ha tenido que afrontar el reto de gestionar enormes volúmenes de datos distribuidos en sistemas que no se comunican entre sí. A pesar de los continuos avances tecnológicos, la superposición de aplicaciones y datos que caracteriza a muchas organizaciones hace que este reto sea aún más complejo. Hoy, cantidades de información en constante crecimiento se encuentran dispersas entre bases de datos legacy, aplicaciones on-premise y plataformas cloud, creando múltiples silos que dificultan obtener una visión completa y coherente del negocio.

En este artículo, exploraremos por qué la virtualización de datos es uno de los pilares técnicos de las plataformas de datos actuales y, en consecuencia, de la gestión moderna de datos empresariales.

Puntos clave

• Los modelos tradicionales de integración de datos, basados en la replicación de datos y en pipelines ETL, muestran limitaciones en términos de tiempo, costes, fiabilidad y gobernanza.
• La virtualización de datos hace que los datos distribuidos sean accesibles sin moverlos ni duplicarlos, simplificando todo el proceso de acceso e integración.
• Decisiones más rápidas, reducción de costes, mayor soporte para IA y analítica, y una gobernanza centralizada de los activos de información se encuentran entre sus principales beneficios.

El enfoque tradicional basado en pipelines ETL

Durante muchos años, la respuesta a la fragmentación de los datos fue la integración física mediante procesos ETL (Extract, Transform, Load). El objetivo siempre ha sido recopilar información heterogénea y distribuida de los distintos sistemas empresariales y transferirla a un repositorio centralizado, como un Data Warehouse, para poder analizarla de forma coherente.

El proceso es conceptualmente sencillo: los datos se extraen de los sistemas de origen, se transforman para hacerlos coherentes y, finalmente, se cargan en el repositorio central. Solo en esta fase pueden utilizarse para informes de gestión, análisis y business intelligence.

Este enfoque sigue siendo eficaz cuando se requieren análisis históricos complejos o cuando es necesario consolidar grandes volúmenes de información, pero muestra limitaciones estructurales cuando es necesario tomar decisiones rápidas en el día a día del negocio.

Datos desactualizados

Los procesos ETL suelen ejecutarse en intervalos programados. Como resultado, los análisis suelen basarse en datos que tienen horas o incluso días de antigüedad, en lugar de reflejar lo que está sucediendo en ese preciso momento.

Agilidad limitada

Cada nuevo requisito de negocio exige el diseño o la modificación de los pipelines de integración. Esta actividad puede llevar semanas o meses y ralentiza la capacidad de la organización para responder con rapidez a las nuevas necesidades del mercado.

Duplicación de la información

Mover los datos de forma continua implica crear y mantener copias de la misma información en distintos entornos, lo que incrementa inevitablemente los costes de almacenamiento, gestión y gobernanza.

Virtualización de datos: una capa unificada para acceder a los datos empresariales

La virtualización de datos es el enfoque moderno de la integración de datos y se basa en crear una capa virtual entre las fuentes de datos y los consumidores de datos, ya sean usuarios, herramientas de analítica, aplicaciones o modelos de inteligencia artificial.

A diferencia de los modelos tradicionales basados en la replicación de datos y los procesos ETL, la virtualización no requiere mover ni duplicar continuamente la información en un repositorio centralizado. En cambio, permite acceder a los datos allí donde se encuentren. Ahí reside la verdadera revolución de este modelo.

En la práctica, las bases de datos legacy, las aplicaciones on-premise, los servicios cloud de distintos proveedores y los data lakes siguen almacenando los datos dentro de sus respectivos entornos. La capa de virtualización los hace accesibles a través de un único punto de acceso, proporcionando una visión unificada de la información sin modificar la infraestructura existente ni alterar los sistemas de origen.

Cómo funciona la virtualización de datos: los tres componentes clave

A primera vista, el principio es sencillo: el usuario envía una solicitud, la plataforma recupera los datos de los distintos sistemas conectados a la capa virtual y devuelve una respuesta. En realidad, detrás de este resultado hay un nivel considerable de complejidad tecnológica, porque los sistemas son distintos, al igual que los formatos, las arquitecturas y el propio significado de los datos.

Para satisfacer incluso una solicitud aparentemente sencilla, como identificar el valor de los clientes que compraron online en los últimos 12 meses y contactaron con el servicio de atención al cliente sin solicitar devoluciones, la plataforma debe saber dónde se encuentra la información, cómo acceder a ella, cómo interpretarla y cómo hacerla coherente antes de presentársela al usuario.

Para lograr este objetivo, una plataforma de datos moderna, o más bien una capa de virtualización, se apoya en varios componentes que trabajan de forma coordinada.

• Gestión de metadatos
  El primer elemento es el catálogo de metadatos, que actúa como un mapa de todo el activo de información de la empresa. No contiene los datos en sí, sino que describe dónde reside la información, cómo está organizada, qué relaciones existen entre las distintas fuentes y qué protocolos pueden utilizarse para consultarla. Esta es la capa que permite a la plataforma identificar rápidamente qué sistemas deben intervenir para responder a una solicitud concreta.
• Optimización de consultas
  El motor descompone la solicitud en una serie de consultas específicas, ejecutándolas simultáneamente en los sistemas implicados. Durante esta fase se aplican varios mecanismos de optimización para reducir el tráfico de red y mejorar el rendimiento. Las técnicas de caché y ejecución paralela contribuyen además a mantener tiempos de respuesta adecuados incluso en escenarios complejos.
• Capa sistémica
  

  Este es probablemente el componente más importante de toda la arquitectura. De hecho, las empresas rara vez utilizan modelos de datos homogéneos: un mismo cliente puede estar identificado con códigos distintos en el CRM, el ERP y los sistemas de e-commerce, mientras que los mismos conceptos pueden representarse con nombres, estructuras y formatos completamente diferentes.

  La capa semántica resuelve este problema construyendo una representación unificada de la información. Mediante reglas de mapeo y normalización, conecta entidades equivalentes procedentes de distintos sistemas y las lleva a un esquema común compartido por toda la organización.

  De este modo, cuando un usuario solicita, por ejemplo, analizar la rentabilidad de los clientes, no necesita preocuparse por cómo está representada la información en los distintos sistemas ni cómo debe correlacionarse. La capa semántica concilia los datos procedentes de distintas fuentes, los interpreta según las reglas de negocio de la organización y devuelve un resultado coherente.

Como ejemplo, el sector sanitario ofrece numerosos casos de uso. Gracias a una plataforma de datos moderna basada en principios de virtualización de datos, un médico puede acceder a una visión unificada del paciente que agrega informes médicos, imágenes diagnósticas, datos administrativos y otra información clínica procedente de sistemas y bases de datos independientes en tiempo real. Todo esto ocurre sin mover ni duplicar los datos, que permanecen en sus respectivos sistemas de origen.

Los beneficios de negocio de la virtualización de datos

La virtualización de datos cambia la forma en que las empresas pueden utilizar sus datos. Al hacer que la información esté disponible en todo momento, la virtualización de datos acelera los procesos de toma de decisiones, reduce la complejidad de la infraestructura y sienta las bases para las iniciativas de inteligencia artificial.

Entre los principales beneficios, destacamos:

• Mayor agilidad

  Las nuevas fuentes de datos y la información pueden ponerse a disposición mucho más rápido que con los procesos ETL tradicionales, reduciendo el tiempo necesario para lanzar proyectos de analítica o responder a nuevas necesidades del negocio.

• Mejores decisiones

  Dado que la información se obtiene directamente de los sistemas de origen, los análisis e informes pueden basarse en datos mucho más cercanos al tiempo real, un requisito cada vez más importante para la monitorización de procesos o, en el sector financiero, para la prevención del fraude.

• Innovación acelerada

  La capacidad de acceder fácilmente a datos distribuidos permite integrar modelos de machine learning, aplicaciones de inteligencia artificial y servicios digitales sin tener que emprender largos proyectos de consolidación de datos.

• Reducción de costes

  Al eliminar una parte significativa de la duplicación, se reducen las necesidades de almacenamiento, sincronización y mantenimiento de los pipelines de integración, lo que repercute positivamente tanto en los costes de infraestructura como en la gestión operativa.

Gobernanza y seguridad: centralizar el control en un mundo distribuido

Uno de los aspectos más interesantes de la virtualización de datos tiene que ver con la gobernanza. Dado que cada solicitud de acceso pasa por la capa lógica de virtualización, las empresas cuentan con un punto centralizado desde el que definir y aplicar políticas comunes de acceso, seguridad y uso de los datos, sin tener que intervenir por separado en cada fuente individual.

Esto significa, por ejemplo, poder establecer quién puede acceder a una información concreta, qué datos deben enmascararse, qué atributos están disponibles para un rol específico y qué operaciones deben registrarse con fines de auditoría. Las mismas reglas se aplican de forma coherente independientemente de si los datos proceden de una base de datos on-premise, una plataforma cloud o una aplicación SaaS.

Un enfoque de este tipo simplifica enormemente el cumplimiento normativo. Centralizar el control permite demostrar más fácilmente quién accedió a la información, cuándo lo hizo y bajo qué autorizaciones, facilitando el cumplimiento de marcos normativos como el RGPD o las políticas internas de gobernanza de datos.

Kirey: modernizando las empresas partiendo de los datos

La transformación hacia una empresa data-driven depende a menudo de la capacidad de replantear todo el modelo de gestión de datos. Modernizar las plataformas de datos significa crear las condiciones para que la información distribuida, la analítica y la IA trabajen juntas de forma eficaz, transformando el activo de información en una ventaja competitiva.

En Kirey, acompañamos a las empresas a lo largo de todo su recorrido de evolución, diseñando arquitecturas modernas de gestión de datos basadas en los paradigmas más avanzados del mercado. Desde la modernización de las plataformas de datos hasta la adopción de tecnologías de analítica e IA, el objetivo es construir ecosistemas de datos escalables, gobernables y orientados al negocio.

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