Data Fabric: La Clave para la Integración de Datos en 2025

En la era digital de 2025, las empresas generan y manejan volúmenes de datos sin precedentes. Según Forbes, el volumen total de datos a nivel mundial pasará de 64,2 zettabytes en 2020 a aproximadamente 181 zettabytes en 2025.

Esta explosión e información está impulsando la necesidad de gestión de datos moderna y soluciones de integración de datos 2025 capaces de unificar datos dispersos en múltiples sistemas, plataformas y geografías.

Conceptos emergentes de arquitectura de datos moderna como data fabric y malla de datos (data mesh) se han vuelto fundamentales para lograr la unificación de datos empresariales en entornos complejos. En particular, el data fabric destaca como la clave para integrar fuentes de datos heterogéneas y brindar acceso a datos empresariales de forma ágil y centralizada.

Ahora bien, los datos por sí solos carecen de valor si no se convierten en conocimiento para el negocio. Por ello, la gestión de datos debe ir de la mano de la gestión del conocimiento, asegurando que la información integrada se transforme en insights útiles para la toma de decisiones.

Cada vez más organizaciones —especialmente multinacionales con infraestructuras distribuidas— están adoptando arquitecturas de datos flexibles para mantenerse competitivas. En este contexto, data fabric (a menudo traducido como "tejido de datos") ofrece un enfoque unificado para la integración y gestión de datos a gran escala.

A continuación, exploramos cómo funciona un data fabric y los principales beneficios que aporta a las empresas con datos heterogéneos, como el acceso centralizado a la información y la reducción de silos de datos.

¿Qué es Data Fabric?

Un data fabric es una arquitectura de datos inteligente que conecta datos distribuidos en múltiples entornos sin moverlos, ofreciendo acceso unificado, seguro y automatizado.

¿Cómo funciona un Data Fabric?

En esencia, un data fabric actúa como una capa o “tejido” que permite acceder a los datos dondequiera que estén (en local, en múltiples nubes o en entornos edge) de manera transparente para el usuario.

Gracias a esta arquitectura distribuida, los usuarios finales pueden visualizar y aprovechar los datos de forma unificada, aunque físicamente residen en distintos sistemas.

El siguiente esquema de Gartner ilustra cómo funciona un data fabric, operando como capa integradora entre diversas fuentes de datos (bases de datos, data lakes, almacenes en la nube, archivos, aplicaciones) y los consumidores de información (departamentos de negocio, analistas, herramientas de BI, etc.).

En la imagen vemos cómo el data fabric “teje” una red sobre los distintos silos de datos, entregando datos integrados a quien los necesita.

Componentes clave de una arquitectura Data Fabric

• Arquitectura distribuida y virtualización de datos: Un data fabric se basa en una arquitectura de datos distribuida que abarca sistemas on-premise, nubes públicas/privadas e incluso dispositivos IoT. Utiliza técnicas de virtualización de datos para centralizar el acceso a múltiples fuentes sin reemplazar las tecnologías existentes. Esto permite consultar y combinar datos de diversos orígenes en tiempo real, sin moverlos ni duplicarlos físicamente.
• Uso intensivo de metadatos: El data fabric construye un mapa completo de los datos de la organización mediante metadatos enriquecidos. Cada fuente de datos, tabla, archivo o flujo lleva asociada información descriptiva (ubicación, esquema, formato, relaciones con otros datos, calidad, etc.). Estos metadatos activos alimentan catálogos de datos inteligentes que facilitan encontrar y entender la información disponible.
• Automatización de procesos de datos: Gran parte de la integración y gestión dentro de un data fabric está automatizada. Por ejemplo, cuando surge una nueva fuente de datos, el sistema puede catalogarla automáticamente, aplicar reglas de calidad y prepararla para su uso. La automatización de procesos de datos reduce la intervención manual en tareas repetitivas (ingestión, limpieza, transformación), acelerando los proyectos de integración de datos.
• Inteligencia artificial en la integración de datos: Un aspecto clave de las arquitecturas data fabric modernas es el uso de inteligencia artificial en la integración de datos. Algoritmos de machine learning analizan los metadatos y los patrones de uso para recomendar uniones entre conjuntos de datos, detectar inconsistencias o incluso sugerir mejoras en la estructura de los datos. Esta capa de AI permite una integración más inteligente y adaptativa. De hecho, muchas soluciones de data fabric incorporan funcionalidades de data governance aumentada por IA (es decir, gobernanza de datos con inteligencia artificial), lo que facilita mantener la calidad y seguridad de los datos de forma proactiva.
• Gobernanza y seguridad integradas: Un data fabric integra mecanismos de data governance (gobernanza de datos) en toda la plataforma. Esto significa que las políticas de seguridad, privacidad, calidad y cumplimiento normativo se aplican de manera uniforme en todas las fuentes de datos conectadas. Al tener una vista global de los datos, es más sencillo controlar quién accede a qué información, rastrear el linaje de los datos y asegurar el cumplimiento de regulaciones (p. ej., GDPR). La gobernanza integrada no solo protege la información sensible, sino que también garantiza que los datos sean confiables y estén alineados con definiciones comunes en toda la empresa. Este enfoque se alinea con las tendencias de gobernanza de datos automatizada, donde muchas políticas y validaciones se aplican de forma automática para reducir la intervención manual.

¿Data Fabric o Data Mesh? Diferencias y enfoques complementarios

Como ya hemos visto, el data fabric o tejido de datos actúa como una capa inteligente que unifica, automatiza y gobierna el flujo de datos en una organización. A diferencia de una malla de datos (data mesh), que enfatiza la descentralización y la gestión de datos por dominios, el data fabric ofrece un enfoque centralizado a nivel de acceso y control, apoyándose en metadatos y automatización para simplificar la complejidad.

Ambos enfoques no son excluyentes, sino complementarios dentro de una arquitectura de datos moderna: mientras el data mesh distribuye la responsabilidad a cada dominio de negocio, el data fabric proporciona la “columna vertebral” tecnológica que conecta esos dominios, ofreciendo una experiencia unificada a los usuarios de datos.

Beneficios para empresas multinacionales y con datos heterogéneos

Para las empresas de gran tamaño o con presencia internacional, cuyos datos suelen estar repartidos entre múltiples filiales, departamentos y sistemas dispares, la adopción de un data fabric supone un salto qualitativo en su gestión de datos. A continuación, destacamos dos beneficios clave que este enfoque aporta a organizaciones con entornos de datos heterogéneos:

1. Acceso centralizado y fluido a los datos

Uno de los principales beneficios de un data fabric es que proporciona un acceso a datos empresariales unificado, eliminando las barreras entre sistemas.

En lugar de tener que consultar múltiples bases de datos o aplicaciones por separado, los usuarios disponen de un punto centralizado desde el cual pueden acceder a la información de toda la compañía de forma fluida.

Esto se traduce en que directivos, analistas y empleados de diferentes áreas trabajan con datos coherentes y actualizados, sin importar de dónde provengan. De hecho, al consolidar los datos a través de un data fabric, toda la empresa opera sobre la misma “fuente única de la verdad” en términos de datos, evitando discrepancias entre departamentos.

Este acceso centralizado mejora notablemente la agilidad en la toma de decisiones. Al tener una visión completa y en tiempo casi real del negocio, las empresas pueden detectar oportunidades o problemas con mayor rapidez. Por ejemplo, un directivo podría consultar en minutos indicadores que antes requerían horas o días de recopilación manual en distintos sistemas.

Asimismo, el análisis de datos avanzado resulta más eficaz cuando se aplica sobre un conjunto de datos unificado y bien gobernado.

En la práctica, muchas organizaciones ya han comenzado a centralizar sus datos utilizando plataformas en la nube como Snowflake, que permiten integrar datos de diversos orígenes en un mismo lugar.

Un enfoque data fabric lleva este concepto un paso más allá: no solo centraliza la consulta, sino que virtualiza y unifica el acceso incluso sin necesidad de migrar físicamente todos los datos a un único repositorio.

Así, se logra un equilibrio entre la centralización lógica y la flexibilidad técnica de mantener cada sistema en su lugar óptimo. El resultado es un acceso a la información mucho más ágil, consistente y accesible para quienes la necesitan, aumentando la productividad y facilitando la gestión de datos a nivel corporativo.

2. Reducción de silos de información

Otro beneficio crucial del enfoque data fabric es la reducción de los silos de información.

En muchas empresas, cada departamento o filial almacena sus datos por separado (en diferentes aplicaciones, hojas de cálculo, bases de datos locales, etc.), lo que genera islas de información desconectadas.

Estos silos de datos provocan ineficiencias: dificultan obtener una visión global del negocio, duplican esfuerzos de integración y pueden dar lugar a versiones conflictivas de la “realidad” (cada área con sus propios números).

Un data fabric rompe esas barreras al interconectar todos los datos, permitiendo que fluyan a través de la organización. En vez de intentar reemplazar o desmantelar cada sistema legado, el data fabric funciona como una capa unificadora que “teje” la información dispersa y la hace utilizable a nivel global.

Al eliminar gran parte de estos silos, mejora la eficiencia y se fomenta la colaboración entre departamentos. Los equipos pueden acceder a datos de otras áreas de forma controlada, lo que facilita proyectos transversales (por ejemplo, una campaña de marketing puede combinar datos de ventas, finanzas y producción para tener una imagen 360°). Esto no solo agiliza el trabajo, sino que promueve una cultura de toma de decisiones basada en datos compartidos en lugar de intuiciones aisladas.

3. Gobernanza de datos

Asimismo, la reducción de silos de información simplifica la gobernanza de datos.

En un entorno fragmentado, cada silo podría tener políticas de seguridad y calidad diferentes, dificultando el cumplimiento de estándares corporativos y normativas.

Con un data fabric, la gobernanza se aplica de forma centralizada y consistente en todos los datos. Las reglas de acceso, privacidad (p.ej., anonimización de datos personales) y calidad se gestionan desde un punto único, reduciendo riesgos y esfuerzos duplicados. De hecho, al unificar la gestión, es más fácil garantizar la integridad y fiabilidad de la información en toda la compañía.

El equipo de TI puede establecer controles uniformes y tener trazabilidad completa de los datos (saber de dónde proviene cada dato y quién lo ha utilizado), reforzando tanto la confianza en la información como el cumplimiento regulatorio.

En resumen, un data fabric convierte una organización fragmentada por silos en una organización conectada por datos. Esto se traduce en mayor eficiencia operativa, mejor toma de decisiones colectiva y una base sólida para iniciativas de innovación y transformación digital, al disponer de datos integrados y gobernados de forma integral.

Conclusión

Como hemos visto, un data fabric bien implementado puede ser la clave para que las empresas afronten los retos de integración de datos en 2025 y más allá.

No obstante, lograr sus beneficios exige algo más que herramientas tecnológicas: requiere una visión estratégica, cambios culturales y una planificación cuidadosa.

De hecho, la implantación de esta arquitectura debe apoyarse en un sólido plan de data management (gestión de datos) que defina procesos, responsabilidades y objetivos claros.

Contar con un plan de gestión de datos estructurado (Data Management Plan) y con una buena gobernanza desde el principio es fundamental para asegurar el éxito de un proyecto de data fabric.

En definitiva, el data fabric se perfila como una de las soluciones de integración de datos moderna más potentes para derribar silos y acelerar la innovación empresarial. Los responsables de negocio y tomadores de decisiones tienen en sus manos la oportunidad de transformar sus organizaciones en verdaderas empresas data-driven, aprovechando la infraestructura de data fabric para obtener insights unificados, fiables y en tiempo real.