Data hub, Arquitectura que se encarga de facilitar la compresión de una base de datos recopilados desde de un punto de vista empresarial. Esta tecnología es centralizada y de rápido acceso al momento de consultarlos, lo que permite a las empresas consolidarlos y compartirlos para potenciar las técnicas de análisis y las cargas de trabajo de AI.
El data hub: mecanismo de datos de referencia y datos transaccionales, ayuda a gestionar y simplifica el mecanismo de gestión de suscripciones sobre datos y el historial de la información.
Lo que queremos decir es que:
integra y procesa de forma eficiente, información estructurada y no estructurada proveniente de cualquier fuente o sistema de información para que pueda ser consumida por otras aplicaciones de negocio.
Por esto, cuando contamos con una clara gestión de recuperación de la información que nos hemos encargado de recopilar, mediante un modelo de datos empresarial, la marca se vuelve mucho más hábil. Esto, agiliza los procesos de auditorías legales de nuestra información y además aumenta la capacidad de migrar esta base de datos a nuevas aplicaciones.
La centralización de las reglas de control de calidad permite asegurar la integridad del modelo de datos. Mientras que el concepto de urbanización de datos del Data Hub permite reducir los tiempos de entrega de los proyectos y controlar las futuras modificaciones.
Ventajas del data hub
- Interfaz unificada para el alojamiento y administración del almacenamiento de datos
- Menores costos de operación (TCO) e implementación
- Procesos de datos de alta velocidad, alta tasa de transferencia y alto rendimiento
- Menor dependencia de proveedores
- Visibilidad y accesibilidad a todos los datos
- Rápida implementación vs tecnología tradicional
Sus usos:
Big Data: Procesa y almacena grandes volúmenes de información estructurada y no estructurada.
Business intelligence: Como capa intermedia en el Data Warehouse que mejora la ejecución de modelos analíticos y predictivos.
Inteligencia artificial: Procesa y transforma todo tipo de datos para ser consumidos por algoritmos de Machine Learning.
Aplicaciones de negocios: Como el CRM, puede comunicar entre si las aplicaciones de negocio, haciendo eficiente la integración y calidad de datos recopilados.
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