El concepto de data gravity pone de relieve la importancia de los datos en nuestra economía moderna. Las organizaciones se enfrentan a un enorme crecimiento de los datos empresariales provocado por las aplicaciones intensivas de datos como el Internet de las cosas (IoT) o la Inteligencia Artificial (IA). Independientemente del sector, los datos siguen creciendo dentro de las empresas a medida que estas evolucionan y cada vez se vuelven más estratégicos.
¿Qué es data gravity?
El término «data gravity» o «fuerza de atracción de datos» hace referencia a la capacidad de los datos de atraer datos, aplicaciones y servicios adicionales a medida que el conjunto de datos crece. El concepto data gravity también está relacionado con la intensidad del crecimiento de los datos.
Dave McCrory, VP of Growth, Global Head of Insights and Analytics en Digital Realty, acuñó el término «data gravity» para describir cómo la atracción entre los datos es directamente proporcional al «peso» o tamaño de los conjuntos de datos; tal como se expone en la ley de la gravedad con respecto a los objetos físicos. Según este concepto, los grandes conjuntos de datos tienden a atraer conjuntos de datos más pequeños, además de sistemas de TI, aplicaciones y servicios relacionados con los mismos.
Cuanto más grande sea el conjunto de datos, mayor será su fuerza gravitacional y la probabilidad de que atraiga más aplicaciones, servicios y datos.
El fenómeno de data gravity destaca la importancia de analizar cuántas aplicaciones, servicios y datos adicionales se verán atraídos hacia un conjunto de datos, para evitar problemas como la latencia y la portabilidad en el futuro. Al tener en cuenta el crecimiento potencial de los datos, los negocios serán capaces de diseñar soluciones más fiables para usar estos datos de un modo más eficiente.
Cómo afrontar los efectos negativos de data gravity
La latencia, la portabilidad, los costes, la seguridad y el cumplimiento de la regulación son algunos de los problemas a los que los administradores de datos tendrán que enfrentarse como consecuencia del efecto data gravity. En este aspecto, elegir soluciones cloud y de conectividad adecuadas es clave para aprovechar sus beneficios.
Superar estos desafíos es esencial para aprovechar el Big Data para un mejor análisis de datos y la aplicación a la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático.
Latencia
A fin de evitar el impacto negativo de data gravity, las empresas deberían ubicar los datos más cerca del lugar en el que estos se crean, procesan, intercambian, etc. Mantener las aplicaciones cerca de los datos es especialmente importante para evitar problemas de latencia cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos.
Escalabilidad
Asimismo, para garantizar la escalabilidad y la consolidación de datos es recomendable diseñar la arquitectura IT en torno a una plataforma de NAS de escalado horizontal, como el almacenamiento en red basado en NetApp AFF de Stackscale.
Una solución de almacenamiento escalable es esencial para evitar problemas de rendimiento a medida que crece el volumen de datos. Sin embargo, también es clave asegurarse de que los costes de almacenamiento no se disparan con el aumento de la capacidad. En otras palabras, si la capacidad de almacenamiento de datos se multiplica por 5, dicho aumento no debería multiplicar por 5 los costes.
Portabilidad
Las empresas deberían diseñar planes de migración teniendo en cuenta el crecimiento potencial de los datos —en lugar del tamaño actual de su conjunto de datos—. Los conjuntos de datos crecen continuamente y migrarlos a un proveedor diferente en el futuro puede resultar arduo y costoso.
Aunque todo vaya bien al empezar con un proveedor, los negocios pueden necesitar encontrar alternativas más apropiadas con el paso del tiempo. Por eso es importante tener en cuenta la portabilidad de los datos desde el principio para evitar la dependencia de un proveedor o vendor lock-in.
Algunas organizaciones optan por una estrategia multicloud para reducir la dependencia de un solo proveedor. Sin embargo, este enfoque a menudo requiere duplicar conjuntos de datos para analítica de datos, lo cual suma costes y complejidad a la gestión, especialmente en lo que se refiere al acceso a los datos.
Asimismo, la seguridad, los costes y el cumplimiento de la regulación también se deben tomar en consideración a lo largo de todo el proceso. En este sentido, las soluciones de cloud privada pueden ayudar tanto a mantener las aplicaciones cerca de los datos como a cumplir con estrictos requisitos de seguridad y de regulación. Al mismo tiempo que permite escalar recursos de forma más rentable a medida que un conjunto de datos crece. Además, es importante contar con una solución de Disaster Recovery y backup para maximizar la protección de datos y la continuidad del negocio.
Tendencias que amplifican el efecto de data gravity
Según un informe realizado por Digital Realty, hay cinco macrotendencias que amplifican el efecto de data gravity o fuerza de atracción de datos:
- El aumento del número de empresas que empiezan a administrar sus datos corporativos.
- El aumento de las adquisiciones y fusiones empresariales a consecuencia de la globalización.
- El crecimiento tanto en cantidad como en importancia de las interacciones digitales.
- La criticidad de la ubicación de los datos para cumplir con las regulaciones relativas a la protección y soberanía de datos.
- La combinación de sistemas de seguridad físicos y digitales para mejorar la ciberseguridad.
Para concluir, los datos tienen un gran potencial para ayudar a los negocios a mejorar, crecer e innovar. Así que, la gestión, la gobernanza y la integración de los datos son esenciales para sacar partido a los beneficios del efecto data gravity, así como para mitigar su impacto negativo.
