El gobierno del dato de misión crítica en ‘cloud’, a debate

La cantidad de datos críticos que gestionan las organizaciones es cada vez mayor, al tiempo que los beneficios de la correcta utilización de los mismos –en términos de agilidad, eficiencia o toma de decisiones– aumentan. El camino a seguir está definido, y termina en cloud y tiene un enfoque de arquitectura basada en microservicios, pero llegar hasta allí no es sencillo. La presión regulatoria, la soberanía y, sobre todo, los sistemas heredados son algunos de los escollos que se encuentran las compañías.

Aquellas que operan en sectores críticos como la banca, utilities, seguros u organismos públicos y que, por tanto, gestionan datos de gran criticidad, están pilotando proyectos titánicos de transformación que pasan por subir a la nube sistemas heredados bajo un modelo de arquitectura basado en microservicios.

Responsables tecnológicos y de innovación de organizaciones públicas y privadas de diferentes sectores económicos como Acciona, la Agencia Estatal de Administración Tributaria, ArcelorMittal, Informática del Ayuntamiento de Madrid (IAM), BBVA, GASIB Sociedad Ibérica de Gas Licuado (Cepsa), Ibercaja, Ministerio del Interior y Santalucía expusieron sus experiencias y puntos de vista en una mesa redonda organizada por ComputerWorld con la colaboración de Pure Storage y Kyndryl, moderada por Esther Macías, directora de la publicación de Foundry España.

Todos los participantes en el debate coincidieron en la importancia del dato y en la oportunidad y conveniencia de las nuevas arquitecturas. La forma de adaptarse a las exigencias de mercado, esto es, desde los requerimientos regulatorios en términos de protección y ubicación hasta presiones relacionadas con la capacidad de reacción y agilidad, pasa por abrazar la nube y construir una arquitectura basada en microservicios.

Las exigencias regulatorias sobre datos y las del mercado sobre agilidad y resiliencia pasan por la adopción de 'cloud' y de una arquitectura basada en microservicios

 

No hay, sin embargo, una homogeneidad en relación a la madurez de los proyectos de transición hacia el nuevo modelo. Si bien todos los participantes en la conversación admitieron conocer las bondades de las propuestas de mercado en relación al gobierno del dato y haber puesto en marcha algún proyecto, tan sólo unos pocos se encontraban en una fase avanzada de consolidación. Es el caso de BBVA, que tras un año construyendo la plataforma y tras centralizar en un único data lake la información del grupo, subirá finalmente todos sus datos a la nube y apagará el on premise. A las ya comentadas se suma una razón más; la imposibilidad de seguir el ritmo de innovación de los hiperescalares desde casa.

Las claves: modelo 'As a Service', simplicidad y hoja de ruta

Para Adela de Toledo, country manager de Pure Storage España y Portugal, a infraestructura debería de ser un commodity para las compañías y no debería de generar grandes gastos, ni de gestión ni de utilización. La simplicidad debe ser, desde su punto de vista, uno de los puntos que definan una tecnología.

“Nosotros recomendamos desde hace años adoptar tecnologías como servicio, IaaS, que ofrezca transparencia completa sobre lo que utilizan, confianza en el proveedor en la parte de seguridad y la posibilidad de poder crecer y decrecer según necesidades puntuales”, sostiene.

En un contexto de incertidumbre las compañías que están haciendo un viaje hacia la nube tienen que tomar decisiones sobre cargas. Y esto sólo se resuelve con modelos As a Service.

Una vez tendiendo claros que la simplicidad y el pago pago por uso pueden ser los mejores aliados de una estrategia de migración eficaz, hay que diseñar una hoja de ruta que debe concebirse de desde la capa más superficial al core.

El gobierno del dato debe de analizarse desde el usuario hasta la infraestructura, considera Noel Bravo, director de la práctica de cloud y alianzas en Kyndryl España y Portugal. “Tenemos la capa del usuario y la aplicación, la capa de la arquitectura de datos y su gobierno y la de infraestructura e integración”, explica. En cada capa se obtienen diferentes valores; en la de aplicación, explica, hay información muy útil como la de quién utiliza el dato, la tipología del mismo o las necesidades de acceso. Esta información es válida a su vez para la construcción de la arquitectura de datos y su principal reto, el gobierno de datos. Por último, bajando esta estrategia a la infraestructura, podrá saberse cómo diseñar la tecnología que soportará la arquitectura del dato y definir las necesidades de flexibilidad, la resiliencia, escalabilidad o facilidad de operación.

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