Data Mesh y sus beneficios

En el mundo actual, los datos son un activo clave para las organizaciones que quieren competir, innovar y crear valor. Sin embargo, gestionar los datos a gran escala no es una tarea fácil, especialmente cuando se trata de datos analíticos que provienen de múltiples fuentes, tienen diferentes formatos y necesidades, y requieren de procesos complejos para ser transformados, integrados y consumidos.

Tradicionalmente, las organizaciones han optado por crear soluciones centralizadas para almacenar y procesar los datos analíticos, como los data lakes, los data warehouses o los data lake houses. Estas soluciones tienen la ventaja de ofrecer una visión única y consistente de los datos, facilitar el gobierno y la calidad de los datos, y reducir la duplicación y la complejidad de la infraestructura.

Sin embargo, estas soluciones también presentan una serie de desafíos y limitaciones, como:

• La dependencia de un equipo centralizado de ingeniería de datos que se encarga de recopilar, limpiar, modelar y publicar los datos para su consumo, lo que puede generar cuellos de botella, retrasos y pérdida de contexto.
• La dificultad para adaptarse a los cambios en el entorno, las fuentes de datos, las necesidades de los usuarios y las tecnologías, lo que puede afectar a la agilidad y la innovación.
• La falta de autonomía y responsabilidad de los equipos de negocio que generan y consumen los datos, lo que puede disminuir su motivación y compromiso.

Para superar estos problemas, surge un nuevo paradigma para gestionar los datos analíticos a gran escala: el Data Mesh.

El término Data Mesh fue acuñado por Zhamak Dehghani en 2019 y se basa en cuatro principios fundamentales que combinan conceptos conocidos:

• Orientación al dominio: Los datos se organizan y gestionan según los dominios o áreas de negocio de la organización, en lugar de según su naturaleza o tipo. Cada dominio tiene la propiedad y la responsabilidad de sus propios datos, tanto en su generación como en su consumo.
• Datos como producto: Los datos se tratan como un producto que tiene valor para los usuarios finales, tanto internos como externos. Cada producto de datos tiene un propietario que se encarga de definir su propósito, sus características, su calidad y su documentación. Los productos de datos se publican en un catálogo accesible y se consumen mediante interfaces estandarizadas.
• Plataforma de datos auto-servicio: Los equipos de dominio cuentan con una plataforma de datos que les proporciona las herramientas y servicios necesarios para crear, publicar y consumir productos de datos de forma autónoma y eficiente. La plataforma se basa en tecnologías cloud y ofrece capacidades como ingesta, procesamiento, almacenamiento, análisis, visualización y gobernancia de datos.
• Gobernanza computacional federada: Los equipos de dominio siguen unas políticas y estándares comunes para garantizar la interoperabilidad, la seguridad, la privacidad y la calidad de los datos. Estas políticas se implementan mediante mecanismos automatizados que se integran en la plataforma de datos y se aplican en tiempo real.

El Data Mesh es un enfoque innovador que pretende resolver los problemas asociados a las soluciones centralizadas tradicionales. Algunos de los beneficios que aporta son:

• Mayor agilidad e innovación: Los equipos de dominio pueden generar y consumir productos de datos sin depender de un equipo centralizado ni seguir procesos burocráticos. Esto les permite adaptarse rápidamente a los cambios en el entorno, las fuentes de datos, las necesidades de los usuarios y las tecnologías.
• Mayor calidad y contexto: Los equipos de dominio conocen mejor sus propios datos y pueden asegurar su calidad, consistencia y relevancia. Además, pueden enriquecer sus productos de datos con metadatos que describen su origen, significado y uso.
• Mayor motivación y compromiso: Los equipos de dominio tienen mayor autonomía y responsabilidad sobre sus productos de datos, lo que les hace sentirse más involucrados y satisfechos con su trabajo. También pueden recibir feedback directo de los usuarios y mejorar continuamente sus productos de datos.
• Mayor escalabilidad y eficiencia: La plataforma de datos ofrece una infraestructura cloud que se adapta a las necesidades de cada producto de datos y optimiza el uso de los recursos. La plataforma también facilita la reutilización y la integración de los productos de datos entre los diferentes dominios.

El Data Mesh es un cambio radical en la forma de gestionar los datos analíticos a gran escala, que implica tanto una transformación técnica como organizativa. Por ello, su implementación requiere de una estrategia clara y gradual, que tenga en cuenta los siguientes aspectos:

• Identificar los dominios y los productos de datos: El primer paso es definir los dominios o áreas de negocio de la organización y los productos de datos que cada uno genera y consume. Para ello, se puede utilizar un enfoque basado en el diseño impulsado por el dominio (DDD) o el pensamiento de diseño (design thinking). Es importante que cada producto de datos tenga un propietario que lo gestione y lo promueva.
• Diseñar la plataforma de datos: El segundo paso es diseñar la plataforma de datos que proporcionará las herramientas y servicios necesarios para crear, publicar y consumir productos de datos. La plataforma debe ser modular, flexible y extensible, y debe basarse en tecnologías cloud que permitan la escalabilidad, la elasticidad y la resiliencia. La plataforma debe ofrecer capacidades como:
  • Ingesta: Para recoger los datos desde las fuentes originales, ya sean internas o externas, y llevarlos a la plataforma.
  • Procesamiento: Para transformar, limpiar, enriquecer y validar los datos según las reglas de negocio y las políticas de gobernanza.
  • Almacenamiento: Para guardar los datos en formatos adecuados para su análisis, ya sean estructurados, semi-estructurados o no estructurados.
  • Análisis: Para realizar consultas, cálculos, modelos y visualizaciones sobre los datos, utilizando técnicas como el business intelligence (BI), el machine learning (ML) o el deep learning (DL).
  • Gobernanza: Para asegurar la interoperabilidad, la seguridad, la privacidad y la calidad de los datos, mediante mecanismos como el catálogo de datos, el linaje de datos, el control de acceso, el cifrado, el anonimato o la auditoría.
• Desplegar e iterar los productos de datos: El tercer paso es desplegar e iterar los productos de datos en la plataforma, siguiendo una metodología ágil y basada en el valor. Cada producto de datos debe tener una interfaz estandarizada que facilite su consumo por parte de los usuarios finales. Además, cada producto de datos debe tener metadatos que describan su propósito, sus características, su calidad y su documentación. Los productos de datos deben publicarse en un catálogo accesible que permita su descubrimiento y su reutilización. Los productos de datos deben monitorizarse y evaluarse continuamente para mejorar su rendimiento y su satisfacción.

En conclusión, el concepto de Data Mesh representa una respuesta innovadora y poderosa a los desafíos que las organizaciones enfrentan al gestionar datos analíticos a gran escala. Al cambiar el enfoque desde una solución centralizada hacia un modelo distribuido y orientado al dominio, el Data Mesh empodera a los equipos de datos y aborda las limitaciones tradicionales de la gestión de datos.

El Data Mesh promueve una mayor agilidad e innovación al permitir que los equipos de dominio generen y consuman productos de datos de manera autónoma, lo que facilita la adaptación a cambios en el entorno y las necesidades de los usuarios. Además, mejora la calidad y el contexto de los datos al involucrar a los equipos de dominio en la gestión de sus propios datos y promover la responsabilidad sobre su calidad y relevancia. Esto, a su vez, fomenta la motivación y el compromiso de los equipos de negocio al darles mayor autonomía y control sobre sus datos. Finalmente, la plataforma de datos y la gobernanza computacional federada proporcionan una base sólida para la escalabilidad y la eficiencia en la gestión de datos a gran escala.

No importa el tamaño de tu empresa, el Data Mesh es una herramienta versátil que se adapta a tus necesidades específicas. Tus datos son una fuente inagotable de información valiosa que puede impulsar el crecimiento y el éxito de tu negocio.

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