Data Mesh: Propiedad de Datos Descentralizada para la Empresa Moderna

En el mundo actual impulsado por los datos, las organizaciones dependen cada vez más de los datos para tomar decisiones informadas, impulsar la innovación y obtener una ventaja competitiva. Sin embargo, las arquitecturas de datos centralizadas tradicionales a menudo luchan por mantener el ritmo del creciente volumen, la velocidad y la variedad de datos. Esto ha llevado a la aparición de nuevos enfoques, como el data mesh, que aboga por la propiedad de datos descentralizada y un enfoque orientado al dominio para la gestión de datos.

¿Qué es Data Mesh?

Data mesh es un enfoque sociotécnico descentralizado para gestionar y acceder a datos analíticos a escala. No es una tecnología, sino más bien un cambio de paradigma que desafía las arquitecturas tradicionales de almacenamiento de datos y lagos de datos centralizados. La idea central detrás del data mesh es distribuir la propiedad y la responsabilidad de los datos a los equipos que están más cerca de los datos: los equipos de dominio. Esto permite una entrega de datos más rápida, una mayor agilidad y una mejor calidad de los datos.

Imagine una gran empresa multinacional de comercio electrónico. Tradicionalmente, todos los datos relacionados con los pedidos de los clientes, el inventario de productos, la logística de envío y las campañas de marketing se centralizarían en un único almacén de datos gestionado por un equipo de datos central. Con un data mesh, cada uno de estos dominios de negocio (pedidos, inventario, envío, marketing) poseería y gestionaría sus propios datos, tratándolos como un producto.

Los Cuatro Principios de Data Mesh

La arquitectura de data mesh se basa en cuatro principios clave:

1. Propiedad de Datos Descentralizada Orientada al Dominio

Este principio enfatiza que la propiedad y la responsabilidad de los datos deben residir en los equipos de dominio que son los más conocedores de los datos. Cada equipo de dominio es responsable de definir, construir y mantener sus propios productos de datos, que son conjuntos de datos que son de fácil acceso y uso por otros equipos dentro de la organización.

Ejemplo: Una empresa de servicios financieros podría tener dominios para banca minorista, banca de inversión y seguros. Cada dominio sería propietario de sus propios datos relacionados con clientes, transacciones y productos. Son responsables de la calidad, seguridad y accesibilidad de los datos dentro de su dominio.

2. Datos como Producto

Los datos deben tratarse como un producto, con el mismo nivel de cuidado y atención que cualquier otro producto ofrecido por la organización. Esto significa que los productos de datos deben estar bien definidos, ser fáciles de descubrir y de fácil acceso. También deben ser de alta calidad, confiables y seguros.

Ejemplo: En lugar de simplemente proporcionar volcados de datos en bruto, un dominio de logística de envío podría crear un producto de datos "Panel de rendimiento de envíos" que proporciona métricas clave como las tasas de entrega a tiempo, los tiempos de envío promedio y el costo por envío. Este panel estaría diseñado para que otros equipos lo consuman fácilmente y puedan entender el rendimiento de los envíos.

3. Infraestructura de Datos de Autoservicio como Plataforma

La organización debe proporcionar una plataforma de infraestructura de datos de autoservicio que permita a los equipos de dominio construir, implementar y gestionar fácilmente sus productos de datos. Esta plataforma debe proporcionar las herramientas y capacidades necesarias para la ingestión, el almacenamiento, el procesamiento y el acceso de datos.

Ejemplo: Una plataforma de datos basada en la nube que ofrece servicios como canalizaciones de datos, almacenamiento de datos, herramientas de transformación de datos y herramientas de visualización de datos. Esto permite a los equipos de dominio crear productos de datos sin necesidad de construir y mantener una infraestructura compleja.

4. Gobernanza Computacional Federada

Si bien la propiedad de los datos está descentralizada, debe haber un modelo de gobernanza federado para garantizar la consistencia, la seguridad y el cumplimiento de los datos en toda la organización. Este modelo debe definir estándares y políticas claras para la gestión de datos, al tiempo que permite a los equipos de dominio retener la autonomía y la flexibilidad.

Ejemplo: Un consejo de gobernanza de datos global que establece estándares para la calidad, la seguridad y la privacidad de los datos. Los equipos de dominio son responsables de implementar estos estándares dentro de sus dominios, mientras que el consejo proporciona supervisión y orientación.

Beneficios de Data Mesh

La implementación de una arquitectura de data mesh puede ofrecer varios beneficios a las organizaciones, entre ellos:

• Mayor Agilidad: Los equipos de dominio pueden responder rápidamente a las necesidades cambiantes del negocio sin depender de un equipo de datos central.
• Mejor Calidad de Datos: Los equipos de dominio tienen una comprensión más profunda de sus datos, lo que lleva a una mejor calidad y precisión de los datos.
• Entrega de Datos más Rápida: Los productos de datos se pueden entregar más rápidamente porque los equipos de dominio son responsables de todo el ciclo de vida de los datos.
• Mayor Democratización de Datos: Los datos son más accesibles para una gama más amplia de usuarios dentro de la organización.
• Escalabilidad: La naturaleza descentralizada de data mesh le permite escalar más fácilmente que las arquitecturas centralizadas.
• Innovación: Al empoderar a los equipos de dominio para experimentar con datos, data mesh puede fomentar la innovación e impulsar nuevas oportunidades de negocio.

Desafíos de Data Mesh

Si bien data mesh ofrece numerosos beneficios, también presenta algunos desafíos que las organizaciones deben abordar:

• Cambio Organizacional: La implementación de data mesh requiere un cambio significativo en la estructura y cultura organizativa.
• Carencias de Habilidades: Es posible que los equipos de dominio necesiten desarrollar nuevas habilidades en gestión e ingeniería de datos.
• Complejidad de la Gobernanza: Establecer un modelo de gobernanza federado puede ser complejo y llevar mucho tiempo.
• Complejidad Tecnológica: La construcción de una plataforma de infraestructura de datos de autoservicio requiere una cuidadosa planificación y ejecución.
• Consistencia de Datos: Mantener la consistencia de los datos en diferentes dominios puede ser un desafío.
• Preocupaciones de Seguridad: La propiedad de datos descentralizada requiere medidas de seguridad sólidas para proteger los datos confidenciales.

Implementación de Data Mesh: Una Guía Paso a Paso

La implementación de una arquitectura de data mesh es una empresa compleja, pero se puede dividir en una serie de pasos:

1. Defina sus Dominios

El primer paso es identificar los dominios de negocio clave dentro de su organización. Estos dominios deben estar alineados con su estrategia de negocio y estructura organizativa. Considere cómo los datos se organizan de forma natural dentro de su negocio. Por ejemplo, una empresa manufacturera podría tener dominios para la cadena de suministro, la producción y las ventas.

2. Establezca la Propiedad de los Datos

Una vez que haya definido sus dominios, debe asignar la propiedad de los datos a los equipos de dominio apropiados. Cada equipo de dominio debe ser responsable de los datos que se generan y utilizan dentro de su dominio. Defina claramente las responsabilidades y la rendición de cuentas de cada equipo de dominio con respecto a la gestión de datos.

3. Construya Productos de Datos

Los equipos de dominio deben comenzar a construir productos de datos que satisfagan las necesidades de otros equipos dentro de la organización. Estos productos de datos deben estar bien definidos, ser fáciles de descubrir y de fácil acceso. Priorice los productos de datos que aborden las necesidades críticas del negocio y proporcionen un valor significativo a los consumidores de datos.

4. Desarrolle una Plataforma de Infraestructura de Datos de Autoservicio

La organización debe proporcionar una plataforma de infraestructura de datos de autoservicio que permita a los equipos de dominio construir, implementar y gestionar fácilmente sus productos de datos. Esta plataforma debe proporcionar las herramientas y capacidades necesarias para la ingestión, el almacenamiento, el procesamiento y el acceso de datos. Seleccione una plataforma que admita la gestión de datos descentralizada y proporcione las herramientas necesarias para el desarrollo de productos de datos.

5. Implemente la Gobernanza Federada

Establezca un modelo de gobernanza federado para garantizar la consistencia, la seguridad y el cumplimiento de los datos en toda la organización. Este modelo debe definir estándares y políticas claras para la gestión de datos, al tiempo que permite a los equipos de dominio retener la autonomía y la flexibilidad. Cree un consejo de gobernanza de datos para supervisar la implementación y el cumplimiento de las políticas de gobernanza de datos.

6. Fomente una Cultura Impulsada por los Datos

La implementación de data mesh requiere un cambio en la cultura organizacional. Debe fomentar una cultura impulsada por los datos donde los datos sean valorados y utilizados para tomar decisiones informadas. Invierta en capacitación y educación para ayudar a los equipos de dominio a desarrollar las habilidades que necesitan para gestionar y utilizar los datos de forma eficaz. Fomente la colaboración y el intercambio de conocimientos entre los diferentes dominios.

Data Mesh vs. Data Lake

Data mesh y data lake son dos enfoques diferentes para la gestión de datos. Data lake es un repositorio centralizado para almacenar todo tipo de datos, mientras que data mesh es un enfoque descentralizado que distribuye la propiedad de los datos a los equipos de dominio.

Aquí hay una tabla que resume las diferencias clave:

Característica	Data Lake	Data Mesh
Arquitectura	Centralizada	Descentralizada
Propiedad de Datos	Equipo de Datos Centralizado	Equipos de Dominio
Gobernanza de Datos	Centralizada	Federada
Acceso a Datos	Centralizado	Descentralizado
Agilidad	Menor	Mayor
Escalabilidad	Limitada por el Equipo Central	Más Escalable

Cuándo usar Data Lake: Cuando su organización requiere una única fuente de verdad para todos los datos y tiene un equipo de datos central fuerte. Cuándo usar Data Mesh: Cuando su organización es grande y distribuida, con diversas fuentes y necesidades de datos, y quiere empoderar a los equipos de dominio para que posean y gestionen sus datos.

Casos de Uso de Data Mesh

Data mesh es adecuado para organizaciones con paisajes de datos complejos y una necesidad de agilidad. Estos son algunos casos de uso comunes:

• Comercio Electrónico: Gestión de datos relacionados con pedidos de clientes, inventario de productos, logística de envío y campañas de marketing.
• Servicios Financieros: Gestión de datos relacionados con banca minorista, banca de inversión y seguros.
• Salud: Gestión de datos relacionados con registros de pacientes, ensayos clínicos y desarrollo de fármacos.
• Manufactura: Gestión de datos relacionados con la cadena de suministro, la producción y las ventas.
• Medios y Entretenimiento: Gestión de datos relacionados con la creación, distribución y consumo de contenido.

Ejemplo: Una cadena minorista global puede aprovechar data mesh para permitir que cada unidad de negocio regional (por ejemplo, América del Norte, Europa, Asia) gestione sus propios datos relacionados con el comportamiento del cliente, las tendencias de ventas y los niveles de inventario específicos de su región. Esto permite la toma de decisiones localizadas y una respuesta más rápida a los cambios del mercado.

Tecnologías que Apoyan Data Mesh

Varias tecnologías pueden respaldar la implementación de una arquitectura de data mesh, incluyendo:

• Plataformas de Computación en la Nube: AWS, Azure y Google Cloud proporcionan la infraestructura y los servicios necesarios para construir una plataforma de datos de autoservicio.
• Herramientas de Virtualización de Datos: Denodo, Tibco Data Virtualization permiten acceder a datos de múltiples fuentes sin moverlos físicamente.
• Herramientas de Catálogo de Datos: Alation, Collibra proporcionan un repositorio central para metadatos y linaje de datos.
• Herramientas de Canalización de Datos: Apache Kafka, Apache Flink, Apache Beam permiten construir canalizaciones de datos en tiempo real.
• Herramientas de Gobernanza de Datos: Informatica, Data Advantage Group ayudan a implementar y hacer cumplir las políticas de gobernanza de datos.
• Plataformas de Gestión de API: Apigee, Kong facilitan el acceso seguro y controlado a los productos de datos.

Data Mesh y el Futuro de la Gestión de Datos

Data mesh representa un cambio significativo en la forma en que las organizaciones gestionan y acceden a los datos. Al descentralizar la propiedad de los datos y empoderar a los equipos de dominio, data mesh permite una entrega de datos más rápida, una mejor calidad de los datos y una mayor agilidad. A medida que las organizaciones continúan lidiando con los desafíos de gestionar volúmenes crecientes de datos, es probable que data mesh se convierta en un enfoque cada vez más popular para la gestión de datos.

Es probable que el futuro de la gestión de datos sea híbrido, con organizaciones que aprovechan tanto enfoques centralizados como descentralizados. Los lagos de datos continuarán desempeñando un papel en el almacenamiento de datos en bruto, mientras que data mesh permitirá a los equipos de dominio construir y gestionar productos de datos que satisfagan las necesidades específicas de sus unidades de negocio. La clave es elegir el enfoque correcto para las necesidades y desafíos específicos de su organización.

Conclusión

Data mesh es un enfoque poderoso para la gestión de datos que puede ayudar a las organizaciones a desbloquear todo el potencial de sus datos. Al adoptar la propiedad de datos descentralizada, tratar los datos como un producto y construir una plataforma de infraestructura de datos de autoservicio, las organizaciones pueden lograr una mayor agilidad, una mejor calidad de datos y una entrega de datos más rápida. Si bien la implementación de data mesh puede ser un desafío, los beneficios bien valen el esfuerzo para las organizaciones que buscan convertirse en verdaderamente impulsadas por los datos.

Considere los desafíos y oportunidades únicos de su organización al evaluar si data mesh es el enfoque adecuado para usted. Comience con un proyecto piloto en un dominio específico para ganar experiencia y validar los beneficios de data mesh antes de implementarlo en toda la organización. Recuerde que data mesh no es una solución única para todos, y requiere un enfoque cuidadoso y reflexivo para su implementación.