Si alguna vez has pensado que la gestión de datos en tu empresa es muy poco flexible y quieres aumentar su calidad, mejorar la comprensión y aumentar la eficiencia, es probable que necesites implementar Data Mesh. En este artículo, exploraremos en qué consiste este modelo dentro del Big Data y cómo puede ayudar a las empresas a gestionar mejor sus datos y obtener una ventaja competitiva en el mercado.
Te puede interesar: Master en Data Science
Big Data en la empresa
Índice de contenidos
¿Qué es Data Mesh?
Podríamos definir el concepto de Data Mesh como un modelo de organización de datos que nace con el objetivo de resolver los desafíos que enfrentan las empresas que trabajan con importantes volúmenes de información.
En vez de centralizar el control de estos datos en un equipo o departamento en concreto, lo que pretende el modelo Data Mesh es descentralizar su control y responsabilidad de forma que puedan acceder a ellos todos los equipos que los generan y los utilizan, como los departamentos de producto, marketing o ventas, por ejemplo.
Este modelo se basa en una idea base: los datos deben ser tratados como productos únicos. Esto significa que deben ser gestionados, tratados y entregados de la misma forma en la que un producto que se vende o se distribuye. Para poder llevar esto a cabo, es necesario contar con una estructura de datos compartida. Además, también destaca la adopción de tecnologías y prácticas que permitan a los equipos trabajar de forma autónoma y colaborativa en torno a las bases de datos.
Gracias a la aplicación de Data Mesh, las empresas aumentan su agilidad y eficiencia y les ayuda a aprovechar mejor la información.
Los 4 principios de Data Mesh
El modelo de Data Mesh se basa en cuatro principios:
1# Descentralización de los datos
En primer lugar, tenemos la descentralización de los datos. En vez de tener un equipo responsable de la gestión y el control de estos, este modelo busca descentralizar esa responsabilidad y repartirla entre todos aquellos equipos que generan y utilizan los datos. Es decir, cada equipo es propietario de sus datos y encargado de asegurarse que estén correctos. Esta práctica hace que los equipos sean más autónomos y que puedan tomar decisiones conjuntamente.
2# Tratar los datos como productos
En segundo lugar, como hemos comentado, Data Mesh considera que los datos deben ser tratados como productos. Esto que significa que deben tener un propietario, un equipo responsable de gestionarlos y mantenerlos y una audiencia específica que los consuma. De esta manera, los datos deberán ser procesados y entregados de forma similar a un producto que se vende o distribuye.
3# Federación de datos
En tercer lugar, los datos se deben compartir a través de una infraestructura común. Por ejemplo, un lago de datos. Lo más importante es evitar que implique una centralización del control.
En este sentido, la federación de datos permite a los equipos compartir y colaborar en su uso, sin perder la autonomía ni el control de cada equipo.
4# Arquitectura basada en dominios
Por último, tenemos el principio de la arquitectura basada en dominios. Un dominio de negocio es un área específica de una empresa que se enfoca en un conjunto de procesos, conocimientos y actividades relacionadas. Estos dominios pueden variar, desde la logística hasta las ventas, la atención al cliente o el desarrollo de productos. Cada dominio tiene sus propios objetivos y necesidades de datos.
El modelo de Data Mesh organiza los equipos alrededor de los dominios de negocio y sus necesidades respecto a los datos. Esto ayuda a que tengan una comprensión más contextualizada y profunda de los datos. Además, también fomenta la colaboración y el intercambio de conocimientos entre departamentos.
Beneficios de usar Data Mesh
Muchas empresas tienen un equipo centralizado de gestión de datos que suelen actuar como un cuello de botella en el acceso y uso de los mismos. Por eso, Data Mesh busca descentralizar su control y dar a los equipos responsabilidad y autonomía sobre la información que generan.
Permite que cada equipo utilice las herramientas y tecnologías que mejor se adapten a sus necesidades, lo que aumenta la flexibilidad y la capacidad de innovación en toda la organización. Además, al fomentar que se trabaje de una forma más independiente y autónoma genera una mayor agilidad y capacidad de respuesta a los cambios en el mercado y las necesidades del negocio.
Por otro lado, al hacer que cada equipo sea responsable de la calidad de los datos que produce y consume se fomenta una cultura de responsabilidad y colaboración en torno a los datos, lo que hace que mejore su calidad en toda la organización. Además, al organizar los equipos en torno a los dominios de negocio, Data Mesh fomenta una comprensión más profunda y contextualizada de los datos, lo que aumenta la capacidad de los equipos para tomar decisiones informadas y basadas en datos.
Data Mesh vs Data Fabric
Es probable que hayas visto más de una vez estos dos conceptos juntos y que puedan parecer similares. La principal diferencia entre Data Mesh y Data Fabric es que el primero tiene un enfoque descentralizado y está orientado al dominio, mientras que el segundo es centralizado y se basa en una capa de integración de datos. Veamos más a fondo qué es Data Fabric.
Como hemos comentado, Data Fabric es un enfoque centralizado para la gestión de datos en una empresa. Estos se organizan en una capa de integración que actúa como una capa de acceso universal a los datos de la organización. Esta capa no solo se encarga de la integración de datos sino también de la calidad de los mismos, la gobernanza de los datos y de su seguridad. Los usuarios pueden acceder a ellos a través de una interfaz común sin importar dónde estén físicamente.
En un modelo de Data Mesh, en cambio, los datos son propiedad de los equipos de dominio en vez de pertenecer al equipo de IT. Cada equipo se responsabiliza de la calidad, la gestión y el gobierno de estos dentro de su ámbito de competencia. Para conseguirlo, se usan prácticas de ingeniería de datos como la integración de datos auto-servicio o la estandarización de datos y el control de calidad.
¿Cómo se implementa Data Mesh?
Ahora que ya somos unos expertos en Data Mesh, veamos qué pasos debes seguir para implementarlo en tu organización:
1# Identificación de los dominios de datos
El primer paso en la implementación de Data Mesh es identificar los equipos de dominio en la organización y los tipos de datos que están siendo gestionados por cada uno. Esto incluye datos financieros, de marketing, de recursos humanos, etc.
2# Establecimiento de una estructura de gobierno de datos
Es fundamental establecer una estructura de gobierno de datos que permita a los equipos de dominio ser responsables de la calidad, gestión y gobernanza de los datos dentro de su ámbito de competencia.
3# Estandarización de los datos
Para asegurarte de que los datos sean consistentes y de alta calidad, debes establecer estándares para la nomenclatura, semántica y estructura de los datos en toda la organización.
4# Implementación de la integración de datos auto-servicio
Los equipos de dominio deben poder integrar y procesar los datos por sí mismos, sin tener que depender del equipo de IT. Para ello, se debe implementar una plataforma de integración de datos auto-servicio que permita a los equipos de dominio integrar y procesar los datos de manera autónoma.
5# Utilización de la automatización
La automatización es fundamental para la implementación de Data Mesh. Se deben utilizar herramientas de automatización para simplificar los procesos de integración de datos y garantizar la calidad de los datos.
6# Monitoreo y medición del éxito
Es importante monitorear y medir continuamente el éxito de Data Mesh en la organización. Esto incluye el seguimiento de la calidad de los datos, la eficiencia de los procesos de integración de datos y la satisfacción general.
¿Qué te ha parecido este artículo sobre Data Mesh? Deja tus comentarios y ¡comparte!
Y si quieres aprovechar las oportunidades que ofrece el Big Data y convertirte en un experto en Data Science, fórmate con el Master en Data Science. En este programa, aprenderás a utilizar las técnicas y herramientas más importantes para manejar grandes volúmenes de datos, entre muchas cosas más. ¡Te esperamos!