5 razones por las que las organizaciones se decantan por la malla de datos

Los datos se han convertido en el alma de las organizaciones, impulsando la innovación, la eficiencia y la competitividad. Sin embargo, en medio del crecimiento exponencial de los datos, las organizaciones se enfrentan al reto de obtener información significativa y valor de sus activos de datos. Las complejidades de la gestión de datos exacerban esta lucha, ya que los enfoques tradicionales -a menudo centralizados y monolíticos y anclados en un lago o almacén de datos- se quedan cortos a la hora de abordar las diversas necesidades y la naturaleza dinámica de los ecosistemas de datos modernos.

En este contexto, está surgiendo un nuevo paradigma: malla de datos. Este enfoque innovador de la gestión de datos se aleja de los modelos centralizados tradicionales y ofrece un marco descentralizado que permite a las organizaciones aprovechar todo el potencial de sus activos de datos.

En este artículo profundizamos en los factores que explican el entusiasmo por el data mesh y la descentralización de la gestión de datos: los relacionados con la presión económica y la competitividad que pesan sobre las organizaciones y otros relacionados con el propio nacimiento del data mesh.

Razón 1: Presiones económicas

Los equipos ejecutivos se ven cada vez más presionados para justificar sus inversiones en infraestructura y gestión de datos. A pesar de los cuantiosos recursos asignados a estas iniciativas en la última década, medir los beneficios económicos tangibles sigue siendo un reto importante.

Esta frustración se debe a la incapacidad de correlacionar las inversiones en datos con resultados financieros concretos, lo que genera incertidumbre e insatisfacción entre las partes interesadas.

Razón 2: Competitividad e impacto de la IA

El miedo a perder competitividad por la incapacidad de aprovechar las oportunidades de rápida democratización que ofrece la inteligencia artificial también genera frustración. Hasta hace poco, desarrollar modelos de IA era un proceso largo y arriesgado con resultados inciertos. El rápido desarrollo de modelos comerciales de alto rendimiento, baratos y fáciles de integrar ha cambiado por completo las reglas del juego.

Ahora es posible crear un prototipo de aplicación de IA en pocos días ajustando y combinando modelos de estanterías. Sin embargo, la ampliación requiere alimentar estos modelos con datos de calidad, trazables, seguros, conformes, etc. En resumen, los datos bien gestionados añaden presión adicional a los equipos centralizados de gestión de datos.

Razón 3: Flexibilidad de aplicación

Otros factores están más directamente relacionados con la propia naturaleza de la malla de datos: no se trata de una arquitectura, un lenguaje, un método o incluso una tecnología, todos ellos temas a menudo complejos, controvertidos y divisivos.

La malla de datos simplemente establece unos principios fáciles de entender, y estos principios no son prescriptivos: pueden aplicarse de mil maneras diferentes.

Razón 4: Respaldo y entusiasmo

Los principios de la malla de datos tampoco son puramente académicos: transponen al mundo de los datos analíticos las prácticas que permitieron a las grandes organizaciones de software dominar la complejidad de sus sistemas sin dejar de innovar a un ritmo vertiginoso. La malla de datos se basa en sólidos fundamentos teóricos y empíricos: es muy difícil resistirse a la argumentación desarrollada por Dehghani.

Tiene la rara cualidad de ganarse fácilmente el apoyo, incluso el entusiasmo, de los equipos de datos, incluso a nivel de toma de decisiones. Esta unanimidad limita la resistencia al cambio, garantiza un fuerte patrocinio y explica en parte la rapidez de su adopción en todo el mundo.

Razón 5: Accesibilidad y rentabilidad

Los principios de la malla de datos son fáciles de aplicar, sin inversiones significativas, simplemente reasignando los recursos existentes. Cuando se transforma una plataforma de software monolítica en una plétora de servicios distribuidos poco acoplados y estrechamente integrados, se sabe que la operación será larga, costosa y arriesgada.

En el caso de los datos, la situación es muy diferente. Los datos ya están, por naturaleza, distribuidos. Y todas las organizaciones disponen ya de las tecnologías necesarias para extraer, procesar, almacenar y consumir sus datos en aplicaciones de nivel superior. Implantar los fundamentos de la malla de datos implica principalmente transformar una organización y sus prácticas, no realizar nuevas inversiones tecnológicas masivas.

En su afán por reformar sus prácticas, los líderes de datos han encontrado en la malla de datos un marco convincente y accesible y lo han incluido masivamente en su hoja de ruta estratégica. Huelga decir, sin embargo, que la transición de un modelo de gestión de datos centralizado a una malla de datos operativa sólo puede hacerse gradualmente: no hay varita mágica. Y cada organización inicia esta transición en su propio contexto: sus retos estratégicos, su personal, su organización, sus procesos, su cultura o incluso su pila tecnológica.

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Acerca de Actian Corporation

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