Data Mesh 101: Buenas prácticas para la gestión de metadatos
En el panorama en constante evolución de la gestión de datos, las organizaciones están adoptando nuevos enfoques innovadores para abordar las complejidades de sus entornos de datos. Una tendencia notable que está cobrando un impulso considerable es el concepto de malla de datos, un enfoque descentralizado de la arquitectura de datos que hace hincapié en los productos de datos autónomos y orientados al dominio.
A medida que nos embarcamos en este viaje de datos descentralizados, profundicemos en el papel vital de los metadatos y la importancia de gestionarlos eficazmente en el contexto de Data Mesh.
El papel de los metadatos
Los metadatos, a menudo denominados "datos sobre datos", desempeñan un papel fundamental en la configuración de un ecosistema de datos funcional. No se limitan a describir conjuntos de datos, sino que implican comprender su origen, calidad, transformaciones, etc. Entre los distintos tipos de metadatos figuran:
- Metadatos técnicos: Se centra en los aspectos técnicos de los datos, como formatos de datos, esquemas, linaje de datos y detalles de almacenamiento.
- Metadatos empresariales: Los metadatos empresariales giran en torno al contexto empresarial de los datos. Incluye información sobre la propiedad de los datos, las normas empresariales, las definiciones de datos y cualquier otro detalle que ayude a alinear los activos de datos con los objetivos empresariales.
- Metadatos operativos: Los metadatos operativos proporcionan información sobre las operaciones cotidianas relacionadas con los datos. Esto incluye información sobre los flujos de trabajo de procesamiento de datos, los calendarios de actualización de datos y cualquier dependencia operativa.
- Metadatos colaborativos: Los metadatos colaborativos capturan información sobre las interacciones, anotaciones y comentarios de los usuarios en relación con los activos de datos.
En el marco descentralizado de Data Mesh, los metadatos sirven de enlace, tendiendo puentes entre distintos dominios de datos con estos diferentes tipos de metadatos. A medida que los datos se mueven entre los distintos equipos, los metadatos se convierten en la guía, ayudando a todos a navegar por el diverso paisaje de datos. Los metadatos, por tanto, actúan como una valiosa ayuda al proporcionar información sobre la estructura y el contenido de sus activos. Facilitan el descubrimiento de datos por parte de los usuarios, haciendo más fácil discernir y localizar datos específicos que se ajusten a sus necesidades.
Además, los metadatos constituyen la base de la gobernanza de datos, ya que proporcionan un marco para aplicar normas de calidad, protocolos de seguridad y medidas de cumplimiento de manera uniforme en diversos ámbitos. Desempeña un papel fundamental en el control de acceso y garantiza que los usuarios no sólo estén informados, sino que también se adhieran a las políticas de acceso definidas.
Retos de la gestión de metadatos en mallas de datos
Un reto importante se deriva de la naturaleza descentralizada de una malla de datos. En una arquitectura de datos centralizada tradicional, la gestión de metadatos suele correr a cargo de un equipo o departamento especializado, lo que garantiza la coherencia y la normalización. Sin embargo, en una malla de datos, cada equipo de dominio es responsable de gestionar sus propios metadatos. Este enfoque descentralizado puede dar lugar a variaciones en las prácticas de metadatos en los distintos dominios, lo que dificulta el mantenimiento de normas uniformes y la aplicación coherente de las políticas de gobernanza de datos.
La diversidad de fuentes de datos y dominios dentro de una malla de datos es otro reto notable en la gestión de metadatos. Los distintos ámbitos pueden utilizar diversas herramientas, esquemas y estructuras para organizar y describir sus datos. La gestión de metadatos entre estas diversas fuentes requiere establecer estándares comunes de metadatos y garantizar la compatibilidad, lo que puede ser una tarea compleja y laboriosa. La heterogeneidad de las fuentes de datos añade una capa de complejidad a la creación de un marco de metadatos cohesivo y normalizado.
Garantizar la coherencia y la calidad de los metadatos es un reto constante en un entorno de malla de datos. Las incoherencias en los metadatos pueden dar lugar a malentendidos, interpretaciones erróneas y errores en el análisis de los datos.
Buenas prácticas para la gestión de datos en mallas de datos
Para superar estos retos, he aquí algunas prácticas recomendadas para gestionar los metadatos de su organización.
Establecer definiciones de metadatos
Establecer definiciones de metadatos claras y estandarizadas en diversos ámbitos es esencial para garantizar la coherencia, la interoperabilidad y una comprensión común de los elementos de datos. Las definiciones claras proporcionan un lenguaje y un marco comunes que garantizan la coherencia en la forma en que se describen y comprenden los datos en toda la organización.
Utilizar metadatos para impulsar políticas de gobernanza
Las definiciones estandarizadas de metadatos desempeñan un papel fundamental en la gobernanza de los datos. Proporcionan una base para aplicar de manera uniforme las normas de calidad de los datos, los protocolos de seguridad y las medidas de cumplimiento en diversos ámbitos. Esto garantiza que los datos no solo se describan de manera coherente, sino que también se ajusten a las políticas de la organización y a los requisitos normativos, lo que contribuye a crear un ecosistema de datos sólido y conforme a la normativa.
Establecer funciones y responsabilidades claras
Es igualmente importante empoderar a los equipos de dominio con la propiedad de sus metadatos. Este enfoque descentralizado fomenta un sentido de responsabilidad y experiencia entre quienes mejor conocen los datos. Al dar a los equipos de dominio el control sobre sus metadatos, las organizaciones aprovechan sus conocimientos específicos para garantizar la precisión, la coherencia y la fiabilidad en todos los dominios de datos. Este enfoque promueve la adaptabilidad dentro de los dominios individuales, lo que contribuye a una estrategia de gestión de datos más fiable y fundamentada.
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PREGUNTAS FRECUENTES
La malla de datos es un enfoque de arquitectura de datos descentralizada que trata los datos como un producto y asigna la propiedad a los equipos de dominio. En lugar de una plataforma de datos centralizada o un lago de datos, cada dominio (por ejemplo, ventas, marketing, finanzas) es responsable de crear, mantener y ofrecer sus propios productos de datos de alta calidad.
Data Mesh se basa en cuatro principios clave:
- Propiedad orientada al dominio: los equipos de dominio son propietarios de sus datos.
- Los datos como producto: los datos son fáciles de encontrar, fiables y están bien documentados.
- Plataforma de datos de autoservicio: los equipos centrales proporcionan la infraestructura y las herramientas.
- Gobernanza computacional federada: normas compartidas con aplicación descentralizada.
Los lagos y almacenes de datos tradicionales centralizan la ingesta y la propiedad de los datos. Por el contrario, la arquitectura de malla de datos descentraliza la propiedad y traslada la responsabilidad a los equipos de dominio, al tiempo que mantiene la interoperabilidad mediante estándares compartidos. La malla de datos es un modelo organizativo y operativo, no solo una opción tecnológica.
Entre los retos más comunes se encuentran el cambio cultural y organizativo, la dificultad para garantizar una calidad de datos coherente en todos los ámbitos, la necesidad de definir claramente la propiedad de los productos de datos, la dificultad para equilibrar la autonomía con la gobernanza y, en ocasiones, la falta de competencias en los equipos especializados que no están acostumbrados a trabajar con datos de esta manera. Un liderazgo claro, una implementación gradual y unos protocolos bien definidos ayudan a paliar estos retos.
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