¿Qué es una malla de datos?

En esta nueva era de la información, se utilizan nuevos términos en las organizaciones que trabajan con datos: Data Management Platform, Data Quality, Data Lake, Data Warehouse...

Detrás de cada una de estas palabras, encontramos especificidades, soluciones técnicas, etc. Descifremos.

¿Has dicho: ¿"Malla de datos"? No te avergüences si no estás familiarizado con el concepto. El término no se utilizó hasta 2019 como respuesta al creciente número de fuentes de datos y la necesidad de agilidad empresarial.

El modelo de malla de datos se basa en el principio de una arquitectura descentralizada o distribuida que explota una malla literal de datos.

Mientras que un Data Lake puede concebirse como un espacio de almacenamiento de datos en bruto, y el Data Warehouse está diseñado como una plataforma para recopilar y analizar datos heterogéneos, Data Mesh responde a un caso de uso diferente.

Sobre el papel, un Data Warehouse y un Data Mesh tienen mucho en común, sobre todo en lo que se refiere a su objetivo principal, que es proporcionar un acceso permanente y en tiempo real a la información más actualizada posible. Pero el Data Mesh va más allá. La frescura de la información es sólo un elemento del sistema.

Al formar parte de un modelo distribuido, Data Mesh está diseñado para dirigirse a cada línea de negocio de su empresa con la información clave que le concierne.

Para hacer frente a este reto, Data Mesh se basa en la creación de dominios de datos.

¿Las ventajas? Mayor autonomía de sus equipos gracias a la gestión local de los datos, descentralización de su empresa para agregar cada vez más datos y, por último, mayor control de la organización global de sus activos de datos.

Malla de datos: Entre lógica y organización

Si un lago de datos es, en definitiva, un único depósito para todos sus datos, Data Mesh es todo lo contrario. Olvídese de la dimensión monolítica de un Data Lake. Los datos son un activo vivo y en evolución, una herramienta para entender su mercado y su ecosistema y un instrumento de conocimiento y comprensión.

Por lo tanto, para apropiarse del concepto de malla de datos, hay que pensar de forma diferente sobre los datos. ¿Cómo hacerlo? Sentando las bases de una organización multidominio. Cada tipo de datos tiene su propio uso, su propio objetivo y su propia explotación. A partir de ahí, todas las áreas de negocio de tu empresa tendrán que basar sus acciones y decisiones en los datos que realmente les sean útiles para cumplir sus misiones. Los datos que utiliza el marketing no son los mismos que los que utilizan las ventas o sus equipos de producción. 

La implantación de un Catálogo de Datos es, por tanto, el requisito previo esencial para la creación de una Malla de Datos. Sin una visión clara de la gobernanza de sus datos, será difícil iniciar la transformación de su empresa. La calidad de los datos también es un elemento central. Pero, en última instancia, la Malla de Datos le ayudará descentralizando la responsabilidad de los datos a nivel de dominio y proporcionando datos transformados de alta calidad.

Los retos

¿Le parece imposible adoptar Data Mesh porque el proyecto parece complejo y técnico? ¡Que no cunda el pánico! Data Mesh, más allá de su tecnicidad, sus exigencias y el rigor que conlleva, es ante todo un nuevo paradigma. Debe llevar a todas las partes interesadas de su organización a pensar en los datos como un producto dirigido a la empresa. 

En otras palabras, al avanzar hacia un modelo de malla de datos, la infraestructura técnica del entorno de datos se centraliza, mientras que la gestión operativa de los datos se descentraliza y se confía a la empresa.

Con Data Mesh, creará las condiciones de una aculturación a los datos para todos sus equipos, de modo que cada empleado pueda basar su acción diaria en los datos.

La paradoja de la malla de datos

El objetivo de Data Mesh es poner los datos al servicio de la empresa. Esto significa que sus equipos deben poder acceder a ellos fácilmente, en cualquier momento, y manipular los datos para convertirlos en la base de sus actividades diarias.

Pero para preservar la calidad de sus datos o garantizar el cumplimiento de las normas de gobernanza, la gestión del cambio es crucial y la definición de las prerrogativas de cada persona, decisiva. Al implantar Data Mesh, tendrás que sentar unas bases sólidas en la organización. 

Por un lado, libre acceso a los datos para cada empleado (lo que llamamos gobernanza funcional). Por otro, la gestión y administración, es decir, la gobernanza técnica en manos de los equipos de Datos.

Descompartimentar los usos compartimentando los roles, esa es la paradoja de Data Mesh.

Acerca de Actian Corporation

Actian hace que trabajar con datos sea fácil. Nuestra plataforma de datos simplifica la forma en que las personas conectan, gestionan y analizan datos en entornos cloud, híbridos y locales. Con décadas de experiencia en gestión y analítica de datos, Actian ofrece soluciones de alto rendimiento que ayudan a las empresas a tomar decisiones basadas en datos. Estamos reconocidos por los principales analistas del sector y hemos recibido premios por nuestro rendimiento e innovación. Nuestros equipos comparten casos de éxito en conferencias (como Strata Data) y contribuyen activamente a proyectos de código abierto. En el blog de Actian tratamos temas como la ingesta de datos en tiempo real, el análisis de datos, la gobernanza y gestión de datos, la calidad de los datos, la inteligencia de datos y el análisis impulsado por IA.