¿Cuál es la diferencia entre Data Fabric y Data Mesh?

Al principio, las organizaciones se centraban en recopilar los datos de su empresa. Ahora, el reto es aprovechar el conocimiento de los datos para aportar ideas inteligentes que permitan tomar mejores decisiones. Numerosas tecnologías y soluciones prometen sacar el máximo partido de sus datos. Entre ellas, encontramos Data Fabric y Data Mesh. Aunque estos conceptos puedan parecer similares, existen diferencias fundamentales entre estos dos enfoques. He aquí algunas explicaciones.

No es ningún secreto que los inmensos volúmenes de datos que se recopilan cada día tienen muchas ventajas para las organizaciones. Por ejemplo, pueden aportar información valiosa sobre los clientes para que las empresas puedan personalizar sus ofertas y diferenciarse de sus competidores. Sin embargo, el creciente número de usos digitales crea una abundancia de información que puede ser difícil de explotar sin una estructura de datos sólida.

Según las previsiones de Gartner, en 2024, más del 25% de los proveedores de soluciones de gestión de datos ofrecerán soporte completo para estructuras de datos mediante una combinación de productos propios y de socios, frente a menos del 5% en la actualidad.

En este contexto, se pueden explorar varias vías, pero dos son las que más destacan: Data Fabric y Data Mesh.

¿Qué es un Data Fabric?

El concepto de Data Fabric fue introducido por Gartner en 2019. El prestigioso instituto describe un Data Fabric como el uso combinado de múltiples tecnologías existentes para permitir la implementación basada en metadatos y el diseño aumentado.

En otras palabras, un Data Fabric es un entorno en el que los datos y metadatos se analizan continuamente para un enriquecimiento continuo y un valor óptimo. Pero ¡cuidado! Un Data Fabric no es un producto o solución acabada - Es un entorno escalable que se basa en la combinación de diferentes soluciones o aplicaciones que interactúan entre sí para refinar los datos.

Un Data Fabric se basa en API y tecnologías "No Code" que permiten crear sinergias entre diversas aplicaciones y servicios. Estas soluciones permiten así transformar los datos para extraer la quintaesencia del conocimiento a lo largo de todo su ciclo de vida.

Qué es la malla de datos

El concepto de Data Mesh fue introducido por Zhamak Dehghani de Thoughtworks en 2018. Se trata de un nuevo enfoque de la arquitectura de datos, un nuevo modo de organización, basado en el mallado de datos. Data Mesh se basa en la creación de una estructura de datos multidominio. Los datos se mapean, identifican y reorganizan en función de su uso, su objetivo o su explotación potencial. Data Mesh se basa en estos principios fundamentales: el propietario de los datos, el autoservicio y la interoperabilidad. Estos tres principios permiten crear una gestión de datos descentralizada. ¿La ventaja? Provocar interacciones entre distintos dominios de datos dispares para generar cada vez más inteligencia.

Diferencias clave entre Data Fabric y Data Mesh

Para entender bien las diferencias entre Data Fabric y Data Mesh, empecemos por hablar de lo que los une. En ambos casos, no existe una solución "lista para usar".

Mientras que un Data Fabric se basa en un ecosistema de varias soluciones de software de datos, Data Mesh es una forma de organizar y gobernar los datos. En el caso de Data Mesh, los datos se almacenan de forma descentralizada en sus respectivos dominios. Cada nodo dispone de almacenamiento local y potencia de cálculo, y no se requiere un único punto de control para su funcionamiento.

Con un Data Fabric, en cambio, el acceso a los datos está centralizado con clusters de servidores de alta velocidad para la conexión en red y la compartición de recursos de alto rendimiento. También hay diferencias en cuanto a la arquitectura de datos. Por ejemplo, Data Mesh introduce una perspectiva organizativa, independiente de tecnologías específicas. Su arquitectura sigue un diseño centrado en el dominio y un pensamiento centrado en el producto.

Aunque tienen lógicas diferentes, Data Mesh y Data Fabric sirven a los mismos objetivos empresariales de sacar el máximo partido a sus activos de datos. En este sentido, a pesar de sus diferencias, no deben considerarse opuestos, sino complementarios.

Acerca de Actian Corporation

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