Data Mesh, un término que ha estado causando sensación en el mundo de la gestión de Data surgió como una necesidad, un cambio de paradigma y una estrategia importante para abordar los problemas enfrentados por los lagos de datos centrales y los equipos de datos que se ven inundados con conocimientos de datos de diferentes esferas de negocio con la expectativa de tomar decisiones empresariales informadas basadas en datos. 

Los equipos de datos centrales enfrentan la carga de responder todas las preguntas de negocios con conocimientos basados en datos lo más rápido posible. Durante este corto período de tiempo, deben arreglar las canalizaciones de datos rotas después de cambios en la base de datos operativa, descubrir y comprender los datos de dominio fundamentales. Esto trajo consigo el surgimiento de Data Mesh. 

Imagina una red distribuida de dominios de datos de autoservicio, cada uno elaborando meticulosamente productos de datos adaptados a necesidades empresariales específicas. Suena como una utopía de datos, ¿verdad? Descentralizado, ágil y rebosante de potencial. Defendido como un enfoque revolucionario para la arquitectura de datos, Data Mesh promete descentralizar la propiedad y distribución de datos, inaugurando una nueva era de agilidad y escalabilidad. Sin embargo, en medio del bombo, la pregunta del millón de dólares sigue siendo: ¿Garantiza Data Mesh la calidad de tus datos? 

¿Qué es Data Mesh? 

En esencia, Data Mesh es un cambio de paradigma en cómo las organizaciones abordan la arquitectura de datos. Concebido por Zhamak Dehghani en ThoughtWorks en 2019, Data Mesh aboga por un enfoque descentralizado para la gestión de datos, donde la propiedad y el governance de los datos se distribuyen entre equipos orientados a dominios y multifuncionales. Este modelo descentralizado busca descomponer los silos de datos y empoderar a los equipos para que asuman la propiedad de sus datos, fomentando una cultura de colaboración y agilidad. 

El marco de Data Mesh se construye sobre la creencia fundamental de que los datos deben tratarse como un producto, con un enfoque en un governance descentralizada orientada al dominio, infraestructura de datos de autoservicio y pensamiento de producto a escala. 

¿Cuáles son los 4 principios de Data Mesh? 

Intercambiado libremente como los 4 pilares de Data Mesh, desglosamos el fenómeno de Data Mesh. Aquí está lo básico sobre sus cuatro principios guía: Propiedad de Dominio, Datos como producto, Plataformas de Datos de Autoservicio y governance Federada. 

Propiedad de Datos Orientada al Dominio 

Los datos son propiedad y se gestionan como un producto por equipos específicos de dominio, fomentando la responsabilidad y la experiencia. 

Datos como Producto  

Cambiando la mentalidad para tratar los datos con el mismo cuidado y planificación estratégica que un producto comercializable. Los datos se tratan como un producto, con clara propiedad, estándares de calidad y acuerdos de nivel de servicio (SLAs). 

Infraestructura de Datos de Autoservicio 

Los equipos tienen acceso de autoservicio a infraestructura de datos, lo que les permite ingerir, procesar y analizar datos de manera independiente sin cuellos de botella, mejorando la rapidez y la eficiencia. 

Governance Computacional Federada 

La arquitectura está diseñada para soportar un governance descentralizada de datos, con productos de datos interoperables y APIs estandarizadas. Una supervisión centralizada asegura que se cumplan los estándares de calidad de datos, pero el poder para gestionar los datos reside en los dominios. 

Data Warehouse Vs. Data Lake Vs. Data Mesh 

Para comprender dónde encaja Data Mesh en el ecosistema de datos, es esencial distinguirlo de los enfoques tradicionales de gestión de datos. Mientras que Data Warehouses y Data Lakes centralizan el almacenamiento y procesamiento de datos, Data Mesh aboga por un modelo descentralizado donde se distribuyen la propiedad de los datos y el governance. Data Mesh se alinea más estrechamente con los principios de los Data Lakes, pero con un enfoque en la descentralización y la propiedad específica del dominio.   

Diferencia entre Data Mesh y Data Fabric 

Si bien ambos apuntan a abordar las complejidades de los ecosistemas de datos modernos, Data Mesh y Data Fabric abordan el desafío desde diferentes ángulos. Data Mesh se centra en el cambio organizacional, promoviendo la propiedad orientada al dominio y un governance descentralizado. Data Fabric, por otro lado, es más centrado en la tecnología, proporcionando una capa integrada que conecta diferentes herramientas y plataformas de datos en toda la empresa, facilitando la accesibilidad e interoperabilidad de datos sin necesariamente cambiar la estructura organizacional. 

Por qué Data Mesh por sí solo no es suficiente para asegurar la calidad de los Datos 

Ahora, imagina esto: un mercado bullicioso de productos de datos, cada dominio un orgulloso proveedor. Suena emocionante, ¿no? Pero aquí está el problema: Data Mesh empodera, pero no limpia ni valida mágicamente los datos. Una coma fuera de lugar en un conjunto de datos financieros, un nombre de producto mal escrito en un registro de clientes: estos gremlins aún pueden causar estragos, incluso en un paraíso descentralizado. 

La adopción de Data Mesh significa un paso monumental hacia una gestión de datos descentralizada y sensible. Sin embargo, no es una panacea para todos los males relacionados con los datos, especialmente cuando se trata de problemas de calidad de datos. Sin procesos sólidos de calidad de datos, la propiedad de datos descentralizada puede llevar a inconsistencias, inexactitudes e ineficiencias. Data Mesh puede empoderar a los equipos para gestionar sus datos de manera más efectiva, pero sin una adecuada supervisión y controles de calidad, el riesgo de degradación de datos persiste. Aquí es donde entran en juego las Plataformas de Calidad de Datos Modernas. 

Presentando Digna: Elevando Data Mesh con Calidad de Datos Potenciada por IA 

A medida que navegamos por las complejidades de la gestión de datos, se hace evidente que, aunque Data Mesh ofrece un marco robusto para la descentralización y la autonomía específica del dominio, no resuelve inherentemente el problema crítico de calidad de datos. Sin embargo, esta brecha presenta una oportunidad para soluciones innovadoras como Digna.   

Las herramientas de calidad de datos modernas como Digna, una plataforma de calidad de datos potenciada por IA diseñada para complementar y mejorar tu estrategia de Data Mesh. Digna actúa como el inspector de control de calidad en tu mercado de Data Mesh. Asegura que cada producto de datos esté a la altura, garantizando la integridad de tus conocimientos. 

Con características como autometrías, modelos de pronóstico, autoumbrales, y tableros de monitoreo en tiempo real, Digna permite a las organizaciones mantener la integridad y calidad de sus datos en un entorno descentralizado. Aprovechando el poder del aprendizaje automático y la automatización, Digna asegura que los datos sigan siendo precisos, consistentes y fiables, independientemente de su propiedad descentralizada. 

Digna está diseñada para llevar tu visión de Data Mesh al siguiente nivel, impulsándote hacia un futuro donde los datos realmente alimentan el éxito. Deja que Digna lleve tu productividad en Data Mesh y estrategias de descentralización al siguiente nivel, donde la calidad de los datos no es una pregunta, sino una garantía. Mira nuestra demostración para saber más o contáctanos para hablar con nuestro equipo.