La aparición de Data Mesh representa un enfoque transformador diseñado para abordar las complejidades e ineficiencias de las arquitecturas de datos tradicionales. Desafía los sistemas centralizados tradicionales, que pueden volverse engorrosos e ineficientes rápidamente debido a su enfoque de talla única, y promueve una arquitectura más democrática.  

A medida que las empresas dependen cada vez más de grandes cantidades de datos distribuidos a través de diferentes dominios, comprender e implementar un Data Mesh puede convertirse en un aspecto fundamental de una estrategia de datos exitosa. En este artículo, exploramos el concepto de Data Mesh, su necesidad, su influencia en las arquitecturas de datos modernas y cómo las herramientas de modern data quality pueden ser instrumentales en estos entornos de datos. 

¿Qué es un Data Mesh?

Data Mesh es un enfoque conceptual y arquitectónico para la gestión de datos que trata los datos como un producto. Enfatiza la propiedad y gestión descentralizada de los datos, donde los equipos de datos orientados a dominios manejan sus propios datos como un producto, asegurando que sean accesibles, comprensibles y utilizables en toda la empresa sin cuellos de botella centrales. 

A diferencia de los almacenes de datos monolíticos tradicionales o los lagos de datos, la propiedad de los datos se distribuye a través de dominios empresariales. Cada dominio se convierte en un mini productor de datos, responsable de recopilar de diferentes fuentes de datos, transformar y servir sus propios datos. Piense en ello como un mercado bien organizado, donde cada proveedor (dominio) cura y comparte productos de datos de alta calidad para que otros los utilicen. Este concepto fue popularizado por Zhamak Dehghani, quien imaginó un cambio de infraestructuras de datos centralizadas a una arquitectura más escalable y flexible. 

Principios clave de Data Mesh: 

1. Propiedad Descentralizada de Datos Orientada a Dominios: Cada dominio dentro de una organización posee y administra sus datos, fomentando la responsabilidad y la experiencia en el dominio. 

   
   

2. Datos como un Producto: Los datos se tratan como un producto con una clara propiedad, estándares de calidad y accesibilidad. 

   
   

3. Infraestructura de Datos de Autoservicio: Permitir a los dominios manejar y utilizar datos de manera independiente a través de una plataforma de datos estandarizada y de autoservicio. 

   
   

4. governance Computacional Federada: Asegurar compliance y Data Governance a través de políticas federadas automatizadas en toda la organización. 

¿Quién necesita un Data Mesh? 

Las organizaciones que lidian con las complejidades de entornos de datos a gran escala pueden beneficiarse significativamente de Data Mesh. Grandes empresas con múltiples fuentes de datos dispares, que requieren acceso y actualizaciones frecuentes por diferentes equipos, son candidatas ideales.  

En particular, las empresas con unidades de negocio diversas y autónomas, extensos silos de datos y una necesidad de soluciones de datos rápidas y escalables encontrarán invaluable el Data Mesh. Los Directores de Datos, Ingenieros de Datos, Arquitectos IT y Gerentes de Datos que buscan mejorar la agilidad, escalabilidad y calidad de datos en su panorama de datos deberían considerar adoptar este enfoque. 

Explicando las Arquitecturas de Datos Modernas: Tipos y Conceptos 

Las arquitecturas de datos modernas están diseñadas para manejar el volumen, la variedad y la velocidad crecientes de datos en la era digital actual. Van más allá de los confines tradicionales del almacenamiento de datos centralizado para incorporar flexibilidad, escalabilidad y capacidades de procesamiento en tiempo real. Estas arquitecturas van más allá de las limitaciones de los almacenes de datos tradicionales, adoptando conceptos como: 

Arquitectura de Microservicios 

Esta descompone los sistemas de datos monolíticos en servicios más pequeños e independientes que manejan tareas específicas. Cada servicio posee sus datos y lógica, promoviendo la modularidad, escalabilidad y ciclos de desarrollo más rápidos. 

Acceso a Datos Basado en API 

Exponer datos a través de APIs bien definidas permite una integración y un intercambio de datos sin problemas entre varios servicios y aplicaciones de datos. 

Tecnologías Nativas de la Nube 

Las arquitecturas de datos modernas aprovechan el poder de las plataformas en la nube para el almacenamiento, procesamiento y análisis de datos. Los servicios en la nube ofrecen escalabilidad, elasticidad y rentabilidad, permitiéndole adaptar su infraestructura de datos a sus necesidades. 

Cómo Construir Arquitecturas de Datos Modernas 

Construir una arquitectura de datos moderna requiere una planificación cuidadosa y consideración. Aquí hay algunas mejores prácticas:  

1. Identificar Necesidades del Negocio: Entender lo que sus partes interesadas necesitan de los datos e identificar los requisitos específicos de datos de cada dominio de negocio. 

   
   

2. Elegir las Herramientas y Tecnologías Correctas: Seleccionar plataformas que ofrezcan escalabilidad, flexibilidad, capacidades robustas de governance y alineación con su estrategia de datos y objetivos empresariales. 

   
   

3. Implementar Data Governance: Establecer propiedad, controles de acceso, políticas y procedimientos para mantener la calidad, seguridad y compliance de los datos para todos los productos de datos dentro del Mesh. 

   
   

4. APIs Estandarizadas y Modelos de Datos: Asegurar una comunicación clara e interoperabilidad entre diferentes dominios dentro del Mesh. 

   
   

5. Enfocarse en Análisis de Autoservicio: Empoderar a los equipos de dominio con las herramientas que necesitan para explorar y analizar sus datos de manera independiente. 

   
   

6. Promover la Alfabetización de Datos: Asegurarse de que todos los interesados comprendan cómo acceder y utilizar los datos de manera efectiva. 

   
   

7. Mejora Continua: Revisar y optimizar regularmente la arquitectura de datos para adaptarse a las necesidades empresariales cambiantes. 

Impacto de Data Mesh en la Arquitectura de Datos Moderna 

Data Mesh cambia fundamentalmente la forma en que los datos se manejan al descentralizar la propiedad de los datos y tratarlo como un producto. Entonces, ¿cómo impacta el Data Mesh en las arquitecturas de datos modernas? Aquí está la magia: Data Mesh se alinea perfectamente con los principios fundamentales de microservicios y acceso a datos basado en API. Cada dominio en el Mesh actúa como un microservicio independiente, publicando sus productos de datos a través de APIs bien definidas. Esto tiene varios impactos en la arquitectura de datos moderna: 

Accesibilidad de Datos Mejorada 

Data Mesh habilita una mayor accesibilidad, haciendo que los datos estén disponibles de inmediato para quienes los necesitan con menos fricciones. 

Mejor Calidad de Datos 

Con la propiedad viene la responsabilidad; los equipos cuidan más sus 'productos de datos', mejorando la calidad. 

Más Rápido Tiempo para Obtener Insights 

La descentralización reduce cuellos de botella, permitiendo un procesamiento y análisis de datos más rápidos, lo que lleva a obtener insights más rápidamente.  

Data Mesh indudablemente transforma las arquitecturas de datos modernas al descentralizar la gestión de datos, fomentar una cultura de propiedad de los datos y promover la escalabilidad. Empodera a las unidades de negocio para que actúen de manera autónoma, lo que conduce a una toma de decisiones e innovación más rápidas. Sin embargo, implementar un Data Mesh requiere herramientas robustas de calidad de datos para asegurar la consistencia y confiabilidad en los dominios de datos distribuidos. 

Lea también: ¿El Data Mesh garantiza la calidad de sus datos?   

Data Mesh Construyendo una Estrategia de Datos Ganadora: El Rol de las Herramientas de Modern Data Quality 

El Data Mesh puede sonar como una utopía de datos, pero incluso la arquitectura más elegante requiere una base sólida. Aquí es donde herramientas de modern data quality como digna entran en juego. 

Las herramientas de digna soportan los principios fundamentales de Data Mesh permitiendo una gestión de datos independiente pero interconectada a través de varias unidades de negocio, mejorando la arquitectura general de datos y asegurando su alineación con los resultados estratégicos del negocio. Así es como digna le empodera: 

Autometrics 

Digna se adentra profundamente en sus datos, capturando métricas clave a lo largo del tiempo para establecer líneas de base para la salud de los datos dentro de cada dominio. 

Análisis Predictivo 

Aprovechando el machine learning, Digna identifica proactivamente anomalías potenciales en los datos antes de que interrumpan el análisis en todo el Mesh. 

Umbrales Autoajustables 

La inteligencia artificial de digna asegura que se le alerte sobre anomalías que realmente importan, eliminando la necesidad de umbrales estáticos dentro de dominios individuales. 

Monitoreo en Tiempo Real de la Salud de los Datos 

Los paneles intuitivos de digna brindan una vista clara de la salud de los datos en todo el Mesh, permitiéndole identificar y abordar problemas potenciales rápidamente. 

Conclusión 

El Data Mesh ofrece una visión convincente para arquitecturas de datos modernas, una que fomenta la agilidad, la propiedad y una cultura orientada a los datos. Pero recuerde, incluso la sinfonía más hermosa requiere instrumentos bien afinados. A medida que las arquitecturas de datos modernas evolucionan, integrar herramientas sofisticadas de calidad de datos como digna no solo apoya estas estructuras, sino que las mejora, asegurando que los datos sigan siendo un activo estratégico y robusto. 

Para las organizaciones que buscan aprovechar estas avanzadas estrategias de datos, desplegar herramientas modernas de calidad de datos como digna puede ser el primer paso hacia la transformación de su gestión de datos en una ventaja competitiva que impulse el crecimiento empresarial.   

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