Data Mesh: El camino hacia una gestión de datos más ágil y escalable

Recientemente, un cliente nos comentó sobre un desafío creciente en su organización. Su equipo centralizado de Data & Analytics se está convirtiendo en un cuello de botella, enfrentando una demanda cada vez mayor de desarrollo de activos de datos. La solución que nos plantearon fue descentralizar su arquitectura basada en un lakehouse y empezar a crear lo que el cliente llamó “sandboxes” para permitir que las áreas de negocio gestionen sus propios datos de manera más autónoma. 

Sabemos que, en el pasado, este cliente ha enfrentado dificultades para que su equipo técnico mantenga independencia frente al negocio para validar resultados de desarrollos, debido a la complejidad y especificidad del mismo.  

Con estos antecedentes y con la visión que tenía el cliente de la solución a sus problemas, nos dimos cuenta que, empíricamente, el cliente estaba formulando lo que en términos formales se conoce como Data Mesh. Este concepto, que hasta ese momento no le era familiar, suponía una posible solución para resolver sus desafíos de escalabilidad y agilidad en la gestión de datos.

Para comenzar, ¿qué es Data Mesh? 

Data Mesh es un enfoque socio-técnico moderno de arquitectura y gestión de datos que busca abordar los desafíos de los modelos tradicionales de gestión de datos centralizados. Es un cambio de paradigma que descentraliza la propiedad y gestión de datos a equipos específicos de dominios de negocios, empoderándolos para convertirse en proveedores de datos autosuficientes. 

Data Mesh como arquitectura difiere de enfoques tradicionales como los data lakes y los Datawarehouses centralizados al seguir las líneas de organización como ejes de descomposición de datos, en lugar de alinearse con soluciones tecnológicas subyacentes o líneas funcionales. Este enfoque, orientado a dominios de negocios, localiza el impacto del cambio continuo y la evolución, permitiendo que cada dominio gestione sus datos de forma independiente. 

Principios Claves de Data Mesh 

Propiedad orientada al dominio: Descentraliza la propiedad de los datos analíticos a los dominios comerciales que están más cerca de los datos, ya sea como fuente o como principales consumidores. Esto permite que los dominios gestionen sus artefactos de datos, incluidos datos, código, metadatos y políticas, de forma independiente. 

Datos como producto: Trata los datos como un producto, con los dominios asumiendo la responsabilidad organizativa de compartir sus datos con cualidades de producto fuera de su dominio. Esto asegura que los datos sean descubribles, accesibles y utilizables por otros dominios. 

Autoservicio de infraestructura de datos: Exige un enfoque basado en plataformas, donde los dominios puedan acceder de forma independiente a los recursos tecnológicos de datos necesarios para construir y operar sus productos de datos. 

Gobernanza computacional federada: Establece un conjunto de capacidades no negociables, como la inmutabilidad, la variabilidad temporal y el acceso de solo lectura, para garantizar la calidad y consistencia de los datos en toda la malla. 

¿Cuáles son las principales ventajas de adoptar Data Mesh? 

Escalabilidad mejorada: Descentralización. Al distribuir la gestión de datos entre equipos de dominio, el Data Mesh permite una escalabilidad más fluida y evita cuellos de botella en un único equipo central. 

Mayor agilidad y flexibilidad: Autonomía local. Los equipos pueden moverse más rápido al tener control sobre sus propios datos, adaptándose ágilmente a nuevas necesidades y oportunidades de negocio. 

Propiedad del dominio: Responsabilidad compartida. Los equipos de producto no solo crean, sino que también gestionan y mejoran la calidad de sus datos, integrándolos en su flujo de trabajo diario. 

Mejora en la calidad de los datos: Contexto relevante. La cercanía de los equipos al contexto de los datos asegura que la calidad y la utilidad sean mucho mayores, cumpliendo mejor con los requisitos del negocio, por lo cual hay menor dependencia a la hora de la validación de resultados 

Reducción de cuellos de botella: Menos dependencia. Menos presión sobre un equipo centralizado reduce los cuellos de botella y la sobrecarga operativa, facilitando un flujo de trabajo más eficiente. 

Fomento de la innovación: Espacio para experimentar. La flexibilidad para experimentar con nuevos enfoques en la gestión de datos sin afectar a un sistema centralizado estimula la innovación y la mejora continua. 

Optimización de recursos: Eficiencia operativa. La distribución de tareas y responsabilidades entre equipos permite una utilización más efectiva de los recursos técnicos y humanos. 

Mejor gobernanza de datos: Estándares locales. Equipos dedicados pueden implementar y mantener estándares y políticas de gobernanza de datos específicos para su contexto, garantizando cumplimiento y seguridad. 

¿Cuáles son los riesgos del Data Mesh? 

Después de conversar con nuestro cliente de todos los beneficios que ofrece Data Mesh, nos tocó conversar sobre los riesgos y desafíos que supone su implementación. 

Complejidad en la Gobernanza: Estándares Desafiantes  

Con la descentralización, garantizar la consistencia en la gobernanza de datos a través de múltiples equipos puede ser complicado, lo que podría llevar a discrepancias y problemas de calidad. 

Integración y coordinación: Desafíos de Interoperabilidad 

Asegurar que los datos de diferentes dominios se integren y coordinen de manera efectiva puede ser un desafío importante, especialmente en organizaciones con muchos equipos y sistemas. 

Resistencia al Cambio: Adaptación Cultural  

Implementar un modelo de Data Mesh puede enfrentar resistencia, especialmente en organizaciones con una estructura centralizada establecida, requiriendo un cambio cultural significativo. 

El camino hacia el Data Mesh 

Adoptar un modelo de Data Mesh puede ser una transformación poderosa para cualquier organización, pero también requiere un nivel de madurez en la gestión de datos que no todas las empresas poseen desde el inicio. Sin esta madurez, se corre el riesgo de solucionar un problema a corto plazo como los cuellos de botella y generar un problema peor en el medio-largo plazo como la creación de pantanos de datos (Data Swamp o Data Mess), lo que puede conllevar a incrementos significativos en costos por mal uso de la arquitectura de datos en la nube. 

En el dinámico mundo de la gestión de datos, dar un salto hacia un modelo como Data Mesh no es solo una decisión técnica; es un verdadero cambio de mentalidad. Al descentralizar la gestión y empoderar a los equipos de dominio, estamos construyendo un futuro donde cada dato cuenta, cada equipo tiene voz, y cada decisión se toma con mayor agilidad y precisión. Aunque el camino puede estar lleno de desafíos y ajustes, cada paso hacia esta nueva forma de pensar acerca de los datos nos acerca más a una organización más ágil e innovadora. 

Imaginemos un futuro en el que los datos no solo fluyan con libertad, sino que también impulsen un ecosistema vibrante de colaboración y mejora continua. Con cada esfuerzo y cada avance, estamos contribuyendo a una transformación que no solo optimiza nuestros procesos, sino que también redefine lo que significa ser verdaderamente eficiente en la era digital.