Hace no muchos años (2019) surgió un concepto que cada vez comienza a resonar más entre los expertos de los datos y entre aquellas empresas con objetivos Data-driven, al cual Zhamak Dehghani nombró como Data Mesh. Y si te preguntas a que se refiere, continúa leyendo para descubrirlo.
Si actualmente la cantidad de datos que maneja tu compañía es elevada o crece constantemente existe una probabilidad de que la arquitectura de datos que hoy manejas te cause dudas, sobre todo si es de tu interés tener la información dividida acorde a las esferas que hay dentro de tu compañía como lo pueden ser: ventas, operaciones, marketing, logística, finanzas, recursos humanos, etc.
IBM, una de las consultoras en materia tecnológica de más impacto en el mundo, lo define de la siguiente manera: es una arquitectura de datos que se encarga de descentralizar la información en dominios de negocio, lo que le proporciona un mayor control a quienes trabajan con datos de células específicas.
Una descentralización de los datos ataca un problema principal al que suelen enfrentar los ingenieros o científicos de datos, que es la creación de cuellos de botella en los procesos, los cuales impiden que otras áreas puedan continuar con un flujo de trabajo optimizado.
A medida que una empresa crece resulta más difícil para los equipos internos estar al tanto de todas las operaciones del negocio, es por lo anterior que Data Mesh apunta también a esta área de oportunidad, donde cada dominio o sector de la empresa controle únicamente los datos que requiere sin el apoyo imprescindible de los expertos en datos, así se consigue un considerable ahorro de tiempo y recursos gracias a que no hay necesidad de resolver inconvenientes correspondientes de otros equipos.
De acuerdo con la misma autora del concepto, existen 4 componentes principales de Data Mesh1:
Al ser Data Mesh una estrategia reciente, sus desventajas han podido ser plenamente identificadas entre stakeholders y especialistas en datos. Por ello te compartimos en la siguiente tabla la comparativa sobre este concepto.
Un término que suele confundirse o asociarse a Data Mesh es Data Fabric, sin embargo, el último se enfoca en que los datos puedan ser consumidos, gobernados, compartidos desde cualquier sistema y sin importar el área de negocio, contrario a lo que permite Data Mesh, gestionar los datos de forma más cercana.
Aquí te compartimos sus diferencias:
Una de las principales recomendaciones para la aplicación de Data Mesh es contar con una madurez en los datos suficientes para poder establecer una gestión de información por dominio. Asimismo, los equipos que tratan con datos deben de conocer sus usos y limitaciones, por lo que no debe tomarse a la ligera su implementación.
No obstante, la aplicación de Data Mesh se refleja en algunos beneficios como:
No es casualidad que entre más importancia tome la información al interior de las empresas, más estrategias emerjan para mejorarla. Una de ellas es Data Mesh, que ofrece una gestión de datos por áreas de negocio, lo que le permite a los especialistas en datos focalizar los esfuerzos en una sola dirección para el bien común de la organización.
Para lograrlo se requieren de las herramientas tecnológicas y el conocimiento adecuado, pues este facilitará el buen entendimiento de las mismas para encaminar a quienes desean consolidar una estrategia Data-Driven.
¿Quieres saber más de Data Mesh y la optimización de datos? En Arkon Data creamos soluciones que se adecuan a las necesidades de tu compañía y creamos objetivos claros para que tú y tus equipos consoliden su información en pro del desarrollo organizacional y su transformación digital.
1. Jochen Christ, Larysa Visengeriyeva, Simon Harrer, 2022.