El Data Mesh de GCP. Fase 1: qué es Data Mesh

En un mundo cada vez más impulsado por los datos, las empresas se enfrentan al reto de gestionar grandes cantidades de información. A menudo, los datos se almacenan en diferentes sistemas y departamentos, lo que dificulta su acceso y la toma de decisiones. La complejidad de la gestión de datos distribuidos ha llevado al surgimiento de un nuevo enfoque: Data Mesh. 

En este artículo, exploraremos en detalle qué es Data Mesh, cómo se diferencia de otros enfoques de gestión de datos, cuáles son sus principios fundamentales y cómo se implementa en la práctica. 

¿Qué es Data Mesh? 

Data Mesh es un enfoque para la gestión de datos distribuidos que busca proporcionar una mayor autonomía y colaboración entre los equipos, a través de la creación de equipos especializados en dominios de negocio específicos, en lugar de equipos de tecnología centralizados que gestionan todos los datos de la organización, y el uso de tecnologías de datos modernas y escalables.

Data Mesh se centra en cuatro aspectos fundamentales: autonomía de dominio, datos como productos, arquitectura orientada a servicios y federación de datos. Veamos cada uno de ellos con más detalle. 

Autonomía de dominio

En un entorno de Data Mesh, cada equipo es responsable de la gestión de sus propios datos. Esto significa que cada equipo tiene la autonomía necesaria para decidir qué datos son importantes para su dominio, cómo se almacenan, se procesan y se distribuyen. De esta manera, los equipos pueden tomar decisiones más rápidas y precisas, ya que los datos están más cerca del negocio y los procesos.

Datos como productos

En lugar de ver los datos como una mera fuente de información, Data Mesh los trata como un producto. Los equipos de dominio son responsables de crear, mantener y distribuir sus propios productos de datos, así como la compartición segura de datos. Esto implica que los datos deben ser de alta calidad, fáciles de usar, seguros y escalables.

Arquitectura orientada a servicios

Data Mesh se basa en una arquitectura orientada a servicios que permite a los equipos de dominio ofrecer sus propios servicios de datos. Estos servicios pueden ser internos o externos a la organización. La arquitectura orientada a servicios facilita la integración de nuevos sistemas y herramientas, lo que ayuda a reducir la complejidad de la gestión de datos.

Federación de datos

La federación de datos es un aspecto clave de Data Mesh. Esto implica que los equipos de dominio deben garantizar que sus datos estén disponibles para el resto de la organización. La federación de datos es un proceso que implica la definición de estándares de datos, la creación de catálogos de datos y la implementación de políticas de acceso.

¿Cómo se diferencia Data Mesh de otros enfoques de gestión de datos?

Data Mesh se diferencia de otros enfoques de gestión de datos en varios aspectos. En primer lugar, se centra en la autonomía de los equipos de dominio, lo que permite a los equipos tomar decisiones más rápidas y precisas en función de sus propias necesidades. En segundo lugar, trata los datos como productos, lo que fomenta la creación de datos de alta calidad y fácilmente accesibles. En tercer lugar, se basa en una arquitectura orientada a servicios que facilita la integración de nuevos sistemas y herramientas. Y finalmente, la federación de datos es un aspecto clave de Data Mesh, ya que garantiza que los datos estén disponibles para toda la organización.

En contraste, otros enfoques de gestión de datos, como el enfoque centralizado o el enfoque de lago de datos, suelen ser más rígidos y menos flexibles. El enfoque centralizado, por ejemplo, puede ser menos eficiente en entornos empresariales complejos, ya que requiere que todos los datos pasen por un único equipo centralizado. El enfoque de lago de datos, por otro lado, puede tener problemas de calidad de datos, ya que los datos no están estructurados ni definidos, lo que dificulta su acceso y uso por parte de los diferentes equipos.

¿Cómo se implementa Data Mesh en la práctica?

La implementación de Data Mesh puede variar según la organización y su entorno. Sin embargo, aquí hay algunas prácticas comunes que pueden ayudar a implementar Data Mesh de manera efectiva:

• Crear equipos de dominio especializados. Cada equipo de dominio debe tener la capacidad de gestionar sus propios datos y tomar decisiones en función de las necesidades de su negocio. Es importante asegurarse de que cada equipo tenga los recursos y habilidades necesarios para gestionar sus propios datos de manera efectiva.
• Definir estándares de datos. La definición de estándares de datos es importante para garantizar la consistencia y la calidad de los datos en toda la organización. Esto implica la definición de esquemas de datos, la creación de taxonomías y la definición de reglas de nomenclatura.
• Crear catálogos de datos. Los catálogos de datos son una herramienta esencial para la federación de datos. Los catálogos de datos deben incluir información sobre los datos disponibles en toda la organización, como su origen, su calidad y su relevancia para los diferentes equipos.
• Implementar políticas de acceso. Es importante garantizar que los datos estén disponibles para toda la organización, pero también es importante garantizar que los datos estén seguros y que se cumplan las regulaciones y leyes aplicables. Las políticas de acceso deben definir quién puede acceder a qué datos y en qué circunstancias.
• Utilizar tecnologías modernas y escalables. Data Mesh se basa en el uso de tecnologías modernas y escalables para la gestión de datos distribuidos. Esto puede incluir tecnologías como el procesamiento de eventos, la computación sin servidor, la virtualización de datos y la inteligencia artificial.

Conclusión

Data Mesh es un enfoque innovador para la gestión de datos distribuidos que busca proporcionar una mayor autonomía y colaboración entre los equipos, a través de la creación de equipos especializados en dominios de negocio específicos y el uso de tecnologías de datos modernas y escalables.

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