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Data Mesh es un enfoque de la ciencia de datos que promueve la descentralización de la gestión y el control de los datos. Esto posibilita la autonomía de los equipos de una organización y promueve la escalabilidad.
En la actualidad, los datos se han convertido en el nuevo petróleo de las organizaciones. Las personas están constantemente generando un gran volumen de datos que son gestionados por empresas o Estados. Es por ello que cada vez cobra más importancia toda la tecnología relacionada con la gestión y análisis de datos. Es ahí donde entra en juego el concepto de Data Mesh.
Data Mesh o malla de datos es un enfoque de la arquitectura de datos que promueve la descentralización de la gestión y el control de los datos. A diferencia de enfoques centralizados, Data Mesh organiza la información por dominios específicos controlados por equipos independientes. Por ejemplo, dentro de un negocio, el Data Architect puede diferenciar dominios como marketing, ventas y servicio al cliente.
¿Por qué usar Data Mesh?
Entre las principales razones para usar Data Mesh se hallan la flexibilidad y escalabilidad, a lo que habría que sumar el fomento de la cultura de la responsabilidad y la colaboración entre equipos dentro de una organización.
Data Mesh facilita la escalabilidad al distribuir la carga de trabajo entre equipos especializados y ofrece flexibilidad al adaptarse a la evolución de los negocios. Esta última cuestión es fundamental para entornos empresariales dinámicos, puesto que permite que cada equipo utilice las herramientas y tecnologías que mejor se adapten a sus necesidades.
Este enfoque también previene los cuellos de botella que suelen ser fruto de la centralización de la gestión de datos.
Por otra parte, si cada equipo es responsable de la calidad de los datos que produce y consume, se fomenta indirectamente una cultura de responsabilidad y colaboración dentro de una organización.
Así pues, el uso de Data Mesh trae consigo una serie de ventajas, como el fomento de la autonomía de los equipos, permitiéndoles tomar decisiones relacionadas con sus dominios específicos y favoreciendo así la toma rápida de decisiones y el dinamismo de una empresa.
Esta arquitectura de datos también implica una mejora de la seguridad de datos, ya que se distribuye su propiedad y se reducen los riesgos asociados con los sistemas centralizados.
Data Mesh vs. Data Lake o Data Fabric
Existen muchas diferencias entre Data Mesh y otras arquitecturas de datos, como son Data Lake o Data Fabric.
Por ejemplo, Data Lake tiene un enfoque centralizado en un único repositorio que almacena todos los datos, mientras que el Data Mesh distribuye los datos entre varios dominios. Esta descentralización promueve la autonomía de equipos y mejora la escalabilidad.
Si se compara Data Mesh con Data Fabric, este último tiene también un enfoque centralizado, pero especialmente en lo que respecta a lo que es la gestión de los datos, mientras que Data Mesh distribuye la responsabilidad entre los equipos y fomenta la gestión descentralizada de los datos.
¿Cuándo implementar Data Mesh?
Hay que tener en cuenta que no todas las empresas u organizaciones están capacitadas o deberían implementar Data Mesh. Por eso, si se quiere dar el paso para incorporarlo es importante contar con un experto que tenga conocimientos específicos, como los que aporta un Máster en BPM, a la hora de digitalizar una entidad.
En concreto, es ideal la implantación de Data Mesh cuando una organización opera en entornos con datos almacenados en diferentes ubicaciones —lo que vienen a ser datos distribuidos— y tengan equipos multifuncionales.
También es aconsejable cuando una organización crece y tiene la necesidad de escalar sus operaciones y adaptarse rápidamente a cambios en los modelos de negocios.
En resumen, Data Mesh representa una revolución en la arquitectura de datos que ofrece flexibilidad y escalabilidad, con un enfoque descentralizado, evitando cuellos de botella en los equipos que trabajan con datos.
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