Data Mesh: una solución distribuida para la gestión de datos

En los últimos años, la gestión de datos se ha convertido en una tarea cada vez más compleja debido al aumento de los volúmenes de datos y la distribución de los equipos de datos en las organizaciones. Esto ha llevado a la aparición de nuevas arquitecturas de datos, como Data Mesh, que abordan estos desafíos de una manera más efectiva.

¿Qué es?

El Data Mesh es una arquitectura de datos distribuida que se basa en la idea de que los datos deben ser gestionados por equipos dedicados llamados “dominios de datos”. Cada dominio de datos es responsable de sus propios datos, incluida la calidad, la propiedad y la gobernanza.

Para permitir el intercambio de datos entre dominios, el Data Mesh utiliza una infraestructura de datos compartida basada en servicios, lo que significa que los datos se comparten a través de una API y servicios estándar en lugar de mediante copias de datos. Además, los equipos de datos utilizan prácticas ágiles y colaborativas para construir y mantener sus dominios de datos.

¿Qué beneficios tiene?

El Data Mesh es beneficioso para organizaciones con grandes volúmenes de datos y equipos de datos altamente distribuidos. Permite una gestión más eficiente de los datos, lo que puede llevar a una mayor escalabilidad y flexibilidad en la organización. Además, fomenta la colaboración y la transparencia entre los equipos de datos, lo que puede mejorar la calidad y la confiabilidad de los datos en general.

En primer lugar, la gestión de grandes volúmenes de datos se ha vuelto cada vez más compleja en los últimos años debido al aumento del tamaño de los conjuntos de datos y a la distribución de los equipos en las organizaciones. El Data Mesh aborda estos desafíos mediante la gestión descentralizada de los datos y la creación de equipos dedicados para la gestión de los datos en cada dominio.

En segundo lugar, el Data Mesh fomenta la colaboración entre los equipos de datos y promueve la transparencia en la gestión de los datos. Al separar los datos en dominios y permitir que los equipos de datos sean responsables de sus propios datos, se fomenta la responsabilidad y la propiedad de los datos, lo que puede llevar a una mayor calidad y confiabilidad de los datos en general.

En tercer lugar, el Data Mesh utiliza una infraestructura de datos compartida basada en servicios, lo que permite el intercambio de datos de manera eficiente y escalable. Esto significa que los datos se comparten a través de una API y servicios estándar en lugar de mediante copias de datos, lo que puede reducir el riesgo de inconsistencias y errores en los datos.

En conclusión, el Data Mesh es una arquitectura de datos distribuida que puede ayudar a las organizaciones a abordar los desafíos de la gestión de datos en un entorno cada vez más complejo. Al permitir la gestión descentralizada de los datos y fomentar la colaboración entre los equipos de datos, el Data Mesh puede mejorar la escalabilidad y la flexibilidad de la organización, así como la calidad y la confiabilidad de los datos en general.

Los cuatro principios fundamentales del enfoque de Data Mesh son los siguientes:

Propiedad de los datos: cada equipo es propietario de los datos que produce y consume, y es responsable de definir, desarrollar y operar sus propias soluciones de datos.

Dominio descentralizado: los equipos de dominio específico son responsables de sus propios datos y de la definición y publicación de sus interfaces de datos, lo que permite a cada equipo tomar decisiones de manera autónoma y colaborar con otros equipos cuando sea necesario.

Arquitectura de productos: los equipos de datos deben pensar en sus soluciones de datos como productos y deben centrarse en la creación de soluciones reutilizables y escalables.

Plataforma de autoservicio: la plataforma de datos debe ser una plataforma de autoservicio que permita a los equipos tomar decisiones y crear soluciones de datos de manera autónoma. Esto incluye la creación y gestión de flujos de datos, la seguridad y la privacidad de los datos y la integración con otras soluciones de datos en la organización.

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