¿Qué es la malla de datos?

Hoy en día, las empresas se esfuerzan por migrar cada vez más a soluciones digitales, transformándose así cada vez que pueden en negocios basados ​​en datos. Esto les da una ventaja, especialmente en una época de evoluciones tecnológicas tan considerables y continuas.

Desafortunadamente, a veces las empresas ignoran la estructura de su arquitectura de datos y no se molestan en escalarla como probablemente deberían. Las empresas que se toman en serio su viaje de transformación digital adoptan una tecnología conocida como malla de datos. Sin embargo, la mayoría de las empresas terminan preguntándose "¿Qué es una malla de datos?" inicialmente.

Esta moderna estrategia de gestión de datos ayuda a las empresas a mejorar su organización y productividad con datos detectables, accesibles, seguros e interoperables.

¿Qué es la malla de datos?

Una malla de datos es un tipo de arquitectura de plataforma de datos que permite a los usuarios acceder directamente a los datos sin tener que transportarlos a lagos o almacenes de datos. Tampoco requiere la intervención de equipos de datos especializados.

Esta estrategia de gestión de datos descentralizada conecta directamente a los propietarios, productores y consumidores de datos. Organiza los datos por dominios comerciales específicos, como marketing, ventas y servicio al cliente, por ejemplo. Esto significa que cada grupo de dominio específico posee y gestiona sus datos como un producto.

Este método reduce los cuellos de botella y los silos de datos, mejora la toma de decisiones y, en ocasiones, incluso ayuda a detectar fraudes o alertar a la empresa sobre cualquier cambio en las condiciones de la cadena de suministro. Ayuda a los usuarios a pensar en los datos como un producto que tiene un propósito dentro del negocio.

El tejido de datos se basa en tecnologías nativas de la nube o de plataformas en la nube para escalar y alcanzar los objetivos de gestión de datos. El principal objetivo de esta tecnología es ayudar a una empresa a obtener productos de datos valiosos y seguros.

Arquitectura de malla de datos

La arquitectura de malla de datos consta de varios componentes. Para implementar y comprender la tecnología con éxito, las empresas y sus socios tecnológicos deben comprender completamente cómo funcionan y se relacionan estas tecnologías entre sí.

• Producto de datos: se trata de un conjunto de datos publicado accesible a otros dominios, como una API, por ejemplo. Puede tomar la forma de informes de ventas con KPI, archivos PDF o incluso modelos de aprendizaje automático. La propiedad de estos productos a menudo se describe en los metadatos.
• Ingestión de datos: este es el paso en el que las herramientas ingresan datos sin procesar en la plataforma de datos. Requiere herramientas específicas que funcionen según principios de diseño basados ​​en dominios. Los datos se incorporan en lotes o en secuencia, en tiempo real.
• Datos limpios: los datos sin procesar requieren procesamiento y “limpieza” antes de cualquier análisis o uso. Los equipos de dominio son responsables de limpiar los datos e identificar cómo los datos de su dominio requieren un procesamiento específico.
• Datos analíticos: este tipo de datos procesados ​​es lo que permite a los dominios obtener información empresarial. Los miembros pueden transformar estos datos en presentaciones visuales o aplicar métodos de ciencia de datos y aprendizaje automático para comprender mejor los datos e identificar tendencias y anomalías.
• Gobernanza federada: este organismo está formado por representantes de todos los dominios que deben acordar políticas globales y otras reglas relacionadas con la creación y operación de productos de datos. Las discusiones comunes incluyen interoperabilidad, privacidad, políticas de cumplimiento, documentación y procesos de accesibilidad.
• Plataforma de datos: esta infraestructura es accesible para todos los dominios existentes en la organización. Cuenta con todas las herramientas necesarias para ingerir, almacenar, consultar y visualizar datos. Las versiones más avanzadas de plataformas de datos permiten directamente a los usuarios crear, monitorear, descubrir y acceder a productos de datos completos.
• Equipo habilitador: el equipo habilitador es la primera pieza de la arquitectura de la estructura de datos. Su responsabilidad es difundir la idea de data mesh dentro de la empresa. Ayudan a los equipos de dominio a convertirse en verdaderos expertos en tejido de datos actuando como consultores.

Beneficios de utilizar la arquitectura Data Mesh en tu empresa

El uso de la arquitectura de malla de datos en una empresa aporta una amplia variedad de beneficios. El primer beneficio de la malla de datos es una mayor agilidad organizacional. Las operaciones de datos descentralizadas son la base de esta modalidad, ya que los equipos operan de forma independiente, lo que reduce el tiempo de implementación y los cuellos de botella operativos.

Los datos son más reconocibles y accesibles en todos los dominios. Esto significa que hay más claridad sobre el valor que ofrecen todos los productos de datos. Cada dominio tiene mayor autonomía y flexibilidad y puede experimentar e innovar libremente sin abrumar a los equipos de datos.

El uso de una plataforma de datos de autoservicio brinda estandarización automatizada de datos, línea de productos, monitoreo, alertas y muchos otros beneficios. Esto proporciona una ventaja competitiva en comparación con la arquitectura de datos tradicional.

La malla de datos también es extremadamente rentable. Se aleja del procesamiento de datos por lotes y permite a las empresas adoptar plataformas de datos en la nube y recopilación de datos en tiempo real. El uso del almacenamiento en la nube permite a los equipos de datos trabajar con grandes grupos de datos pagando solo por la cantidad específica de almacenamiento necesaria.

Cuando los equipos necesitan espacio adicional durante un período de tiempo limitado, pueden comprar fácilmente nodos informáticos adicionales y cancelar el uso de almacenamiento adicional cuando sea necesario.

La adhesión a la gobernanza computacional federada mejora la interoperabilidad de los datos. Los dominios acuerdan cómo estandarizar cualquier procedimiento relacionado con los datos, lo que les facilita el acceso a los productos de datos de cada uno. Esto también permite un mejor control de calidad.

Malla de datos versus malla de datos malla de datos

Data fabric es un modelo de arquitectura de datos que se centra en recopilar diferentes tecnologías utilizadas para recopilar y distribuir datos de manera eficiente. Utiliza la automatización de la integración, la ingeniería y la gobernanza de datos para crear una interfaz entre los proveedores de datos y los consumidores.

Mientras que la malla de datos está centrada en los datos y es descentralizada, la malla de datos está centrada en la tecnología y está centralizada. Su objetivo es combinar las tecnologías adecuadas y llevar los datos a una ubicación unificada.

El tejido de datos y la malla de datos no se excluyen mutuamente y, de hecho, pueden complementarse entre sí. Algunas partes estratégicas del tejido de datos a veces mejoran con el tejido de datos mediante la automatización. Esto daría como resultado una creación más rápida de productos de datos, la aplicación de la gobernanza global y una combinación más fácil de productos de datos.

Malla de datos x lago de datos

Un lago de datos funciona como un depósito central que almacena datos. Este entorno de almacenamiento de bajo costo recibe datos de manera simple y depende de un equipo central para administrarlos. El tipo de datos que normalmente se encuentran en los lagos de datos es el que resulta inmediatamente de la ingestión. Básicamente, los lagos de datos sirven como contenedores de datos sin procesar sin un propósito definido.

Si bien este enfoque basado en la tecnología puede resultar valioso para algunas empresas, a menudo surgen problemas. Una vez que los equipos mueven datos a un lago de datos, automáticamente pierden contexto. Los usuarios tienen acceso a muchos archivos, pero no necesariamente saben cuáles usar.

Debido a que los datos del lago de datos están sin procesar, los consumidores de datos a menudo necesitan ayuda del equipo del lago de datos para comprender el significado de los datos y resolver problemas. Esto provoca importantes cuellos de botella en TI.

Cómo migrar a una arquitectura Data Mesh

La migración a una arquitectura de estructura de datos requiere muchos cambios y ajustes organizativos. Las empresas deben prepararse para este cambio en varios niveles, incluido el trabajo con equipos, el cambio de procesos relacionados con los datos y la actualización de su tecnología. Afortunadamente, las empresas tienen la capacidad de pasar a una arquitectura de estructura de datos en cuatro pasos para mejorar la datificación:

1. Trate los datos como un producto : esto requiere estandarizar un conjunto de datos y la documentación del panel, al tiempo que se garantiza la interoperabilidad. Los dominios deben catalogar sus datos de manera confiable y fiable para garantizar la capacidad de descubrimiento, la seguridad y la integridad de los datos.
2. Distribución de la propiedad del dominio de mapas: el segundo paso es abordar la distribución de productos de datos. Al utilizar herramientas de diseño basadas en dominios, las empresas pueden agrupar fácilmente conjuntos de datos en diferentes dominios. Cada dominio tiene sus conjuntos de datos divididos en diferentes categorías (pedidos, tráfico, etc.).
3. Cree una infraestructura de datos de autoservicio : para acceder y administrar los productos de datos recientemente disponibles, los equipos necesitan una infraestructura de datos de autoservicio. Todos los dominios deben ponerse de acuerdo sobre la tecnología utilizada para construir esta plataforma, de modo que la construcción y el tratamiento de los conjuntos de datos sean los mismos en todos los sectores.
4. Garantizar una gobernanza federada: en esta etapa, los representantes de cada dominio trabajan en acuerdos y nomenclatura compartida. Deben ponerse de acuerdo sobre las políticas implementadas, las reglas de documentación, los procedimientos de solución de problemas y más.

Como se mencionó anteriormente, adoptar una arquitectura de malla de datos requiere que la empresa cambie en diferentes niveles. Es importante que los líderes empresariales trabajen estrechamente con los miembros de su equipo para ayudarlos a adaptarse a sus nuevos roles. Pasar de un modelo centralizado de propiedad de datos a dominios descentralizados requiere un cambio en el enfoque de los empleados.

Los conceptos básicos de la malla de datos

Hay cuatro principios básicos detrás del concepto de malla de datos. Estos incluyen la propiedad de datos basada en dominios, los datos como producto, las plataformas de datos de autoservicio y la gobernanza computacional federada.

Propiedad de datos basada en dominio

Un dominio es un grupo de personas organizadas en un departamento comercial funcional común. El principio de propiedad de datos basada en dominios dicta que estos equipos de dominio asumen la responsabilidad de sus datos.

Son los responsables de incorporar, transformar, gestionar y entregar datos a los usuarios finales. Esto significa que la propiedad de los datos analíticos y operativos ahora está descentralizada y que cada dominio posee todo el ciclo de vida de sus productos de datos.

Los datos como producto

El principio de los datos como producto cambia la forma en que la gente piensa sobre los datos. Los equipos crean productos de datos en diferentes dominios para consumidores intermedios o usuarios fuera del equipo. Luego, estos consumidores utilizan los productos de datos para crear valor comercial.

Los productos de datos sirven para diferentes propósitos dentro de una empresa. Pueden ser responsables de cuestiones de seguridad, procedencia e infraestructura, por ejemplo. También tienen el deber de garantizar que los datos se mantengan siempre actualizados.

Los equipos de dominio se mantienen al día con las necesidades de otros dominios proporcionándoles datos de alta calidad en forma de productos de datos.

Plataforma de datos de autoservicio

La idea detrás de una plataforma de datos de autoservicio es que sea fácilmente accesible e intuitiva, lo que permite a cada miembro de cada dominio crear y administrar sus productos de datos. El objetivo principal de una infraestructura de datos de autoservicio es proporcionar autonomía.

Estas plataformas cuentan con un equipo de ingeniería de plataformas de datos dedicado que administra y opera la amplia gama de tecnologías utilizadas. Los dominios solo deben preocuparse por consumir y crear productos de datos, mientras que el equipo de ingeniería garantiza la funcionalidad de la plataforma en todo momento.

Gobernanza computacional federada

La gobernanza informática federada permite la creación de un ecosistema de datos en el que todos los productos de datos son interoperables. A diferencia del gobierno de datos tradicional, este método permite la producción de valor a través de datos.

La incorporación de cuestiones de gobernanza en el flujo de trabajo de cada dominio conduce a la estandarización de los datos. Introducir métricas de uso e informes también es fundamental para ayudar a comprender el valor individual de los productos de datos.

¿Cuándo debería una empresa adoptar la tecnología Data Mesh?

La adopción de la tecnología de malla de datos requiere un cambio importante en el paradigma de gestión de datos. Durante este proceso, los equipos deben cambiar sus estrategias de gestión de datos, sus procesos y, en última instancia, su forma de trabajar. Pero esto puede llevarlos a la innovación.

La malla de datos beneficia principalmente a organizaciones o empresas más grandes que desean escalar rápidamente al trabajar con conjuntos de datos grandes, diversos y en constante cambio. También es una idea atractiva para las organizaciones que compiten en función de la solidez global de sus datos.

Adoptar tecnología de malla de datos también puede ser una buena idea para empresas cuyos equipos ya están descentralizados. Si los equipos de datos están frenando los esfuerzos de innovación, también se beneficiarán de la malla de datos.

Trabaja con BairesDev en tu proyecto de data mesh

Las empresas que quieran adoptar la arquitectura de tejido de datos pero no saben por dónde empezar y no tienen el tiempo para dedicarse por completo a este cambio siempre pueden intentar subcontratar sus proyectos de tejido de datos a proveedores confiables.

Los proveedores de subcontratación pueden comprender fácilmente las necesidades de la empresa y asignar diferentes expertos para ayudar en las diferentes etapas del proyecto de malla de datos. Los expertos en tejido de datos subcontratados pueden ayudar a una empresa a configurar el tejido de datos trabajando como consultores.

Por ejemplo, un experto en tejido de datos subcontratado puede ayudar a una empresa a determinar los cambios que necesita realizar antes de adoptar la arquitectura del tejido de datos. Podrían ayudar a preparar los equipos de dominio para sus nuevos roles. Los expertos externos en tejido de datos también podrían ayudar a determinar la mejor tecnología para construir una infraestructura de datos de autoservicio y cómo implementar políticas de gobernanza informática federada.