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data mesh que es

Qué es Data Mesh, arquitectura y diferencias con Data Lake

¡Hola!👋Soy Claudia Mañas

Digital Marketing & Brand Manager. Creando contenidos y creciendo marcas online desde 2015.

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En la era digital actual, donde los datos son el nuevo petróleo, la gestión y el análisis de estos se han convertido en aspectos vitales para el éxito de cualquier empresa. Aquí es donde entra en juego el concepto de Data Mesh. Pero, ¿qué es exactamente y cómo puede beneficiar a tu organización? Acompáñanos en este recorrido donde exploraremos la arquitectura de Data Mesh, cómo se compara con Data Lake y Data Fabric, y las herramientas que puedes utilizar para implementarlo.

¿Qué es el Data Mesh?

El Data Mesh es un enfoque arquitectónico que promueve la descentralización de la gestión y el control de los datos. En lugar de concentrar todos los datos en un único lugar, como en el caso de los tradicionales almacenes de datos, el Data Mesh propone dividirlos en múltiples dominios controlados por equipos independientes.

Arquitectura de Data Mesh

La arquitectura de este enfoque de gestión de datos es, en esencia, una red de datos interconectados distribuidos a lo largo de varios dominios. Cada dominio tiene su propio equipo responsable que se encarga de la calidad, la gobernabilidad y la seguridad de los datos en su dominio.

Data Mesh vs Data Lake

La comparación entre Data Mesh y Data Lake puede parecer un tanto confusa a primera vista, ya que ambos se ocupan de la gestión de datos. Sin embargo, la principal diferencia radica en su enfoque. Mientras que un Data Lake es un único repositorio centralizado que almacena todos los datos, un Data Mesh distribuye los datos entre varios dominios, facilitando una gestión más eficaz y descentralizada.

La elección entre uno y otro depende de cuán grande y compleja sea tu organización y cómo quieras manejar tus datos. Data Mesh es especialmente útil cuando tienes muchos equipos diferentes con diferentes necesidades de datos.

Data Fabric vs Data Mesh

De igual forma, la comparación Data Fabric vs Data Mesh surge naturalmente. Ambos buscan mejorar la manera en que se gestionan y se acceden a los datos.

Data Fabric: es como tener una central de datos en tu empresa. Todos los datos fluyen hacia un lugar central, donde un equipo se encarga de organizarlos y asegurarse de que estén en buen estado. Es como tener un gran almacén de datos y un equipo central que gestiona todo.

Data Mesh: por otro lado, es más como una red de tiendas de datos. Cada equipo en tu empresa es dueño de su propia tienda de datos y se encarga de gestionar sus datos y hacerlos accesibles para otros equipos. Imagina a cada equipo como una pequeña tienda que ofrece sus productos (datos) a otros equipos que los necesitan.

Entonces, Data Fabric es centralizado, mientras que Data Mesh es más distribuido y autónomo. La elección entre uno y otro depende de cómo prefieras que se manejen los datos en tu organización.

Principios de este modelo de gestión de datos

Los principios del modelo son fundamentales para entender su funcionamiento y beneficios. Algunos de los más importantes son:

  1. Dominio orientado: cada equipo gestiona su propio dominio de datos.
  2. Independencia: cada dominio de datos es autónomo en cuanto a su gobernabilidad, desarrollo y operaciones.
  3. Interoperabilidad: los datos de los diferentes dominios se pueden compartir y colaborar entre sí.

Modelos de Data Mesh

El modelo de Data Mesh depende en gran medida del tipo y tamaño de la organización. Sin embargo, hay dos tipos básicos de modelos:

  1. Modelo Federado: En este modelo, cada dominio de datos es completamente independiente y se coordina con otros dominios a través de una autoridad central.
  2. Modelo de Colaboración: En este modelo, los dominios de datos colaboran entre sí sin una autoridad central.

Ejemplo

Imagina una empresa que vende productos en línea, desde ropa hasta electrodomésticos. Tiene una gran cantidad de datos que provienen de diversas fuentes: datos de ventas en línea, datos de inventario, datos de envió, reseñas de productos, datos de comportamiento de los clientes etc.

En lugar de tener un único equipo central de datos que se ocupe de todo este flujo de datos, la empresa adopta un enfoque de Data Mesh.

Dominios de datos: Identifican diferentes dominios de datos. Por ejemplo, podrían tener un dominio de datos para las ventas en línea, otro para el inventario, otro para las reseñas de productos y así sucesivamente.

Equipos de datos: Para cada uno de estos dominios de datos, crean equipos de datos dedicados. Así que, por ejemplo, tendrían un equipo de datos para las ventas en línea, otro para el inventario, y así sucesivamente.

Servicios de Datos: Cada equipo de datos se convierte en el «dueño» de su dominio de datos. Se aseguran de que los datos estén limpios, sean precisos y seguros. Luego, ofrecen estos datos como servicios a otros equipos dentro de la empresa que los necesiten. Por ejemplo, el equipo de ventas en línea podría proporcionar datos sobre las tendencias de ventas a otros equipos de marketing y desarrollo de productos.

Plataforma de Datos: Para mantener todo organizado, implementan una plataforma de datos que permite la ingestión, transformación y acceso a los datos. Esta plataforma se convierte en el punto central que conecta todos los dominios y equipos de datos.

Tipos de Data Mesh

Hay varios tipos de data mesh dependiendo de la estructura de la organización y el tipo de datos que manejan. Algunos de los tipos más comunes son:

  1. Data Mesh de Negocio: En este tipo, cada unidad de negocio tiene su propio conjunto de datos y gestiona sus propios dominios.
  2. Data Mesh de Tecnología: Aquí, cada equipo tecnológico se encarga de su propio dominio de datos, permitiendo una mayor eficiencia en el desarrollo y la implementación de soluciones tecnológicas.

Beneficios del Data Mesh

  1. Mejora la eficiencia al distribuir la responsabilidad de la gestión de datos.
  2. Promueve la calidad de los datos al asignar la responsabilidad a equipos específicos.
  3. Fomenta la colaboración entre los equipos al compartir y acceder a los datos de manera más eficaz.

Herramientas para su implementación

La implementación de esta arquitectura de gestión de datos requiere de herramientas específicas que faciliten la gestión, el control y el análisis de los datos. Algunas de las herramientas más populares en el mercado incluyen:

  1. Apache Kafka: una plataforma de streaming de datos en tiempo real que permite la transferencia de datos entre aplicaciones y sistemas.
  2. Apache Hadoop: un marco de trabajo que permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos a través de clusters de computadoras.
  3. Snowflake: una plataforma de almacenamiento y análisis de datos en la nube que proporciona soluciones de almacenamiento de datos seguras y eficientes.

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Aprende más

Para obtener más información sobre Data Mesh y temas relacionados, te recomendamos visitar los siguientes sitios:

  1. Data Mesh Learning: un recurso online dedicado a la educación y el aprendizaje sobre Data Mesh.
  2. Towards Data Science: un medio que proporciona artículos interesantes y profundos sobre ciencia de datos, incluyendo Data Mesh.
  3. The New Stack: una plataforma que ofrece contenido relevante sobre tecnologías emergentes y tendencias en la gestión de datos.

Esperamos que esta guía te haya proporcionado una visión más clara de lo que es el Data Mesh y cómo puede beneficiar a tu organización. Recuerda, en el mundo de los datos, la clave del éxito radica en cómo los gestionas y gobiernas.

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