Adoptando Data Mesh: Un Nuevo Enfoque para la Gestión de Datos

Las organizaciones hoy en día están produciendo enormes cantidades de datos, más que nunca. Esto ha hecho que sea crucial para las empresas averiguar cómo gestionar y usar estos datos de manera efectiva. La International Data Corporation ha sugerido que la cantidad de datos globales seguirá duplicándose en los próximos años, resaltando el creciente desafío de controlar y obtener información útil a partir de estos datos. Para enfrentar estos retos, ha surgido el concepto de "data mesh" como una posible solución. Esto implica descentralizar la gestión de datos y tratar los datos como un producto que puede ser poseído y gestionado por los equipos que lo crean.

#¿Qué es el Data Mesh?

El data mesh es un enfoque moderno para gestionar datos en las organizaciones. A diferencia de los métodos tradicionales, donde los datos se controlan de manera central, el método de data mesh enfatiza la descentralización. Esto significa que cada unidad de negocio es responsable de sus propios datos, lo que les facilita compartir y gestionar sus productos de datos. Se fomenta ver los datos como un producto, lo que significa que los equipos de dominio crearán, mantendrán y compartirán estos productos de datos como cualquier otro producto que puedan hacer.

El data mesh se basa en cuatro principios principales:

1. Propiedad del Dominio: Los equipos más cercanos a los datos son responsables de ellos. Esto significa que entienden cómo usarlos mejor y pueden tomar decisiones sobre su gestión.

2. Datos Como Producto: Los datos deben ser tratados como cualquier otro producto, lo que significa hacerlos valiosos y utilizables por los consumidores.

3. Gobernanza Federada: Diferentes dominios trabajan juntos para asegurar que sus productos de datos puedan funcionar en armonía.

4. Plataforma de Datos de Autoservicio: Los equipos deben tener las herramientas y recursos que necesitan para crear y gestionar sus propios productos de datos sin depender mucho del IT central.

#La Importancia de las Plataformas de Datos de Autoservicio

Una plataforma de datos de autoservicio es una parte vital del data mesh. Simplifica el proceso de construir, compartir y gestionar productos de datos. Cuando los equipos pueden crear sus propios productos de datos, pueden responder más rápido a cambios y necesidades dentro de su negocio. Sin embargo, diseñar estas plataformas no es sencillo. Los diseñadores y ingenieros de plataforma tienen que tomar muchas decisiones para asegurarse de que cumplen con las necesidades de sus usuarios.

El documento discute un conjunto de decisiones de diseño arquitectónico (ADDs) que los equipos de plataforma deben considerar al implementar plataformas de datos de autoservicio. Al identificar y discutir estas decisiones, el objetivo es ayudar a las organizaciones a construir mejores Data Meshes.

#Retos Clave en la Construcción de Plataformas de Autoservicio

Las organizaciones enfrentan varios retos al implementar plataformas de datos de autoservicio. Primero, deben integrar varias tecnologías y herramientas para apoyar diferentes productos de datos. Esto requiere un entendimiento sólido de cómo interactúan los diferentes componentes entre sí y cómo pueden ser utilizados de manera efectiva.

Segundo, está el desafío de la gobernanza. Las organizaciones deben asegurarse de que sus productos de datos cumplan con regulaciones y estándares. Esto implica establecer directrices para mantener la calidad de los datos mientras se permite a los equipos la libertad de gestionar sus propios datos.

Por último, hay necesidad de educar a los equipos sobre las mejores prácticas para usar estas plataformas. La capacitación continua y el apoyo son esenciales para asegurar que los usuarios puedan aprovechar al máximo las capacidades de la plataforma.

#Metodología de Investigación

Para entender mejor las decisiones arquitectónicas para plataformas de autoservicio, los investigadores llevaron a cabo una revisión sistemática de la literatura sobre literatura gris, que incluye fuentes no revisadas por pares como informes y blogs. Este enfoque se eligió para captar valiosos insights de profesionales que trabajan en el campo. Después de identificar materiales relevantes, los investigadores los analizaron para extraer las decisiones de diseño arquitectónico necesarias.

Además, los investigadores realizaron entrevistas semi-estructuradas con profesionales de ingeniería de datos con experiencia. Este paso fue crucial para validar y refinar los hallazgos de la literatura, asegurándose de que las conclusiones alcanzadas se basaran en experiencias del mundo real.

#Hallazgos: Decisiones de Diseño Arquitectónico (ADDs)

A partir de la literatura y las entrevistas con expertos, se identificaron seis decisiones de diseño arquitectónico principales. Estas decisiones se clasifican en tres áreas principales: el plano de utilidad de infraestructura de datos, el plano de experiencia del producto de datos y el plano de experiencia del data mesh.

#1. Decisiones sobre el Plano de Utilidad de Infraestructura de Datos

La primera área involucra decisiones tomadas respecto a la infraestructura que apoya la plataforma de autoservicio. Esto incluye consideraciones sobre APIs y cómo interactuarán los diferentes componentes entre sí.

APIs de Componentes de Producto: Estas APIs facilitan la comunicación entre varios productos de datos y sus fuentes de datos. Al diseñar estas APIs, se deben tomar decisiones sobre cómo se ingerirán, transformarán y distribuirán los datos. Es esencial proporcionar una experiencia fluida para los desarrolladores y consumidores de productos de datos.

APIs de Soporte a la Gobernanza: Estas APIs aseguran que todos los productos de datos cumplan con las políticas y estándares organizacionales. Esto incluye herramientas para monitorear la calidad de los datos y gestionar preocupaciones sobre la privacidad de los datos.

APIs de Despliegue: Estas decisiones giran en torno a cómo se despliegan los componentes de los productos de datos. Esto podría involucrar el uso de máquinas virtuales, contenedores o funciones serverless. El objetivo es elegir las opciones más eficientes y escalables para desplegar recursos.

#2. Decisiones sobre el Plano de Experiencia del Componente del Producto

Esta área se centra en la experiencia del usuario para los desarrolladores y consumidores de productos de datos. El objetivo aquí es simplificar sus interacciones con la plataforma.

Gestión del Ciclo de Vida: Esto implica decisiones sobre cómo apoyar todo el ciclo de vida de un producto de datos, desde el desarrollo hasta el despliegue y el monitoreo. El objetivo es agilizar el proceso y reducir la complejidad de gestionar diferentes componentes.

Descubrimiento y Retroalimentación del Consumidor: Asegurarse de que los consumidores puedan encontrar e interactuar fácilmente con los productos de datos es crítico. La plataforma debe ofrecer métodos intuitivos para que los consumidores accedan a información detallada sobre los productos, den retroalimentación y califiquen productos.

#3. Decisiones sobre el Plano de Experiencia del Data Mesh

Esta última área incluye decisiones que impactan el panorama organizacional más amplio con respecto a los productos de datos.

Registro de Productos: Los equipos deben tener la capacidad de añadir o eliminar productos del ecosistema de datos de manera simple. Una solución de registro simplificada puede facilitar este proceso para los desarrolladores.

Monitoreo y Gobernanza: Esto incluye decidir cómo el equipo de gobernanza monitoreará los productos de datos, asegurándose de que cumplan con las políticas relevantes. Tener una visión general del data mesh permite a los equipos evaluar la efectividad y el cumplimiento del producto.

#Impactos de las Decisiones de Diseño Arquitectónico

Las decisiones tomadas respecto a estos componentes arquitectónicos pueden afectar significativamente la experiencia de los interesados involucrados en el data mesh. Una plataforma de autoservicio bien diseñada puede llevar a:

• Mayor Autonomía: Los equipos pueden gestionar mejor sus propios datos y responder a sus necesidades sin una supervisión excesiva.

• Mejor Eficiencia: Los procesos optimizados significan que los equipos pueden concentrarse en obtener insights de sus datos en lugar de lidiar con problemas técnicos.

• Colaboración Mejorada: Al permitir que los equipos compartan productos de datos fácilmente, las organizaciones pueden fomentar un entorno colaborativo que maximiza el valor de los datos en todo el negocio.

#Conclusión

La transición a un enfoque de data mesh no es tarea fácil, pero promete mucho para las organizaciones que buscan aprovechar el poder de sus datos. Al entender e implementar las decisiones clave de diseño arquitectónico para plataformas de autoservicio, las empresas pueden crear entornos donde los datos se puedan gestionar de manera efectiva y eficiente.

A medida que las organizaciones continúan generando y dependiendo de datos, tener las herramientas y marcos adecuados será crucial. Esta investigación en curso tiene como objetivo refinar aún más estas decisiones arquitectónicas y mejorar la comprensión general de cómo construir plataformas de datos de autoservicio efectivas en el contexto de un data mesh.

En conclusión, las plataformas de datos de autoservicio son una parte esencial del concepto de data mesh, permitiendo que los equipos asuman la propiedad de sus datos mientras se les proporcionan las herramientas necesarias para asegurar calidad y cumplimiento. A través de la investigación continua y la colaboración, las organizaciones pueden seguir desarrollando sus capacidades y aprovechar los datos para ventajas estratégicas.