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Sabemos que actualmente los datos son muy importantes para las empresas y su correcta gestión un pilar fundamental para el éxito de sus operaciones. Es por ello por lo que cada vez más las organizaciones invierten mucho más en nuevas plataformas que les permitan tener un mayor control de estos, pero a su vez se han encontrado con grandes obstáculos al intentar centralizarlos en las diferentes arquitecturas de datos como lo son los Data Warehouse, Data Lakes, Data Lakehouse, entre otros.
Por un lado, existe una creciente cantidad de datos generados que cada día ingresa a estos sistemas. La gestión para mantenerlos con calidad y disponibles para su consumo demanda una mayor disponibilidad de los equipos expertos. Estos profesionales no solo habilitan el desarrollo de nuevos productos, sino que también abren nuevos canales de consumo a los usuarios.
De igual forma, la creciente demanda de los usuarios y la necesidad urgente de acceder a información rápidamente han generado nuevos paradigmas. Estos permiten descentralizar la responsabilidad, pasando de equipos centrales a grupos más pequeños organizados por dominios. Estos equipos son responsables de sus activos de datos y tienen la autonomía necesaria para crear y compartir nuevos productos de datos de manera rápida y efectiva.
De esta necesidad nace el concepto Data Mesh como un enfoque descentralizado donde los datos se agrupan por dominios y cada dominio lo integra un equipo multidisciplinario responsables de integrar, administrar, compartir y gobernar sus datos y sus productos de datos.
Sin embargo, sigue siendo necesario una correcta orquestación de los datos dentro de una arquitectura centralizada. Esto facilita la accesibilidad y administración de metadatos en entornos distribuidos, asegurando su integración en el entorno empresarial. La clave para gestionar datos distribuidos y garantizar coherencia y accesibilidad es la arquitectura Data Fabric.
¿Son compatibles?
Una verdadera revolución en los datos se materializa cuando combinamos las fortalezas de Data Fabric y Data Mesh dentro del entorno empresarial.
Mientras que Data Fabric proporciona una capa centralizada para integrar y gestionar datos, Data Mesh fomenta la autonomía y la propiedad descentralizada, permitiendo una gestión más ágil y específica a nivel de equipos.
Esta combinación ideal enriquece y fortalece la gestión de datos y la toma de decisiones dentro de la organización, empoderando a equipos haciéndolos responsables de sus datos. Proporciona una alternativa ágil y eficaz para entregar valor mientras se mantiene el orden de los activos de datos, mejorando la gestión y control de todas sus fuentes de información.
¿Cuándo usar una u otra, o ambas?
Elegir entre Data Fabric y Data Mesh dependerá de la estructura y necesidades específicas de cada organización.
En entornos donde la centralización es fundamental para mantener la coherencia e integridad de los datos, Data Fabric puede ser la opción preferida.
Por otro lado, en organizaciones que buscan aumentar la autonomía del equipo y promover la innovación descentralizada, Data Mesh puede ser la opción más adecuada.
En muchos casos, la combinación de las dos arquitecturas se considera la solución ideal.
La verdadera revolución de los datos se logra cuando estas arquitecturas se integran estratégicamente, creando un ecosistema de datos que sea flexible, cohesivo y adaptable a las necesidades cambiantes del mundo empresarial moderno.
Es importante reconocer que estas dos arquitecturas no son mutuamente excluyentes sino complementarias. Data Fabric proporciona cohesión y centralización, lo que garantiza coherencia y una vista completa de los datos en toda la empresa.
Mientras que Data Mesh permite a los equipos gestionar sus datos de forma independiente, fomentando la innovación y la adaptabilidad a nivel local.
Sin duda estos nuevos paradigmas dan lugar a involucrar nuevas tecnologías y enfoques, como lo es, por ejemplo, la Data Observability, sobre la que hablaremos próximamente en un nuevo artículo.
Autor: Evaristo Gamboa.
