Tiene plataformas nativas en la nube, canalizaciones que se extienden por continentes y cuadros de mando que controlan todo, desde las tasas de rotación hasta los datos de los sensores. Pero aquí está el truco: a pesar de toda esta infraestructura moderna, muchas organizaciones siguen estancadas cuando se trata de escalar el acceso a los datos de manera significativa. A medida que aumentan el volumen y la variedad de los datos, crece también la presión sobre los responsables de datos para que construyan sistemas que no sólo sean escalables, sino también sostenibles.
Dos paradigmas arquitectónicos han surgido como principales contendientes en la búsqueda de la modernización de los datos a escala: Data Mesh y Data Fabric. Aunque a menudo se habla de ellos al unísono, estos conceptos son fundamentalmente diferentes en su enfoque, su arquitectura y los cambios culturales que exigen. Comprender estas diferencias es fundamental para cualquier empresa que desee evolucionar más allá de los cuellos de botella centralizados y hacia un futuro más ágil y basado en los datos.
¿Qué es una malla de datos?
Una malla de datos es un enfoque sociotécnico descentralizado de la arquitectura de datos, que alinea estructuras organizativas y sistemas técnicos. Creado por Zhamak Dehghani, el modelo se basa en cuatro principios fundamentales:
- Propiedad orientada al dominio: Los datos se tratan como un producto y son propiedad de equipos interdisciplinares.
- Los datos como producto: Los equipos son responsables de la calidad, descubribilidad y usabilidad de los datos que producen.
- Infraestructura de datos de autoservicio: Una plataforma compartida proporciona herramientas y normas para capacitar a los equipos.
- Gobernanza federada: La gobernanza se aplica mediante normas y políticas, no a través de la centralización.
Este modelo es especialmente adecuado para organizaciones grandes y complejas con múltiples dominios de negocio. En lugar de depender de un equipo de datos centralizado para ingerir, transformar y servir todos los datos de la empresa, cada dominio posee y sirve sus propios productos de datos. El objetivo es escalar los datos escalando la propiedad.
Pero implantar una malla de datos no es sólo un cambio tecnológico. Es un cambio en la mentalidad organizativa. Exige una sólida cultura de datos, prácticas de datos maduras dentro de los dominios y alineación entre los equipos en materia de gobernanza e interoperabilidad.
¿Qué es un tejido de datos?
Por el contrario, Data Fabric es un patrón arquitectónico que se centra en la creación de una capa unificada para la integración, gestión y gobernanza de datos a través de fuentes y entornos de datos dispares. Piense en ello como un tejido conectivo que une los datos en la nube, en las instalaciones y en entornos híbridos.
Las capacidades clave de un Data Fabric incluyen:
- Descubrimiento y catalogación basados en metadatos
- Integración automatizada de datos y orquestación de canalizaciones
- Acceso a datos en tiempo real y por lotes
- Metadatos activos y grafos de conocimiento
- Gobernanza y seguridad integradas
Un Data Fabric se basa en gran medida en la automatización y la IA para permitir el descubrimiento, la integración y la gobernanza continuos. No cambia necesariamente quién es el propietario de los datos, pero proporciona una base compartida para acceder a ellos y gestionarlos de forma coherente, independientemente de su ubicación o formato.
Comparación de los dos paradigmas
Aunque ambos paradigmas pretenden acabar con los silos y mejorar la accesibilidad de los datos, sus estrategias difieren significativamente:
Característica
Malla de datos
Tejido de datos
Objetivo principal
Descentralización organizativa
Integración tecnológica
Modelo de propiedad
Los equipos de dominio se apropian de los datos como un producto
Se mantiene la propiedad centralizada o híbrida
Cambio cultural
Alta (cambio de responsabilidad en toda la organización)
Moderado (principalmente cambios técnicos)
Requisitos tecnológicos
Herramientas ligeras y flexibles por ámbito
Fuerte inversión en virtualización de datos, metadatos y automatización
Modelo de gobernanza
Federada, basada en normas
Centralizado con automatización
Capacidad de ampliación
Escala con personas y procesos
Escala a través de la tecnología y la abstracción
¿Cuál elegir?
No existe una respuesta única. La elección depende de la madurez, los objetivos y las limitaciones actuales de su organización.
Elija Data Mesh si:
- Su organización es grande y está orientada al dominio.
- Los equipos de datos centralizados son un cuello de botella.
- Tiene o está creando una sólida cultura de datos en las unidades de negocio.
- Desea alinear la arquitectura de datos con el pensamiento de producto y los modelos de entrega ágiles.
Elija Data Fabric si:
- Su organización está lidiando con entornos híbridos o multicloud complejos.
- Hay que unificar el acceso a los datos sin reestructurar la propiedad.
- Desea aprovechar la automatización para gestionar los metadatos, el linaje y la orquestación.
- Su principal necesidad es mejorar la integración y la observabilidad de los datos sin una revisión cultural.
En muchos casos, un enfoque híbrido puede ser pragmático. Podrías implantar un Data Fabric para unificar el acceso y la gobernanza en todos los sistemas, al tiempo que construyes un modelo Data Mesh en determinados dominios para acercar la propiedad y la agilidad a la fuente.
Sin balas de plata
Tanto Data Mesh como Data Fabric han atraído la atención de analistas y proveedores. Pero la adopción de cualquiera de ellas no debe considerarse una panacea. La verdadera escalabilidad viene de una clara alineación entre estrategia, cultura y arquitectura.
En la práctica, muchas organizaciones tienen problemas no porque hayan elegido el paradigma "equivocado", sino porque han subestimado la preparación operativa y organizativa necesaria. Por ejemplo, desplegar un Data Mesh sin equipos de dominio que entiendan cómo construir y mantener productos de datos puede crear rápidamente fragmentación. Del mismo modo, implantar un Data Fabric sin una estrategia de metadatos procesable puede dar lugar a un catálogo glorificado con un impacto limitado.
De la estrategia a la ejecución
En Nimble Gravity, trabajamos con clientes en distintas fases de su viaje de datos. Lo que hemos visto es que la escalabilidad sostenible no proviene únicamente de la tecnología. Proviene del diseño intencionado de sistemas que se alinean con la forma en que trabajan sus equipos, lo que necesitan y cómo crecen.
Tanto Data Mesh como Data Fabric ofrecen valiosos marcos para repensar los datos empresariales. Pero no son puntos finales, sino andamios. Sea cual sea el camino que elija, empiece por plantearse las preguntas adecuadas:
- ¿Dónde están nuestros cuellos de botella actuales?
- ¿Hasta qué punto están maduros nuestros programas de gobernanza y alfabetización de datos?
- ¿Qué nivel de autonomía pueden manejar nuestros equipos de forma realista?
- ¿Qué flexibilidad arquitectónica necesitamos dentro de cinco años?
El objetivo no es sólo una infraestructura de datos escalable. Se trata de información escalable, confianza escalable e innovación escalable. Y eso comienza con la elección de un paradigma que se adapte tanto a las personas como a las plataformas.
Cuando su arquitectura de datos se adapta a cómo piensan, se mueven y deciden sus equipos, la escalabilidad se convierte en un subproducto, no en un problema. Ayudamos a hacer realidad esa alineación mediante un diseño pragmático, una implementación práctica y una estrategia centrada en el equipo. Construyamos sistemas que evolucionen con sus equipos, no en torno a ellos.
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