Data Mesh es un enfoque arquitectónico y organizativo para gestionar datos a escala en organizaciones modernas. Fue propuesto por Zhamak Dehghani en 2020 y se ha convertido en un tema importante en el campo de la gestión de datos.
La idea central detrás de Data Mesh es abordar los desafíos que surgen cuando las organizaciones crecen y acumulan grandes cantidades de datos distribuidos en diferentes ubicaciones y sistemas.
El objetivo fundamental de Data Mesh es permitir a las organizaciones gestionar datos a gran escala de manera más efectiva, descentralizada y colaborativa, abordando los problemas de escalabilidad y complejidad que a menudo surgen a medida que las organizaciones crecen y generan más datos.
¿Qué no es Data Mesh?
- No es una tecnología específica: Data Mesh no se refiere a una tecnología o herramienta en particular. No es un software o una plataforma en sí misma, sino una estrategia y un enfoque para administrar datos.
- No es un reemplazo completo del modelo de Data Warehouse: Data Mesh no sugiere que los Data Warehouses tradicionales o los sistemas de gestión de bases de datos no sean necesarios. En cambio, propone una forma de gestionar la complejidad de datos a medida que crece y se diversifica.
- No es una solución rápida o simple: Implementar Data Mesh puede ser un proceso complejo y requiere cambios significativos en la cultura, la organización y la tecnología de una empresa.
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 su organización y el manejo de los datos. Data Mesh es especialmente útil cuando tienes muchos equipos diferentes con diferentes necesidades de datos.
Data mesh vs Data fabric
Data fabric tiende a ser más centralizado y estructurado, con un control centralizado, mientras que un data mesh se caracteriza por la descentralización, la diversidad de datos y un enfoque cultural y organizativo para la gestión de datos.
La elección entre uno u otro depende de la organización, sus necesidades y su cultura empresarial. Algunas organizaciones pueden incluso combinar elementos de ambos enfoques para satisfacer sus necesidades específicas.
Conclusiones
En conclusión, Data Mesh es un enfoque innovador para la gestión de datos a gran escala en organizaciones modernas. Se centra en abordar los desafíos de la escalabilidad y la complejidad de datos distribuidos al fomentar la descentralización, la colaboración y la adaptabilidad. A través de la distribución de datos en dominios y equipos, Data Mesh busca mejorar la eficiencia y la calidad de los datos, promoviendo un enfoque más ágil y orientado a resultados. La elección de adoptar Data Mesh o no depende de la organización y sus necesidades específicas, pudiendo incluso combinarse con otros enfoques para optimizar la gestión de datos. En última instancia, Data Mesh ofrece una solución para las demandas de datos en constante crecimiento en un mundo empresarial cada vez más complejo.
