Descubre cómo la malla de datos descentraliza la gestión de datos por áreas, acelerando la gobernanza y la agilidad interna de tu empresa.
Data mesh apuesta por trasladar la propiedad de los datos al conocimiento de cada área. Pensado como un sistema donde tu departamento conoce mejor que nadie sus métricas y las expone al resto de la empresa de forma estandarizada.
¿Te has preguntado cómo las empresas más innovadoras manejan grandes volúmenes de datos? Data mesh (malla de datos o mesh data) es la arquitectura de datos orientada que permite esto.
Ya no es una sola base de datos central, cada área de negocio gestiona sus propios datos como productos, conectados mediante reglas compartidas. Grandes compañías como Netflix y Zalando ya la aplican con éxito, obteniendo insights mucho más rápido.
Sigue leyendo y descubre cómo funciona la malla de datos, sus principios clave, el impacto en la gobernanza y la agilidad, y ejemplos reales de empresas que ya la usan.
Data Mesh es un marco arquitectónico que adopta la descentralización para resolver problemas de datos complejos. En lugar de depender de un único lago de datos, la información se organiza por dominios de negocio.
Cada dominio (por ejemplo Ventas, Finanzas, Marketing, etc.) asume la responsabilidad de sus propios datos y los trata como productos listos para compartir.
Se provee una plataforma de autoservicio común para almacenamiento y procesamiento, pero la propiedad de los datos es de los equipos que mejor los conocen.
Esta arquitectura introduce cuatro principios básicos:
En conjunto, se logra un ecosistema donde los datos son más accesibles, confiables y escalables. De hecho, una malla de datos mejora el acceso y la seguridad de la información, aumentando la eficacia operativa
Ya no hay un equipo centralizado que procese todo; en cambio, cada área de negocio cuenta con sus propios analistas e ingenieros de datos.
Estos equipos conocen el contexto de su dominio y pueden transformar, limpiar y catalogar sus datos con mayor calidad. Por ejemplo, el equipo de ventas publica un producto de datos con su historial de clientes, mientras que marketing consume directamente ese producto para sus análisis. Esta cercanía con el dato mejora su relevancia y precisión.
Este enfoque rompe con los procesos tradicionales. Cada dominio gestiona el procesamiento y entrega de datos de forma independiente, aunque siguiendo estándares comunes.
Se reduce la dependencia de cambios en sistemas centrales: los equipos pueden tomar decisiones más rápido y los cambios tienen menor impacto colateral.
Según un estudio realizado por The National Institute of Standards and Technology, por sus siglas en inglés, NIST más de 120 marcos de gobernanza de datos en EE. UU. adoptan ya esta arquitectura de malla, reflejando el impulso global hacia este modelo colaborativo.
Un reto clave al descentralizar es mantener consistencia y control. Aquí entra la gobernanza federada: en palabras más simples, se definen políticas de seguridad, calidad y accesos generales que todos los dominios cumplen.
Cada equipo aplica estas políticas localmente, sin que la base central de datos imponga detalles que alteren el flujo de trabajo que cada equipo mantenga. Este equilibrio permite cumplir normativas, como privacidad o cifrado, y al mismo tiempo dar autonomía.
La ventaja práctica tiene un par de ventajas: seguridad y cumplimiento, que se manejan globalmente, lo que evita errores críticos.
Por otro lado, los equipos ganan en agilidad. La malla de datos promueve innovar 10 veces más rápido mediante flujos continuos de datos y despliegues iterativos.
De acuerdo con Marketing Scoop, organizaciones que adoptan Data Mesh reportan:
Mientras la gobernanza asegura la calidad, los especialistas de cada dominio aceleran el desarrollo de insights. Esto resulta vital en entornos cambiantes donde responder rápido marca la diferencia.
Varias empresas líderes ya comparten sus historias de éxito:
Netflix: Su Data mesh permite a los equipos de ingeniería de datos controlar directamente sus flujos de información. Gracias a ello, obtienen insights más rápidamente.
Gravitar: Esta firma de inteligencia de negocios está impulsando la adopción de Data Mesh definiendo datos por dominios, con equipos responsables de calidad, seguridad y acceso local, sin depender de la base de datos central.
Zalando: Con enormes volúmenes de datos de usuarios y productos, esta empresa europea descentralizó la analítica. Cada departamento creó sus productos de datos bajo reglas federadas, mejorando tanto la eficiencia como la precisión de sus análisis.
BABEL Systems: como partner de plataformas como Snowflake, Power BI y Tableau, ofrece servicios para modernizar la arquitectura de datos dentro de empresas de todos los sectores, acercando la visión de Data mesh al habilitar infraestructuras de autoservicio por dominio.
JPMorgan Chase: El banco implementó Data mesh para aliviar a su equipo central de datos. Esto se traduce en análisis más fiables para cumplir normativas y en la capacidad de responder con rapidez a cambios del mercado financiero.
En ocasiones, te encontrarás con el término Data fabric (tejido de datos) junto a Data mesh. Es útil aclarar que, si bien ambos apuntan a integrar datos, sus estrategias son distintas.
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Data fabric |
Data mesh |
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Suele usar inteligencia artificial y una capa tecnológica para conectar infraestructuras existentes. No requiere cambiar el modelo de datos subyacente. |
Implica rediseñar la entrega de datos en todos los dominios empresariales. |
Dicho de otro modo: el data fabric es una capa integradora, mientras que la malla de datos cambia cómo se organizan y distribuyen los datos en tu organización.
Si estás considerando aplicar Data mesh en tu organización, el primer paso es entender que no se trata solo de tecnología, sino de un cambio cultural y organizacional.
Este enfoque requiere que abandones los modelos centralizados y empoderes a los equipos con mayor autonomía sobre sus datos. Por eso, antes de iniciar, es clave generar conciencia sobre su valor, tanto en niveles estratégicos como operativos.
Identifica tus dominios de negocio |
Empieza por definir los dominios que existen dentro de tu organización: finanzas, ventas, marketing, operaciones, etc. El objetivo es que estos equipos puedan convertirse en productores y consumidores responsables de datos. |
Nombra dueños de datos por dominio |
Cada dominio necesita un “data product owner”, es decir, una persona o equipo responsable de publicar y mantener productos de datos útiles, documentados y accesibles. Este rol será esencial para garantizar que los datos sean confiables y estén alineados con las necesidades del negocio. |
Crea una plataforma de autoservicio |
Para que los equipos puedan trabajar de forma independiente, necesitas construir o adaptar una infraestructura que les permita almacenar, transformar y compartir datos sin fricciones. |
Define principios de gobernanza federada |
Establece normas claras y compartidas sobre cómo deben gestionarse los datos: desde su calidad, seguridad, trazabilidad y cumplimiento normativo. |
Empieza pequeño, escala rápido |
No es necesario transformar toda tu arquitectura desde el día uno. Lo recomendable es iniciar con uno o dos dominios pilotos, medir los resultados y luego escalar gradualmente. |
Data mesh representa una nueva mentalidad sobre la arquitectura de datos: descentralizada, colaborativa y orientada al negocio. Con este enfoque, cada equipo puede innovar sobre sus propios datos mientras mantiene la coordinación global.
Cuanta más autonomía y propiedad de datos tengas, más preparada estará tu organización para el futuro. ¿Listo para transformar tu arquitectura de datos? Da clic y conoce cómo Data Mesh agiliza tus operaciones.
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El enfoque Data mesh está cambiando la forma en que las empresas gestionan sus datos Esta arquitectura innovadora te permite descentralizar y empoderar a cada equipo, permitiendo una mayor agilidad, mejor gobernanza y decisiones más informadas. Empresas líderes han tenido grandes resultados, tu empresa también puede lograrlo.