Cómo definir una estrategia de gobierno del dato o Data Governance

Cómo definir una estrategia de gobierno del dato o Data Governance

Vivimos en una era de constante evolución digital, donde la proliferación de datos se ha vuelto exponencial. En este contexto, el gobierno del dato emerge como un componente esencial para cualquier organización que aspira a sacar el máximo provecho de sus datos, uno de los activos más valiosos en la actualidad. Pero ¿qué significa realmente gobierno del dato y cómo se puede desarrollar una estrategia eficaz para gestionarlo?

¿Qué es el gobierno del dato?

Es un marco compuesto por normas, políticas, procedimientos y procesos que una organización pone en marcha para administrar, mejorar la calidad, proteger y explotar sus datos de manera efectiva. Este concepto se extiende a todo el espectro de datos de una organización y es vital para garantizar que los datos se utilicen de forma segura, eficiente y productiva.

La esencia del gobierno del dato se encuentra en el marco de gobierno de datos. Este marco establece las reglas y procedimientos que guían cómo una organización maneja sus datos, lo que incluye aspectos clave como la privacidad de datos, la seguridad de los datos, la calidad de datos y la gestión del ciclo de vida de los datos. En este contexto, es esencial tener una estrategia de gobierno del dato, algo que discutimos con profundidad en por qué es necesario tener una estrategia de gobierno de datos.

A medida que crece el volumen de datos generados y almacenados por las organizaciones, el gobierno del dato se vuelve cada vez más crucial. Las tecnologías de Business Intelligence (BI) juegan un papel vital en este escenario, ya que facilitan el proceso de organización y entendimiento de los datos. Esto permite una toma de decisiones basada en datos y proporciona una mayor eficiencia operativa.

¿Qué problemas resuelve el gobierno del dato?

El gobierno del dato ofrece soluciones a varios desafíos que enfrentan las organizaciones en el actual entorno de big data. Primero, garantiza la calidad de datos. Una estrategia de gobierno del dato bien implementada puede establecer procesos que aseguren que los datos sean precisos, consistentes y útiles para la toma de decisiones. Los datos precisos y confiables son fundamentales para obtener insights valiosos y para tomar decisiones comerciales bien fundamentadas.

En segundo lugar, el gobierno del dato aborda las cuestiones de privacidad de datos y seguridad de los datos. Con la emergencia de regulaciones de datos cada vez más estrictas en todo el mundo, es imperativo que las organizaciones manejen sus datos de manera segura y en total conformidad con todas las leyes y regulaciones pertinentes.

Además, el gobierno del dato ayuda a establecer una arquitectura de datos eficiente. De acuerdo con nuestra guía de Plan Data Governance, los datos deben almacenarse, gestionarse y utilizarse de manera que maximice su valor y minimice los riesgos.

Claves para definir una estrategia de gobierno del dato

Existen varios factores clave a considerar al definir una estrategia de gobierno del dato. En primer lugar, la estrategia debe ser integral. No se trata simplemente de un asunto técnico, sino también un cambio cultural que requiere el compromiso de toda la organización.

En segundo lugar, es crucial establecer un marco de gobierno de datos que defina claramente los roles y responsabilidades. Esto debe incluir un equipo dedicado a la gobernanza de datos, un responsable de gobernanza de datos y un comité de dirección de datos.

Además, la estrategia debe ser pragmática y flexible. Las prácticas de gobierno de datos deben adaptarse a las necesidades cambiantes de la organización y a las tecnologías emergentes.

Por último, una estrategia de gobierno del dato eficaz debe incorporar formación y educación. Todos los miembros de la organización deben entender la importancia de los datos y cómo utilizarlos de manera segura y eficaz.

Tu socio estratégico en la gobernanza de datos

Estamos comprometidos a ayudar a las organizaciones a definir y aplicar estrategias de gobierno del dato efectivas. Proporcionamos las herramientas y la experiencia necesarias para aprovechar al máximo los datos y transformarlos en acciones significativas que impulsen el éxito de tu negocio.

Además, ayudamos a las organizaciones a aplicar la inteligencia empresarial de manera efectiva para gestionar sus datos y tomar decisiones fundamentadas. Ya sea a través de soluciones como Qlik, o proporcionando insights empresariales útiles, trabajamos para convertir los datos en una ventaja competitiva para tu negocio.

A través de nuestros recursos y consejos útiles en nuestra página de gobierno del dato, ofrecemos una amplia gama de herramientas para ayudarte a entender mejor el mundo del gobierno del dato y cómo puede beneficiar a tu organización.

No importa en qué etapa te encuentres en tu viaje de gobierno del dato, estamos aquí para ayudarte a llevar tus operaciones al siguiente nivel. Contamos con un equipo de expertos apasionados por la gestión de datos y comprometidos con la excelencia. Nuestro objetivo es superar tus expectativas y proporcionarte el soporte y las soluciones que necesitas para alcanzar tus objetivos de negocio. En un mundo donde los datos son cada vez más valiosos, te ayudamos a transformar los datos en insights y a tomar decisiones estratégicas que impulsen el crecimiento y el éxito de tu organización.

Business Intelligence para empresas: claves para tomar decisiones acertadas

Business Intelligence para empresas: claves para tomar decisiones acertadas

¿Qué es el Business Intelligence?

El Business Intelligence o inteligencia empresarial es una técnica estratégica que utiliza una variedad de herramientas de BI para convertir grandes volúmenes de fuentes de datos en información valiosa. Esta disciplina incorpora una serie de elementos del business intelligence, incluyendo visualizaciones de datos, cuadros de mando, minería de datos, bases de datos, y almacenes de datos.

Cada uno de estos elementos cumple una función específica. Los cuadros de mando y las visualizaciones de datos por ejemplo, facilitan la comprensión de los análisis de datos, ya que transforman la información en un formato gráfico más intuitivo y digerible. Por otro lado, la minería de datos se ocupa de explorar y analizar grandes volúmenes de datos para descubrir patrones y correlaciones que puedan ser útiles para la empresa.

Las bases de datos y los almacenes de datos son esenciales para almacenar y organizar los datos de manera que puedan ser fácilmente accesibles y analizados. En conjunto, todos estos elementos trabajan para permitir a las organizaciones tomar decisiones informadas basadas en análisis de datos rigurosos, en lugar de depender de suposiciones o conjeturas.

El Business Intelligence para empresas es un enfoque que combina tecnología, gestión de datos y análisis predictivo. Permite a las organizaciones recopilar, almacenar y analizar datos de diversas fuentes con el objetivo de generar inteligencia de negocio relevante y oportuna. Este proceso de conversión de datos en información de negocio es esencial para la toma de decisiones estratégicas, la identificación de oportunidades de negocio y la mejora de la eficiencia operativa.

Usos y ventajas del Business Intelligence en las empresas

El Business Intelligence para empresas aporta un valor significativo, permitiendo a las empresas obtener ventajas competitivas. Mediante las soluciones de business intelligence, las empresas pueden mejorar significativamente su toma de decisiones, incrementar la eficiencia operativa y obtener ventajas competitivas sostenibles.

La minería de datos y el análisis de datos son procesos que permiten a las empresas identificar patrones y tendencias ocultas en sus operaciones. Estas técnicas proporcionan una visión más profunda del rendimiento de la empresa, lo que permite a las organizaciones tomar medidas proactivas para mejorar. Los cuadros de mando, por otro lado, presentan estos análisis de manera clara y concisa, facilitando la interpretación y utilización de la información.

Además, el Business Intelligence permite a las empresas aprovechar el Big Data. Este término se refiere al volumen creciente de datos generados en el mundo digital de hoy. Las empresas que pueden procesar y analizar eficazmente estos datos pueden obtener numerosos beneficios, incluyendo:

Toma de decisiones informada

El BI facilita la toma de decisiones basadas en datos, lo que da lugar a decisiones más eficaces y precisas. Para obtener una comprensión más profunda de cómo el Business Intelligence puede beneficiar a tu organización, te recomendamos explorar este recurso. Este artículo detalla cómo el BI puede ser aplicado para mejorar los procesos de toma de decisiones y proporciona casos de estudio para ilustrar su aplicación en diferentes industrias.

Mejora de la eficiencia operativa

Al identificar y abordar los cuellos de botella operativos, las empresas pueden mejorar su productividad y eficiencia. La inteligencia de negocio puede proporcionar información valiosa para identificar ineficiencias operativas y optimizar los procesos de negocio.

Identificación de oportunidades de mercado

Las empresas pueden utilizar la inteligencia empresarial para identificar nuevas oportunidades de mercado y tendencias emergentes. Esta capacidad para anticiparse a las tendencias del mercado puede ser una gran ventaja competitiva.

Además, una correcta implementación de Business Intelligence puede llevar a la optimización de los recursos, lo que resulta en un ahorro de costes. Al proporcionar información detallada sobre el rendimiento de diferentes áreas y procesos, las empresas pueden identificar áreas de desperdicio y tomar medidas para mejorar su eficiencia.

Herramientas de Business Intelligence para empresas

Las herramientas de BI son esenciales para la implementación efectiva del Business Intelligence. Existen varios tipos de herramientas que las empresas pueden considerar para apoyar sus esfuerzos de BI:

Herramientas de visualización de datos

Estas herramientas ayudan a representar los datos de manera gráfica para facilitar su interpretación y comprensión. Un ejemplo de una herramienta de visualización de datos líder en la industria es Qlik, que ofrece una amplia gama de funciones de visualización. Este recurso proporciona información adicional sobre cómo Qlik puede ser utilizado para visualizar datos y proporcionar inteligencia de negocio.

Herramientas de minería de datos

Estas herramientas permiten explorar grandes bases de datos para identificar patrones y correlaciones valiosas. Esto puede proporcionar una visión de negocio única y valiosa.

Herramientas de cuadros de mando

Permiten a los usuarios visualizar métricas y KPIs clave en tiempo real, facilitando el seguimiento del rendimiento de la empresa. Esto puede ser extremadamente útil para los gerentes y los responsables de la toma de decisiones.

Estas herramientas, cuando se utilizan de manera efectiva, pueden mejorar enormemente la eficacia de la inteligencia de negocio. Para obtener más información sobre cómo estas herramientas pueden ser útiles para tu negocio, te invitamos a visitar Elternativa Business Insights. Aquí encontrarás una amplia gama de recursos y artículos que profundizan en el uso y los beneficios de las herramientas de BI.

El BI para empresas es esencial en la era de la información. Permite a las empresas tomar decisiones informadas, mejorar la eficiencia operativa y descubrir nuevas oportunidades de mercado. Con las herramientas de BI adecuadas, cualquier empresa puede convertirse en un líder en su sector, utilizando datos para impulsar el crecimiento y el éxito. La inteligencia de negocio es un componente crítico para cualquier empresa que busca aprovechar al máximo sus datos y convertirlos en información accionable que impulse el crecimiento y la rentabilidad.

Por qué elegir Elternativa para tus soluciones de Business Intelligence

En Elternativa, comprendemos este valor para las empresas y ofrecemos soluciones avanzadas de BI, guiándote en la elección y aplicación de las herramientas más adecuadas para tu negocio. Nuestra meta es ayudarte a convertir tus datos en insights valiosos que te permitan tomar decisiones más precisas, optimizar tus operaciones y obtener una ventaja competitiva. Al asociarte con nosotros, te beneficiarás de nuestra experiencia en el sector y nuestro compromiso con el éxito de tu negocio. Te invitamos a explorar más sobre cómo podemos transformar tus estrategias de negocio con nuestras soluciones de BI.

Qlik adquiere Talend: La solución end-to-end para la gestión integral y análisis de datos

Qlik adquiere Talend: La solución end-to-end para la gestión integral y análisis de datos

En el mundo de los negocios actual, los datos son la nueva moneda. Gestionarlos adecuadamente y analizarlos de manera efectiva es un factor determinante para tomar decisiones informadas y obtener una ventaja competitiva. En este contexto, Qlik, uno de los principales actores en el campo del análisis de datos, ha adquirido Talend, un líder reconocido en data management. Esta adquisición promete ofrecer una solución end-to-end para la gestión y el análisis de datos, mejorando la calidad del dato y el gobierno del dato.

Integración de Talend Data Fabric en la plataforma Qlik

La adquisición de Talend por parte de Qlik significa que las soluciones de integración de datos de Talend se integrarán en la plataforma Qlik. El componente principal aquí es Talend Data Fabric, un producto unificado que combina la integración de datos, la calidad de los datos, el gobierno de los datos y otras funciones relacionadas con los datos en una sola plataforma. Con la integración de Talend Data Fabric, la plataforma Qlik se convierte en una solución de gestión de datos completa.

La integración de datos es esencial para poder analizarlos. Talend Data Fabric permite recoger datos de diversas fuentes, tanto internas como externas, en diferentes formatos. A partir de la recopilación, estos datos se transforman en un formato unificado que mejora la calidad del dato. Si quieres profundizar en cómo se consigue una calidad proactiva y generalizada en la estrategia de integración de datos, te animamos a explorar nuestro material.

Ventajas de la integración de Talend y Qlik

La combinación de Talend y Qlik ofrece una variedad de ventajas para el data management. Primero, proporciona una solución end-to-end para la gestión y el análisis de datos, eliminando la necesidad de soluciones de terceros. Esto simplifica los procesos de datos y reduce la posibilidad de errores. Puedes aprender más sobre los beneficios de una solución de integración de datos en nuestros recursos disponibles.

Una de las principales ventajas de esta integración es la mejora de la calidad del dato. Talend Data Fabric se centra en limpiar y transformar los datos, lo que conduce a una mayor precisión y confiabilidad de los análisis realizados con Qlik.

Otro beneficio es la mejora del gobierno del dato. La gestión efectiva de los datos es esencial para garantizar que se utilicen de manera ética y segura. Talend Data Fabric ofrece soluciones robustas para el gobierno del dato, ayudando a las empresas a cumplir con las regulaciones de privacidad de datos y a mantener la confianza de los clientes.

Por qué Talend Data Fabric es la solución perfecta para tu negocio

Cada vez más, los negocios dependen de la capacidad para gestionar y analizar grandes volúmenes de datos. Aquí es donde Talend Data Fabric brilla. Esta plataforma unificada facilita la integración de datos, garantiza la calidad del dato y promueve un buen gobierno del dato, tal como se describe en detalle en nuestra plataforma de integración de datos y gobierno de datos.

El uso de Talend Data Fabric puede llevar a una mejora significativa en la eficiencia de los procesos de datos, lo que a su vez puede liberar recursos para otras áreas del negocio. Además, la capacidad de integrarse con Qlik significa que los usuarios pueden analizar sus datos con una de las herramientas de análisis más potentes disponibles hoy en día.

Talend Data Fabric está diseñado para crecer y adaptarse con tu negocio. A medida que los volúmenes de datos aumentan, Talend puede manejarlos eficazmente, asegurando que tu negocio pueda continuar tomando decisiones informadas basadas en datos.

La adquisición de Talend por parte de Qlik ofrece una solución end-to-end potente y flexible para la gestión y el análisis de datos. Al asegurar la calidad del dato y el gobierno del dato, esta solución proporciona a las empresas las herramientas que necesitan para navegar con éxito en el mundo de los datos de hoy.

Descubre cómo Elternativa puede potenciar tus soluciones de datos con Talend

En Elternativa, estamos comprometidos a ayudarte a obtener el máximo provecho de tus datos. Con nuestra amplia experiencia y conocimientos en integración de datos, podemos ayudarte a implementar y maximizar la eficacia de Talend Data Fabric en tu organización. Además, te ofrecemos asesoramiento en la adopción de las mejores prácticas de análisis de datos, para que puedas tomar decisiones informadas basadas en datos de calidad. En el competitivo mundo empresarial de hoy, tus datos son tu activo más valioso, y estamos aquí para ayudarte a convertir ese activo en un motor de crecimiento y éxito. Con Elternativa, puedes confiar en que estás tomando el camino correcto hacia una gestión y análisis de datos efectivos.

Cómo una Integración de Datos Eficiente Aumenta los Beneficios de tu Negocio

Cómo una Integración de Datos Eficiente Aumenta los Beneficios de tu Negocio

Vivimos en la era de la digitalización, donde la integración de datos se ha convertido en una ventaja competitiva esencial en donde se generan y recolectan cantidades enormes de información. Sin embargo, esta abrumadora cantidad de datos no sirve de nada si no se puede acceder, entender y utilizar para tomar decisiones significativas y oportunas. Aquí es donde la integración de datos entra en juego, y es fundamental entender su importancia. Para los líderes de negocios modernos como el CDO, entender este concepto y su impacto en las operaciones de la empresa es fundamental. Profundicemos en cómo una correcta integración de datos puede impulsar significativamente tus ventas y los beneficios de tu negocio.

¿Qué es la Integración de Datos?

La integración de datos es un proceso que combina datos estructurados y no estructurados de diferentes sistemas de origen para formar un conjunto de datos cohesivo. Esto se logra mediante diversas herramientas de integración y soluciones de integración, que se encargan de recopilar datos, transferir datos y combinarlos en bases de datos centralizadas o almacenes de datos.

Las herramientas y las soluciones de integración juegan un papel crucial en este proceso, ya que ayudan a reunir y organizar estos tipos de datos de manera accesible y comprensible.

Un adecuado sistema de integración de datos permite a los usuarios y a las aplicaciones acceder a los datos de manera eficiente y coherente, proporcionando una vista unificada de la información. Dentro del ecosistema actual de tecnología de datos, caracterizado por su complejidad y diversidad, es crucial una adecuada gestión de datos para obtener información útil y accesible. Este análisis detallado sobre los beneficios de una solución de integración de datos proporciona una visión más clara sobre cómo las organizaciones pueden optimizar sus operaciones y aumentar la eficiencia a través de la integración de datos.

No debemos olvidar que la integración de datos va más allá de una simple actividad técnica; es un componente esencial de una estrategia de data management. Proporciona una base sólida para la toma de decisiones basadas en datos, permitiendo a las organizaciones acceder a los datos, analizarlos y utilizarlos para guiar sus decisiones comerciales.

La Importancia de Garantizar la Integración de Datos

La integración de datos no es solo un proceso tecnológico. Implica la garantía de la seguridad del dato, mantener la integridad y consistencia de la información, y asegurar un eficiente flujo de datos en todas las operaciones empresariales.

Aquellas organizaciones que han implementado una integración de datos eficaz gozan de ventajas competitivas significativas, como la capacidad para analizar datos de manera más precisa y efectiva. Esto conduce a decisiones informadas y oportunas que pueden mejorar la eficiencia operativa, reducir los costes y generar ingresos adicionales.

Además, la integración de datos efectiva puede resultar en conjuntos de datos más ricos y significativos. Al combinar estos con tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial y el machine learning, pueden derivarse insights comerciales más profundos y precisos. En este contexto, la entrada sobre plataforma de integración de datos y gobierno de datos analiza cómo las empresas pueden beneficiarse de una gestión de datos efectiva.

En términos de seguridad del dato, la integración de datos tiene implicaciones significativas. Al proporcionar un mayor control y transparencia sobre los datos, las empresas pueden garantizar que están cumpliendo con las mejores prácticas de seguridad y las regulaciones de privacidad de datos. Con la proliferación de ciber-amenazas y el crecimiento de la regulación en torno a la privacidad de datos, este aspecto es crucial para todas las empresas.

Cómo la Correcta Integración de Datos Puede Aumentar las Ventas

Hoy en día, en el vertiginoso mundo de los negocios, los datos juegan un papel crucial. A medida que las empresas crecen, también lo hacen los datos que generan y necesitan administrar. Los datos se han convertido en un activo vital que, si se utiliza correctamente, puede impulsar significativamente el rendimiento empresarial. En Elternativa, entendemos esto y te ofrecemos soluciones de gestión de datos que te ayudarán a aprovechar al máximo este valioso recurso.

Un componente esencial de la gestión de datos es la integración de datos, el proceso de unificar datos de diversas fuentes y proporcionar a los usuarios una vista unificada de estos datos. Esta práctica no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también tiene un impacto significativo en las ventas. Veamos cómo.

Mejora el Conocimiento del Cliente

Nos permite recopilar y consolidar información de clientes desde varias fuentes. Esto incluye datos demográficos, comportamiento de compra, interacciones en línea y offline, y más. Con una visión completa y precisa del cliente, las empresas pueden ofrecer productos y servicios más personalizados que satisfacen las necesidades y expectativas del cliente. La personalización es un poderoso motor de ventas, ya que los clientes prefieren las empresas que les ofrecen experiencias únicas y relevantes.

Facilita el Análisis de Datos

Facilita el análisis de datos al unificarlos en una sola plataforma. Esto permite a las empresas obtener una visión holística de su rendimiento y entender mejor las tendencias del mercado y el comportamiento del cliente. El análisis de datos puede revelar oportunidades de ventas previamente desconocidas, ayudando a las empresas a dirigir sus esfuerzos de marketing y ventas de manera más efectiva.

Mejora la Eficiencia Operativa

Reduce la redundancia de datos y mejora la eficiencia al minimizar la necesidad de manipulación y mantenimiento de datos. Esto permite a las empresas concentrarse en lo que mejor saben hacer: vender. Además, con la integración de datos, la toma de decisiones se vuelve más rápida y precisa, lo que puede mejorar la capacidad de la empresa para responder a las demandas del mercado y aprovechar las oportunidades de ventas.

Fomenta la Colaboración

Con la integración de datos, los equipos de toda la empresa pueden acceder y compartir datos fácilmente, fomentando la colaboración. Cuando los equipos de marketing, ventas, soporte al cliente y otros pueden trabajar juntos de manera eficiente, pueden identificar y aprovechar oportunidades de ventas más rápidamente.

Además, para garantizar la calidad de los datos a lo largo del tiempo, es importante que las empresas implementen políticas y prácticas de gestión de datos robustas. Estas políticas y recopilación hasta su almacenamiento, uso y eliminación.

La consolidación de la información y la colaboración entre diferentes departamentos dentro de una organización pueden aumentar la eficiencia y eficacia en las ventas y las estrategias de marketing. Como refuerzo a esta visión, el análisis sobre cómo lograr una calidad proactiva y generalizada en la estrategia de integración de datos proporciona más detalles sobre cómo las empresas pueden aumentar sus ventas mediante la integración de datos.

La armonización y gestión efectiva de los datos representan una herramienta poderosa para mejorar la eficiencia operativa, reducir los costes y fomentar el crecimiento de las ventas. Para las empresas modernas, es un componente crucial para mantenerse competitivas en el paisaje empresarial en constante cambio. Esto proporciona la base para la toma de decisiones basadas en datos, facilita el acceso y la seguridad de los datos, y puede impulsar las ventas y el crecimiento.

Maximiza tus Datos y Refuerza tu Competitividad con las Soluciones de Integración de Datos de Elternativa

En Elternativa, proporcionamos plataformas de integración robustas y eficientes que pueden ayudarte a aprovechar al máximo tus datos y obtener una ventaja competitiva. Con nuestra amplia experiencia en integración de datos y nuestro enfoque en la seguridad y la calidad de los datos, podemos garantizar que tu empresa se mantendrá a la vanguardia en la era de la digitalización. Estamos comprometidos a ayudarte a navegar este camino y a garantizar que tu negocio se mantenga competitivo en el entorno empresarial dinámico de hoy. ¿Estás listo para aprovechar al máximo tu integración de datos y aumentar los beneficios de tu negocio? Estamos aquí para ayudarte en cada paso del camino.

Data Mesh vs Data Fabric: buscando la mejor arquitectura de datos

Data Mesh vs Data Fabric: buscando la mejor arquitectura de datos

 

Muchas empresas, a la hora de abordar la gestión del big data, han invertido en entornos tecnológicos que pasan por elementos como un data lake central y un equipo de datos. Todo ello con la expectativa de fomentar el crecimiento del negocio en función de los datos que de su actividad se obtiene. Sin embargo, es un problema común que, después de un alto rendimiento inicial, acabe convirtiéndose todo procedimiento data en un cuello de botella en el que quizás no se vea comprometida la calidad de los datos, pero sí la agilidad y la eficacia con la que se pone a disposición la información final a sus usuarios.

Es en torno a esta problemática donde ha surgido en los últimos años con fuerza un término: data mesh, que promete agilizar todos estos procesos en base a romper la tradicional arquitectura monolítica de los entornos data fabric, hacia una arquitectura basada en los microservicios pero, ¿podemos aplicar por igual a todos los entornos el data mesh?, ¿qué diferencias concretas existen con data fabric?, ¿cómo diseñamos un proceso data-mesh?, ¿cuándo conviene aplicarlo? Estas son algunas preguntas cuya respuesta os queremos ofrecer desde elternativa.

 

¿Qué es la arquitectura data mesh y cómo aborda los cuellos de botella?

 

Tal como hemos introducido, una arquitectura data-mesh ofrece un enfoque descentralizado frente al enfoque monolítico de otros procesos tradicionales, lo cual permite a los equipos de dominio realizar los análisis de datos por su propia cuenta, sin dependencias del equipo de datos. Eliminando estas dependencias, se reducen notablemente los cuellos de botella que puedan producir en este equipo peticiones desde diferentes departamentos no técnicos, como las que puedan solicitar marketing, ventas, RRHH, finanzas, etc.

 

Para una mayor profundidad del término Data Mesh y sus aplicaciones prácticas, visita nuestro artículo “Data Mesh: qué es, ventajas y cómo implementar esta arquitectura de datos

 

 

Este hecho no quiere decir que ante un enfoque data-mesh, los equipos técnicos centrados en los datos sean innecesarios o reduzcan su carga de trabajo: aplicar una arquitectura data-mesh requerirá un mayor compromiso con la transformación digital, tal como veremos posteriormente, así como la reparación de los data pipelines tras cambios en la base de datos operativa.

 

Diferencias entre Data Mesh y Data Fabric

Tal como ocurre con otros términos que forman parte de nuestro vocabulario (ETL vs ELT; datalake vs data warehouse, etc.), entre ambos procesos el fin es el mismo (obtener la máxima información de los datos a través de la incorporación de tecnología), pero con matices que hacen que cada uno sea la opción preferente para diferentes entornos, sobre todo a la hora de cómo presentamos los datos.

Por ello, es muy importante que antes de decidirnos por un proceso data mesh, data fabric o incluso ambos (veremos más adelante como no son excluyentes), auditemos nuestro entorno data y nos guiemos por profesionales que determinen cuál es la solución más adecuada para nuestra empresa.

Esto se debe a que tal como mencionábamos en el anterior apartado, es un error querer aplicar un proceso data mesh por el simple hecho de reducir la dependencia de los departamentos con el equipo IT con el fin de reducir sus funcionalidades, ya que precisamente puede sernos contraproducente si no reforzamos la inversión en el equipo data, que debe en todo momento garantizar la correcta calidad del dato.

Por este motivo y por otros tantos, conviene que conozcamos en detalle las diferencias entre data mesh y data fabric más allá de cómo se presentan los datos, centrándonos en otros aspectos como el cómo manejan los datos, sus mecanismos de almacenaje y su forma de gobernarlos.

 

Enfoque de datos como productos vs enfoque automatizado

Cada paso en el proceso de tratamiento de los datos de un Data Mesh se enfoca a reducir la fricción que pueda producir el acceso a éstos para quienes lo necesiten sin importar la experiencia técnica, mientras que en el caso de los procesos Data Fabric se centran en la automatización a través de múltiples herramientas con la finalidad de conectar datos disponibles desde varias ubicaciones, extrayendo la información de este entramado tecnológico mediante conexiones.

 

La descentralización frente a la centralización

Lo destacábamos como el primero de los principios del Data Mesh: la creación de múltiples dominios dedicado cada uno de ellos a una especialidad según el uso que se le de y la función que tenga según el consumidor a quien se dirige. Esto supone un enfoque descentralizado frente a la centralización que propone Data Fabric, que plantea la gestión y el gobierno de los datos desde una única fuente de datos. Ambos ofrecen datos de calidad en los puntos finales de cada una de sus redes, pero la diferencia radica en la procedencia más variada del Data Mesh frente a la procedencia unificada del Data Fabric.

 

Acceso a los datos

Esa descentralización vs centralización en cuanto a la gestión y gobierno cambia las tornas a la hora de hablar de puntos de acceso y control: el Data Mesh emplea conjuntos de datos controlados por los equipos especializados para ello (IT, Data Engineers, etc.), mientras que Data Fabric emplea el control a través de distintas APIs basadas en objetivos previamente configurados.

 

Arquitectura data

A la hora de hablar de arquitectura data en el caso de Data Fabric hay un concepto clave: metadatos, que son impulsados por la tecnología basada en herramientas para establecer conexiones entre las diferentes fuentes de datos para ponerlas a disposición a los usuarios finales a través de sistemas de entrega. En el caso de Data Mesh, usa un patrón organizativo y distribuido que crea diferentes dominios especializados, de menor tamaño dentro de una organización según la tipología de usuarios de estos datos.

 

Enfoque bottom up frente a top down en el gobierno del dato

Nos centramos ahora en el cuarto de los principios definidos para el Data Mesh: su enfoque bottom-up, que dista del enfoque top-down del Data Fabric. Esto es que mientras Data Mesh implica la entrada de todos los dominios a la hora de considerar las reglas y pautas que definirán la calidad y correcta gestión del dato, Data Fabric “impone” estas reglas y pautas desde los máximos responsables de los datos (equipos técnicos, ingenieros del dato, etc.) hasta los equipos que harán uso de su información.

 

DATA MESH DATA FABRIC
Datos organizados a través de los propietarios de dominios Datos organizados a través de la tecnología
Grupos distintos de equipos respecto a la administración de datos Una única capa de administración virtual sobre los datos distribuidos
Datos tratados, controlados y manipulados por los equipos data como producto al servicio de la organización Datos directamente controlados y presentados para el consumo de la organización mediante APIs
Estructura de propiedad de data lakes bottom-up (reglas marcadas por los consumidores de datos) Estructura de propiedad de data lakes top-down (reglas marcadas por los propietarios, desarrolladores y controladores del dato)

 

Factores determinantes de la arquitectura Data Mesh vs arquitectura tradicional

Simplificando, la arquitectura data mesh es el equivalente a lo que hasta ahora hemos conocido como microservicios de data. Es decir, pasar de las aplicaciones monolíticas (una aplicación software en la que la capa de interfaz de usuario, lógica de negocios y la capa de acceso a datos están combinadas en un mismo programa y sobre una misma plataforma) a las arquitecturas de microservicios (una aplicación software construida mediante un conjunto de pequeños servicios, independientes entre sí y en la que cada uno de ellos se encarga de implementar una funcionalidad completa del negocio).

 

 

Con ello, lo que el Data Mesh nos permite es asociar la estructura y el lenguaje de código (territorio de los departamentos técnicos de la empresa), con el resto de campos en los que se trabaja una empresa (departamentos ejecutivos). Es decir, tal como apuntábamos en la introducción del término Data Mesh: democratizar y descentralizar los datos para que cualquiera con necesidades sobre ellos, pueda usarlos según su propio contexto y no según se presentan de forma generalizada.

Este cambio de paradigma supone dentro de la cultura big data pasar de una visión data-driven (enfoque en el que los datos se ponen al servicio del usuario a través de equipos técnicos) a una visión domain-driven (los datos al servicio del usuario a través de la tecnología).

 

El término domain-driven no es contemporáneo al de Data Mesh, habiéndose descrito por primera vez por Eric Evans en su libro «Domain-Driven Design – Tackling Complexity in the Heart of Software» en 2003. Lo que sí que, mientras Evans realizó una conceptualización, el Data Mesh lo convierte en metodología en el contexto de la era big data.

 

 

En cuanto a la arquitectura seguida para el almacenaje de los datos, una metodología data fabric se sirve de un data lake único y centralizado desde donde parte la transformación de los datos, mientras que la metodología data mesh descentraliza este proceso y pone a cargo de cada sector su propio circuito de datos. Cada uno de estos circuitos tendrán sus propios data owners, compartiéndose la propiedad entre todos los que hacen uso de los datos.

Este hecho permite que no se requiera conocimientos técnicos a la hora de tratar los datos, teniendo el foco cada equipo en cómo debe hacer uso de aquellos que necesita para su analítica.

¿Y qué ocurre con los datos cruzados, aquellos que se hacen servir para diferentes sectores de la empresa? Data Mesh garantiza la interoperabilidad mediante la aplicación de estándares universales que permiten la colaboración. Tanto los formatos, la gobernanza, la disponibilidad y los metadatos se deben concretar para impedir caos entre los datos que afecten a su calidad.

 

Cuando aplicar procesos Data Mesh y cuando procesos Data Fabric

 

De forma muy resumida, basándonos en el anterior punto donde hemos tratado las diferencias entre ambos procesos, podríamos decir que, en el caso de Data Mesh, el fin es un cambio organizacional, mientras que en el caso de Data Fabric, el cambio es más tecnológico. Es decir, lo que se pretende con el Data Mesh es que toda la plantilla participe y tenga presente la producción de datos como fin máximo, aunque con el gobierno en manos de un equipo altamente especializado, mientras que con Data Fabric lo que se pretende es hacer el dato accesible a cualquier miembro de la plantilla a través de tecnología capacitada para ello.

Con estos puntos sobre la mesa, ¿es mejor un proceso Data Mesh que un proceso Data Fabric o viceversa? Para responder a esta pregunta tenemos que considerar dos aspectos. El primero de ellos el que hemos insistido a lo largo de este artículo: cada situación, cada empresa, cada contexto, requiere su propia solución, por lo que sería un error que indicáramos a priori que un proceso es mejor que otro basándonos en la generalidad, ya que la generalidad no existe en el mundo de los datos.

El segundo de los aspectos es que un proceso no es excluyente del otro:  de hecho, es útil a la hora de hablar de arquitectura de datos incluir tanto procesos de Data Fabric como Data Mesh. No son mutuamente exclusivos en cuanto deben ser tratados como marcos arquitectónicos, no arquitecturas sólidas de por sí. No tienes arquitectura de datos hasta que los marcos se adapten y personalicen a tus necesidades, tus datos, tus procesos y tu terminología, y para ello, tanto Data Mesh como Data Fabric tienen cabida en el tratamiento del big data.

De hecho, puede ser muy recomendable aprovechar las automatizaciones implícitas en los procesos de Data Fabric introduciéndolas en etapas concretas del Data Mesh, sobre todo en empresas que avanzan en su proceso de digitalización introduciendo nuevas tecnologías como las aplicaciones de aprendizaje automático o machine learning.

Siguiendo con este ejemplo, veríamos una mejora evidente de incluir ambos procesos en el uso de machine learning si lo acercamos a los usuarios finales (ventas, marketing, RRHH… fin que persigue el Data Mesh) mediante la automatización de las etapas que involucran la preparación de datos para el ML (fin que persigue Data Fabric). De esta forma se mejora la velocidad, la precisión y la disponibilidad mediante conjunto de datos controlados, a la par que los usuarios del dominio conocen qué hacer con los datos sin la necesidad de que tenga que intervenir IT, que por otra parte no requerirá la necesidad de conocer para qué se van a usar los datos para adaptar los procesos a cada fin.

No obstante, conviene destacar a la hora de inclinarnos por una opción, otra o ambas, aspectos como que un proceso Data Mesh requiere un compromiso con la digitalización más elevado, en el que se crean o se mantienen como personal indispensable equipos técnicos en data, mientras que un proceso Data Fabric puede ser abordado desde diferentes niveles de complejidad.

Este hecho se resume en que un proceso Data Fabric no requiere de ningún proceso Data Mesh si así lo solicitan las circunstancias. Sin embargo, un proceso Data Mesh sí requiere procesos Data Fabric, sea cual sea el contexto.

 

Cuando construir una arquitectura data mesh

 

Insistimos: no debemos basarnos en la aleatoriedad de “esta arquitectura puede funcionar en mi proceso digitalizador”, sino en el “esta arquitectura resuelve mis problemas con el tratamiento del dato de mi empresa”.

Esos problemas, en el caso del data mesh, los podemos identificar como resistencia a la hora de abordar la escalabilidad, dependencias complejas entre diferentes departamentos de la empresa, los mencionados cuellos de botella producidos por una desmedida solicitud de peticiones al equipo data o problemas de gobierno y seguridad del dato.

Problemas que, por otra parte, también aborda data fabric, pero que pueden inclinarse a favor de data mesh acorde a tres factores principalmente:

  • Numero de fuentes de datos de la empresa
  • Tamaño del equipo que trabaja con los datos
  • Cantidad de departamentos o dominios de negocio

Cuanto mayor sea la suma de estos tres factores en conjunto, más nos podría beneficiar la aplicación de un proceso data mesh.

 

Soluciones data mesh a nuestro alcance

La arquitectura data mesh se basa en abordar cuatro principios muy definidos: orientación específica de dominio, datos tratados como productos, infraestructura de autoservicio y enfoque bottom-up en el gobierno del dato.

Toda solución que permita un desarrollo óptimo de cada uno de estos cuatro principios será a priori apta para aplicar una arquitectura data mesh, lo cual no quiere decir que no existan diferencias entre ellas que nos puedan beneficiar en según qué entorno de datos nos movamos.

Nuevamente, será la asesoría y la auditoría de nuestros sistemas quienes mejor determinen qué solución es la más adecuada, pero sí podemos señalar como óptimas plataformas como Snowflake, Talend o Informatica al abordar estos principios en su totalidad y contar con herramientas y funcionalidades que responden al sentido de aplicar data mesh en nuestra empresa.

Así, como arquitectura distribuida, la composición básica recomendable de cualquier data mesh a aplicar desde cero o dispuesto para migrar, consiste en un data lake o data warehouse ya alojado en cloud, donde los datos se almacenen y transformen en una plataforma que permita estándares centralizados y propiedades descentralizadas a la par.

 

Snowflake Data Mesh

Una de las mayores ventajas que ofrece Snowflake a la hora de construir un data mesh en su considerable variedad de capacidades bajo un mismo paraguas. Capacidades que, con otras soluciones, requerirían la adición de diferentes colecciones de servicios, lo cual requeriría un mayor tiempo de adopción, una mayor complejidad y, en definitiva, un mayor número de profesionales del dato que adecuen las herramientas.

Tratando casos particulares, los usuarios de Snowflake pueden crear y automatizar la transformación de datos en pipelines para convertirlos en datos tratados como productos y gobernados, destacando un amplio tratamiento de diferentes formatos de archivo que van desde JSON, XML, Parquet, AVRO, Delta Lake2, Apache, Iceberg3 hasta otros menos comunes. Además, Snowflake da soporte a datos no estructurados como pudieran ser imágenes, videos u otros formatos binarios. Datos que pueden ser manipulados en la propia plataforma Snowflake usando SQL, Python4, Scala, Java y Javascript, o a través de funciones externas más amplias compatibles en su plataforma cloud.

 

Talend Data Mesh

El data Fabric de Talend es una de las soluciones más completas y flexibles a la hora de gestionar datos. Teniendo en cuenta esta flexibilidad como uno de sus puntos fuertes, esta arquitectura de Talend nos permite tanto integrar un data mesh como facilitar el gobierno y la calidad del dato, dos aspectos que son los puntos débiles de toda arquitectura de microservicios.

Así, contando con las necesidades previas que requiere tu empresa, se puede montar el data mesh sobre la arquitectura que ofrece Talend para atender el proceso de datos de cada dominio sin perder gobernanza, siendo altamente recomendable en este caso, la herramienta Talend Data Catalog, que permite a los dueños de cada dominio una gestión ágil basada en búsqueda por facetas, muestreo de datos y descubrimiento semántico, así como una categorización y perfilado automático de los datos.

 

Informatica Data Mesh

El punto fuerte de Informatica a la hora de montar un data mesh basado en su arquitectura es la excelente integración de datos que ofrece, admitiendo la analítica desde múltiples arquitecturas. Este hecho, sumado a una no menos potente escalabilidad, permite admitir situaciones de integración de datos complejas como las que el data mesh ofrece.

Por otra parte, la solución de Informatica es de las más avanzadas en el uso de inteligencia artificial y machine learning, lo cual faculta el uso de estas dos metodologías avanzadas para una integración de datos adicional y tratamiento de la calidad del dato.

 

¿Cuál es la mejor solución Data Mesh?

Insistimos una vez más: que el data mesh de Snowflake resulte mejor que el de Talend, o que el de Talend resulte mejor que el de Informatica o cualquier otra solución compatible del mercado, va a depender del entorno en el que se construya el data mesh y para las necesidades que se vayan a cubrir con él.

Sí que se pueden dar ciertas generalidades que inclinen la balanza hacia un producto u otro, como el grado de madurez digital en el que se encuentre tu empresa, su compromiso con los procesos de transformación digital, el entorno del que se parta (cloud, on premise o híbrido), el tiempo en el que se quiera cubrir la integración, etc.

Así, por ejemplo, podríamos recomendar el data mesh de Informatica en procesos de transformación digital en los que se incluya involucrar IA, con el hándicap de que este tipo de implementaciones y adopciones son complejas, requieren semanas y un presupuesto elevado, lo cual lo hace menos conveniente para digitalizaciones en primeras fases de adopción.

Esto último lo puede resolver la flexibilidad de Talend en cuanto a su variedad de opciones, lo cual abre un amplio abanico de entrada y compromiso con la arquitectura data mesh, siendo otro de sus puntos fuertes la analítica, indispensable para no perder gobierno sobre los datos. Sin embargo, podría perder la batalla en casos en los que se necesite un uso operativo de alto volumen por sus capacidades más limitadas de producción de datos.

Conocimiento y auditoria del entorno en el que trabajan nuestros datos, compromiso con el alto valor que ofrecen a los equipos que forman nuestra organización y herramientas adaptativas a cómo queremos tratar, transformar y organizar nuestras fuentes de información son tres claves que nos ayudarán a decidir si es mejor un data mesh, un data fabric o la combinación de ambos. Deja que desde elternativa te ayudemos con estos tres pilares para que juntos consigamos el único fin posible: devolver el valor de los datos a tu negocio.