título de la malla de datos

Gestión de datos más ágil en la empresa gracias a Data Mesh

Janina Horn

La malla de datos es un planteamiento que pretende cambiar la forma de gestionar y utilizar los datos en las organizaciones. 

En lugar de utilizar el tradicional almacenamiento centralizado de datos, Data Mesh se basa en una arquitectura descentralizada. Está diseñada para transferir la responsabilidad de los datos a quienes trabajan más cerca de ellos. 

En este artículo examinaremos más de cerca el concepto de malla de datos y cómo puede ayudar a las empresas a utilizar sus datos de forma más eficaz y optimizar sus procesos empresariales.

definición de malla de datos

Malla de datos: Definición

La malla de datos es un paradigma relativamente nuevo en la arquitectura de datos que hace hincapié en un enfoque descentralizado de la gestión y el uso de los datos dentro de una organización. 

En lugar de depender de un almacén o lago de datos central, la malla de datos promueve el concepto de dominios de datos, que son entidades independientes y responsables de los datos dentro de una determinada capacidad empresarial. 

Cada dominio tiene su propia propiedad, gobernanza e infraestructura de datos, lo que permite una mayor flexibilidad, escalabilidad y agilidad en la gestión de datos. 

Es importante mencionar que Data Mesh es la implementación de Tecnologías de nube y plataformas en nube para alcanzar los objetivos de la gestión de datos. 

Este concepto se compara a menudo con el de microservicios para hacerlo más comprensible a los interesados. La arquitectura distribuida es especialmente útil para escalar los requisitos de datos en una organización, pero no todas las organizaciones se benefician de ella. 

Las pequeñas empresas no suelen tener una estructura de datos tan compleja como las grandes. Por tanto, una malla de datos puede no ser adecuada para ellas.

Su objetivo es resolver los problemas de las arquitecturas de datos centralizadas tradicionales, como los silos de datos, los cuellos de botella y la complejidad, distribuyendo la propiedad, la responsabilidad y la experiencia por toda la organización.

Funcionamiento de la malla de datos

El enfoque de malla de datos se basa en cuatro principios fundamentales:

  1. Propiedad descentralizada de datos orientada al dominio: Cada ámbito de una organización es responsable de sus propios datos. Esto incluye la definición de la estructura de datos y las normas de gobernanza. Esto permite una mejor colaboración dentro de los dominios sin crear dependencias entre los distintos dominios.
  2. Los datos como producto: Los datos deben tratarse como un producto que puede ser utilizado por otros ámbitos de la organización. Esto incluye una definición clara de la calidad de los datos, la documentación y los acuerdos de nivel de servicio. De este modo se garantiza que los datos sean utilizables y fiables para otros ámbitos.
  3. Infraestructura de datos de autoservicio: Cada dominio debe tener su propia infraestructura para gestionar y proporcionar datos. La infraestructura debe diseñarse de forma que sea fácil de usar y mantener para garantizar que los datos estén disponibles de forma rápida y fiable.
  4. Gobernanza federada: La gobernanza de los datos debe distribuirse por toda la organización para que las normas de gobernanza sean aplicables a cada ámbito y la calidad y seguridad de los datos estén garantizadas en todas partes.

Los dominios funcionales se utilizan para tratar los datos como productos y hacerlos accesibles a toda la empresa. De forma similar a un Arquitectura de microservicios Los servicios ligeros se enlazan entre sí para añadir funcionalidad a una aplicación. 

Mediante el uso de dominios funcionales, se pueden establecer parámetros para los datos, lo que da lugar a una integración de datos más flexible y a una funcionalidad interoperable. Los usuarios pueden utilizar inmediatamente datos de diferentes dominios para análisis empresariales, experimentos de ciencia de datos y mucho más. Esto permite un uso eficiente y eficaz de los datos en la empresa.

En esencia, el enfoque de malla de datos garantiza que los datos de una organización se organicen y gestionen según el principio de autoorganización. Al utilizar dominios autogestionados que gestionan y proporcionan sus propios datos, se posibilita una gestión de datos más ágil y eficaz.

Diferencia entre malla de datos y lago de datos

La principal diferencia entre la malla de datos y el lago de datos es la arquitectura y la forma en que se gestionan los datos dentro de la organización. 

A Data Lake es una plataforma de datos centralizadadiseñado para almacenar y procesar grandes cantidades de datos procedentes de distintas fuentes. Los datos del lago de datos suelen almacenarse en un formato sin procesar y posteriormente pueden ser utilizados por analistas y científicos de datos para obtener información.

En cambio Data Mesh es una arquitectura descentralizadaque consta de diferentes dominios de datos autónomos que se encargan de gestionar y utilizar sus propios datos. Cada dominio tiene sus propias normas e infraestructura de gobernanza de datos, lo que permite gestionar los datos de forma más flexible y ágil. La conexión entre estos dominios de datos puede realizarse, por ejemplo, a través de Canalización de datos producirse.

Dentro de la arquitectura, se hace hincapié en el uso de dominios autogestionados para garantizar que los datos puedan utilizarse con rapidez y eficacia.

Otra diferencia importante entre data mesh y data lake es el tipo de análisis de datos que permiten. 

Mientras que los lagos de datos suelen utilizarse para la exploración de datos y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, las mallas de datos se centran en el desarrollo de productos de datos y en el análisis de datos dentro de dominios.

Distinción: Data Mesh vs. Data Fabric

Ambos son Enfoques de la arquitectura de datos que pretenden mejorar la eficacia y eficiencia de la gestión de datos dentro de una organización. La principal diferencia entre ambos enfoques radica en la forma en que se procesan y utilizan los datos.

Data Mesh es un enfoque descentralizado, que se basa en dominios autónomos responsables de la gestión y el uso de sus propios datos. Cada dominio tiene sus propias normas e infraestructura de gobernanza de datos, lo que permite gestionarlos de forma más flexible y ágil.

Data Fabric, por su parte, es un enfoque centralizado, cuyo objetivo es integrar y armonizar los datos en una plataforma única. Un tejido de datos es una capa construida sobre diferentes fuentes de datos y sistemas de gestión de datos para proporcionar una visión unificada de los datos. Este enfoque permite encontrar y conectar datos más rápidamente para obtener una visión más completa.

La diferencia radica, por tanto, en la forma en que se procesan y utilizan los datos. 

Mientras que Data Mesh se basa en dominios autónomos y gestiona datos en sistemas descentralizados, Data Fabric se centra en la integración y armonización de datos en una plataforma unificada.

ventajas de la malla de datos

Ventajas

La malla de datos presenta varias ventajas frente a las arquitecturas de datos centralizadas tradicionales, entre ellas:

  1. Flexibilidad: Permite a las organizaciones gestionar sus datos de forma más flexible y ágil, ya que los dominios autónomos tienen libertad para definir y gestionar sus propias normas de gobernanza e infraestructura.
  2. Escalabilidad: Al utilizar dominios autogestionados, Data Mesh es más fácilmente escalable que las arquitecturas centralizadas tradicionales. Cada dominio puede ampliarse de forma independiente sin afectar a los demás.
  3. Calidad de los datos: Como cada dominio es responsable de la gestión y la calidad de sus propios datos, Data Mesh puede ayudar a mejorar la calidad de los datos. De este modo, garantiza que los datos de cada dominio sean fiables y más precisos.
  4. Velocidad: La malla de datos puede ayudar a aumentar la velocidad de procesamiento y análisis de datos, permitiendo a las empresas utilizar sus datos de forma más rápida y eficaz.
  5. Cooperación: Mediante el uso de dominios autónomos, Data Mesh puede ayudar a mejorar la colaboración dentro de la organización. Cada dominio gestiona sus propios datos y los hace accesibles a otros dominios para fomentar la colaboración y la transferencia de conocimientos.

Mediante el uso de la malla de datos, las organizaciones pueden lograr una gestión más eficaz y eficiente de los datos, lo que les permite tomar decisiones más informadas, identificar nuevas oportunidades de negocio y diferenciarse de la competencia.

3 Casos de uso de la malla de datos

La malla de datos puede utilizarse en una amplia gama de sectores:

Empresa de comercio electrónico

Una empresa de comercio electrónico podría utilizar la malla de datos para crear diferentes dominios para los datos de los clientes, los datos de los productos, los datos de los pedidos y los datos de marketing. 

Cada área gestionaría su información de forma independiente y la pondría a disposición de otras áreas para conocer mejor las necesidades de los clientes, el rendimiento de los productos y la eficacia del marketing.

Organización sanitaria

Mediante su implantación, una organización sanitaria podría crear diversos dominios para los datos de los pacientes, la información clínica y los datos financieros. Esto permitiría organizar y gestionar eficazmente estos datos para mejorar la atención al paciente y la gestión empresarial. Con Data Mesh, una organización sanitaria podría adoptar un enfoque de sus procesos basado en los datos, lo que mejoraría su rendimiento y competitividad.

Cada dominio gestiona sus datos individuales y los pone a disposición de otros dominios para promover una mejor comprensión de la atención al paciente, los resultados clínicos y el rendimiento financiero.

Empresa de servicios financieros

Una empresa del sector de servicios financieros podría beneficiarse del uso de la malla de datos estableciendo distintas áreas, como datos de clientes, datos de cuentas, datos de transacciones y datos de riesgos, en dominios separados. 

Esto permite una estructuración más clara y una mejor gestión de los datos, lo que en última instancia redunda en una mayor eficacia y precisión. 

Gracias a la implantación, la empresa también puede garantizar que los datos se actualizan en tiempo real y, por tanto, están siempre al día. Esto es especialmente importante en el sector financiero, donde es necesario tomar decisiones rápidas y precisas. En general, el uso de Data Mesh ofrece una solución innovadora a los retos a los que se enfrentan hoy en día las empresas de servicios financieros.

Cada área es responsable de gestionar sus propios datos y ponerlos a disposición de otras áreas para conocer mejor las necesidades de los clientes, su historial de transacciones y su perfil de riesgo. Este planteamiento podría ayudar a tomar decisiones más fundadas en materia de préstamos, prevención del fraude e inversiones.

konfuzio

Integración de Konfuzio en la arquitectura Data Mesh: análisis automatizado de textos y mejora de la calidad de los datos

Konfuzio es una plataforma de análisis automatizado de textos que permite a las empresas analizar datos no estructurados, como correos electrónicos, mensajes de texto y documentos, y obtener información valiosa a partir de ellos. 

Puede utilizarse para diversas aplicaciones, como el análisis de clientes o el análisis de sentimientos, Clasificación de documentos y mucho más.

En Konfuzio, puede integrar una arquitectura de malla de datos de diferentes maneras, en función de las necesidades y requisitos de la organización. 

Un posible enfoque es integrar Konfuzio en un dominio específico dentro de la arquitectura de malla de datos, que se encargue de gestionar datos no estructurados como mensajes de texto, correos electrónicos y documentos. 

En este ámbito, Konfuzio se utiliza como herramienta para procesar y analizar automáticamente los datos no estructurados.

La integración de Konfuzio en una arquitectura de malla de datos ofrece varias ventajas:

  1. Análisis automatizado de textos: Konfuzio permite a las organizaciones procesar y analizar automáticamente datos no estructurados para obtener información valiosa. Esto puede ayudar a aumentar la velocidad y la precisión del análisis de datos y maximizar su valor.
  2. Mejora de la calidad de los datos: Al utilizar Konfuzio, las organizaciones pueden garantizar que sus datos no estructurados se clasifican y categorizan correctamente, lo que mejora la calidad de los datos. Esto es especialmente importante en una arquitectura de malla de datos, en la que cada dominio es responsable de la calidad de sus propios datos.
  3. Áreas de aplicación ampliadas: Al integrar Konfuzio en una arquitectura de malla de datos, las empresas pueden ampliar las áreas de aplicación de sus datos analizando y utilizando también datos no estructurados, como mensajes de texto y correos electrónicos. Esto puede dar lugar a nuevas oportunidades de negocio y reforzar la ventaja competitiva de la empresa.
  4. Mejor cooperación: Al utilizar Konfuzio en un dominio dentro de la arquitectura Data Mesh, las organizaciones pueden mejorar la colaboración dentro de la organización facilitando el acceso a herramientas automatizadas de análisis de texto. Esto puede ayudar a los empleados a colaborar más eficazmente y tomar mejores decisiones.

Ejemplos de artículos sobre el tema Konfuzio:

Conclusión: Con Data Mesh hacia una gestión eficaz de los datos

Data Mesh es un enfoque innovador de la arquitectura de datos que puede ayudar a las organizaciones a mejorar la eficacia y eficiencia de su gestión de datos. 

Con dominios autónomos responsables de gestionar y utilizar sus propios datos, permite una gestión de datos más flexible y ágil. Esto facilita a las empresas la toma de decisiones informadas y la identificación de nuevas oportunidades de negocio.

La integración de herramientas de análisis automatizado como Konfuzio en una arquitectura de malla de datos puede aportar más ventajas, como el análisis automatizado de textos, la mejora de la calidad de los datos, la ampliación de las áreas de aplicación y una mejor colaboración dentro de la organización.

Aunque su implantación presenta algunos retos, ayuda a las empresas a utilizar sus datos con mayor eficacia y a reforzar su ventaja competitiva. 

Por tanto, las empresas deberían considerar la integración de la malla de datos como parte de su estrategia de datos y utilizar tecnologías como Konfuzio para liberar todo el potencial de sus datos.

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