Data Mesh: Un nuevo paradigma en la gestión del dato empresarial donde obtener más valor
El crecimiento de los volúmenes dificulta en muchas ocasiones su manejo o su óptima utilización. Cloudera ofrece a las compañías la solución tecnológica para solventar problemas y conseguir una mayor rentabilidad
La generación del dato es imparable. Vivimos en un mundo de referencias, claves, estadísticas y números, en el que participan economía y sociedad, y donde el potencial de información es extraordinario. Sin embargo, el propio Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital señala “que un inconveniente de la alta disponibilidad de datos es que a medida que se acumulan más, se genera un caos cuando éstos no se gestionan correctamente. El incremento del volumen en velocidad, escala y variedad implica, a su vez, una mayor dificultad para asegurar su calidad”.
De la necesidad de dar soluciones a éstas y otras situaciones indeseables surge Data Mesh, una herramienta que además ofrece la posibilidad de exprimir las posibilidades del dato. Cinco Días en colaboración con Cloudera y Accenture, ha organizado un desayuno para debatir sobre esta temática con un enfoque empresarial.
Juan Carlos Sánchez de la Fuente, vicepresidente regional de Cloudera para España y Portugal, quiso abrir el encuentro, con una presentación de la firma: “Somos una compañía fabricante de software y estamos intentando ser un player fundamental en la estrategia del dato desde el origen. En estos últimos años hemos visto crecimiento alrededor de los diferentes paradigmas de la gestión que nos ayudan a sacar más valor del mismo”.
En su opinión, desde el punto de vista del cliente “uno de los puntos fundamentales es entender que la tecnología es un medio, no un fin, y que ayuda a las organizaciones a sacar valor de los datos”. Y en este sentido, “Data Mesh nos ayuda a esa capacidad de crear diferentes dominios donde aportemos mucha más agilidad, donde el dato no esté centralizado, sino que podamos dar responsabilidad a diferentes unidades”, dijo.
Para Enrique Ávila, subdirector general, director de transformación digital y planificación IT&Ops de Banc Sabdell, “Data Mesh surge como una necesidad a un problema. No hay quien gobierne toda la ingente cantidad de datos que las organizaciones tienen de una manera centralizada”. Explicó de una forma práctica de lo que se trata este sistema: “Es como los monolitos a los microservicios; es decir, en una arquitectura muy monolítica, de información monolítica, tienes un gran programa, por así decirlo, una gran aplicación, y las arquitecturas modernas son de partirlos mucho y que cada uno se encargue de lo suyo porque son especialistas, lo conocen en detalle”.
Sobre este aspecto, Rubén Casado, managing director de Accenture, quiso hacer una apreciación. “Esto no va sólo de que cada responsabilidad va por cada lado. Hay que entenderlo como producto, y que ese dato esté mucho más accesible para el resto de la compañía”. Casado destacó que “Data Mesh es más un modelo organizativo que tecnológico”.
Con respecto a las posibilidades que se abren a la banca, José Manuel Valiño, director general IT, información, procesos y operaciones de Abanca, considera que “Data Mesh es súper necesario para la innovación y para el desarrollo de productos basados en datos, que es complicado”. Sin embargo, contempla un problema: “En nuestro sector, la obsesión por la regulación nos está apartando de la descentralización”.
Enrique Ávila considera que en el caso de Data Mesh se combina “un tema cultural y tecnológico”. Asimismo, mostró su convencimiento de que “se puede implantar”, aunque “la cuestión es hasta dónde se quiera llevar y a qué te expones. Como un banco no se puede permitir determinadas laxitudes en ciertos entornos, pues no lo puedes llevar al extremo”.
Seguridad
Valiño quiso resaltar que uno de los puntos fuertes que “ven los clientes de la banca es que les damos garantías de los datos; es decir, ante el problema de la ciberseguridad, damos una cierta seguridad de que están bien guardados. Es un atributo de valor clave, y vivimos de esa confianza”.
En cualquier caso, Sánchez de la Fuente precisó que “no todos tenemos que ir a Data Mesh”. “Cuando una organización está teniendo ciertos problemas vinculados a la calidad del dato, a la propiedad, a la custodia, o a cómo se gobierna para que luego devuelva un valor, se plantea la forma en la que ser más eficiente, pero no significa que se vaya a eliminar organizaciones; se van a delegar responsabilidades entre diferentes unidades”.
Para poner en marcha este nuevo paradigma se precisa de un perfil profesional concreto. “Para los distintos dominios funcionales se requiere una persona con poder de liderazgo”, dijo Casado. Esta figura es clave, y además “debe haber buena relación, buena sintonía, estar muy alineado con ese equipo centralizado más pequeño, pero que tiene mucho control, y que va a llevar la plataforma y las reglas de gobierno que tenemos que implantar”.
Sobre este asunto, Ávila sugirió que “el CDO [Chief Data Officer] tiene que ser una persona con mente bastante abierta, donde para él lo importante sea que la organización saque el máximo valor a los datos cumpliendo todas las normas, regulaciones y demás, sin querer amasar poder”.
Después, a la hora de ponerlo en marcha, “hay que empezar por algo muy concreto, basado en una oficina de valor”. “Es decir, hay que identificar en qué dominios se puede aplicar, dónde hay un gobierno del dato que ya es interesante, donde hay un sponsorship, y a partir de ahí hacer una serie de métricas para que entendamos si esto funciona o no”, explicó Casado. “Otro elemento clave cuando se crea el dato como producto es su publicación para que internamente tu unidad lo utilice, o tu empresa. Tienes que ponerlo en un sitio único, donde sea fácil de entender, de conseguir. Y eso, plataformas como Cloudera lo van a permitir”, añadió.
Como conclusión del encuentro, Juan Carlos Sánchez de la Fuente quiso comentar que “cada vez vamos a tener más cantidad de datos y se necesita de alguna forma gestionarlo, gobernarlo”. “Al final cuando los estás moviendo de un sitio a otro, estás consumiendo, estás haciendo modelos de analítica, ya sea de IA o de analítica avanzada tradicional, tienes que darle un contexto para que no pierda el valor. Nosotros ahí, tecnológicamente podemos ayudar. Lo que intentamos es ser flexibles en cuanto a las soluciones y dar otras garantías en cuanto a que no se dependa del fabricante, si no que se tenga la capacidad de construir de forma ágil los modelos”.
Para las empresas “es importante atacar ciertos problemas y buscar soluciones más ágiles. Hacer una implantación donde cambias todo tu modelo, o mantener diferentes fuentes es una complejidad”, añadió.
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