Cómo el Data Fabric y Data Mesh pueden contribuir a un entorno VUCA

Vivimos en un entorno en el que las cosas cambian continuamente y nunca se sabe lo que va a pasar a continuación. Esto trae una complejidad abrumadora, y muchos aspectos pueden llegar a tener un desenlace poco claro, donde nuestras vidas y negocios se parecen más a películas de suspenso: en cualquier momento, todo se puede torcer.

¡Bienvenido al mundo VUCA! VUCA hace referencia a los términos volatilidad, incertidumbre, complejidad y ambigüedad. A nivel global, se predice que esto no va a cambiar, y que incluso se profundizará en un futuro cercano.

Cómo desarrollarnos en un entorno VUCA

La desmesurada cantidad de datos disponibles, la cantidad y diversidad de fuentes de datos, su disponibilidad en tiempo real, la aparición de nuevos canales de acceso y protocolos técnicos y, por último, pero no menos importante, nuestras propias expectativas (lo quiero todo y lo quiero ahora) están contribuyendo significativamente a que nuestras vidas y nuestras empresas naveguen cada día más en un entorno VUCA.

Una vez conscientes del dilema, podemos pensar en cómo afrontar el entorno VUCA y cómo librarnos de él (o, al menos, mejorar nuestras posibilidades). Anteriormente mencionamos la inmensa cantidad de datos como un factor principal del entorno VUCA, pero, sin embargo, también existen otros factores relacionados como nuestros patrones de comportamiento o cómo nos relacionamos entre nosotros. 

Por ahora, nos concentraremos en los datos. En este sentido, revisemos si reconoces los siguientes conceptos:

  • Data Fabric, una arquitectura de datos con un conjunto integrado de tecnologías y servicios diseñados para democratizar el acceso a los datos en toda empresa a escala.
  • Data Mesh, un enfoque sociotécnico descentralizado para compartir, acceder y gestionar datos analíticos en entornos complejos y a gran escala, dentro o entre organizaciones. (Fuente: Forrester)

Como afirma IBM, el Data Fabric y Data Mesh son complementarios y pueden coexistir. Centrémonos, entonces, en la esencia de estos conceptos. En primer lugar, no son tecnologías concretas, sino propuestas de arquitectura, patrones estructurales o, simplemente, formas de hacer las cosas (mejor que antes).

 

¿Cuál es la diferencia entre el estilo actual y el estilo Data Fabric / Data Mesh? ¿Por qué es relevante deshacerse del entorno VUCA?

Echa un vistazo al siguiente diagrama de IBM Data Fabric

diagrama-vuca

Características del Data Fabric

Autoservicio

Sabes qué datos almacenas en tus sistemas, dónde se encuentran, y quién es el data master/slave. Data Fabric significa que puedes navegar dentro de tus datos sin necesidad de configurar proyectos particulares cada vez que algo cambia.

Conocimiento aumentado

Los datos significan conocimiento, pero, muchas veces, más datos significan solo más datos y no más conocimiento. Se necesita una capa semántica para establecer una base de conocimiento común. En un mundo sin Data Fabric, esto sería un trabajo duro y, muchas veces, prácticamente una misión imposible.

Integración inteligente

Los datos viajan desde su origen a diferentes destinos. Durante ese itinerario, son modificados, transformados, interpretados, complementados, y más. Este itinerario es conocido como integración. El Data Fabric es consciente de este cambio y puede reaccionar si algo cambia o va mal. Por eso, se llama integración inteligente.

La gobernanza de datos multimodelo, seguridad y cumplimiento

Diferentes países: diferentes normas; diferentes departamentos, diferentes estilos; diferentes personas, diferentes interpretaciones. Basta recordar la adopción del GPRS en Europa o la importancia que se le dio al SGSI  para recordar las crecientes amenazas a la seguridad. Pero esto no es solo trabajo duro, puesto que, si se fracasa, los datos pueden desaparecer. El Data Fabric, en cambio, es capaz de orquestar estos requisitos de datos de forma eficiente y segura.

Ciclo de vida unificado

Los datos tienen una vida y cambian a lo largo de ella. La calidad de los datos significa datos precisos, actualizados y relevantes, pero ¿cómo se puede medir el grado de precisión, por ejemplo,  si cada fuente o integrador de datos utiliza su propia terminología? Para esto, el Data Fabric impone un estándar para poder comparar el estado de los datos.

 

Conclusión 

A simple vista, podemos decir que el entorno VUCA es incómodo, más necesario para cumplir nuestras propias expectativas. Y lo cierto es que la inmensa cantidad de datos es la razón principal por la que sufrimos este tipo de entorno. Afortunadamente, la arquitectura Data Fabric y el enfoque sociotécnico descentralizado Data Mesh introducen arquitecturas y significados para simplificar la parte de la gestión de datos. Si se utilizan correctamente, pueden contribuir a la reducción de la inestabilidad del entorno VUCA y sus efectos negativos relacionados.

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