Data Mesh: cómo escalar la analítica sin crear un cuello de botella central
Los data warehouses centralizados funcionan hasta cierto tamaño. Cuando la organización crece, el equipo de datos se convierte en el cuello de botella. Data Mesh propone una alternativa.
El modelo centralizado de datos tiene un límite natural: cuando hay un solo equipo responsable de todos los datos de la organización, ese equipo se convierte en el cuello de botella de cualquier iniciativa de analítica.
Los 4 principios de Data Mesh
1. Domain-oriented ownership: cada dominio de negocio es dueño de sus datos. 2. Data as a product: los datos se publican como productos con SLAs. 3. Self-serve data platform: infraestructura que permite autonomía. 4. Federated governance: estándares globales con autonomía local.
¿Cuándo vale la pena?
Data Mesh no es para startups ni empresas pequeñas. Es para organizaciones con múltiples dominios de negocio, decenas de equipos, y donde el tiempo de entrega de datos (lead time) es un problema real. Si tu empresa tiene menos de 50 personas en tecnología, probablemente es over-engineering.