Enfoque sociotécnico para la creación de una arquitectura de datos descentralizada: Data Mesh

Las nuevas fuentes de datos y la diversidad de formatos hacen de la gestión de datos un reto complejo para las empresas. Diversas soluciones aisladas, largos tiempos de desarrollo y una vaga aportación de valor son problemas que se lamentan con frecuencia. Por ello, los directores de TI y los responsables de SAP deben plantearse la siguiente pregunta: ¿Cómo pueden los datos conseguir la aportación de valor deseada?

La solución es una cadena de valor de los datos eficiente, eficaz y preparada para el futuro. La cadena de valor de los datos es un modelo idealizado que muestra el recorrido de los datos en la empresa desde la creación de datos brutos hasta la toma de decisiones empresariales perspicaces. Consta de cuatro fases:

En la primera fase, la creación de datos, se generan datos brutos de forma manual o automática, por ejemplo, recibos digitalizados, transacciones digitales o datos de dispositivos IoT. A continuación, estos datos se procesan de forma operativa en la segunda fase y se utilizan en los pasos de trabajo correspondientes. Un ejemplo es la planificación de recursos o capacidades para máquinas de producción o niveles de existencias en soluciones ERP de SAP.

Tras el tratamiento operativo de los datos brutos, la tercera fase consiste en el tratamiento analítico. En esta fase, las herramientas y métodos más avanzados convierten los datos en información que puede utilizarse directamente.

En un entorno SAP, por ejemplo, esto puede tener este aspecto: Varias fuentes de datos, que también pueden ser soluciones de otros proveedores en la nube, se conectan a la base de datos de SAP, por ejemplo con SAP Hana Cloud. SAP Data-sphere puede utilizarse como solución de almacén, SAP Data Intelligence Cloud para orquestar y canalizar los datos. SAP Analytics Cloud puede utilizarse para realizar análisis e implementar escenarios de planificación avanzados. Los datos procesados de este modo constituyen a su vez la base para la cuarta fase, en la que se utilizan para el soporte de decisiones basado en datos o incluso para tomar decisiones de forma autónoma. Esta fase también incluye la alineación estratégica de la empresa sobre la base de datos operativos y analíticos refinados.

Cadena de valor de los datos

Para organizar la cadena de valor de los datos de forma que éstos aporten realmente valor empresarial, suele ser necesario realizar grandes esfuerzos de transformación. Cabe distinguir entre aspectos blandos o socioculturales y aspectos duros o técnicos.

Si las empresas dan prioridad a los aspectos blandos, su objetivo es ofrecer a los empleados competencias o condiciones marco en las que tengan derechos y obligaciones como sociedad de datos. En concreto, se trata de programas de alfabetización informática que formen a los empleados en el manejo de datos. O establecer una cultura de innovación para el mundo digital. Si, por el contrario, las empresas se centran en los aspectos duros de la transformación, la atención se centra en construir una plataforma estandarizada que permita almacenar, procesar y recuperar datos sin fisuras.

Sin embargo, ambos enfoques descuidan por sí solos los efectos sinérgicos que pueden surgir cuando se combinan aspectos blandos y duros. La malla de datos es un enfoque combinado de este tipo que permite a distintas unidades organizativas o dominios producir, poseer, utilizar y compartir productos de datos. Al mismo tiempo, se colman las lagunas de integración técnica y aceptación cultural.

¿Cómo funciona la malla de datos?

En el núcleo del concepto de malla de datos se encuentran, por un lado, los dominios organizados de forma descentralizada y orientados al contexto empresarial de los datos que se les asignan y, por otro, los productos de datos cuyos registros aportan un beneficio. Esto se apoya en una gobernanza federada que puede ejecutarse de la forma más automática posible y en la existencia de un autoservicio sobre la base de una plataforma tecnológica armonizada.

Combinando estos cuatro principios, el concepto de malla de datos vincula inteligentemente los aspectos descentralizados y centralizados de la gestión de datos. De este modo, la responsabilidad de la creación, publicación y mantenimiento de los productos de datos se transfiere a los dominios, es decir, a las unidades funcionales de una empresa. Esto se debe a que es allí donde se encuentran tanto la necesidad como la experiencia en materia de contenidos.

Por ejemplo, la planificación financiera para un periodo táctico de seis meses, que se pone a disposición como producto de datos, puede asignarse al dominio de datos financieros. Además, los equipos técnicos se reorganizan en equipos de plataforma y de dominio. Esto permite -sin el cuello de botella de un departamento central de TI/desarrollo- desarrollar productos de datos descentralizados de acuerdo con directrices coordinadas centralmente. De este modo se logra el equilibrio entre la autonomía de los dominios y la divisibilidad o reutilización de los productos de datos.

La introducción de una malla de datos exige amplios cambios en diversos ámbitos. La experiencia práctica demuestra que los siguientes factores son cruciales para el éxito de la implantación del enfoque de malla de datos: visión y estrategia; derechos y responsabilidades; preparación para el cambio; gobernanza y normas; tecnología e infraestructura; competencias y capacidades; y comunicación y colaboración. Las empresas deben ver la malla de datos como un viaje, en el curso del cual el concepto puede desarrollarse continuamente de forma individual y sobre la base de hitos iniciales. Por consiguiente, los factores descritos no deben considerarse exhaustivos, pero sí ofrecen una buena visión de los aspectos que son especialmente críticos para el éxito.