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Data Vault versus Data Mesh: elegir la arquitectura de datos adecuada

mariam anwar

Comercializador de productos

12 de enero de 2024.

El volumen de datos continúa aumentando, creciendo a un ritmo tasa anual del 19.2%. Esto significa que las organizaciones deben buscar formas de gestionar y aprovechar de manera eficiente esta gran cantidad de información para obtener conocimientos valiosos. Una arquitectura de datos sólida es la clave para afrontar con éxito este aumento de datos, permitiendo un almacenamiento, gestión y utilización eficaces de los datos. 

Las empresas deben evaluar sus requisitos para seleccionar el marco de almacenamiento de datos adecuado y obtener una ventaja competitiva. Ahí es donde entran en juego Data Vault y Data Mesh, cada uno de los cuales ofrece enfoques distintos para gestionar y aprovechar los datos. 

Para decidir entre los dos, es esencial comprender el panorama cambiante de la arquitectura de datos, las características únicas de cada enfoque y las aplicaciones prácticas que mejor se adaptan a las necesidades comerciales específicas. 

Comprender la arquitectura de datos moderna 

La arquitectura de datos da forma a la forma en que las organizaciones recopilan, almacenan, procesan y aprovechan sus activos de datos. Sirve como marco fundamental que se adapta a los diversos y cada vez mayores flujos de datos que se originan en diversas fuentes, lo que deja obsoletos los enfoques tradicionales y allana el camino para sistemas de datos preparados para el futuro.  

La arquitectura de datos moderna se caracteriza por la flexibilidad y la adaptabilidad, lo que permite a las organizaciones integrar sin problemas datos estructurados y no estructurados, facilitar el análisis en tiempo real y garantizar una gobernanza y seguridad sólidas de los datos, fomentando conocimientos basados ​​en datos. 

Piense en la arquitectura de datos como el modelo de cómo un hospital gestiona la información de los pacientes. Garantiza que los datos de diferentes departamentos, como registros de pacientes, resultados de laboratorio y facturación, se puedan recopilar de forma segura y acceder a ellos cuando sea necesario. En una arquitectura de datos moderna, toda esta información se integra en un sistema central de historia clínica electrónica (EHR).  

El sistema EHR simplifica la recuperación de datos para los proveedores de atención médica, lo que genera diagnósticos más rápidos, facturación simplificada y una mejor atención al paciente, al tiempo que permite la escalabilidad y el cumplimiento de las regulaciones en evolución. 

La selección de la arquitectura de datos adecuada depende de las necesidades específicas de una empresa. No existe una solución única para todos y la elección de la arquitectura debe alinearse estrechamente con las características únicas de una organización. Se deben considerar factores como la complejidad de los datos, la escalabilidad, la cultura organizacional, las obligaciones de cumplimiento, los recursos disponibles y los objetivos comerciales generales para determinar la opción adecuada, lo que permitirá a una organización desbloquear el verdadero valor de sus activos de datos. 

Bóveda de datos frente a malla de datos: descripción general 

Ahora que hemos establecido la importancia de la arquitectura de datos en el panorama digital actual, profundicemos en dos enfoques destacados: Data Mesh y Data Vault.  

Bóveda de datos: 

La arquitectura Data Vault es ágil y flexible modelado de datos Metodología utilizada en el almacenamiento de datos para manejar entornos de datos complejos y en evolución. Fue desarrollado por Dan Linstedt y ha ganado popularidad como método para construir almacenes de datos escalables, adaptables y mantenibles. 

Principios básicos: 

  • Ejes: Los centros representan entidades comerciales principales con identificadores únicos. 
  • enlaces: Los enlaces conectan centros para mostrar las relaciones entre entidades comerciales. 
  • Satélites: Los satélites proporcionan información detallada y descriptiva sobre las entidades representadas por los centros. 

Data Vault hace hincapié en la audibilidad y el seguimiento de datos históricos, lo que lo hace adecuado para industrias con requisitos de cumplimiento normativo y estructuras de datos bien definidas, como las finanzas y la atención médica. Estos sectores suelen tener estrictos requisitos de cumplimiento normativo que exigen un almacenamiento seguro de datos históricos, como transacciones financieras o registros de pacientes.  

La capacidad de Data Vault para proporcionar un seguimiento de auditoría claro de las fuentes, las transformaciones y el uso de los datos a lo largo del tiempo garantiza que las organizaciones puedan cumplir con estas demandas regulatorias de manera efectiva. 

Elementos de la bóveda de datos

Malla de datos: 

Data Mesh es un concepto relativamente nuevo en el campo de la arquitectura y gestión de datos. Fue presentado por Zhamak Dehghani y se centra en descentralizar la propiedad y la gestión de datos en organizaciones grandes y complejas. Este enfoque se adapta bien a la complejidad de los ecosistemas de datos modernos, donde los datos se distribuyen entre varias entidades. 

  • Propiedad orientada al dominio: La propiedad de los datos está descentralizada, con dominios individuales o unidades de negocio responsables de gestionar sus datos para garantizar la alineación del contexto y la experiencia. 
  • Datos como producto: Los datos se seleccionan y entregan con interfaces claras, tratándolos como un producto valioso que otros equipos pueden utilizar por sí solos. 
  • Infraestructura de datos de autoservicio como plataforma: Una infraestructura de datos compartida permite a los usuarios descubrir, acceder y procesar datos de forma independiente, lo que reduce la dependencia de los equipos de ingeniería de datos. 
  • Gobernanza Computacional Federada: Los estándares de gobernanza se aplican de forma colaborativa en todos los dominios, lo que garantiza la calidad, la seguridad y el cumplimiento de los datos y, al mismo tiempo, permite la personalización específica del dominio. 

Data Mesh es ideal para industrias con fuentes de datos complejas y descentralizadas, como el comercio electrónico y la manufactura, porque proporciona un marco flexible que se alinea con la naturaleza diversa de sus flujos de datos. En estas industrias, los datos se originan en varios canales y, a menudo, requieren análisis y escalabilidad en tiempo real.  

El enfoque descentralizado de Data Mesh permite a los equipos de dominios específicos administrar sus datos de manera eficiente, garantizando la calidad, adaptabilidad y agilidad de los datos para enfrentar los desafíos específicos de la industria de manera efectiva. 

Principios de la malla de datos.

Data Vault vs Data Mesh: una comparación  

Comparemos los dos enfoques para descubrir las diferencias y similitudes entre ellos y mejorar la comprensión: 

Diferencias: 

  • EN LA MINA 

Data Vault normalmente depende de una infraestructura centralizada, que a menudo incluye un almacén de datos o un sistema de almacenamiento centralizado similar. Esta infraestructura centralizada simplifica la integración y gestión de datos, pero puede requerir una inversión inicial significativa.  

Por el contrario, Data Mesh sugiere un enfoque de infraestructura más distribuida, donde dominios individuales gestionan productos de datos. Si bien esto puede reducir la necesidad de una infraestructura centralizada, puede requerir inversiones en herramientas y servicios de dominios específicos. Según BARC, más del 90% de las empresas creen que es relevante establecer una propiedad orientada al dominio. 

  • Escalabilidad 

Data Vault logra escalabilidad al integrar nuevas fuentes de datos en la arquitectura centralizada, lo que permite un control centralizado.  

Por el contrario, Data Mesh facilita la escalabilidad al permitir que los dominios escale sus productos y servicios de datos de forma independiente. Este enfoque descentralizado puede ser más flexible a la hora de manejar distintos volúmenes de datos y requisitos en diferentes dominios. 

  • Propiedad y responsabilidad de los datos 

Data Vault centraliza la propiedad de los datos, enfatizando fuertemente el linaje y la trazabilidad de los datos. En este enfoque, el equipo de almacenamiento de datos suele ser responsable de garantizar la calidad y coherencia de los datos.  

Por el contrario, Data Mesh descentraliza la propiedad y coloca la responsabilidad en dominios individuales. Sin embargo, la gobernanza sigue siendo esencial en un enfoque de Data Mesh para garantizar la calidad de los datos y el cumplimiento de los estándares organizacionales. 

  • Colaboración y funcionalidad cruzada 

Si bien ambos enfoques fomentan la colaboración entre profesionales de datos, Data Vault no enfatiza inherentemente los equipos multifuncionales. Se centra principalmente en la gestión de datos centralizada.  

Por el contrario, Data Mesh fomenta activamente los equipos multifuncionales, promoviendo la colaboración entre ingenieros de datos, científicos de datos y expertos en el dominio para garantizar que los productos de datos se alineen con las necesidades y objetivos comerciales. 

  • Casos de uso 

La elección entre Data Vault y Data Mesh a menudo depende de casos de uso específicos. Data Vault es ideal para escenarios que requieren un seguimiento histórico riguroso, integración de datos y control de calidad de los datos. Destaca en situaciones en las que es necesario un enfoque centralizado y estructurado para la gestión de datos.  

Por el contrario, Data Mesh es particularmente relevante para organizaciones con un panorama de datos distribuidos, donde los datos son generados y utilizados por múltiples dominios o unidades de negocio. Prospera en entornos donde la agilidad, la autonomía y la colaboración entre los equipos de dominio son esenciales para impulsar el conocimiento y la innovación. 

Semejanzas 

  • Integración de Datos 

Tanto Data Vault como Data Mesh abordan el desafío de integrando datos de diversas fuentes dentro de una organización. Reconocen la necesidad de combinar datos de varios sistemas y hacerlos accesibles para su análisis. 

  • Calidad de los Datos 

Ambos enfoques enfatizan calidad de los datos y gobernanza. Data Vault incluye mecanismos para el control de la calidad de los datos dentro del repositorio de datos centralizado, mientras que Data Mesh promueve la calidad del producto de datos a través de la propiedad descentralizada. 

  • Flexibilidad  

Si bien difieren en su grado de flexibilidad, tanto Data Vault como Data Mesh tienen como objetivo proporcionar soluciones que se adapten a los requisitos de datos cambiantes. Data Vault logra esto mediante el control de versiones y la gestión de cambios, mientras que Data Mesh depende de los equipos de dominio para adaptar sus productos de datos. 

  • Democratización de datos 

Ambos enfoques tienen como objetivo mejorar la accesibilidad y disponibilidad de los datos para los usuarios de toda la organización. Data Vault hace esto creando un repositorio centralizado al que pueden acceder los usuarios autorizados, mientras que Data Mesh fomenta la propiedad y el acceso descentralizados a los datos para fomentar la democratización de los datos. 

  • Uso de tecnologías modernas 

Tanto Data Vault como Data Mesh a menudo aprovechan tecnologías modernas como la computación en la nube, la contenedorización y la orquestación para respaldar sus respectivas arquitecturas. 

Aspecto  Bóveda de datos  Malla de datos 
Enfoque  Un enfoque centralizado para el almacenamiento de datos, que consolida los datos en un repositorio centralizado.  Un enfoque descentralizado que promueve la propiedad y la autonomía de los datos distribuidos, adecuado para ecosistemas de datos distribuidos modernos. 
Componentes centrales  Utiliza hubs, enlaces y satélites para proporcionar una arquitectura de datos estructurada y organizada.  Emplea propiedad de dominio y productos de datos para distribuir la propiedad de los datos y proporcionar agilidad en la gestión de datos. 
Seguimiento histórico  Fuerte énfasis en capturar y mantener cambios de datos históricos con fines analíticos.  Menos énfasis en el seguimiento histórico, centrándose más en productos de datos de dominios específicos. 
Escalabilidad  Escalabilidad horizontal lograda agregando fuentes de datos de manera centralizada a la arquitectura existente.  Escalabilidad vertical, que permite a los dominios escalar sus productos de datos de forma independiente en función de sus necesidades agregando más recursos a microservicios o componentes individuales. 
Flexibilidad   Ofrece adaptabilidad a fuentes de datos en evolución mientras mantiene una estructura consistente.  Altamente adaptable a cambios en tipos de datos, fuentes y requisitos comerciales. 
Propiedad de los datos  Propiedad y control de datos centralizados dentro de un equipo de almacenamiento de datos central.  Propiedad descentralizada de los datos, asignando la responsabilidad a dominios individuales o unidades de negocio. 
Colaboración  Fomenta la colaboración principalmente dentro de los equipos de datos.  Promueve la colaboración multifuncional entre profesionales de datos y expertos en el dominio. 
Gobierno de datos  Aplica políticas centralizadas de control y gobernanza de datos.  Requiere marcos de gobernanza específicos de dominio para mantener la calidad y los estándares de los datos. 
Calidad de los Datos  Hace hincapié en prácticas sólidas de garantía de la calidad de los datos.  La calidad de los datos puede variar entre dominios, lo que requiere esfuerzos específicos de cada dominio. 
Seguridad de Datos  Implementa medidas y controles de seguridad centralizados.  Requiere consideraciones de seguridad específicas del dominio para salvaguardar los datos. 
Descubribilidad  La gestión centralizada de metadatos simplifica la capacidad de descubrimiento de datos.  Se emplean herramientas y procesos de descubrimiento de datos específicos del dominio. 
Asignación de recursos  Concentra recursos en el almacén de datos central y los equipos asociados.  Distribuye recursos entre dominios, lo que requiere una cuidadosa planificación de recursos. 
Adaptación a la variedad  Más adecuado para datos estructurados, esquemas predefinidos y fuentes de datos tradicionales.  Adaptable a diversos tipos de datos, fuentes y datos no estructurados. 
Cambio cultural  Requiere un cambio cultural limitado, alineándose con las prácticas tradicionales de almacenamiento de datos.  Requiere un cambio cultural hacia la colaboración y la propiedad orientadas al dominio. 
Casos de uso  Muy adecuado para casos de uso que requieren seguimiento histórico, datos estructurados y gestión de datos centralizada.  Relevante para casos de uso en entornos de datos diversos y distribuidos donde la agilidad, la autonomía y la colaboración entre dominios son esenciales. 

Factores clave para la implementación de Data Vault frente a Data Mesh  

La decisión de elegir la arquitectura adecuada depende de varios factores. Algunos de ellos incluyen: 

Complejidad de datos 

La complejidad de los datos abarca varios aspectos, como tipos de datos, fuentes y relaciones. Comprender la complejidad de los datos es vital al seleccionar un enfoque de gestión de datos. La adaptabilidad de Data Mesh puede ser preferible para panoramas de datos altamente complejos, mientras que Data Vault es más adecuado para datos estructurados y bien definidos. 

Cultura organizacional 

La cultura de una organización juega un papel importante en su enfoque de gestión de datos. Es crucial evaluar si se inclina más centralizado o descentralizado y su disposición para el cambio y la experimentación. Data Vault se adapta mejor a las culturas centralizadas que valoran el control, mientras que Data Mesh fomenta la descentralización, la colaboración y la innovación. 

Obligaciones de cumplimiento 

El cumplimiento, incluidas las regulaciones de privacidad de datos y los estándares de la industria, afecta sustancialmente sus opciones de gestión de datos. Es fundamental garantizar que su enfoque se alinee con los requisitos de cumplimiento. Data Vault ofrece control y auditoría centralizados para entornos impulsados ​​por el cumplimiento, mientras que Data Mesh puede requerir mecanismos de gobernanza sólidos para cumplir con las obligaciones regulatorias. 

Consideraciones de costo 

Las organizaciones deben evaluar las implicaciones de costos generales que cubren software, hardware, servicios en la nube, personal y gastos de mantenimiento continuo. Deben evaluar qué enfoque se alinea mejor con el presupuesto y los objetivos financieros de la organización. El enfoque nativo de la nube de Data Mesh puede tener una dinámica de costos diferente en comparación con el modelo tradicional de almacenamiento de datos de Data Vault. Un análisis de costes exhaustivo es fundamental para tomar la decisión correcta. 

Entrenamiento de Usuario 

Las organizaciones deben evaluar las necesidades de capacitación de los usuarios al elegir entre Data Vault y Data Mesh. Cada enfoque exige conjuntos de habilidades y flujos de trabajo únicos por parte de analistas de datos, científicos y partes interesadas del negocio. Data Mesh puede requerir capacitación en conocimiento del dominio y colaboración debido a su enfoque multifuncional, mientras que Data Vault puede requerir experiencia en almacenamiento de datos tradicionales y procesos ETL. Un estudio del Grupo Eckerson revela que solo el 65% de los que adoptan Data Vault informan haber recibido capacitación sobre la solución Data Vault 2.0, lo que destaca una brecha potencialmente crítica y la importancia de la capacitación de los usuarios. 

Objetivos comerciales generales 

Los objetivos comerciales de una organización deben servir como principio rector en su enfoque de gestión de datos. La organización debe determinar si apunta a la eficiencia, la agilidad, la innovación o una combinación de estos factores. Data Vault es ideal para la eficiencia y la generación de informes estructurados, mientras que Data Mesh se alinea con la innovación y la rápida adaptación a las necesidades comerciales cambiantes. 

¿Pueden coexistir Data Vault y Data Mesh?  

Data Vault y Data Mesh no se excluyen mutuamente; en cambio, se pueden utilizar juntos para crear una arquitectura de datos sólida. Estos dos conceptos abordan diferentes aspectos de la gestión de datos y pueden utilizarse en conjunto para gestionar los ecosistemas de datos modernos de forma eficaz. 

Mientras que Data Vault se centra principalmente en los aspectos técnicos de la organización de datos, Data Mesh enfatiza los aspectos organizativos y culturales de una gestión eficaz de los datos. Pueden coexistir desempeñando funciones diferentes pero complementarias dentro de la estrategia de gestión de datos de la organización.  

Por ejemplo, una organización podría emplear un Data Vault para consolidar y gestionar datos estructurados de múltiples fuentes dentro de un almacén de datos centralizado. Al mismo tiempo, podría adoptar los principios de Data Mesh para manejar fuentes de datos descentralizadas y específicas de un dominio que no encajan perfectamente en el modelo de almacén centralizado. Este enfoque híbrido ofrece a las organizaciones la flexibilidad y escalabilidad necesarias para gestionar datos estructurados y no estructurados y, al mismo tiempo, optimizar la calidad, la accesibilidad y la gobernanza de los datos en toda la organización. 

Una palabra final 

La elección entre Data Vault o Data Mesh, o una combinación de ambos, consiste en adaptar la estrategia de datos a las necesidades únicas de una organización. Data Vault aporta estructura y gobernanza a sus datos, garantizando confiabilidad y coherencia. Por otro lado, Data Mesh introduce agilidad y descentralización, lo que permite flexibilidad en la gestión de diversas fuentes de datos. 

No se trata de decidir entre uno u otro, sino más bien encontrar la combinación adecuada que se adapte a sus necesidades específicas. Lograr este equilibrio permite a las organizaciones aprovechar el poder de sus datos, no solo para satisfacer sus necesidades inmediatas, sino también para navegar con confianza en el panorama de datos en constante evolución y, en última instancia, lograr sus objetivos a largo plazo. 

Cuando se trata de encontrar la arquitectura de datos adecuada, Astera se destaca como un proveedor de confianza. Ofrece un enfoque unificado basado en metadatos, lo que lo convierte en la opción preferida para las organizaciones que buscan construir, administrar y optimizar de manera eficiente su arquitectura de almacenamiento de datos. Con AsteraCon la solución sin código, las empresas pueden diseñar, desarrollar e implementar fácilmente almacenes de datos de gran volumen en cuestión de días, lo que les permite mantenerse a la vanguardia en el panorama actual basado en datos. 

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