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Marco de estrategia de malla de datos
El marco estratégico de malla de datos está diseñado para ayudarlo a formular e implementar una estrategia de malla de datos para su organización. Describe las fases típicas que se observan durante la implementación de la estrategia de malla de datos. Considere las fases relevantes para su organización en función del punto en el que se encuentre su estrategia de datos y su transición a la madurez de la nube. A veces, los clientes se centran primero en las herramientas y tecnologías para su estrategia de malla de datos. En su lugar, recomendamos alinear su estrategia con el valor empresarial que ofrece su organización.
El marco estratégico de malla de datos consta de cinco fases:
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Descubra
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Align
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iniciar
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Escalado
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Evolucionar
Fase de descubrimiento
En la fase de descubrimiento, profundice en el panorama empresarial y de datos de su organización. El objetivo de esta fase es recopilar información que le ayude a diseñar la malla de datos. En esta fase, califique y obtenga claridad sobre los siguientes temas:
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La estructura actual de la empresa y si está prevista alguna reorganización
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La cantidad de datos generados por cada línea de negocio
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Las fuentes de datos de la organización y el tipo de datos que genera cada línea de negocio, por ejemplo, datos de valores separados por comas (CSV), datos de imagen, datos de vídeo y datos de IoT
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La velocidad de generación de datos (datos por lotes o datos en streaming)
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El proceso actual para gestionar el acceso a los datos
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La ubicación del almacenamiento de datos: en la nube o en las instalaciones
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Si la solución de datos debe admitir un escenario híbrido
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Si los datos están en las instalaciones, ¿está prevista alguna migración a la nube
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Las barreras de seguridad y cumplimiento de los datos
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Casos de uso actuales basados en datos: su madurez y duración (en la nube o de forma local)
Fase de alineación
Tras recopilar los puntos de datos necesarios durante la fase de descubrimiento, defina los límites de su solución de malla de datos en función de su estructura organizativa. Lo ideal sería disponer de una solución de malla de datos que abarque a toda la organización. Sin embargo, las grandes organizaciones a veces adoptan múltiples implementaciones de su solución de malla de datos. Si este es su caso, considere la posibilidad de crear una solución de malla de datos para cada marca comercial o región geográfica. Al definir los límites, considere si la estructura de la solución es una decisión unidireccional o bidireccional. En Amazon, una decisión de dirección única se considera casi irreversible. Por otro lado, una decisión de puerta bidireccional puede revertirse sin consecuencias significativas.
Póngase en contacto con las partes interesadas en cuanto al alcance del producto mínimo viable (MVP):
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Características técnicas del MVP.
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Los casos de uso básicos o piloto (requisitos de los usuarios empresariales) para implementar la solución de datos basada en una malla de datos. La experiencia acumulada al implementar los casos de uso de Lighthouse ayuda a crear el plan para implementar casos de uso futuros.
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Métricas para medir el éxito del MVP.
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El alcance deseado de la solución de datos más allá de la fase de MVP (crecimiento de la solución).
Para identificar las características técnicas de la solución, parta de la experiencia del usuario con los datos. En el caso del MVP, seleccione las funciones mínimas requeridas para satisfacer la experiencia de usuario. Al elegir los casos de uso de Lighthouse, tenga en cuenta lo siguiente:
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Casos de uso con un alto grado de madurez en la nube
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Casos de uso para usuarios de datos avanzados
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Casos de uso que ofrecen un valor empresarial factible
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Casos de uso cuyos requisitos se pueden cumplir empezando por las características de la solución de datos de referencia
Fase de lanzamiento
Una vez que todas las partes interesadas estén de acuerdo con el alcance y los casos de uso compatibles, cree el MVP de la solución de datos basada en una malla de datos. Adopte prácticas ágiles, como Scrum o Kanban, para adoptar un enfoque iterativo que le permita generar valor. Defina una hoja de ruta y unos hitos para el MVP y establezca los mecanismos de gobierno de datos. La fase de lanzamiento incluye las siguientes actividades clave:
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Identifique los dominios de datos de la malla de datos.
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Defina los arrendamientos de los dominios.
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Añada los casos de uso más destacados a la solución de datos.
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Añada los productos de datos para respaldar los casos de uso habituales en la solución de datos.
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Defina los metadatos comerciales y técnicos de los productos de datos.
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Cree el flujo de trabajo de gestión del acceso a los datos.
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Cree patrones de acceso a los datos para los equipos de consumidores.
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Construya barreras de seguridad y cumplimiento.
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Cree herramientas para medir la calidad y el linaje de los datos.
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Cree herramientas de observabilidad para notificar a los usuarios, supervisar el uso de los recursos y realizar un seguimiento de las métricas de éxito.
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Lleve el MVP a la producción.
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Realice actividades educativas y promocionales.
Al final de la fase de MVP, evalúe los resultados para medir el éxito de la fase de lanzamiento.
Fase de escalado
En esta fase, amplíe la solución de MVP, iterando el alcance de la solución completa, en función del resultado de la fase de MVP. Introduzca las funciones cuya implementación estaba prevista después de la fase de MVP y añada soporte para los casos de uso de los primeros usuarios. Continúe informando a las partes interesadas sobre las mejoras y adiciones de las funciones y sobre el funcionamiento y el mantenimiento de la solución.
Fase de evolución
Cuando se crea una solución de datos, nunca se termina. Gestione el ciclo de vida de la solución revisando lo que ha creado. Introduzca optimizaciones y capacidades nuevas o mejoradas que satisfagan las necesidades de los usuarios empresariales. Por ejemplo, añada capacidades de inteligencia artificial generativa (IA generativa) para enriquecer los metadatos empresariales de los productos de datos. Añada los casos de uso de los usuarios tardíos a la solución de datos.
En la siguiente figura se muestra un resumen de las actividades y el cambio en el número de casos de uso empresarial admitidos en cada fase.
Los usuarios asociados a los casos de uso de Lighthouse son los primeros en adoptar la solución de datos basada en una malla de datos. En la fase de escalado, más usuarios pioneros comienzan a utilizar la solución de datos. En la fase de evolución, le siguen los usuarios tardíos.
