Luego de una introducción a Data Mesh en la primera parte, imaginemos ahora que trabajas para “WAL Tech”, una empresa que vende productos navideños en línea. Cada año, la empresa se enfrenta al desafío de gestionar un pico masivo de datos durante la temporada navideña 🎄.
Vamos a explorar cómo Data Mesh cambió el juego y qué ROI se logró.
El Problema 😩
Antes de Data Mesh, WAL Tech tenía un equipo centralizado de datos que gestionaba todo: ventas, marketing, supply chain, etc. Cada departamento tenía que esperar para obtener los datos que necesitaban.
Esto retrasaba las campañas de marketing y afectaba las decisiones de inventario. Ante estos desafíos, WAL Tech decidió buscar una solución más eficiente: la implementación de Data Mesh.
Implementación de Data Mesh 🌐
WAL Tech decidió probar Data Mesh. Descentralizaron la gestión de datos:
- El equipo de Ventas 🛒 se hizo cargo de los datos de ventas.
- El equipo de Marketing 🎯 gestionó los datos de las campañas publicitarias.
- El equipo de Supply chain 📦 controló la información del stock.
Cada equipo preparó y mantuvo su propio conjunto de datos, haciéndolos accesibles para toda la empresa.
Duplicidad 🆚 coste de oportunidad
En Data Mesh tendremos seguramente datos, tecnología, infraestructuras y hasta especialistas técnicos “duplicados”. Ahora bien, mide el coste de la duplicidad versus los costes de oportunidad perdidos derivados de los cuellos de botella y la lentitud de los procesos centrales.
Os doy una referencia real de una gran empresa. En este caso de estudio muy interesante (ver enlace) proporcionado por McKinsey, se pone como ejemplo a una gran organización minera que redujo significativamente el tiempo dedicado a las actividades de ingeniería de datos y desarrolló casos de uso siete veces más rápido que antes, además de aumentar la estabilidad y reutilización de los datos tras la implementación de Data Mesh.
Si bien la descentralización y Data Mesh pueden llevar a una cierta duplicidad, el coste de oportunidad asociado con una entrega más lenta podría ser significativamente más alto.
Además, con Data Mesh se verá incrementada la productividad, el time to market, el mayor alineamiento de los departamentos con los objetivos estratégicos de la empresa, y por último y no menos importante, se potenciará la cultura Data driven de la organización.
En resumen, el beneficio en rapidez y agilidad que proporciona Data Mesh suele compensar ampliamente los costes de duplicación. Pero, ¿qué pasa cuando este concepto se aplica a los roles especializados dentro de la organización? Veámoslo con un ejemplo
Ejemplo de “duplicación” de roles especializados 👥
Imaginemos que WAL Tech tiene un grupo reducido de ingenieros de datos altamente calificados en su equipo centralizado de datos. Estos ingenieros son responsables de mantener la infraestructura de datos, garantizar la calidad de los datos y facilitar el acceso a los datos para toda la organización..
Escenario de Duplicidad 🔁
Con la implementación de Data Mesh, cada dominio de negocio o equipo (Ventas, Marketing, Supply Chain, etc.) requeriría de su propio ingeniero de datos o incluso de un pequeño equipo de especialistas. Esto podría verse como una “duplicación” de roles especializados en la organización, con el costo adicional de contratar, capacitar y retener a estos profesionales altamente calificados.
Coste de Oportunidad 💹
Consideremos el coste de oportunidad de no tener ingenieros de datos especializados en cada equipo (y ya no hablemos si tampoco los tienes ahora en el equipo centralizado 😉). En un escenario centralizado, las solicitudes para limpiar datos, realizar análisis complejos o implementar nuevos pipelines de datos tendrían que pasar por el equipo centralizado. Esto podría resultar en largos tiempos de espera y en decisiones empresariales demoradas, lo que podría costar caro en términos de oportunidades de mercado perdidas.
Balance ⚖️
Si bien contratar más ingenieros de datos puede parecer costoso en términos de recursos humanos y financieros, el costo de oportunidad de no hacerlo podría ser mucho mayor.
Tener ingenieros de datos dentro de cada equipo permite una toma de decisiones más rápida, análisis más específicos y una mejor calidad de datos, alineando más estrechamente las estrategias de datos con los objetivos empresariales.
Ahora, veamos cómo todos estos cambios se traducen en resultados tangibles para WAL Tech.
El Resultado🎉
- Agilidad: El equipo de marketing pudo reaccionar rápidamente a las tendencias, ajustando sus campañas en tiempo real.
- Eficiencia: El inventario se actualizó con precisión, evitando el exceso de stock o la falta de productos populares.
- Colaboración: Los equipos pudieron colaborar más fácilmente, ya que cada uno tenía acceso a los datos que necesitaban cuando los necesitaban.
- Ownership: Cada dominio de negocio fue responsable del ciclo de vida de los datos en su dominio, e incluyeron personas de negocio, analistas de datos e ingenieros de datos maximizando calidad, disponibilidad, seguridad y valor.
ROI (Retorno de la Inversión) 💰
- Ahorro de Tiempo: Se redujo en un 40% el tiempo de espera para acceder a los datos.
- Incremento en Ventas: Un aumento del 25% en ventas debido a campañas de marketing más efectivas.
- Reducción de Costes: Ahorro del 15% en costes de almacenamiento al optimizar el inventario.
Al sumar estos beneficios, el ROI fue excepcionalmente alto. El proyecto se pagó por sí mismo en menos de 6 meses 🚀
Resumen Final🎬
En este artículo, hemos explorado cómo Data Mesh puede ser un cambio de juego para las organizaciones que enfrentan desafíos en la gestión de datos. Utilizando el caso de “WAL Tech”, una empresa de venta de productos navideños, mostramos que la implementación de Data Mesh puede:
- Aumentar la Agilidad: Permitiendo a los equipos responder rápidamente a las tendencias del mercado.
- Mejorar la Eficiencia: Optimizando la gestión del inventario y reduciendo el tiempo de espera para acceder a los datos.
- Fomentar la Colaboración: Al dar a cada dominio de negocio la propiedad de sus propios datos.
- Maximizar el ROI: Con resultados tangibles en ahorro de tiempo, incremento en ventas y reducción de costes.
También abordamos las preocupaciones sobre la duplicidad de datos y roles especializados, argumentando que los beneficios en rapidez y eficiencia suelen superar los costes asociados.
Si estás considerando modernizar tu infraestructura de datos, Data Mesh ofrece un enfoque descentralizado que puede alinear estrechamente las estrategias de datos con los objetivos empresariales. Es más que una palabra de moda; es una revolución en la gestión de datos.
Espero que este artículo te haya abierto los ojos y te invite a profundizar. De hecho, en la siguiente entrega profundizaremos sobre si es necesario tener perfiles técnicos en cada uno de los equipos y la diferencia entre un Data Owner y la figura de un Data Product Owner que surge en el contexto de Data Mesh. ¡No te la pierdas!
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La excelencia en Data & Analytics es un viaje, y es mejor cuando se realiza en buena compañía 👫
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