Nos últimos anos, o volume de dados cresceu exponencialmente, e com isso, a necessidade de novas abordagens para a gestão eficiente de informações.
É nesse contexto que surge o data mesh, uma abordagem moderna que propõe descentralizar a arquitetura tradicional de dados, oferecendo mais agilidade e escalabilidade para as organizações.
Por isso, vamos entender o que é o data mesh, como ele funciona, as diferenças em relação ao data lake e suas principais vantagens.
O que é data mesh?
O data mesh é uma abordagem de arquitetura de dados descentralizada, que propõe uma mudança de paradigma em relação aos métodos tradicionais de gerenciamento de dados.
Em vez de centralizar todos os dados de uma organização em um único repositório (como um data lake ou data warehouse), o data mesh distribui a responsabilidade pelo gerenciamento de dados entre várias equipes, baseando-se em domínios.
Essa abordagem foi criada por Zhamak Dehghani, uma especialista em arquitetura de software, e visa superar os desafios que surgem quando grandes volumes de dados precisam ser gerenciados de forma eficiente.
O foco do data mesh é tratar os dados como um “produto” e aplicar os princípios de propriedade de domínio, ou seja, cada equipe de um domínio específico é responsável por seus próprios dados.
Princípios do data mesh:
- Propriedade de domínio: diferentes domínios de negócios gerenciam seus próprios dados, o que aumenta a responsabilização e a especialização, já que quem está mais próximo dos dados (como equipes de marketing, vendas ou desenvolvimento de produtos) também é responsável por gerenciá-los;
- Dados como produto: os dados são tratados como um ativo valioso que precisa ser gerenciado de forma contínua, e as equipes responsáveis por um domínio são vistas como “donas” desse produto;
- Plataforma de dados autoatendente: para facilitar o uso e o acesso a dados distribuídos, as organizações precisam investir em uma plataforma de dados robusta que permita às equipes operarem com autonomia, oferecendo ferramentas para armazenamento, processamento e compartilhamento;
- Governança federada: o data mesh incorpora uma governança global que mantém a qualidade, segurança e conformidade dos dados. No entanto, isso é feito de maneira federada, ou seja, cada domínio ainda tem autonomia para gerenciar seus próprios dados.
Como funciona o data mesh?
No modelo de data mesh, os dados são distribuídos em domínios de negócios, o que significa que equipes diferentes são responsáveis por diferentes partes da infraestrutura de dados. Por exemplo, a equipe de marketing pode ser responsável pelos dados de campanhas publicitárias, enquanto a equipe de vendas gerencia os dados dos clientes.
Ao contrário das arquiteturas centralizadas, em que todos os dados são agrupados em um grande sistema (como o data lake), o data mesh usa uma abordagem orientada a domínios. Cada domínio desenvolve sua própria solução de dados e garante a interoperabilidade, permitindo que todos os dados sejam acessados quando necessário.
Outro ponto importante do data mesh é o uso de interfaces padronizadas, que permitem que os dados de diferentes domínios sejam compartilhados de forma eficiente, sem a necessidade de um intermediário central. Isso gera uma maior escalabilidade, já que cada domínio é capaz de crescer e evoluir de forma independente.
Data mesh vs data lake: quais são as diferenças?
O data lake é uma abordagem popular para o armazenamento de dados, oferecendo um repositório centralizado onde todos os dados, estruturados e não estruturados, são armazenados em sua forma bruta. Um dos benefícios de um data lake é que ele pode acomodar grandes volumes de dados sem a necessidade de processamento prévio.
Entretanto, à medida que o volume e a complexidade dos dados aumentam, um data lake pode enfrentar problemas como:
- Silenciamento de dados: quando os dados são centralizados, podem surgir “silos” que dificultam o compartilhamento e a integração;
- Problemas de escalabilidade: à medida que o número de dados aumenta, o custo e a complexidade de gerenciá-los em uma plataforma única também crescem;
- Governança complexa: a aplicação de regras de governança, segurança e conformidade em um grande volume de dados centralizados pode ser desafiadora.
Por outro lado, o data mesh é uma resposta a esses desafios, oferecendo uma estrutura descentralizada que permite maior flexibilidade. Veja as principais diferenças:
- Centralização vs descentralização: enquanto o data lake centraliza todos os dados em um único repositório, o data mesh distribui os dados entre domínios autônomos;
- Escalabilidade: o data mesh é mais escalável, pois cada domínio é responsável por seus próprios dados, eliminando a sobrecarga de uma plataforma única;
- Responsabilidade: no data lake, uma equipe centralizada é responsável por todo o gerenciamento de dados. Já no data mesh, cada domínio de negócios tem sua própria responsabilidade;
- Governança: o data mesh adota uma governança federada, permitindo que diferentes domínios apliquem suas próprias regras, enquanto no data lake, as regras são aplicadas de forma centralizada.
6 vantagens do data mesh
A abordagem de data mesh traz uma série de benefícios para as organizações, especialmente aquelas que gerenciam grandes volumes de dados. Entre as principais vantagens estão:
1. Maior escalabilidade
Como cada domínio gerencia seus próprios dados, o data mesh permite que a arquitetura de dados cresça de forma mais natural. Novos domínios podem ser adicionados sem que a plataforma central se sobrecarregue, o que facilita a expansão conforme a empresa cresce.
2. Descentralização e autonomia
No modelo tradicional, as equipes de tecnologia centralizadas muitas vezes se tornam gargalos. Com o data mesh, as equipes de cada domínio podem tomar decisões rápidas e implementar mudanças sem depender de uma única equipe de TI, promovendo a autonomia e agilidade.
3. Melhoria na qualidade dos dados
Quando as equipes de domínio são responsáveis por seus próprios dados, há um incentivo natural para manter a qualidade. Elas conhecem melhor seus dados e, portanto, podem garantir que eles estejam sempre atualizados e organizados.
4. Governança flexível
O modelo federado de governança do data mesh permite que as organizações apliquem diferentes níveis de controle e políticas de conformidade, ajustando-os às necessidades específicas de cada domínio.
5. Redução de silos de dados
Com a distribuição de responsabilidades e a interoperabilidade entre os domínios, o data mesh elimina os tradicionais “silos de dados”, promovendo maior compartilhamento e colaboração entre diferentes áreas da empresa.
6. Foco em inovação
Ao descentralizar a gestão de dados, as equipes ficam livres para se concentrar em projetos que trazem valor de negócio, em vez de se preocuparem apenas com questões técnicas de infraestrutura. Isso pode acelerar a inovação e melhorar a entrega de novos produtos e serviços baseados em dados.
Em resumo
O data mesh representa uma evolução na forma como as organizações lidam com seus dados, propondo uma abordagem mais flexível, escalável e eficiente. Ao descentralizar a responsabilidade pelos dados, o modelo permite que as empresas lidem melhor com o crescimento exponencial das informações e ofereçam maior agilidade para suas equipes.
Embora o data lake continue sendo uma opção viável para muitas organizações, especialmente aquelas que ainda estão começando sua jornada de dados, o data mesh se destaca em ambientes mais complexos e distribuídos.
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