En la banca, los datos deberían ser el motor que acelera la innovación. Sin embargo, para muchas instituciones en México, se han convertido en un desafío. A pesar de las grandes inversiones en tecnología, los equipos luchan por entregar la información correcta en el momento oportuno y la brecha entre el potencial acumulado y su impacto real en el negocio se hace cada vez más evidente.
El problema no suele estar en la falta de datos, sino en cómo los gestionamos. Los modelos centralizados, donde un solo equipo es el guardián de toda la información, terminaron creando cuellos de botella.
Aquí es donde Data Mesh aparece no como una nueva tecnología, sino como un cambio de paradigma para la industria financiera: una forma diferente de estructurar los datos y los equipos de analítica para que la toma de decisiones sea ágil, escalable y, sobre todo, inteligente.
Pero ¿qué es y qué no es realmente Data Mesh?
Antes de avanzar, aclaremos el panorama. Es fácil confundir Data Mesh con otro término de moda. Sin embargo, es fundamental entender su esencia para visualizar su amplio impacto.
¿Qué no es Data Mesh?
- No es una solución puramente tecnológica. No es comprar una nueva plataforma.
- No es la evolución del Data Lake o el Data Warehouse. Es un enfoque organizacional y cultural distinto.
- No es descentralizar los datos sin control. No es crear más silos, sino de conectar dominios de forma inteligente.
Entonces, ¿Qué sí es Data Mesh?
Data Mesh es un enfoque socio-técnico que cambia las reglas del juego. Propone pasar de un modelo centralizado a uno distribuido, donde cada unidad de negocio se hace dueña de sus propios datos y los ofrece como productos de valor para el resto de la organización.
Míralo así: en lugar de una gran "fábrica" de datos central, imagina una red de áreas especializadas (los dominios de negocio) que crean, gestionan y garantizan la calidad de sus propios “productos y estrategias de datos".
Al final, el objetivo es que cada área de una institución financiera, desde riesgos hasta marketing, pueda tomar decisiones basadas en su propia información, con autonomía, agilidad y de forma independiente.
Los cuatro pilares del Data Mesh que lo cambian todo
Este modelo se sostiene sobre cuatro principios que transforman la manera en que una organización interactúa con sus datos y adquiere valor a partir de ellos.
- Propiedad del dato por dominio
Los equipos de negocio que generan los datos son los responsables de ellos. Esto va más allá de solo producirlos; implica asegurar su calidad, contexto y disponibilidad.
Un equipo de créditos, por ejemplo, no solo genera datos de solicitudes, sino que se convierte en el dueño y experto de ese "producto de datos", rompiendo el modelo centralizado.
- Datos como producto:
Este es un cambio de mentalidad clave. Los datos dejan de ser un subproducto técnico y se convierten en un activo con un propósito claro y un consumidor en mente. Cada "producto de datos" debe ser fácil de descubrir, entender y consumir, como cualquier otro producto digital. Se entregan principalmente a través de APIs o vistas agregadas, listos para su uso.
- Plataforma de autoservicio
Para que los dominios puedan gestionar sus datos como productos, necesitan las herramientas adecuadas. Data Mesh propone una plataforma de datos que ofrece capacidades de autoservicio. Esto reduce la fricción técnica y permite a los equipos crear, desplegar y monitorear sus productos de datos sin depender constantemente de un equipo central de TI.
- Gobierno de datos federado y computacional
La gobernanza del Data Mesh es federada, lo que significa que los equipos de dominio colaboran para crear y evolucionar las políticas de datos, asegurando coherencia y seguridad en toda la organización.
Además, es computacional: las reglas de calidad, seguridad y privacidad se aplican de forma automatizada en la plataforma, garantizando el cumplimiento sin frenar la agilidad y el acceso a datos.
La ruta para implementar Data Mesh en tu institución financiera
Adoptar Data Mesh requiere visión, estrategia y, sobre todo, empezar de manera inteligente. La implementación debe ser incremental, desarrollando la práctica dominio por dominio.
- Estrategia y objetivos claros: Define qué quieres lograr. ¿Reducir el tiempo de desarrollo de nuevos productos? ¿Mejorar la calidad de los reportes regulatorios? Tener un norte claro es el primer paso.
- Identificación de dominios y productos: Empieza con un dominio de negocio estratégico. Identifica sus productos de datos, quiénes son los dueños y quiénes los consumen.
- Construcción de la plataforma y la gobernanza: Desarrolla la plataforma de autoservicio y define las políticas de gobierno computacional (privacidad, calidad, linaje de datos).
- Adopción y escalado: Capacita a los equipos del dominio piloto, demuestra el valor con victorias tempranas y luego escala el modelo a otros dominios de forma incremental, aprendiendo en el proceso.
En Pragma, hemos vivido este proceso de cerca. Acompañamos a un banco digital con más de 25 millones de usuarios que sufría los dolores de un Data Lake monolítico: no sabían qué datos tenían ni cómo usarlos.
En esa oportunidad, implementamos un dominio completo de Data Mesh, acompañamos la construcción del framework de calidad de datos y ayudamos a establecer un gobierno de datos para democratizar la información. El resultado fue pasar de la confusión a la claridad.
Por qué esto le importa al sector financiero en México?
El sector financiero mexicano opera en un entorno de alta competencia y exigencia regulatoria. Allí, Data Mesh figura como una respuesta estratégica a estos desafíos. Los beneficios son directos y medibles:
- Autonomía y agilidad: Permite que los equipos lancen nuevos productos y servicios financieros más rápido, al tener control directo sobre sus datos.
- Escalabilidad: La arquitectura distribuida permite gestionar volúmenes crecientes de datos sin que el rendimiento se degrade, distribuyendo las cargas de trabajo.
- Calidad y confianza: Al asignar la responsabilidad de los datos a los equipos expertos (los dominios), la calidad mejora drásticamente, lo cual es vital para el cumplimiento normativo y la gestión de riesgos.
- Habilitador de innovación: Es la base para adoptar a gran escala tecnologías como Machine Learning e Inteligencia Artificial Generativa, tendencias clave para personalizar la experiencia del cliente y optimizar operaciones.
En definitiva, Data Mesh es un cambio cultural donde los datos se convierten en el motor real de las decisiones. Requiere que la iniciativa sea impulsada desde la dirección y que la organización madure su cultura analítica.
El camino implica superar retos como articular un gobierno federado y gestionar los controles de una plataforma de autoservicio, pero el impacto es transformador. La descentralización de la gestión de datos, combinada con un gobierno federado, puede generar un impacto de 2.5X.
¿Está tu organización lista para dejar de gestionar silos de datos y empezar a construir un ecosistema de valor? La transformación ya está aquí y se basa en la inteligencia con la que conectamos nuestros equipos y nuestra información.
¡Comienza a tener éxito con Data Mesh y Pragma!
