É fácil defender a construção de um data mesh dentro da sua empresa. Ao viabilizar uma abordagem descentralizada para a gestão de dados, data meshes podem aumentar a agilidade, reduzir gargalos e ajudar equipes a tomar decisões com base nas informações mais recentes e precisas.
O que muitas vezes é mais difícil, no entanto, é implementar de fato um data mesh, não apenas por causa da complexidade técnica das tecnologias envolvidas. As empresas também precisam enfrentar desafios culturais, financeiros e organizacionais. Deixar de antecipar esses obstáculos pode levar a uma situação em que a organização investe em uma tecnologia de data mesh cara, mas obtém pouco valor em troca.
Escrevo este artigo para ajudar organizações a evitarem essa armadilha. Com base na minha ampla experiência apoiando empresas na implementação de data meshes, gostaria de compartilhar orientações sobre o que é necessário para implantar um data mesh que gere valor concreto e como lidar com os diversos desafios que podem surgir ao longo do processo de adoção.
Por que data mesh parece ótimo, e por que é difícil colocar em prática
Data mesh é um framework que descentraliza os dados dentro de uma organização, tornando possível que diferentes grupos da empresa acessem, gerenciem e analisem dados em modelo de autoatendimento.
Essa abordagem torna a gestão de dados mais ágil, escalável e eficiente do que a estratégia tradicional, na qual uma equipe de profissionais de dados atua como intermediária para o acesso às informações dentro da empresa. Com um data mesh, um departamento que deseja analisar dados não precisa abrir uma solicitação para especialistas e esperar que ela seja atendida. Em vez disso, os próprios usuários de negócios podem atender às suas demandas.
Diante desses benefícios, não surpreende que 60% das empresas com pelo menos 1.000 colaboradores já utilizem data mesh, e as evidências indicam que esse número deve continuar crescendo de forma constante nos próximos anos.
As verdadeiras barreiras ao data mesh (e como superá-las)
Decidir implementar um data mesh é uma coisa. Implementar um que gere valor real e não seja prejudicado por desafios culturais, técnicos e financeiros é outra bem diferente. Entre as barreiras mais comuns enfrentadas por empresas ao tentar implantar e adotar data meshes estão as seguintes.
Resistência à descentralização
Em nível organizacional e cultural, as empresas frequentemente encontram dificuldade para se adaptar à abordagem de data mesh porque estão acostumadas a um modelo mais centralizado de gestão de dados. Transferir a responsabilidade pela gestão e análise de dados para equipes distribuídas pela organização exige uma mudança cultural que pode enfrentar resistência, seja por falta de conhecimento técnico ou por preocupações com responsabilidades adicionais.
Além disso, a descentralização proporcionada pela tecnologia de data mesh também introduz o risco de padrões de dados inconsistentes entre equipes, tornando a governança um desafio crítico e complexo. Sem diretrizes claras, equipes podem desenvolver produtos de dados de forma isolada. Isso gera problemas de interoperabilidade, inconsistências na qualidade dos dados e compromete o próprio propósito da implementação de um data mesh.
Barreiras técnicas
Do ponto de vista técnico, o principal desafio não é encontrar um data mesh para implantar; muitos fornecedores oferecem plataformas de data mesh relativamente fáceis de configurar. O problema está em implementar uma infraestrutura de dados subjacente que permita descoberta, interoperabilidade e autoatendimento, ao mesmo tempo em que aplica controles eficazes de governança. As empresas também precisam atender a requisitos como rastreamento de linhagem de dados, gestão de metadados e controles de acesso — todos tecnicamente complexos em um ambiente distribuído. A necessidade de integração com sistemas legados agrava ainda mais o cenário.
Esses desafios são todos superáveis com o investimento adequado de tempo, esforço e conhecimento especializado. No entanto, com frequência, organizações cometem o erro de pensar que implementar um data mesh se resume a configurar uma plataforma descentralizada e encerrar o assunto. Na prática, há muito mais a tratar em áreas como governança, visibilidade e integração.
Desafios financeiros
Data meshes podem gerar valor significativo no longo prazo, mas no curto prazo sua implementação costuma ser um investimento elevado. As empresas precisam investir na capacitação das equipes, na implementação de novos frameworks de governança e na construção da stack tecnológica necessária para sustentar uma abordagem descentralizada eficaz de gestão de dados.
Organizações que não planejam cuidadosamente essa transição podem enfrentar ineficiências financeiras, esforços redundantes e custos crescentes, fatores que podem comprometer o ROI de longo prazo da tecnologia de data mesh.
Data mesh promete agilidade. Veja como alcançá-la.
Embora os desafios para uma adoção bem-sucedida de data mesh sejam relevantes, a boa notícia é que existem estratégias práticas para mitigá-los.
1. Nomeie data product owners
Para trazer organização e consistência à gestão descentralizada de dados, é uma boa prática designar data product owners em cada domínio de negócios. Esses responsáveis devem manter e documentar os dados utilizados por sua unidade e desenvolver boas práticas para orientar os membros da equipe no trabalho com dados.
2. Pré-configure processos de acesso a dados
Quanto mais controles automatizados a empresa incorporar ao seu data mesh, mais fácil será para os usuários de negócio usufruírem dos benefícios da descentralização sem comprometer governança ou qualidade dos dados. Em vez de depender exclusivamente da iniciativa dos usuários para seguir boas práticas, plataformas de dados em autoatendimento devem incluir pipelines automatizados de ingestão, políticas de governança pré-configuradas, rastreamento automatizado de linhagem e catálogos de dados, que ajudam a agilizar o processo de descoberta.
3. Comece pequeno e escale
Para mitigar os riscos financeiros associados à adoção de data mesh, empresas devem adotar uma abordagem incremental. O ideal é iniciar com um projeto piloto em um domínio de alto impacto que possa demonstrar o valor do data mesh — como viabilizar decisões mais rápidas ou reduzir gargalos de dados. A partir daí, a iniciativa pode ser expandida para outros domínios, ampliando gradualmente até alcançar uma plataforma descentralizada que atenda às necessidades de toda a organização.
4. Incentive a adoção do data mesh
Em vez de estabelecer obrigatoriedades para que usuários adotem o data mesh, a melhor prática é incentivar as equipes a utilizarem a gestão descentralizada de forma voluntária. A organização deve tornar o valor do data mesh claramente perceptível, para que os usuários recorram a ele sempre que precisarem trabalhar com dados, em vez de permanecerem no modelo mais lento e menos eficiente de controle centralizado.
5. Itere e aprimore
O sucesso de longo prazo de um data mesh depende de iteração e aprimoramento contínuos. Empresas devem acompanhar métricas de adoção, monitorar a eficácia das políticas de governança e ajustar sua abordagem com base no feedback real dos usuários. Em vez de tratar a adoção de data mesh como uma transformação pontual, a organização deve incorporá-lo à sua estratégia de dados de longo prazo e evoluir com a plataforma ao longo do tempo.
