Um guia prático para a implementação de data mesh
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Data de publicação
É fácil defender a adoção de uma arquitetura de data mesh dentro da sua empresa. Ao permitir uma abordagem descentralizada de gestão de dados, o data mesh aumenta a agilidade, reduz gargalos e ajuda as equipes a tomarem decisões com base em informações mais recentes e precisas.
O mais difícil, no entanto, costuma ser implementar de fato uma arquitetura de data mesh — e não apenas por causa da complexidade técnica envolvida. As empresas também precisam enfrentar barreiras culturais, financeiras e organizacionais. Ignorar esses desafios pode levar a um cenário em que a organização investe alto em tecnologia de data mesh, mas obtém pouco retorno real.
Escrevo este artigo para ajudar organizações a evitarem essa armadilha. Com base na minha experiência auxiliando empresas a implementarem data mesh na prática, quero compartilhar orientações sobre o que é necessário para construir uma arquitetura que realmente gere valor, e como lidar com os diversos desafios que podem surgir durante o processo de adoção.
Por que o Data Mesh parece ótimo - e por que é difícil de ser realizado
Um data mesh é uma estrutura que descentraliza os dados em uma organização, possibilitando que diferentes grupos da empresa acessem, gerenciem e analisem os dados com base no autoatendimento.
Essa abordagem torna o gerenciamento de dados mais ágil, dimensionável e eficaz do que a estratégia tradicional de contar com uma equipe de profissionais de dados para atuar como corretores de dados dentro de uma empresa. Com um data mesh, um departamento que deseja analisar informações não precisa fazer uma solicitação aos especialistas em dados e esperar que eles a atendam. Em vez disso, os usuários corporativos podem atender às suas próprias solicitações.
Considerando esses benefícios, não é de surpreender que 60% das empresas com pelo menos 1.000 funcionários já estejam usando data mesh, e as evidências sugerem que esse número continuará a crescer de forma constante nos próximos anos.
As verdadeiras barreiras ao Data Mesh (e como superá-las)
Decidir implementar um data mesh é um passo importante. Mas garantir que essa implementação gere valor real — sem ser travada por barreiras culturais, técnicas e financeiras — é um desafio muito maior. Os obstáculos mais comuns enfrentados por empresas ao tentar implantar e adotar data mesh incluem:
Resistência à descentralização
No nível organizacional e cultural, muitas empresas enfrentam dificuldades ao adotar o data mesh porque estão habituadas a um modelo mais centralizado de gestão de dados. Transferir a responsabilidade pela gestão e análise de dados para equipes distribuídas exige uma mudança cultural significativa — que pode encontrar resistência, seja pela falta de expertise, seja pelo receio de assumir novas responsabilidades.
Além disso, a descentralização que acompanha a adoção do data mesh também traz o risco de padrões de dados inconsistentes entre as equipes, tornando a governança um desafio tão crítico quanto complexo. Sem diretrizes claras, os times podem acabar criando produtos de dados de forma isolada, o que gera problemas de interoperabilidade, inconsistência na qualidade dos dados e enfraquece justamente o propósito central do data mesh.
Barreiras técnicas
Do ponto de vista técnico, o principal desafio não é encontrar uma plataforma de data mesh para implementar—muitos fornecedores já oferecem soluções relativamente fáceis de configurar. O verdadeiro obstáculo está em construir uma infraestrutura de dados robusta que permita descoberta, interoperabilidade e autosserviço, sem abrir mão de controles de governança eficazes. As empresas também precisam lidar com exigências como rastreamento de linhagem de dados, gestão de metadados e controle de acesso—todos componentes tecnicamente complexos em um ambiente de dados distribuído. A necessidade de integração com sistemas legados torna esse cenário ainda mais desafiador.
Todos esses desafios são solucionáveis com o investimento adequado de tempo, esforço e expertise. No entanto, é comum que organizações cometam o erro de achar que implementar um data mesh se resume a configurar uma plataforma de dados descentralizada e encerrar o processo por aí. Na prática, a realidade é bem diferente, é preciso enfrentar questões críticas de governança, visibilidade e integração para que a iniciativa gere valor real.
Obstáculos financeiros
Data meshes podem gerar valor significativo no longo prazo, mas sua implementação tende a ser uma iniciativa cara no curto prazo. As empresas precisam investir na capacitação das equipes, na criação de novos frameworks de governança e na construção de uma stack tecnológica capaz de sustentar uma abordagem descentralizada eficaz para a gestão de dados.
Organizações que não planejam cuidadosamente sua transição correm o risco de enfrentar ineficiências financeiras, esforços redundantes e custos crescentes, fatores que podem comprometer o ROI de longo prazo da tecnologia de data mesh.
O data mesh promete agilidade. Veja como alcançá-la de fato
Embora os desafios para a adoção bem-sucedida do data mesh sejam significativos, a boa notícia é que existem estratégias acionáveis para mitigá-los.
1. Atribuir proprietários de produtos de dados
Para ajudar a trazer ordem e consistência ao gerenciamento descentralizado de dados, é uma prática recomendada designar proprietários de produtos de dados em cada domínio de negócios. Os proprietários de produtos devem ser responsáveis por manter e documentar os dados que sua unidade de negócios usa e desenvolver práticas recomendadas para os membros seguirem ao trabalhar com dados.
2. Pré-configurar processos de acesso a dados
Quanto mais controles automatizados uma empresa incorporar à sua malha de dados, mais fácil será para os usuários corporativos se beneficiarem dos dados descentralizados sem prejudicar a governança de dados ou as prioridades de qualidade. Em vez de deixar que os usuários sigam as práticas recomendadas apenas por vontade própria, as plataformas de dados de autoatendimento devem incluir pipelines de ingestão automatizados, políticas de governança pré-configuradas, rastreamento de linhagem automatizado e catálogos de dados (que ajudam a simplificar o processo de descoberta de dados).
3. Comece pequeno e aumente a escala
Para reduzir os riscos financeiros relacionados à adoção da malha de dados, as empresas devem adotar uma abordagem incremental. Elas devem começar com uma implementação piloto em um domínio de alto impacto que possa demonstrar o valor de uma malha de dados, como permitir uma tomada de decisão mais rápida ou reduzir os gargalos de dados. A partir daí, elas podem estender a malha de dados para dar suporte a outros domínios de negócios, aumentando gradualmente a escala até que tenham implementado uma plataforma de dados descentralizada que atenda às necessidades de toda a organização.
4. Incentivar, em vez de impor, a adoção da malha de dados
Em vez de criar mandatos para que os usuários corporativos adotem uma malha de dados, é uma prática recomendada incentivar as equipes a usar o gerenciamento de dados descentralizado por vontade própria. As organizações devem tornar o valor da malha de dados prontamente visível, de modo que os usuários comecem a recorrer a ela sempre que precisarem trabalhar com dados, em vez de manter a abordagem mais lenta e menos eficiente do gatekeeping de dados centralizado.
5. Iterar e melhorar
O sucesso de longo prazo de um data mesh depende de iteração contínua e melhorias constantes. As 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 do data mesh como uma transformação pontual, a organização deve integrá-lo à sua estratégia de dados de longo prazo e evoluir com a plataforma ao longo do tempo.
Este artigo foi publicado originalmente na TDAN em 19 de março de 2025, com o título 'A Practical Approach to Data Mesh Implementations'.
Sobre a Indicium
A Indicium é líder global em serviços de dados e inteligência artificial, criada para ajudar empresas a resolver o que importa agora e se preparar para o que vem depois. Com um investimento de 40 milhões de dólares e um time com mais de 400 profissionais certificados, entregamos soluções ponta a ponta ao longo de todo o ciclo de vida dos dados. Nosso framework proprietário, o IndiMesh, impulsionado por inteligência artificial, orienta cada entrega com inteligência coletiva, expertise comprovada e controle de qualidade rigoroso. Líderes de mercado como PepsiCo e Bayer confiam na Indicium para transformar desafios complexos de dados em resultados duradouros.
David Eller é Head de Soluções na Indicium. Com formação em engenharia de produção, ele atua ajudando empresas a criarem vantagem competitiva por meio do desenvolvimento de soluções avançadas baseadas em dados.
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