Data Mesh: cómo la descentralización democratiza el uso de data en toda la empresa

En primer lugar, una rápida recapitulación del quién, qué y por qué de data mesh: la noción fue concebida por Zhamak Dehghani de ThoughtWorks como una forma de mejorar la accesibilidad de data y simplificar la organización en estructuras centralizadas y monolíticas data . La explosión de data durante la pandemia de COVID-19 acentuó estas necesidades, y data mesh ha pasado de ser un concepto a convertirse en un modelo de arquitectura distribuida para que data pueda ser utilizado por todo el mundo en una organización.

Johan Picard de Google tiene algunas ideas: "En parte tiene que ver con la simple madurez de data . Durante veinte años, las empresas han creado y centralizado su data en plataformas, data lagos, data almacenes. Esto es lo que les ha permitido explotar su data. Pero los dominios tenían que hacer cola para acceder a ese data, provocando atascos y embotellamientos.

"Algunos llegaron a crear sus propios departamentos informáticos en la sombra, porque los equipos informáticos entienden la tecnología pero no la calidad de los data. Y lo contrario ocurre con el dominio. Pero ahora, con la cloud, las tecnologías evolucionan y permiten descentralizar los data hacia los dominios. Es importante recordar que se trata de un enfoque inspirador. Cada Compañia es diferente y debe aspirar a la descentralización a su manera, teniendo en cuenta su propio contexto, velocidad y ambiciones."

En Orange, Brice Miranda experimentó este fenómeno de concentración y fragmentación de data . "Nuestra plataforma de data históricos no estaba orientada al autoservicio, así que muchos de nuestros equipos crearon sus propias miniplataformas de data ; acabamos teniendo entre 40 y 60." El operador construyó una plataforma para dar servicio a sus equipos de dominio con Google Cloud Platform. "Y ahora, estamos entrando en la lógica de la democracia de data ".

Antes de crear su Compañia a finales de este año, Jean-Christophe Brun era Director Técnico de Carrefour. "En 2015, sabíamos que necesitábamos transformar nuestra visión de data, para centrar nuestra actividad minorista en torno a data. Hasta 2018, estábamos construyendo una plataforma on-premise para centrarnos más en data. Y en 2018, nos convertimos en socios de Google para hacer más con algoritmos. Incluso antes de conocer la noción de data mesh, nuestro objetivo era multiplicar los usos empresariales. Lo que me gusta de la malla data es que nos permite formalizar cosas que no habíamos estandarizado, poner palabras detrás de los principios".

Jean-Noel Lucas de L'Oréal inició el mismo proceso hace tres años. Jean-Paul Agon, entonces Consejero Delegado, marcó el rumbo: ser el campeón de la tecnología de la belleza. Para ello, necesitábamos orquestar la data, y romper los silos funcionales; identificar a los responsables de data , acordar un lenguaje común y estructurar la data, para construir un sistema de referencia global. Y para ello se necesitaban recursos: "Hay que ganar tiempo para que data esté disponible. Evaluamos la deuda de gobernanza (dos o tres años) y calculamos los recursos necesarios para gestionar el Compañia en torno al data. Dedicamos un equipo de 100 personas a preparar el data. Aportamos nuevas competencias al grupo. También hacemos mucha evangelización repetida para conservar el presupuesto que nos permite hacer este esfuerzo. Porque L'Oréaliens no son conceptuales. Tenemos que traducir el concepto en términos concretos".

L'Oréal enumera 50 casos de uso que aprovechan el producto data. Desde la gestión de la cartera de productos hasta la mejora de la distribución, pasando por la gestión de inventarios. "Con un data como estrategia de producto, data se distribuye a los distintos dominios y su elaboración se confía a los especialistas de cada marca, y resuelve el problema del cuello de botella", concluye Jean-Noel.

Aunque Orange dispone de un estudio data para consultoría y Collibra para buscar en data, no es suficiente: "Cuando hacemos depósitos en data , acabamos con duplicados y eso plantea problemas. Si preguntas por el equipo de banda ancha de los clientes, obtienes 800 respuestas". ¿El cliente está equipado con fijo, móvil, fibra? La herramienta no lo sabe. ¿Ha dado el cliente su consentimiento? Tampoco lo sabemos. No hay una única fuente de verdad o data en la que se pueda confiar. En consecuencia, se están realizando POC sobre estas cuestiones ("¿Qué es un cliente de Orange?" "¿Qué es el permiso?").

Orange va un poco por delante de L'Oréal, donde el 40% de los data están disponibles en cloud. "Como requisito previo, data deben estar disponibles y ser accesibles", afirma Jean-Noel. "Tenemos que recorrer la última milla en inteligencia empresarial. Después, tenemos que ascender en los dominios de la cadena de valor de data , con el consumo de data como criterio de rendimiento (KPI), para acercarnos a los casos de uso empresarial". Detrás de eso está el reto de la cultura de data , de conseguir que la gente adopte soluciones más estandarizadas y vea un valor real."

"En Carrefour, hemos optado por responsabilizar a los propietarios de nuestros productos data ", explica Jean-Christophe. "Ellos entienden el uso de data y garantizan su comunicación: 'Los productosData deben utilizarse. Los propietarios de los productos Data deben interesarse por el uso de sus productos'. Antes, el departamento de inteligencia de negocio informaba a los dominios. Pero ahora lo hacen los propios dominios, con el apoyo de BI. El 60% de las personas formadas por Carrefour en data procedían de los dominios".

Se trata de un proceso de ida y vuelta, explica Johan Picard, entre análisis y operaciones: "La data debe subir a la analítica y volver a bajar a las operaciones. En el pasado, las bases de datos no podían integrar el análisis, así que creamos el lago data . En el nuevo paradigma, estamos más cerca de las fuentes de data y las conocemos mejor. Como resultado, ya no necesitamos separar operaciones y análisis. Algunos de nuestros clientes los han puesto en la misma meseta. Los especialistas de SAP se sientan codo con codo con los de data ". Brice Miranda está de acuerdo y añade: "Tenemos que borrar las antiguas fronteras entre análisis y operaciones e ir a la fuente".

Para Jean-Noel Lucas, "el personal operativo debe comprender en qué data confía (reflexionando sobre sus procesos) y esforzarse por mejorar la calidad de data ". Por ejemplo, para abastecer a las tiendas y gestionar mejor el inventario, L'Oréal ha añadido una capa a PCM. "Queremos 'API-zarizar' nuestros sistemas". L'Oréal ha trabajado mucho en el producto data para poner a disposición de minoristas y consumidores una visión de 360 grados. Para gestionar mejor su cadena de suministro, L'Oréal necesita segmentar mejor sus catálogos. Y la nueva organización permite ser más reactivo, hacer pedidos de producción de productos semanalmente, cuando aumenta la demanda.

Carrefour ha ido más lejos en la convergencia de la analítica y las operaciones: en este nuevo mundo, la analítica se convierte en una herramienta operativa en tiempo real, al mismo nivel de servicio que las operaciones. "La ficha de producto debe registrar todos los data, incluidas las cifras de ventas. Esto permite puntuar la sustitución entre productos, en caso de que falte alguno. Esto era impensable hace tres años", concluye Jean-Christophe.