{"id":68419,"date":"2022-11-24T14:07:29","date_gmt":"2022-11-24T14:07:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&#038;p=68419"},"modified":"2024-09-20T17:45:52","modified_gmt":"2024-09-20T16:45:52","slug":"artefact-x-google-cloud-workshop-data-mesh-principles-promises-and-realities-of-a-decentralized-data-management-model","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/blog\/artefact-x-google-cloud-workshop-data-mesh-principles-promises-and-realities-of-a-decentralized-data-management-model\/","title":{"rendered":"Malla Data: Principios, promesas y realidades de un modelo de gesti\u00f3n descentralizada data"},"content":{"rendered":"<p><article class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-1 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:calc( 1440px + 20px );margin-left: calc(-20px \/ 2 );margin-right: calc(-20px \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-0 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:100%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:10px;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:10px;--awb-width-medium:100%;--awb-order-medium:0;--awb-spacing-right-medium:10px;--awb-spacing-left-medium:10px;--awb-width-small:100%;--awb-order-small:0;--awb-spacing-right-small:10px;--awb-spacing-left-small:10px;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-column-has-shadow fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-video fusion-youtube\" style=\"--awb-max-width:750px;--awb-max-height:422px;--awb-align-self:center;--awb-width:100%;\"><div class=\"video-shortcode\"><div class=\"fluid-width-video-wrapper\" style=\"padding-top:56.27%;\" ><iframe title=\"Reproductor de video de YouTube 1\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/ZPSmL-PaF_w?wmode=transparent&autoplay=0\" width=\"750\" height=\"422\" allowfullscreen allow=\"autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture;\"><\/iframe><\/div><\/div><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-1 description\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Vea el replay del taller (en franc\u00e9s) | Para activar los subt\u00edtulos en ingl\u00e9s, haga clic en el icono \"CC\" y despu\u00e9s en \"Configuraci\u00f3n\". Despu\u00e9s, elija la opci\u00f3n \"Subt\u00edtulos\" y luego \"Traducci\u00f3n autom\u00e1tica\" al ingl\u00e9s o al idioma de su elecci\u00f3n.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><div class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-2 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:calc( 1440px + 20px );margin-left: calc(-20px \/ 2 );margin-right: calc(-20px \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-1 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:100%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:10px;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:10px;--awb-width-medium:100%;--awb-order-medium:0;--awb-spacing-right-medium:10px;--awb-spacing-left-medium:10px;--awb-width-small:100%;--awb-order-small:0;--awb-spacing-right-small:10px;--awb-spacing-left-small:10px;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-column-has-shadow fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-text fusion-text-2 description\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>El 27 de septiembre, en la Conferencia Big Data &amp; AI Par\u00eds 2022, Justine Nerce, socia consultora de Data en Artefact y Killian Gaumont, director de consultor\u00eda de Data en Artefact, junto con Amine Mokhtari, especialista en an\u00e1lisis de Data en Google Cloud, impartieron un taller sobre malla Data. La malla Data es uno de los temas m\u00e1s candentes del sector data en la actualidad. Pero, \u00bfqu\u00e9 es? \u00bfCu\u00e1les son sus ventajas empresariales? Y, sobre todo, \u00bfc\u00f3mo pueden las empresas implantarla con \u00e9xito en sus organizaciones?<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><article class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-3 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-justify-content-center fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:calc( 1440px + 20px );margin-left: calc(-20px \/ 2 );margin-right: calc(-20px \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-2 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:100%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:10px;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:10px;--awb-width-medium:100%;--awb-order-medium:0;--awb-spacing-right-medium:10px;--awb-spacing-left-medium:10px;--awb-width-small:100%;--awb-order-small:0;--awb-spacing-right-small:10px;--awb-spacing-left-small:10px;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-column-has-shadow fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-text fusion-text-3\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>La malla Data es un nuevo modelo organizativo y tecnol\u00f3gico para la gesti\u00f3n descentralizada de data. Se trata de un enfoque de arquitectura distribuida para la gesti\u00f3n de data anal\u00edticos, que permite a los usuarios acceder y consultar f\u00e1cilmente los data all\u00ed donde residen, sin necesidad de transportarlos primero a un lago o almac\u00e9n de data. La malla Data se basa en cuatro principios fundamentales:<\/p>\n<\/div><ul style=\"--awb-line-height:27.2px;--awb-icon-width:27.2px;--awb-icon-height:27.2px;--awb-icon-margin:11.2px;--awb-content-margin:38.4px;\" class=\"fusion-checklist fusion-checklist-1 fusion-checklist-default type-icons paddingList dark-text\"><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon awb-icon-check\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">Dominio orientado a la propiedad data,<\/div><\/li><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon awb-icon-check\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p>Data como producto,<\/p>\n<\/div><\/li><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon awb-icon-check\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p>Federada data governance,<\/p>\n<\/div><\/li><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon awb-icon-check\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p>Autoservicio data como plataforma.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul><div class=\"fusion-text fusion-text-4\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p><a href=\"https:\/\/conference.artefact.com\/l\/597421\/2022-10-06\/j12pw5\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">El taller<\/a> se dividi\u00f3 en tres partes:<\/p>\n<ol>\n<li aria-level=\"1\">Valor empresarial: \u00bfPor qu\u00e9 adoptar un enfoque de producto\/malla? \u00bfC\u00f3mo sirve a los objetivos empresariales de la empresa?<\/li>\n<li aria-level=\"1\">Enfoque del despliegue: \u00bfC\u00f3mo lograr el \u00e9xito? \u00bfQu\u00e9 pasos hay que dar y qu\u00e9 modelo organizativo hay que utilizar?<\/li>\n<li aria-level=\"1\">Pila tecnol\u00f3gica: \u00bfPor qu\u00e9 elegir Google como soluci\u00f3n tecnol\u00f3gica?<\/li>\n<\/ol>\n<p>Para iniciar el debate sobre el valor empresarial, Justine Nerce explic\u00f3: \u201cUna de las mejores razones para adoptar un enfoque de producto\/malla es que elimina dos c\u00edrculos viciosos. El primero es \u2018reinventar la rueda\u2019 cada vez que surge un nuevo uso para el data: se forma un nuevo equipo que crea su propio pipeline data para atender sus necesidades espec\u00edficas. \u00bfEl resultado? Cero compartibilidad, cero reutilizaci\u00f3n de las tecnolog\u00edas elegidas. La segunda es la \u2018construcci\u00f3n de un monolito\u2019, cuando un nuevo uso para data acaba en el backlog de un equipo central de data, y luego se traspasa a equipos no especializados en data que llevan a cabo una recopilaci\u00f3n masiva de data, una transformaci\u00f3n gen\u00e9rica y el desarrollo de casos de uso, con el riesgo de no responder a las necesidades de los usuarios.\u201d<\/p>\n<p>Pero con un enfoque de producto, el c\u00edrculo vicioso se convierte en virtuoso. Cuando surge un nuevo uso para data, en lugar de construir algo nuevo, la malla data busca lo que ya existe y puede reutilizarse. Identifica los dominios que ya se encargan de tratar determinados temas y busca productos data existentes que puedan acelerar la creaci\u00f3n y el desarrollo de nuevas necesidades, ya sea tal cual o en procesos iterativos para crear productos nuevos y personalizados. Y todos estos productos pueden publicarse en el cat\u00e1logo de la empresa.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-1 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-margin-bottom-small:8px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"margin:0;--fontSize:50;line-height:1.2;\">C\u00f3mo crean valor empresarial los productos data<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-5\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Los productos Data existen en las empresas desde hace mucho tiempo, pero en la malla data, los usos y cualificaciones del data son esencialmente diferentes, explica Killian Gaumont:<\/p>\n<blockquote>\n<div class=\"quote\">\u201cEl producto data actual es una combinaci\u00f3n de data puesto a disposici\u00f3n de la empresa para uso empresarial y caracter\u00edsticas espec\u00edficas que facilitan el uso y la reutilizaci\u00f3n de data\u201d.<\/div>\n<\/blockquote>\n<p>Para ser incluido en la malla data, un producto data debe ser:<\/p>\n<ol>\n<li aria-level=\"1\">Dirigida por un equipo de propietarios dedicados;<\/li>\n<li aria-level=\"1\">Orientado al usuario final y ampliamente adoptado;<\/li>\n<li aria-level=\"1\">De calidad durante todo su ciclo de vida;<\/li>\n<li aria-level=\"1\">Reutilizable tal cual o para construir otros productos;<\/li>\n<li aria-level=\"1\">Accesible para todos los usuarios;<\/li>\n<li aria-level=\"1\">Estandarizados para que todos hablen el mismo idioma.<\/li>\n<\/ol>\n<p>En Artefact, los productos data se clasifican en tres familias de productos diferentes. \u201cHay productos brutos, como las bases data utilizadas para los procesos empresariales, que no dejan de ser productos data\u201d, asegura Killian. \u201cA continuaci\u00f3n est\u00e1n los productos data enriquecidos con algoritmos personalizados o recomendaciones de productos, como Interaction 360\u00b0. En la parte superior est\u00e1n los productos acabados alineados con el uso, como los cuadros de mando. Se trata de productos de l\u00ednea de consumo, dise\u00f1ados para crear valor vinculando el desarrollo de productos a la estrategia empresarial.\u201d<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-2 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-margin-bottom-small:8px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"margin:0;--fontSize:50;line-height:1.2;\">Despliegue de la malla data en toda la empresa<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-6\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p><a href=\"https:\/\/www.artefact.com\/es\/\">Artefact<\/a>\u2019s approach to data mesh deployment starts small, by prioritizing the business's use cases and pain points. A continuaci\u00f3n se identifican todos los dominios y productos data necesarios para cada caso de uso empresarial priorizado (desde data en bruto hasta productos acabados). Se re\u00fane un futuro equipo para desarrollar los primeros productos y establecer normas. A continuaci\u00f3n, se pueden identificar los productos relacionados que se construir\u00e1n en el futuro.<\/p>\n<\/div><img decoding=\"async\" src=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%27690%27%20height%3D%270%27%20viewBox%3D%270%200%20690%200%27%3E%3Crect%20width%3D%27690%27%20height%3D%270%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\" data-orig-src=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Datamesh-article-picture.png\" alt=\"Image\" class=\"lazyload artefact-elegant-image align-left hover-enable\" style=\"width: 690px; border-radius: 59% 41% 41% 59% \/ 29% 48% 52% 71%; overflow: hidden;\" width=\"690\" height=\"auto\" \/><div class=\"fusion-text fusion-text-7\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Hay tres requisitos previos para el despliegue de la malla data. El primero: acabar con los silos.<\/p>\n<p>\u201cSi queremos que la malla data sea un \u00e9xito, debemos avanzar hacia un modelo organizativo que rompa los silos entre TI, data y negocio para contar con equipos de plataforma compuestos por equipos multidisciplinares y multiproducto, en todas las entidades\u201d, afirma Killian. \u201cNo ocurrir\u00e1 de la noche a la ma\u00f1ana, obviamente. Pero ya hemos empezado a romper los silos integrando los equipos de negocio en los equipos data de TI para que los equipos de producto que desarrollan productos data puedan trabajar con mayor eficacia.\u201d<\/p>\n<p>El segundo requisito previo es el propietario del producto Data, que desempe\u00f1a un papel clave en la coordinaci\u00f3n de la implantaci\u00f3n de la malla data. El propietario del producto data tiene tres misiones: dise\u00f1ar, construir y promover los productos data. Las dos primeras misiones se explican por s\u00ed solas; la tercera es igualmente importante, ya que la fuerza de un producto data reside en que sea adoptado y utilizado por la empresa. \u201cEl propietario del producto data es responsable de garantizar que el producto data est\u00e9 documentado, sea comprensible y accesible para los usuarios y se ajuste a las necesidades de la empresa. Los criterios de su \u00e9xito son sus KPI: utilizaci\u00f3n, rendimiento t\u00e9cnico, calidad data\u201d, a\u00f1ade Killian.<\/p>\n<p>El \u00faltimo requisito previo es que la empresa sea capaz de definir de forma clara y continua sus dominios data y, una vez que el modelo haya demostrado su valor, sea capaz de ampliarlo.<\/p>\n<\/div><img decoding=\"async\" src=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%27690%27%20height%3D%270%27%20viewBox%3D%270%200%20690%200%27%3E%3Crect%20width%3D%27690%27%20height%3D%270%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\" data-orig-src=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/workshop-DATA-MESH-2.jpg\" alt=\"Image\" class=\"lazyload artefact-elegant-image align-left hover-enable\" style=\"width: 690px; border-radius: 59% 41% 41% 59% \/ 29% 48% 52% 71%; overflow: hidden;\" width=\"690\" height=\"auto\" \/><div class=\"fusion-text fusion-text-8\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Estas son las tres preguntas m\u00e1s frecuentes de los clientes que implantan la malla data, junto con las recomendaciones de Artefact para definir con \u00e9xito los dominios, medir el \u00e9xito y saber cu\u00e1ndo es oportuno ampliar.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-3 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-margin-bottom-small:8px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"margin:0;--fontSize:50;line-height:1.2;\">La pila tecnol\u00f3gica: gesti\u00f3n de la malla data con Google Cloud<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-9\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>\u201cLo primero que necesitan los equipos data e inform\u00e1ticos para implantar la malla data es la capacidad de hacer que sus data sean descubribles y accesibles public\u00e1ndolos en un cat\u00e1logo data\u201d, comienza Amine Mohktari. \u201cPara lograrlo, Google cuenta con un primer pilar, Big Query, que permite crear conjuntos data compartibles. El segundo pilar, el cat\u00e1logo propiamente dicho, es posible gracias a Analytics Hub, que crea enlaces a todos los datasets creados por diversos miembros de la organizaci\u00f3n o sus socios para que los suscriptores puedan acceder a ellos f\u00e1cilmente.\u201d<\/p>\n<p>\u201cEs importante entender que s\u00f3lo se hacen enlaces a data, nunca copias. Gracias a este sistema, los abonados pueden utilizar el data como si les perteneciera, aunque permanezca en su ubicaci\u00f3n f\u00edsica original. Esto sigue siendo cierto incluso cuando se tienen conjuntos data almacenados en un cloud diferente\u201d, asegura Amine.<\/p>\n<p>La experiencia del usuario es un principio fundamental del sistema y se refleja en todos los aspectos de la malla data, no s\u00f3lo al facilitar el uso compartido de data y la composici\u00f3n de data, sino al mantener data permanentemente disponible, independientemente del n\u00famero de usuarios activos.<\/p>\n<p>En cuanto a la seguridad y gobernanza data, Google lo tiene cubierto con Dataplex, su tejido inteligente data que ayuda a unificar la data distribuida y a automatizar la gesti\u00f3n y gobernanza data en toda esa data para potenciar la anal\u00edtica a escala. Junto con un marco de Gesti\u00f3n de Identidades y Accesos (IAM) para asignar una identidad \u00fanica a cada consumidor data, \u201cDataplex ofrece a las empresas un conjunto de pilares t\u00e9cnicos que les permiten llevar a cabo cualquier implementaci\u00f3n de gobernanza de la forma m\u00e1s sencilla posible\u201d, explica Amine.<\/p>\n<p>\u201cEn Google Cloud, nuestro objetivo es proporcionarle un data platform sin servidor que permita a sus equipos data centrarse en \u00e1reas como los procesos y los casos de uso empresarial, donde tienen un valor a\u00f1adido que nadie m\u00e1s puede producir\u201d.\u201d<\/p>\n<\/div><img decoding=\"async\" src=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%27690%27%20height%3D%270%27%20viewBox%3D%270%200%20690%200%27%3E%3Crect%20width%3D%27690%27%20height%3D%270%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\" data-orig-src=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/workshop-DATA-MESH-3-1.jpg\" alt=\"Image\" class=\"lazyload artefact-elegant-image align-left hover-enable\" style=\"width: 690px; border-radius: 59% 41% 41% 59% \/ 29% 48% 52% 71%; overflow: hidden;\" width=\"690\" height=\"auto\" \/><div class=\"fusion-text fusion-text-10\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p><strong><em>\u00a0El Dataplex de Google ofrece a los usuarios una visi\u00f3n de 360\u00b0 de los productos data publicados y de su calidad<\/em><\/strong><\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-4 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-margin-bottom-small:8px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"margin:0;--fontSize:50;line-height:1.2;\">Conclusi\u00f3n: tres escollos a evitar al implantar la malla data<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-11\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p><strong>NO<\/strong> &gt; Quedarse estancado en una visi\u00f3n de proyecto en lugar de una visi\u00f3n de producto<br \/>\n<strong>DO<\/strong> &gt; Defina los productos data prioritarios seg\u00fan los diferentes usos;<\/p>\n<p><strong>NO<\/strong> &gt; Ampliar el nuevo modelo demasiado r\u00e1pido<br \/>\n<strong>DO<\/strong> &gt; Pruebe el modelo con un modelo operativo bien definido;<\/p>\n<p><strong>NO<\/strong> &gt; Desplegar un ecosistema t\u00e9cnico demasiado complejo<br \/>\n<strong>DO<\/strong> &gt; Mantenga la pila tecnol\u00f3gica peque\u00f1a para tener tantos jugadores como sea posible.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Justine Nerce y Killian Gaumont (Artefact) junto con Amine Mokhtari (Google Cloud) dirigieron un taller sobre mallas Data.<\/p>","protected":false},"featured_media":68430,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[22035],"blog-language":[2991],"class_list":["post-68419","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-ai-consulting","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/68419","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/68430"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=68419"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=68419"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=68419"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}