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O conceito de data mesh, ou malha de dados, surgiu como uma alternativa promissora aos tradicionais data lakes, visando descentralizar a gestão de dados e dar maior autonomia às equipes de origem. A ideia era simples: em vez de centralizar todos os dados em um único repositório, cada equipe responsável pela produção dos dados se encarregaria de disponibilizá-los e mantê-los acessíveis aos demais. Gigantes da tecnologia como Netflix e Intuit adotaram essa arquitetura, o que fez muitos acreditarem que seria a próxima grande revolução na área de dados.
A Ascensão e Queda do Data Mesh
No final da década de 2010, a migração de dados para data lakes era a aposta de muitas empresas, que buscavam um repositório centralizado para todas as informações, a fim de facilitar a análise. No entanto, logo стали aparecer limitações nesse sistema. Uma das principais falhas era que o data lake era construído e mantido por uma equipe separada de engenharia ou análise, que não possuía o mesmo conhecimento profundo dos dados que as equipes de origem. Isso levava a problemas como múltiplas cópias de dados, versões ligeiramente modificadas, imprecisões e falta de integridade. Qualquer erro nos dados demandava longas discussões e, eventualmente, retornava à equipe de origem para correção. A adição de uma nova coluna às tabelas de origem exigia ajustes nos workflows de diversas equipes antes que os dados finalmente chegassem às equipes de análise. Tais gargalos entre as equipes de origem e análise resultavam em atrasos na implementação e até mesmo perda de dados, gerando dúvidas sobre a eficácia de depositar todos os dados em um data lake centralizado.
O data mesh, em contrapartida, prometia resolver esses problemas, atribuindo à equipe de origem a responsabilidade pela distribuição e manutenção dos dados. Outras equipes acessariam os dados diretamente do sistema de origem, em vez de um data lake centralizado. Essa abordagem visava eliminar os workflows de migração, reduzir as verificações de integridade dos dados, aumentar a precisão, diminuir a duplicação e acelerar a resolução de problemas relacionados aos dados. Acima de tudo, como cada conjunto de dados era mantido pela equipe que melhor o conhecia, os consumidores dos dados poderiam ter muito mais confiança em sua qualidade.
A Desilusão com o Data Mesh
Apesar do entusiasmo inicial, muitos usuários se frustraram com o data mesh. Problemas de implementação surgiram em quase todos os gargalos entre provedores e consumidores de dados. A adoção do data mesh não se mostrou uma mudança pontual, mas um compromisso de longo prazo para preparar um esquema de dados de forma adequada. Embora cada equipe de origem seja responsável por seu conjunto de dados, ela deve manter um esquema que permita aos sistemas downstream ler os dados, em vez de replicá-los. No entanto, a falta de treinamento e de apoio da liderança levou a um planejamento inadequado do esquema, resultando em múltiplas equipes executando ações semelhantes nos mesmos dados, o que causou duplicação de dados e esforços, além de aumento dos custos de computação.
A falta de coordenação entre as equipes frequentemente resultou em tabelas incompletas e desconectadas, o que era uma verdadeira catástrofe. Essas tabelas incompletas desencadearam o mesmo padrão problemático que afetava os data lakes, onde cada equipe começou a construir sua própria camada sobre os sistemas de origem e a preencher as colunas necessárias. Mais uma vez, as equipes começaram a duplicar os conjuntos de dados, o que ia contra o propósito da arquitetura.
Data Mesh: Uma Abordagem Estratégica, Não uma Bala de Prata
É crucial entender que o data mesh não é uma solução mágica que resolverá todos os desafios de dados de uma empresa. No entanto, quando implementado corretamente, pode reduzir significativamente a sobrecarga de gerenciamento de dados e melhorar a qualidade dos dados. A chave para o sucesso reside em encarar os dados como um produto, incentivando a equipe de origem a assumir a responsabilidade pelo conjunto de dados e desencorajando a duplicação. Ao desenvolver uma nova funcionalidade, as equipes devem tratar os requisitos de dados analíticos como prioridade, projetando os esquemas de dados de forma a atender a todos os requisitos downstream.
Quando o Data Mesh Faz Sentido?
O data mesh não é a abordagem ideal para todas as empresas. Para equipes pequenas, com um número limitado de conjuntos de dados, pode ser mais sensato criar um data lake centralizado. No entanto, para grandes empresas com grandes conjuntos de dados, onde várias equipes fazem alterações nos mesmos conjuntos de dados de origem regularmente, a descentralização pode ser extremamente eficaz. Nesses casos, faz sentido que a equipe de origem construa um conjunto de dados completo, em vez de deixar que cada equipe copie a tabela e, frequentemente, faça transformações sobre ela. Além de desperdiçar recursos computacionais, essa prática costuma introduzir erros no conjunto de dados final.
A arquitetura data mesh reduz o número de etapas necessárias para acessar os dados e aumenta a precisão dos dados. Empresas que implementaram o data mesh corretamente obtiveram excelentes resultados. Por exemplo, um banco líder implementou um data mesh e observou uma redução de 45% no tempo necessário para concluir as atividades operacionais. Se sua empresa tem o caso de uso certo e a mentalidade certa, um data mesh pode desbloquear um acesso mais fácil a dados de alta qualidade para suas equipes de análise, permitindo que elas obtenham melhores resultados com muito menos esforço.
Conclusão: Uma Mudança de Mentalidade Necessária
Em última análise, o data mesh representa uma mudança de mentalidade. É uma abordagem que exige que as empresas repensem sua relação com os dados e adotem uma cultura de descentralização, autonomia e colaboração. Não se trata apenas de implementar uma nova tecnologia, mas de transformar a forma como as equipes trabalham juntas e como os dados são gerenciados em toda a organização. Para empresas que buscam maior agilidade, qualidade e eficiência na gestão de dados, o data mesh pode ser uma solução valiosa, desde que seja implementado com planejamento, treinamento e apoio da liderança.
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