Como enfoque sociotecnológico para construir una arquitectura de datos descentralizada, la adopción de Data Mesh conlleva una transformación del pensamiento organizativo, marcada por un cambio hacia la propiedad del dominio y un enfoque de los datos centrado en el producto.
Data Mesh ya ha empezado a demostrar sus ventajas organizativas con una infraestructura de datos más flexible, escalable y resistente. Sin embargo, su adopción también requiere un cambio fundamental en el modelo operativo y la cultura de la organización, lo que puede suponer verdaderos retos, pero también beneficios que van más allá de los equipos de datos y la tecnología. Profundicemos en ellas conociendo las estrategias que podrían suavizar la transición.
Importancia de la transformación cultural en la adopción de Data Mesh
La propiedad descentralizada de los datos a menudo implica replantearse los límites organizativos. Aplicar el pensamiento de producto a la creación de productos de datos conlleva nuevos procesos de toma de decisiones y enfoques diferentes a la hora de crear y financiar equipos. También existe la posibilidad de establecer funciones, responsabilidades y formas de trabajo completamente nuevas para los miembros del equipo.
En lugar de equipos de proyecto temporales que aportan soluciones para luego entregarlas a operaciones, los equipos estables de productos de datos interfuncionales asumirían la propiedad y la responsabilidad de sus productos de datos desde la definición de la idea hasta su desmantelamiento. Los propietarios de los productos de datos son ahora responsables de cumplir los KPI empresariales previstos y los requisitos de los usuarios de los productos de datos a lo largo de todo su ciclo de vida.
Para algunas empresas, puede representar una cultura organizativa totalmente nueva, que corre el riesgo de encontrarse con escepticismo y resistencia. A menudo, la mentalidad y la cultura están profundamente arraigadas en la conciencia colectiva de las personas implicadas. Esta resistencia puede ser particularmente fuerte entre los equipos que tienen un historial exitoso de trabajo en proyectos de datos utilizando métodos convencionales. Pueden tener la sensación de que su experiencia y su forma de trabajar se pasan por alto o se descartan. Uno de los principales impedimentos que observamos durante la transición a Data mesh es la adopción de la propiedad de los productos de datos y la responsabilidad sobre el cumplimiento de los resultados empresariales deseados.
Con todo ello se corre el riesgo de volver a caer en viejos patrones camuflados bajo nuevos conceptos y vocabulario, o como decimos en rumano, "vestir al mismo viejo lobo con piel de cordero".
Estrategias para impulsar la transformación cultural de Data Mesh
A pesar de los retos, hay varias estrategias que las organizaciones pueden utilizar para superar la resistencia al cambio e impulsar la transformación cultural al adoptar Data mesh.
1. Comunicación clara y frecuente
Es importante que la comunicación sea coherente y clara para que todos entiendan las razones y los efectos del cambio. Los líderes deben comunicar la visión y las ventajas de la malla de datos. También deben orientar sobre cómo se van a adoptar las nuevas formas de trabajar mediante estructuras, funciones y responsabilidades bien definidas para los nuevos equipos de productos de datos. Para garantizar la propiedad y la responsabilidad de los productos de datos, es fundamental definir indicadores clave de rendimiento (KPI) y parámetros claros para que cada equipo de productos de datos mida el éxito y realice un seguimiento de los progresos.
2. Adopción Incremental
En lugar de intentar adoptar la malla de datos de golpe, las organizaciones pueden empezar con pequeños proyectos piloto y ampliarlos gradualmente. Este enfoque puede ayudar a entender cómo funcionan en la vida real los procesos definidos in vitro. También viene acompañado de lecciones aprendidas que ayudan a los seguidores a evitar los errores iniciales.
3. Educación y entrenamiento
Esto garantiza que todos los miembros de la organización comprendan los nuevos conceptos y formas de trabajar. Podría incluir sesiones de formación y coaching sobre Data Mesh, pensamiento de producto, diseño, investigación de usuarios, metodologías ágiles, colaboración entre equipos multifuncionales y propiedad de productos de datos. Puede que los equipos necesiten familiarizarse con las nuevas tecnologías y enfoques de la gobernanza de datos. Las prácticas modernas de ingeniería de software son clave para mejorar la eficiencia de los nuevos equipos de productos de datos. La mejor forma de aprenderlas y adoptarlas es en colaboración con equipos más experimentados, ya que se tarda más en dominarlas.
4. Cambio cultural
La colaboración, la experimentación y la mejora continua son los pilares de esta nueva mentalidad cultural. Requiere promover una cultura de confianza y seguridad psicológica, en la que las personas se sientan cómodas asumiendo riesgos y cometiendo errores. Fomentar una cultura en la que no sólo se permita el fracaso, sino que se acepte como una forma de aprendizaje rápido, es beneficioso en general para cualquier organización que abogue por la innovación. Es especialmente valioso para los equipos de datos, ya que ayudaría a liberar todo el potencial de sus activos de datos.
5. Alinear los incentivos y las recompensas con los nuevos métodos de trabajo
Al vincular las métricas de rendimiento con el éxito de la iniciativa de transformación, las organizaciones pueden motivar una apropiación y responsabilidad claras, y superar los obstáculos políticos. Al correlacionar el éxito del producto de datos con el del caso de uso digital y, posteriormente, con el resultado empresarial deseado, las medidas de éxito para los equipos responsables también resultan obvias.
Adaptar las organizaciones a la adopción de Data mesh puede parecer todo un reto. Sin embargo, con las estrategias adecuadas, los esfuerzos merecerán la pena, ya que los beneficios podrán transferirse fácilmente a otras partes de la organización. Adoptar nuevas formas de trabajar no sólo liberaría todo el potencial de los activos de datos, sino que también impulsaría la innovación y el crecimiento, un imperativo en la era digital.
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