Os 10 principais erros de implementação de Data Mesh
Toda jornada possui seus próprios desafios, entretanto, seguem alguns dos principais erros cometidos durante a implementação do Data Mesh:
1) Aplicar todo o framework simultâneamente: As pessoas são resistentes à mudança por padrão, por isso, os conceitos devem ser implementados aos poucos, respeitando a maturidade da empresa e com um forte patrocínio executivo.
2) Não avaliar a cultura corporativa: Algumas questões podem simplesmente ferir a cultura organizacional estabelecida. O Data Mesh não precisa ser implantado em sua totalidade logo no começo da jornada, priorize o que faz mais sentido ou o que pode gerar mais valor para sua organização.
3) Ausência de alinhamento estratégico: Evoluções tecnológicas são ótimas e devem ser sempre estimuladas, mas isso não pode ser feito sem alinhamento com a estratégia da companhia. Toda ação vinculada a uma meta corporativa tende a ganhar mais engajamento, ainda mais se estiver associada a um mérito, um bônus ou uma promoção
4) Focar apenas em tecnologia: A construção de uma boa plataforma de self-service analytics é essencial, entretanto, qualquer tecnologia sem uso gera zero de valor para a companhia. Não esqueça de construir bons casos de uso para seus clientes internos e promova sempre o valor que o ecossistema está gerando
5) Enxergar as disciplinas fundacionais como perda de tempo: A propriedade dos ativos, a organização dos domínios de dados, a responsabilidade federada, a gestão dos metadados, o monitoramento da qualidade de dados e outros temas fundacionais não podem ser negligenciados. Somente com uma boa fundação conseguimos escalar o valor do modelo proposto pelo Data Mesh
6) Não ter paciência com a jornada: Embora os projetos tenham um começo, um meio e um fim, a mudança ou os resultados esperados geralmente levam tempo. Tenha paciência com sua jornada e aceite que as coisas não vão acontecer da noite para o dia e nem da forma esperada. O Data Mesh impacta questões essenciais dos ecossistemas corporativos, ou seja, geralmente colheremos benefícios reais somente depois dos primeiros anos de implementação
7) Não coexistir o framework com outros conceitos: O Data Mesh pode funcionar muito bem com o Data Fabric, Data Lakehouse, Data Vault, etc. Utilize os frameworks como vestimentas que se ajustam ao “corpo” da sua instituição. As vezes precisamos customizar um pouco para vestir bem
8) Ausência de propriedade de negócio: Cada ativo e cada produto de dados precisa de um dono. Infelizmente definir essa propriedade e conseguir a responsabilização por parte do negócio não é uma tarefa trivial. Por isso, fazer um bom desenho dos domínios de dados e definir o local de cada entidade de dados é algo fundamental. Existem aceleradores que podem ser utilizados como, por exemplo: não utilizar o organograma como base dos domínios; não utilizar os sistemas corporativos como estrutura para os domínios; buscar sinergia com as áreas responsáveis pela arquitetura de processos; etc
9) Excesso de pensamento linear: Nada é imutável quando falamos do universo de dados. As mudanças são constantes e aceleradas. Por isso, não podemos fomentar um pensamento linear. A infonomia presente em todas as organizações é circular. Isso significa que precisamos estar em constante evolução dentro de uma esteira de melhoria contínua. Nosso plano precisa ser anti-frágil e ficar mais forte após cada desafio superado. Uma visão de programa de dados precisa ser construída junto com um pensamento de reaproveitamento dos ativos
10) Não estabelecer a governança de dados como um pilar estratégico: A construção do plano adequado, a promoção da inovação na medida certa, o alinhamento estratégico necessário, a gestão da “alma dos dados”, o acompanhamento da evolução da jornada, a comunicação de ponta a ponta, a mudança dos hábitos corporativos, entre outras questões só terão vazão com uma governança de dados funcional
O Data Mesh não é uma metodologia pronta para ser copiada, nem uma tecnologia que se instala rapidamente num sistema operacional. É um modelo sócio-técnico que exige mudanças na forma como a organização pensa dados, produtos, governança e responsabilidades. Conhecer os erros mais comuns já é um ótimo começo, mas saber como evitá-los pode fazer a diferença entre uma iniciativa que gera valor e outra que fica apenas no discurso.
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