Por Eugenia Beis en Nicalia
12 de noviembre de 2025
En la era del big data, las empresas navegan en un océano de información. A medida que los datos crecen exponencialmente y provienen de múltiples fuentes, las arquitecturas tradicionales se ven desbordadas. Surgen entonces dos enfoques distintos, diseñados para abordar los retos de gestión de datos: Data Fabric y Data Mesh.
Ambos prometen agilidad, eficiencia y una mejor toma de decisiones, pero su filosofía de base es muy diferente. Este artículo analiza sus fortalezas, limitaciones y cómo pueden complementarse, para ayudarte a elegir la estrategia que mejor se adapta a tu empresa.
Imagina que los datos de tu empresa están dispersos: Ventas usa un CRM, Marketing un sistema de automatización y Finanzas un ERP. Consolidar toda esa información en un único lugar puede ser lento y costoso. Aquí es donde entra Data Fabric.
Data Fabric actúa como una “capa de conexión” que integra los datos en su lugar de origen. En lugar de trasladarlos, crea una red que automatiza el descubrimiento, el gobierno y el acceso a los datos. Utiliza inteligencia artificial y automatización para que los datos parezcan unificados aunque estén en plataformas y formatos distintos.
Ventaja principal: agilidad y eficiencia en el acceso a la información.
Matiz importante: aunque no requiere una reestructuración profunda, siempre implica cambios en procesos, roles y gobernanza de datos. Implementarlo correctamente demanda planificación y coordinación.
A diferencia de Data Fabric, Data Mesh no es solo tecnología, sino una filosofía organizativa. Su premisa: si los sistemas tecnológicos están descentralizados (microservicios), ¿por qué centralizar la gestión de datos?
Data Mesh asigna la responsabilidad de los datos a los equipos que los generan, tratándolos como productos de datos. Estos equipos deben garantizar que los datos sean accesibles, comprensibles y reutilizables por toda la empresa.
Ventaja principal: autonomía y empoderamiento de los equipos, fomentando innovación y escalabilidad.
Matiz importante: Data Mesh puede aplicarse en empresas centralizadas, pero requiere planificación, tecnología de soporte (catálogos de datos, APIs) y un cambio cultural profundo. No es solo un modelo “plug-and-play”.
| Aspecto | Data Fabric | Data Mesh |
|---|---|---|
| Filosofía | Solución tecnológica que se superpone a la arquitectura existente | Cambio organizativo que descentraliza la propiedad de los datos |
| Estructura | Mantiene infraestructura centralizada (red de integración) | Modelo descentralizado de equipos independientes |
| Gestión de datos | Automatiza integración y gobierno | Distribuye responsabilidad a los equipos de negocio |
| Cultura | Requiere ajustes en procesos y roles, pero menos cambio profundo | Cambio cultural significativo y planificación estratégica |
💡 Coexistencia: muchas empresas implementan Data Fabric para integrar técnicamente sus datos, mientras adoptan principios de Data Mesh para fomentar la autonomía de los equipos y una cultura de datos sólida. No son mutuamente excluyentes, sino complementarios según la estrategia empresarial.
No hay un ganador universal. La elección depende de la cultura, estructura y objetivos de tu empresa:
Si buscas una solución tecnológica rápida: Data Fabric permite integrar fuentes de datos complejas sobre tu sistema existente.
Si buscas un cambio cultural a largo plazo: Data Mesh empodera a los equipos para gestionar datos como productos, fomentando innovación y autonomía.
Si quieres lo mejor de ambos mundos: considera un enfoque híbrido: infraestructura tecnológica unificada con equipos de datos autónomos.
La transformación digital es un viaje complejo. Elegir la arquitectura adecuada no solo optimiza tus datos, sino que impulsa crecimiento y competitividad. En Nicalia, entendemos las complejidades de ambos modelos.
Eugenia Beis
