{"id":14148,"date":"2023-03-06T09:24:04","date_gmt":"2023-03-06T17:24:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=14148"},"modified":"2025-06-13T23:00:10","modified_gmt":"2025-06-14T06:00:10","slug":"data-mesh-strategy-couchbase","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/data-mesh-strategy-couchbase\/","title":{"rendered":"Potencie su estrategia Data Mesh con Couchbase Capella"},"content":{"rendered":"

\"Los datos como producto<\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

Ante los retos econ\u00f3micos y la mayor atenci\u00f3n al cliente, las empresas intentan reducir costes y maximizar la eficiencia. <\/span>los datos como producto<\/b>Es decir, democratizar el acceso a los datos en todas sus unidades de negocio.<\/span><\/p>\n

Para ayudar a conseguirlo, muchas organizaciones est\u00e1n adoptando un <\/span>malla de datos<\/span><\/a> - una arquitectura t\u00e9cnica que organiza y distribuye los datos procedentes de fuentes operativas en lagos de datos espec\u00edficos del \u00e1mbito empresarial sin necesidad de centralizarlos previamente, para facilitar el acceso y la utilizaci\u00f3n, as\u00ed como una visi\u00f3n anal\u00edtica m\u00e1s r\u00e1pida. La expectativa es que esto har\u00e1 que los procesos empresariales y las aplicaciones operativas sean m\u00e1s eficientes y eficaces, y contribuir\u00e1 a mejorar el compromiso con el cliente.<\/span><\/p>\n

El reto de conseguir una malla de datos eficaz consiste en reducir la complejidad, acelerar la obtenci\u00f3n de informaci\u00f3n y recircular estos datos a las aplicaciones operativas que alimentan la malla.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

La malla se ensucia<\/span><\/h2>\n

El concepto de malla de datos se basa en una \"capa de malla\" que entrelaza las fuentes de datos operativos y los lagos de datos espec\u00edficos del dominio. Pero cuantas m\u00e1s bases de datos y sistemas operativos est\u00e9n en juego, m\u00e1s complicada se vuelve la malla y m\u00e1s dif\u00edcil resulta obtener valor.<\/span><\/p>\n

A medida que aumenta el volumen de fuentes de datos operativos en la malla, m\u00e1s LENTA se vuelve, lo que impide el an\u00e1lisis y la utilizaci\u00f3n en tiempo real. En esencia, la malla se atasca, lo que significa m\u00e1s que gestionar, m\u00e1s complejidad y una huella de datos hinchada que aumenta los costes.<\/span><\/p>\n

Pero cuando se desglosan, muchas organizaciones descubren que las fuentes operativas son un batiburrillo de bases de datos que se adoptaron para funcionalidades espec\u00edficas como transacciones, b\u00fasquedas, perfiles y almacenamiento en cach\u00e9, todas las cuales contienen informaci\u00f3n solapada y duplicada.<\/span><\/p>\n

Esta dispersi\u00f3n de datos surgi\u00f3 del intento de la organizaci\u00f3n de satisfacer requisitos espec\u00edficos con tecnolog\u00edas de bases de datos espec\u00edficas, porque no exist\u00eda una base de datos polivalente.\u00a0<\/span><\/p>\n

La brecha entre conocimiento y acci\u00f3n<\/span><\/h2>\n

Otro problema de la malla de datos es que los lagos de datos subyacentes suelen ser sistemas anal\u00edticos de s\u00f3lo lectura que producen informaci\u00f3n est\u00e1tica que no puede volver a escribirse en los sistemas operativos. Esto significa que <\/span>brecha<\/b> entre el conocimiento de los datos y la acci\u00f3n operativa.\u00a0<\/span><\/p>\n

Lo que se necesita en \u00faltima instancia es una forma de reducir la complejidad de demasiadas fuentes de datos operativos que alimentan la malla, y una forma de conectar la inteligencia de los conocimientos anal\u00edticos con los sistemas operativos.<\/span><\/p>\n

Potencie la malla de datos con la base de datos operativa adecuada<\/span><\/h2>\n

Reducir la dispersi\u00f3n de datos con NoSQL multimodelo<\/h3>\n

Couchbase Capella<\/span><\/a> es una base de datos multimodelo, f\u00e1cil de desarrollar, con almacenamiento en cach\u00e9 integrado, almacenamiento de documentos JSON, soporte SQL, b\u00fasqueda, eventos y sincronizaci\u00f3n m\u00f3vil. Con estas capacidades combinadas, una organizaci\u00f3n puede sustituir la mir\u00edada de otras tecnolog\u00edas de bases de datos operativas por una \u00fanica soluci\u00f3n, lo que simplifica la malla de datos al reducir las entradas operativas.\u00a0<\/span><\/p>\n

Obtenga informaci\u00f3n operativa al instante<\/h3>\n

Capella tambi\u00e9n proporciona un motor de an\u00e1lisis integrado para el an\u00e1lisis en tiempo real de datos operativos espec\u00edficos, cuyos resultados pueden proporcionar informaci\u00f3n en tiempo real sin pasar por la malla de datos. Esto acelera la malla general, ya que Capella puede utilizarse para el an\u00e1lisis instant\u00e1neo de datos operativos espec\u00edficos y, a continuaci\u00f3n, alimentar esos resultados a la malla para un an\u00e1lisis m\u00e1s profundo y la IA.<\/span><\/p>\n

Cerrar la brecha entre la informaci\u00f3n y la acci\u00f3n<\/h3>\n

Capella ofrece funciones de eventos y funciones definidas por el usuario, lo que permite programar rutinas que pueden capturar informaci\u00f3n anal\u00edtica de la malla y devolverla a las capas operativas.<\/span><\/p>\n

Si los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico de un lago de datos de malla obtienen una nueva clasificaci\u00f3n de clientes basada en datos hist\u00f3ricos, puede volver a introducir esa clasificaci\u00f3n en la aplicaci\u00f3n de ventas para realizar marketing espec\u00edfico.<\/span><\/p>\n

Acelerar el desarrollo<\/h3>\n

Capella permite a una organizaci\u00f3n consolidar su dispersi\u00f3n de datos operativos en una base de datos con la que los desarrolladores puedan trabajar f\u00e1cilmente. La compatibilidad con SQL++, los completos SDK, los servicios gestionados de backend y una DBaaS totalmente alojada reducen la fricci\u00f3n del desarrollo: no hay quebraderos de cabeza por la instalaci\u00f3n o el mantenimiento del servidor, y los desarrolladores no tienen que aprender nuevos lenguajes.<\/span><\/p>\n

La ventaja Capella<\/span><\/h2>\n

Couchbase Capella tiende un puente entre las fuentes operativas y anal\u00edticas en la malla de datos, donde las percepciones operativas se alimentan a la malla, y las percepciones derivadas de la malla se retroalimentan a las aplicaciones operativas - todo el camino desde la nube hasta el borde, lo que conduce a aplicaciones m\u00e1s inteligentes y arquitecturas m\u00e1s limpias y menos costosas.<\/span><\/p>\n