Durante a última década, a estratégia de dados de grande parte das corporações esteve centrada na consolidação de arquiteturas de Data Warehouse e Data Lake em ambientes de nuvem. No entanto, para os líderes do C-Level (CIOs, CDOs e CISOs), o modelo de centralização absoluta do Big Data passou a apresentar gargalos operacionais severos. A dependência de um time central de engenharia de dados para processar, tratar e disponibilizar informações para diferentes unidades de negócio criou um ponto único de falha, desacelerando a tomada de decisões e reduzindo a eficiência organizacional.
Para superar essas limitações de escala, o paradigma arquitetural do Data Mesh (Malha de Dados) tem ganhado destaque nas discussões de liderança executiva. Fundamentado em quatro pilares — Domínio de Dados descentralizado, Dados como Produto, Plataforma de Dados de Autoatendimento e Governança Computational Federada —, o Data Mesh transfere a responsabilidade da gestão dos dados para as próprias equipes de domínio de negócio que geram a informação.
Sob a perspectiva da governança corporativa e gestão de riscos, a transição para um modelo descentralizado exige cuidados rigorosos do C-Level. Para evitar o surgimento de silos isolados e o descumprimento de normas regulatórias (como LGPD e GDPR), a liderança deve instituir o conceito de Governança Federada. Isso significa que, embora os negócios tenham autonomia para criar seus “produtos de dados”, os controles de criptografia, controle de acesso baseado em funções (RBAC/ABAC), anonimização e linhagem de dados (Data Lineage) devem ser padronizados e automatizados em nível corporativo por meio de políticas codificadas (Policy-as-Code).
Ao adotar o Data Mesh com uma governança federada sólida, a alta gestão assegura a democratização do Big Data com agilidade operacional, sem abrir mão do controle de segurança e da conformidade exigir pelo conselho de administração.