Necesita una arquitectura de malla de datos para compartir datos entre ventas, productos y marketing a través de Cloud Storage y BigQuery. ¿Cómo debe organizar los proyectos, el almacenamiento, los conjuntos de datos y el uso compartido para permitir la propiedad y el descubrimiento departamentales?

La opción correcta se alinea con los principios de una arquitectura de malla de datos, donde la propiedad y el descubrimiento departamentales son clave. Crear múltiples proyectos por departamento permite la autonomía y la propiedad de los datos, un pilar de la malla de datos. Permitir que cada departamento cree sus propios buckets de Cloud Storage y conjuntos de datos de BigQuery refuerza esta propiedad. El uso de Dataplex es crucial para organizar y gobernar estos activos de datos distribuidos, permitiendo que cada departamento sea propietario de su lago de datos (Cloud Storage) y asigne conjuntos de datos de BigQuery a zonas, facilitando el descubrimiento y el intercambio controlado. Las otras opciones son incorrectas porque: La primera opción centraliza la gestión de grupos en TI, lo que va en contra de la propiedad departamental. La segunda opción sugiere usar Analytics Hub para datos compartidos, lo cual es una herramienta de intercambio, pero no aborda la organización fundamental de la propiedad y el gobierno de los datos de la misma manera que Dataplex. La tercera opción propone un proyecto de almacenamiento único y centralizado, lo que contradice directamente el concepto de propiedad distribuida y autonomía de la malla de datos.