A Gartner nomeou a estrutura de dados para auxiliar as empresas na monitorização e gestão dos seus dados e aplicações. A recolha de dados e a transformação numa organização orientada por dados são agora mais desafiantes do que nunca, à medida que as empresas recorrem a uma vasta gama de aplicações e os dados se tornam mais dinâmicos.
As empresas necessitam de uma estratégia abrangente entre as dez principais evoluções tecnológicas em dados e análises para enfrentar tais desafios. Dados provenientes de diversas fontes e tipos são integrados para criar uma fonte virtual unificada. Este acesso e partilha contínua de dados numa infraestrutura distribuída são possíveis graças a esta arquitetura integrada, independentemente da aplicação, da plataforma ou do local de armazenamento.
Neste blog, abordaremos o que é o Data Fabric, a sua relevância, dicas e melhores práticas.
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O que é Data Fabric?
O Data Fabric é uma arquitetura integrada que utiliza os dados para proporcionar aos endpoints num ambiente híbrido de várias nuvens uma capacidade consistente. Esta arquitetura integrada aumenta a visibilidade, o acesso e o controlo, estabelecendo métodos consistentes para a estratégia de gestão de dados. O mais importante, cria consistência em todo o ambiente, permitindo que os dados sejam utilizados e partilhados em qualquer local.
Esta arquitetura integrada é a principal ferramenta para muitas empresas transformarem dados brutos em inteligência de negócios acionável. Facilita a análise, especialmente para a utilização de IA e aprendizagem automática. Dado que pode reduzir os esforços de gestão de dados até 70%, o Gartner selecionou-a como a sua principal tendência tecnológica estratégica para 2022.
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As empresas frequentemente copiam os seus dados para os consolidar num único local, o que é dispendioso e pode causar problemas de conformidade e segurança de dados ao longo de todo o ciclo de vida dos dados. No entanto, ainda existem boas razões para combinar esses dados. Diversas empresas podem optar por utilizar uma malha de dados como uma solução arquitetónica para lhes permitir:
- Aceder aos dados existentes
- Controlar o ciclo de vida dos dados
- Automatizar o processo de movimentação de dados
Importância do Data Fabric
As organizações não conseguem aproveitar completamente o valor dos seus dados devido a questões que incluem o acesso limitado aos dados (ou seja, os dados não estão acessíveis a quem deles necessita) e à complexidade da integração de dados.
A integração de dados tradicional já não é adequada para as necessidades empresariais, como transformações universais e conectividade em tempo real. Muitas empresas necessitam de ajuda para combinar, integrar e transformar dados organizacionais de várias fontes.
O Data Fabric oferece aos utilizadores acesso imediato a uma vasta variedade de dados e permite a visualização, independentemente do local onde se encontram. A governança e a gestão de dados em cenários de dados multinuvem podem ser simplificadas para os utilizadores através da utilização do data fabric.
Dicas e Práticas Recomendadas
Os metadados comerciais, operacionais e técnicos devem ser ativamente geridos se uma malha de dados for bem governada. Deve estar disponível a todos os funcionários da empresa um catálogo de dados e um léxico empresarial para que isso aconteça.
Todos dentro da organização podem partilhar o seu conhecimento sobre os dados à medida que os utilizam. Deve ser mantido um calendário para que todas as fontes de origem tenham os seus metadados registados a uma taxa que permita um nível razoável de desvio de dados.
Aqui estão algumas dicas e práticas recomendadas:
1- Utilize um modelo de processo DataOps.
Embora os conceitos de DataOps e malha de dados sejam distintos, o DataOps pode desempenhar um papel crucial. Os processos de dados, as ferramentas e as pessoas que utilizam os insights estão todos interligados, de acordo com um modelo de processo DataOps.
Os utilizadores estão posicionados para confiar continuamente nos dados, aproveitar de forma significativa as ferramentas à sua disposição e aplicar insights para melhorar as operações. Este modelo e o design arquitetónico do data fabric trabalham em harmonia. Para aproveitar ao máximo, os utilizadores necessitarão de um modelo de processo DataOps e de uma mentalidade DataOps.
2- Evite criar mais um data lake.
Ao construir malhas de dados, o problema típico é que pode tornar-se apenas mais um repositório de dados. Se os componentes arquitetónicos estiverem implementados (fontes de dados, análises, técnicas de BI, fluxo de dados e consumo de dados), mas faltarem APIs e SDKs, o resultado não será uma estrutura de dados genuína.
O termo “estrutura de dados” refere-se a um projeto arquitetónico e não a uma tecnologia específica. As características distintivas deste design incluem a interoperabilidade de componentes e a prontidão para integração. Como resultado, as organizações devem priorizar a camada de conexão, o fluxo contínuo de dados e a entrega automatizada de insights às interfaces front-end recém-conectadas.
3- Reconheça as suas obrigações regulatórias e de conformidade.
À medida que os dados são amplamente executados, o design da malha de dados pode contribuir para a segurança, a governança em tempo real e a conformidade regulatória. Os dados não estão dispersos por vários sistemas, reduzindo assim as chances de exposição de dados confidenciais.
Antes de o implementar, é crucial compreender as regulamentações e os requisitos regulatórios que se aplicam aos seus dados. Diferentes tipos de dados podem estar sujeitos a quadros regulamentares e legislação. Pode lidar com isso implementando procedimentos de conformidade automatizados que garantem que as transformações de dados ocorram conforme necessário para cumprir os requisitos legais.
4- Utilize análise gráfica para procurar interconexões.
Ao usar gráficos de conhecimento para representar metadados e relações de dados, a análise gráfica oferece uma abordagem mais inteligente do que as bases de dados relacionais. Em vez de se basear apenas em strings de texto, acrescenta um contexto semântico aos dados para compreender o significado da informação.
Um gráfico de conhecimento pode fornecer insights operacionais e empresariais, examinando as ligações entre fontes de dados. Comparado com o método tradicional de bases de dados relacionais, é mais eficaz na integração de dados diversos, e os insights descobertos são mais valiosos para os utilizadores empresariais. Dado que o objetivo principal desta arquitetura integrada é permitir o uso abrangente de várias fontes de dados sem duplicação, os gráficos de conhecimento alimentados pela análise gráfica são ideais para ambientes de dados complexos..
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5- Crie um mercado de dados para os programadores cidadãos.
Normalmente, esta arquitetura integrada irá produzir e transmitir insights diretamente para aplicações de negócios ou criar repositórios de dados fragmentados para análise pela equipa de TI ou pela equipa de dados. Um mercado de dados que democratize o acesso para programadores cidadãos é outra forma de aproveitar ao máximo o potencial dos dados.
Os dados deste mercado podem ser usados para desenvolver novos modelos para casos de uso emergentes por utilizadores empresariais com conhecimentos básicos de análise de dados e anos de experiência em análise de negócios. As empresas podem permitir que os programadores cidadãos o utilizem de forma inovadora e flexível, além de desenvolverem BI específico para cada caso de uso.
6- Utilize tecnologia de código aberto.
Ao criar um data fabric, a tecnologia de código aberto pode ser um elemento fundamental. Por ser extensível e pronto para integração, as tecnologias de código aberto são ideais para a sua arquitetura.
Como pode envolver um investimento significativo, e deseja proteger esse investimento mesmo que, mais tarde, decida mudar de fornecedor, os componentes de código aberto também podem ajudar a reduzir a dependência de um único fornecedor. Não deixe de verificar o projeto Open Data Fabric, recentemente lançado, que permite um pipeline de processamento de dados de streaming descentralizado usando big data e blockchain.
7- Habilite a produção de código nativo.
Uma função essencial na sua solução de malha de dados é a capacidade de gerar automaticamente código nativo que pode ser usado para integração. É possível gerar código otimizado nativamente em várias linguagens diferentes, incluindo Spark, SQL e Java, mesmo enquanto se analisam os dados recebidos.
Os profissionais de TI podem, então, utilizar este código para integrar novos sistemas para os quais APIs e SDKs ainda não estejam disponíveis. Este método permite incorporar novos sistemas de dados de forma rápida e fácil, sem preocupações com altos custos de integração ou investimentos significativos. Também acelera a sua transformação digital. É importante notar que a geração de código nativo deve funcionar com conectores prontos para facilitar a sua utilização.
8- Aprimore o data fabric para a computação de borda.
As empresas podem otimizar a utilização dos seus dispositivos IoT adaptando a malha de dados para a computação de borda. A malha de dados de borda, frequentemente chamada de malha de dados de borda para a nuvem, foi especificamente concebida para auxiliar nas implementações de IoT. Ela transfere tarefas importantes relacionadas aos dados do aplicativo centralizado para uma camada de borda distribuída, mas intimamente ligada.
Por exemplo, uma fábrica inteligente pode utilizar uma malha de dados de borda para determinar automaticamente o peso de um contentor de carga (sem necessidade de contacto com a nuvem centralizada) e iniciar a seleção de procedimentos. Isso facilita ações automáticas e agiliza a tomada de decisões que não seriam viáveis com um paradigma convencional e centralizado de repositório de dados.
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Conclusão
Os dados podem ser transferidos conforme necessário entre os diversos componentes. Uma malha de dados é utilizada para gerir recursos e configurações em várias entidades físicas e virtuais a partir de um único ponto, reduzindo assim a quantidade de gestão de dados necessária.
As estruturas de dados oferecem uma visão completa dos dados, incluindo dados em tempo real, o que reduz o tempo necessário para localizar, consultar e aplicar estratégias criativas. Elas também proporcionam análises de dados mais profundas, melhorando assim a inteligência empresarial.
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