Tenha uma boa estrutura de dados para ajudar sua empresa a monitorar e gerenciar dados e aplicações. Coletar informações e se tornar uma organização orientada por dados está mais desafiador do que nunca. Isso ocorre porque as empresas utilizam uma ampla variedade de aplicativos, e os dados se tornam cada vez mais dinâmicos.
Para enfrentar esses desafios, as empresas precisam de uma estratégia abrangente alinhada aos dez principais avanços tecnológicos em dados e análise.
Essa estratégia envolve a integração de dados de diversas fontes e tipos, formando uma fonte virtual unificada. Essa abordagem permite o acesso e compartilhamento contínuo de dados em uma infraestrutura distribuída, independentemente do aplicativo, plataforma ou local de armazenamento.
Neste artigo, abordaremos o conceito de data fabric, sua importância, além de dicas e melhores práticas.
O que é uma estrutura de dados?
Uma data fabric (ou malha de dados) é uma arquitetura integrada que utiliza dados para fornecer capacidades consistentes para endpoints em um ambiente multicloud híbrido.
Essa arquitetura aumenta a visibilidade, o acesso e o controle, estabelecendo métodos padronizados para o gerenciamento de dados. Mais importante, promove a consistência em todo o ambiente, permitindo que os dados sejam usados e compartilhados em qualquer lugar.
Essa solução é a principal ferramenta de muitas empresas para transformar dados brutos em inteligência de negócios acionável, facilitando análises mais acessíveis, especialmente para aplicações de IA e aprendizado de máquina.
Segundo o Gartner, a data fabric foi destacada como a principal tendência tecnológica estratégica para 2022, pois pode reduzir os esforços de gerenciamento de dados em até 70%.
Benefícios da data fabric
Muitas empresas enfrentam desafios ao consolidar dados em um único local. Esse processo, embora útil, é caro e pode gerar problemas de segurança e conformidade ao longo do ciclo de vida dos dados. Contudo, integrar dados de maneira estratégica continua sendo essencial.
Uma data fabric oferece uma solução arquitetônica que possibilita às empresas:
- Acessar dados existentes de maneira integrada;
- Controlar o ciclo de vida dos dados com maior eficiência;
- Automatizar processos de movimentação de dados, otimizando operações e reduzindo custos.
Com essa abordagem, as empresas podem transformar a complexidade dos dados em uma vantagem competitiva.
Importância da estrutura de dados
As organizações muitas vezes enfrentam dificuldades para aproveitar ao máximo o valor de seus dados devido a problemas como acesso limitado (isto é, os dados não estão acessíveis para quem precisa deles) e a complexidade na integração.
Os métodos tradicionais de integração de dados já não atendem às demandas atuais dos negócios, que exigem transformações universais, conectividade em tempo real e maior agilidade. Muitas empresas enfrentam desafios significativos ao tentar combinar, integrar e transformar dados organizacionais provenientes de diversas fontes.
A data fabric (ou estrutura de dados) resolve essas questões ao fornecer aos usuários acesso imediato a uma ampla gama de dados e permitir sua visualização, independentemente de onde estejam.
Além disso, simplifica a governança e o gerenciamento de dados em ambientes multicloud, oferecendo mais eficiência e segurança para as empresas.
Dicas e boas práticas para uma estrutura de dados
Para que uma data fabric seja bem governada, é essencial gerenciar ativamente os metadados comerciais, operacionais e técnicos. Nesse processo, todos os colaboradores da organização devem ter acesso a um catálogo de dados e um vocabulário empresarial unificado.
Além disso, o compartilhamento de percepções sobre os dados deve ser incentivado em toda a organização. Um cronograma também é necessário para garantir que as fontes de dados consumam seus metadados de forma controlada, permitindo uma gestão eficiente e evitando desvios significativos.
Aqui estão algumas dicas e práticas recomendadas:
1. Utilize um modelo de processo DataOps
Embora os conceitos de DataOps e data fabric sejam distintos, o DataOps pode ser um facilitador essencial para o sucesso da estrutura de dados.
Um modelo de DataOps conecta de maneira integrada processos de dados, ferramentas e pessoas, garantindo que os insights sejam usados de forma eficaz para melhorar operações.
Esse modelo funciona em harmonia com o design arquitetônico da data fabric. Para maximizar os benefícios, os usuários devem adotar tanto um modelo de processo quanto uma mentalidade orientada ao DataOps. Isso proporciona maior confiança nos dados, maior uso das ferramentas disponíveis e a aplicação de insights significativos para alcançar melhores resultados.
Evite criar outro data lake
Ao construir uma data fabric, um problema comum é que ela acaba se tornando apenas mais um data lake. Isso ocorre quando os componentes arquitetônicos – como fontes de dados, análises, técnicas de BI, trânsito e consumo de dados – estão implementados, mas faltam APIs e SDKs essenciais. Sem essas ferramentas, o resultado não será uma verdadeira malha de dados.
O termo “estrutura de dados” refere-se a um projeto arquitetônico, e não a uma tecnologia específica. As principais características desse design incluem a interoperabilidade entre os componentes e a prontidão para integração.
Por isso, as organizações devem priorizar a camada de conexão, a transmissão contínua de dados e a entrega automatizada de informações para as interfaces front-end recém-integradas.
Reconheça as obrigações regulatórias e de conformidade
Como os dados são amplamente distribuídos, o design da data fabric contribui para melhorar a segurança, a governança em tempo real e a conformidade regulatória. Nesse modelo, os dados não ficam dispersos em vários sistemas, reduzindo as chances de exposição de informações confidenciais.
Antes de implementar a data fabric, é essencial compreender as normas de conformidade e os regulamentos que se aplicam aos seus dados. Diferentes tipos de informações podem estar sujeitos a legislações e quadros regulatórios específicos.
Para atender a esses requisitos, você pode implementar procedimentos de conformidade automatizados. Esses procedimentos garantem que os dados sejam transformados conforme necessário para cumprir as exigências legais, reduzindo riscos e assegurando a governança adequada.
Use a análise gráfica para procurar interconexões
Ao utilizar gráficos de conhecimento para ilustrar as relações entre metadados e dados, a análise gráfica oferece uma abordagem mais inteligente do que os bancos de dados relacionais.
Em vez de apenas trabalhar com strings de texto, essa técnica enriquece os dados com contexto semântico, permitindo compreender o significado por trás das informações.
Os gráficos de conhecimento são ferramentas valiosas para obter insights operacionais e de negócios ao explorar conexões entre diferentes fontes de dados.
Comparados aos métodos tradicionais de bancos de dados relacionais, eles são mais eficazes na integração de dados diversos e na geração de insights mais úteis para os usuários corporativos.
Como o objetivo principal de uma data fabric é possibilitar o uso amplo e eficiente de múltiplas fontes de dados sem duplicação, os gráficos de conhecimento, apoiados pela análise gráfica, são uma solução ideal para essa arquitetura integrada.
Crie um mercado de dados para desenvolvedores cidadãos
Uma arquitetura integrada como a data fabric pode gerar insights de duas formas principais: entregando-os diretamente para aplicativos de negócios ou criando repositórios de dados segmentados para análise por equipes de TI ou dados. No entanto, um mercado de dados que democratize o acesso também pode ser uma poderosa alternativa para aproveitar suas possibilidades.
Nesse modelo, os dados do mercado podem ser utilizados para criar novos modelos voltados a casos de uso emergentes. Isso permite que usuários empresariais, com conhecimento básico em análise de dados e experiência em análise de negócios, desenvolvam soluções personalizadas.
Além disso, as empresas podem capacitar desenvolvedores cidadãos para explorar esses dados de maneiras inovadoras e flexíveis, promovendo o desenvolvimento de soluções de inteligência de negócios (BI) específicas para cada necessidade.
Use tecnologia de código aberto
Ao criar uma estrutura de dados, o uso de tecnologias de código aberto pode ser um divisor de águas. Por serem projetadas para extensibilidade e integração, essas tecnologias se alinham perfeitamente à arquitetura de uma data fabric.
Embora a implementação de código aberto possa exigir um investimento significativo, ela oferece a vantagem de proteger seu investimento a longo prazo, mesmo que você decida trocar de fornecedor no futuro. Isso porque os componentes de código aberto reduzem a dependência de um único fornecedor, promovendo maior flexibilidade e autonomia.
Permita a produção de código nativo
Um recurso essencial de uma solução de data fabric é a geração de código nativo. Esse mecanismo permite a produção automática de códigos que podem ser usados para integração.
É possível, por exemplo, gerar código otimizado nativamente em diversas linguagens, como Spark, SQL e Java, até mesmo durante a análise de dados em tempo real.
Os profissionais de TI podem utilizar esses códigos para integrar novos sistemas, mesmo nos casos em que ainda sejam necessárias APIs ou SDKs. Esse método simplifica a incorporação de novos sistemas de dados, reduz custos de integração e acelera a transformação digital da organização.
É importante garantir que a geração de código nativo funcione com conectores prontos para uso, tornando o processo mais eficiente e acessível.
Melhore a estrutura de dados para computação de ponta
Empresas podem maximizar o uso de dispositivos IoT adaptando suas estratégias de data fabric para computação de ponta. A chamada “malha de dados de borda” foi desenvolvida especificamente para suportar implantações de IoT, deslocando tarefas importantes de dados do aplicativo centralizado para uma camada de borda distribuída, mas altamente conectada.
Por exemplo, uma fábrica inteligente pode utilizar uma malha de dados de borda para calcular automaticamente o peso de um contêiner de carga, sem a necessidade de se comunicar com a nuvem centralizada, e iniciar procedimentos de coleta. Esse modelo possibilita ações automatizadas e acelera a tomada de decisões – algo inviável em paradigmas tradicionais e centralizados de data lakes.
Conclusão
Uma data fabric permite a transferência eficiente de dados entre componentes conforme necessário. Essa arquitetura gerencia recursos e configurações em diversos ambientes físicos e virtuais a partir de um único ponto de controle, reduzindo significativamente a complexidade do gerenciamento de dados.
As estruturas de dados oferecem uma visão abrangente e integrada, incluindo informações em tempo real, o que diminui o tempo necessário para localizar, consultar e aplicar táticas inovadoras. Além disso, proporcionam análises mais detalhadas e acionáveis, aprimorando a inteligência corporativa e o processo de tomada de decisão.
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