Vivemos a era dos dados! Contudo, a maioria das empresas ainda não aproveita toda a potência escondida por trás deles. De acordo com uma pesquisa realizada pela Ernest Young em 2022, apenas 7% dos executivos possuem maturidade de dados.
Isso significa, que grande parte das empresas não sabem como manejar e oferecer esses dados de forma útil a seus gestores. Por isso, é fundamental organizar a casa e pensar em uma arquitetura de dados que favorece as análises e facilita as tomadas de decisão.
Leia o nosso artigo até o final e veja como a arquitetura de dados, por meio de seus fundamentos e modelos podem ajudar a sua empresa a crescer com mais estratégia e embasamento.
O que é arquitetura de dados?
Trata-se de um conjunto de parâmetros utilizados para o gerenciamento de informações dos dados. A arquitetura de dados descreve como os mesmos serão organizados desde a coleta até a distribuição e o consumo.
A arquitetura de dados deve ser criada de acordo com os requisitos do negócio. Assim, é possível definir um modelo adequado às necessidades de cada empresa. Conforme o tempo passa, as fontes de dados tendem a se diversificar, portanto, ter uma boa arquitetura garante o bom manejo dessas informações.
Uma boa arquitetura de dados permite mais organização e confiabilidade aos dados, evitando o armazenamento de dados redundantes, desestruturados ou duplicados. Isso garante mais qualidade nas análises e confiabilidade proporcionando mais clareza ao fazer consultas e tomadas de decisão!
Modelos de arquitetura de dados
Atualmente a arquitetura de dados contempla três modelos distintos, são os modelos: conceituais, lógicos e físicos:
Modelo de dados conceituais
Este tipo de modelo fornece visualização geral do conteúdo do sistema, assim como ele é organizado e quais são as regras adotadas pelo negócio. Normalmente, os modelos conceituais são criados na etapa de coleta de requisitos iniciais do projeto.
O modelo de dados conceituais inclui classes de entidades com características, restrições o relacionamento entre diferentes dados, e leve em consideração fatores como a segurança e a integridade dos dados.
Modelo de dados lógicos
Já o modelo lógico irá fornecer mais detalhes sobre conceitos e domínios sob consideração. Sendo composto por vários sistemas formais de notação de modelagem de dados, de forma a indicar atributos de dados. Como por exemplo uma classificação por tipo de dados, comprimentos, e ainda indica o relacionamento entre as entidades.
Modelos de dados físicos
Os modelos de dados físicos irão nos mostrar atributos dos dados e seus comprimento e ainda o relacionamento entre as entidades. Entretanto, este tipo de modelo não especifica nenhum requisito técnico do sistema.
Últimas tendências em arquitetura de dados
Sabemos que a arquitetura de dados é regida por 8 princípios fundamentais: segurança, colaboração, inteligência, vocabulários comuns, flexibilidade, automação, curadoria e orientação para resultados.
Diante disso, foram desenvolvidos sistemas de gerenciamento de dados, cujo objetivo é enxergar esses ativos como produtos, visando a padronização de metadados e facilitando o acesso a essas informações por meio de APIs.
Data Mesh (Malha de Dados)
Proposto por Zhamak Dehghani, diretora de tecnologia na ThoughtWorks, o Data Mesh é uma nova abordagem para projetar e desenvolver arquitetura de dados. Tendo como foco principal a democratização em escala dentro de uma organização/empresa.
Diferente de arquiteturas centralizadas e monolíticas como é o caso da Data Warehouse ou o Data Lake, o Data Mesh adota:
- Uma arquitetura descentralizada orientada ao domínio;
- Dados disponibilizados como produto;
- Infraestrutura de dos self-service;
- Governança federada para permitir interoperabilidade dos domínios, ou seja, os sistemas podem se comunicar e trocar informações de forma eficiente e organizada.
Como podemos usar o Data Mesh?
Difícil centralização de dados:
No Data Mesh os datasets podem ser separados em cada unidade de negócio, reduzindo o tempo gasto em obtenção de insights, uma vez que os dados podem ser resgatados de diferentes locais de forma simples e rápida;
Aumento no volume de dados
O volume de dados coletados aumenta a cada ano devido aos avanços tecnológicos. Para dar conta de tantos dados, o Data Mesh delega várias atividades para equipes individuais ou usuários de negócios, algo que permite mais agilidade e escalabilidade para o seu negócio.
Cumprimento de normas
Outra questão que pode ser resolvida por meio do Data Mesh são as boas práticas para coleta de dados de outros países. Por ter como características uma gestão de dados descentralizada fica mais fácil realizar as adequações de armazenamentos necessárias à legislação de cada país.
Principais Benefícios do Data Mesh
Confira a seguir alguns dos benefícios que esse modelo de arquitetura de dados pode proporcionar ao seu negócio:
- Agilidade e escalabilidade de negócios;
- Acesso rápido e entrega precisa de dados;
- Flexibilidade e independência;
- Conectividade e segurança de dados.
Data Lake
É um repositório que permite o armazenamento de dados estruturados e não estruturados em qualquer volume. No Data Lake os dados podem ser depositados de forma bruta e sem tratamento.
Como podemos usar o Data Lake?
De acordo com um estudo da Aberdeen, organizações que utilizam Data Lake superam em 9% a performance de empresas semelhantes no aumento orgânico da receita. Dessa forma, essa metodologia pode ser aplicada para desafios como:
Migração de dados
Sabia que os Data Lakes permitem que você importe qualquer quantidade de dados em tempo real? Ele puxa tudo de diferentes fontes para um lugar só , por isso é uma arquitetura centralizada. Dessa forma você economiza tempo na definição de estruturas de dados, esquemas e transformações.
Armazenagem e catalogação de dados com segurança
Outra vantagem proporcionada pelos Data Lakes são o armazenamento de dados relacionais, como bancos de dados operacionais e dados de aplicações de linhas de negócios, e dados não relacionais, como aplicações móveis, dispositivos IoT e mídias sociais.
Além disso, este tipo de arquitetura consegue detectar quais dados estão no lago por meio de crawling, catalogação e indexação de dados. O que permite mais controle e segurança para o que está no Data Lake.
Análise
Uma outra vantagem deste tipo de arquitetura é a fácil integração com outros tipos de ferramentas. Como por exemplo frameworks de código aberto tal como Apache, Presto e Apache Spark. Além de ofertas comerciais de fornecedores de data warehouse e inteligência empresarial.
Ou seja, ao utilizar um Data Lake os profissionais de dados da sua empresa podem realizar análises sem a necessidade mover os dados para um terceiro sistema separado. Muito legal né?
Machine Learning
Ou aplicação é a utilização para gerar insights, incluindo relatórios sobre dados históricos e machine learning
Principais Benefícios do Data Lake
Confira a seguir alguns dos benefícios que esse modelo de arquitetura de dados pode proporcionar ao seu negócio:
- Melhores interações com o cliente (uso em CRM);
- Mais inovação em P&D;
- Aumento da eficiência operacional.
Data Warehouse (armazém de dados)
Enquanto isso, o Data Warehouse é um sistema de gerenciamento de dados criado para dar suporte a atividades de business intelligence (BI), especialmente análises mais avançadas.
Geralmente, este tipo de arquitetura contém uma grande quantidade de dados históricos, advindos de uma série de fontes como: arquivos de log de aplicativos e transações. E possui ferramentas de analítica indispensáveis para a coleta de dados. Por armazenar um histórico dos dados ela pode se tornar uma fonte de dados extremamente importante.
Principais Benefícios da Data Warehouse
Confira a seguir alguns dos benefícios que esse modelo de arquitetura de dados pode proporcionar ao seu negócio:
- Tomada de decisão adequada;
- Dados consolidados de várias fontes;
- Análise de dados históricos;
- Qualidade, consistência e precisão de dados;
- Separação do processamento analítico dos bancos de dados transacionais, o que melhora o desempenho dos dois sistemas.
Denodo: solução em Big Data para a sua empresa
O Denodo é um software de virtualização de dados que pode ser utilizado por diversas empresas. Essa solução é capaz de entregar dados em tempo real e de forma consistente a várias plataformas do mercado, ele transforma a virtualização em dados estruturados.
Por meio dessa ferramenta você será capaz de otimizar o processo de consulta por meio de diversos recursos especiais, utilizando fontes de informações internas, big data, nuvem e até mesmo com dados não estruturados.
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