Arquitetura de dados: um guia prático

Ainda que relativamente nova, a ciência de dados vem crescendo e comprovando sua importância na geração de insights e no crescimento de empresas. E, quando o assunto é dados, a forma como são coletados, armazenados, analisados e processados conta muito na hora de gerar informações de negócios. 

E é por isso que se torna importante conhecer a arquitetura de dados. 

No contexto de crescimento de inteligência artificial e machine learning, que dependem de um grande volume de informações para seu desenvolvimento, pensar em como projetar a arquitetura de dados para as demandas empresariais é fundamental. 

Neste conteúdo, explicamos o que é a arquitetura de dados, como ela funciona e, principalmente, o que você precisa aprender para aplicá-la em seu negócio.

Confira!

O que é arquitetura de dados?

Arquitetura de dados é um conjunto padrão de produtos e ferramentas que permite gerenciar dados e definir os processos para capturar, transformar e entregar dados utilizáveis aos usuários corporativos. A arquitetura de dados também identifica as pessoas que consumirão esses dados e seus requisitos exclusivos. 

Uma arquitetura de dados deve estabelecer padrões para todos os seus sistemas de dados como uma visão ou um modelo das eventuais interações entre esses sistemas. 

A arquitetura de dados é o processo de padronização de como as organizações coletam, armazenam, transformam, distribuem e usam dados. O objetivo é fornecer dados relevantes às pessoas que precisam deles, quando precisam, e ajudá-las a entendê-los.

Vale lembrar também que ela descreve a estrutura dos ativos de dados lógicos e físicos e dos recursos de gerenciamento de dados de uma organização. O objetivo desta abordagem é traduzir as necessidades de negócios em requisitos de dados e de sistema e gerenciar os dados e seu fluxo pela empresa.

A arquitetura de dados faz parte da cultura Data-Driven, que é o grande diferencial de empresas de sucesso. Deseja saber mais? Veja nosso infográfico!

Quais os tipos de gerenciamento de arquitetura de dados?

Na prática, existem diferentes formas de trabalhar a arquitetura de dados. Por isso, conhecer as principais é essencial para ter sucesso nessa abordagem. Conheça os principais tipos de arquitetura de dados.

Data fabric

A arquitetura de dados de data fabric é baseada no cruzamento de dados e na análise contínua. 

Data fabric é uma arquitetura de gerenciamento de dados que usa sistemas automatizados e inteligentes para conectar dados armazenados em vários locais e formatos. Ao extrair dados de múltiplas fontes de armazenamento e centralizá-los, a data fabric permite que as equipes estudem os dados compilados de forma holística, fornecendo melhores insights. 

É projetada para ser flexível, padronizar o gerenciamento de dados, analisar informações e ajudar as equipes a tomar decisões de negócios mais assertivas. 

Por exemplo, uma única empresa pode armazenar dados em um banco de dados, um sistema de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) e um array de armazenamento conectado em rede (NAS). A implementação de uma data fabric permite que as equipes entendessem melhor todos esses dados, evitando silos entre os três sistemas.

Data mesh

Na prática, data mesh é uma abordagem que organiza os dados em domínios, os trata como um produto, permite o acesso de autoatendimento e apoia essas atividades com governança federada. 

Uma infraestrutura de dados de autoatendimento é a base da data mesh e atua como uma plataforma central, fornecendo um local comum de acesso aos usuários, independentemente de onde estejam hospedados.

Na abordagem “hub-and-spoke”, por exemplo, uma pequena equipe central define os controles e uma infraestrutura de dados de suporte os aplica. Graças aos padrões definidos no código, as equipes de produtos de dados dentro da empresa podem cumprir a documentação de metadados, a classificação de dados e o monitoramento da qualidade dos dados.

Juntos, esses elementos criam uma malha auto-organizada na qual diferentes grupos da empresa podem se reunir, definir seus requisitos de dados, chegar a um acordo sobre como os novos dados serão compartilhados e alinhar-se sobre as melhores maneiras de usar os dados.

Data warehouse

O data warehouse é um repositório de dados extraídos de diversas fontes, incluindo dados relatados por usuários, fabricantes e fornecedores terceirizados. Os dados são organizados em tabelas e outros bancos de dados para torná-los mais acessíveis e fáceis de usar. 

Embora o termo “data warehouse” possa evocar imagens de repositórios grandes com altos requisitos de armazenamento, muitos data warehouses modernos são otimizados para velocidade e acessibilidade e podem ser usados ​​com eficiência por empresas de todos os tamanhos.

Data Lake

Um data lake é um repositório de armazenamento que pode guardar um grande volume de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. É um local para armazenar todos os tipos de dados em seu formato nativo, sem limites fixos de tamanho de conta ou arquivo. Oferece alta quantidade de dados para aumentar o desempenho analítico e a integração nativa.

Data Lake é como um grande contêiner, muito semelhante a lagos e rios reais. Assim como em um lago, em que você recebe vários afluentes, um data lake possui dados estruturados, dados não-estruturados e registros fluindo em tempo real. 

O Data Lake democratiza os dados e é uma forma econômica de armazenar todos os dados de uma organização para processamento posterior.

Como estruturar uma arquitetura de dados?

Se sua empresa está buscando um modelo de arquitetura de dados, é importante saber que existem vários métodos de estruturação disponíveis no mercado. Veja os principais! 

DAMA-DMBOK 2

A estrutura DAMA-DMBOK visa fornecer melhores práticas, diretrizes e uma linguagem comum para profissionais de gerenciamento de dados. Ela inclui vários aspectos do gerenciamento de dados, organizados em dez áreas principais de conhecimento de dados:

• Gestão;
• Arquitetura;
• Modelagem e design;
• Armazenamento e operações;
• Segurança;
• Integração e interoperabilidade;
• Gerenciamento de documentos e conteúdo;
• Armazenamento e inteligência de negócios;
• Gerenciamento de metadados;
• Gerenciamento de qualidade.

Para melhorar a gestão de dados, na prática, muitas organizações, especialmente grandes empresas e agências governamentais, adotaram ou adaptaram a estrutura DAMA-DMBOK. Essas organizações abrangem uma variedade de setores, como finanças, saúde, telecomunicações, varejo e setor público. 

Zachman Framework

Criado no final da década de 1984 por John Zachman, essa estrutura passou a ser amplamente aceita para arquitetura empresarial. Isso porque o framework permite organizar informações sobre os negócios, processos, dados, aplicativos e tecnologia de uma organização.

Nesse modelo, a arquitetura corporativa é dividida em seis domínios: 

• Negócios
• Dados
• Processo
• Aplicativo
• A infraestrutura
• Tecnologia.

O modelo exige que as companhias sejam capazes de responder a duas perguntas sobre qualquer aspecto do seu negócio: “O que faz?” e “Como isso acontece?” Portanto, o quadro fornece uma estrutura para organizar a informação para encontrar respostas a estas questões.

Dale destacar dois aspectos importantes desse framework:

• O modelo incorpora fatos de consumidores, fornecedores, produtos e serviços.
• Um modelo de design mostra como esses fatos são representados nos sistemas de uma organização.

TOGAF

TOGAF® é uma estrutura de alto nível para planejar, inventar, aplicar e conduzir a Arquitetura Corporativa de um estabelecimento. A arquitetura empresarial é dividida em quatro domínios (dados, tecnologia, aplicação e negócios) que dependem principalmente de bens e tecnologias padronizados e pré-existentes. 

Um TOGAF é a ilustração de uma estrutura arquitetônica industrial, que auxilia as empresas no gerenciamento dos procedimentos e da terminologia usados ​​para construir, definir e gerenciar mudanças na arquitetura de uma empresa. 

Neste sentido, “arquitetura” consiste em identificar e gerenciar os sistemas e ativos de uma empresa. Como resultado, a arquitetura empresarial implica tentativas de uma organização identificar as estratégias e investimentos disponíveis, suas ligações e suas modificações.

Quais são os princípios da arquitetura de dados?

A seguir, listamos cinco que formam a base da arquitetura de dados moderna:

#1 Segurança

As arquiteturas de dados modernas devem ser projetadas visando à segurança da informação, com base em políticas de dados e controles de acesso diretamente nos dados brutos. Assim como previsto na LGPD, toda empresa deve garantir a proteção e privacidade dos dados de que dispõe.

#2 Flexibilidade

O processo de análise de dados deve escalar conforme a complexidade de um negócio. Desta forma, uma arquitetura flexível, que se adapta às necessidades se torna fundamental.

Dentro deste contexto, adequar a arquitetura de dados dentro do ambiente cloud é imprescindível.  

#3 Colaboração

A colaboração otimiza a gestão dos fluxos de dados. Quando as pessoas colaboram, a empresa ganha maior agilidade na condução dos processos. Assim, é possível reduzir o número de vezes que os dados devem ser movidos. Essa boa prática gera redução de custos, aumenta a atualização dos dados e confere mais celeridade aos processos.

A colaboração entre departamentos também é importante porque permite que todos tenham acesso a diferentes informações para um trabalho multidisciplinar. 

#4 Inteligência de negócio

O conceito de Business Intelligence é fundamental dentro da arquitetura de dados. Isso porque, no fim, todo o processo de mineração, armazenamento e processamento de dados é destinado à busca de informações e insights de negócios. 

Desta forma, utilizar a arquitetura de dados permite que os gestores conduzam a gestão de modo mais estratégico, direcionando esforços dentro de uma lógica de negócio que visa o crescimento. 

#5 Automação 

A automatização é a base do funcionamento de grandes empresas atualmente. Por isso, um arquiteto de dados visa apontar soluções e desenvolver melhorias para ferramentas e demais processos automatizados. 

Além disso, uma arquitetura automatizada prevê maior otimização e facilidade de acesso, armazenamento e seleção de dados, promovendo agilidade em seu processo de análises e geração de insights. 

Arquitetura de dados e Big Data: qual a relação?

Apesar de convergirem em alguns pontos, é importante diferenciar estes dois conceitos: enquanto o Big Data diz respeito à coleta de um grande volume de dados, a arquitetura de dados se direciona para o gerenciamento deles.

Aqui no blog, temos um conteúdo específico sobre Big Data, no qual você pode se aprofundar no assunto e entender melhor essas diferenças.

No entanto, vale destacar que o cenário do Big Data está mudando rapidamente. À medida que as tecnologias continuam evoluindo, com novos recursos que oferecem desempenho e escalabilidade, as necessidade de dados também mudam continuamente.

É então que encontramos a relação entre estes dois conceitos. Mais do que obter um volume exorbitante de dados, as empresas se interessam pelas informações de mercado que eles podem oferecer. Neste sentido, uma arquitetura de dados que gerencie esse grande volume de dados e obtenha insights de negócios se configura como o cenário ideal. 

E como a Ingram Micro pode auxiliar?

Para ter sucesso na arquitetura de dados, é importante ter em mente dois aspectos centrais:

• Os dados são um ativo compartilhado: Uma arquitetura de dados moderna precisa eliminar silos de dados entre setores e proporcionar a todas as partes interessadas uma visão completa da empresa.

• Os usuários exigem acesso adequado aos dados: As arquiteturas de dados modernas precisam fornecer interfaces que facilitem aos usuários o consumo de dados usando ferramentas adequadas para seus trabalhos.

A Ingram Micro pode ajudar você no gerenciamento de dados de uma empresa, fornecendo os serviços de arquitetura de dados. Conheça o nosso portfólio e as soluções exclusivas para essa demanda!