O que é Data Fabric?

No mundo atual, orientado por dados, as organizações muitas vezes enfrentam o desafio de gerenciar dados espalhados por diferentes equipes e sistemas. Vendas, finanças, RH - cada departamento pode ter suas próprias ferramentas e fontes de dados, levando a silos que dificultam a obtenção de uma visão unificada.

Para resolver esses problemas, os engenheiros de dados geralmente precisam criar e manter uma intrincada rede de pipelines de dados que copiam, combinam e transformam dados para fornecê-los a cada departamento. À medida que o número de equipes e fontes de dados cresce, a configuração e a manutenção desse intrincado encanamento se tornam cada vez mais difíceis, o que pode levar a falhas.

O conceito de tecido de dados foi concebido como uma solução holística para esses problemas. Vamos explorar essa solução arquitetônica para o gerenciamento integrado de dados.

Se você quiser saber mais sobre gerenciamento de dados, confira este artigo sobre linhagem de dados.

O que é Data Fabric?

Data fabric é um sistema amplo de arquitetura de dados que permite a integração e o gerenciamento contínuos de dados em diversos ambientes. Pense nisso como uma maneira de conectar virtualmente fontes de dados diferentes sem a necessidade de cópias redundantes.

Ao unir essas fontes de dados diferentes, um tecido de dados cria uma estrutura unificada na qual você pode garantir o fornecimento consistente, a governança e a segurança dos dados, independentemente de onde eles residam.

Diferentemente de um pipeline de dados tradicional, o data fabric não copia dados de diferentes fontes para um repositório central. Em vez disso, ele aproveita as APIs e a virtualização para permitir que analistas e cientistas de dados acessem dados armazenados em diferentes locais a partir de um catálogo central. Isso significa que é necessário menos espaço de armazenamento, pois há apenas uma cópia dos dados.

Além disso, ao criar uma infraestrutura de dados coesa, a estrutura de dados garante que os dados sejam facilmente acessíveis, bem administrados e seguros durante todo o seu ciclo de vida.

Benefícios do Data Fabric

A simplicidade de uma arquitetura de malha de dados oferece inúmeros benefícios para grandes organizações.

Elimina os silos de dados e melhora o acesso

Ao fornecer uma camada unificada de acesso aos dados, o data fabric elimina os silos de dados, facilitando o acesso e a utilização dos dados de toda a organização pelos usuários de dados, como analistas e contadores. Ao colocar todos os conjuntos de dados da sua organização em um catálogo central, você pode ver e acessar facilmente todos os dados.

Obviamente, isso não significa que você deva compartilhar todos os dados da sua organização com todos os funcionários. Você ainda pode - e deve - implementar medidas de autenticação baseadas em funções para garantir a segurança em seu sistema.

Melhor consistência e gerenciamento de qualidade

A estrutura de dados geralmente melhora a qualidade e a consistência dos dados em toda a organização. Ao simplificar o back-end dos pipelines de dados automatizados e padronizar as estruturas de governança, você pode garantir que todos os seus dados permaneçam limpos, consistentes e precisos, o que é crucial para a tomada de decisões comerciais confiáveis.

Saiba mais sobre a qualidade dos dados neste curso de Introdução à qualidade dos dados.

Melhora a conformidade e a segurança da governança

Os princípios da estrutura de dados incorporam medidas robustas de segurança e políticas de governança no início do pipeline de dados, garantindo a conformidade com os requisitos regulamentares e protegendo informações confidenciais. Essa abordagem abrangente da segurança de dados reduz os riscos e aumenta a confiança nos dados que estão sendo usados. Um sistema mais simples é mais fácil de proteger.

Saiba mais sobre o assunto neste curso de Conceitos de governança de dados.

Facilita decisões mais rápidas baseadas em dados

O mais importante é que a estrutura de dados aumenta a agilidade da sua organização na tomada de decisões orientada por dados. Ao simplificar o gerenciamento de dados e fornecer acesso em tempo real a dados confiáveis, a estrutura de dados permite que as organizações sejam mais responsivas às mudanças nos dados e tomem decisões informadas rapidamente.

Tecido de dados: Princípios básicos

O estilo de arquitetura da estrutura de dados tem três princípios fundamentais: acesso unificado, governança padronizada e automação.

Uma estrutura de dados deve incluir uma camada de dados lógicos para acesso unificado aos dados. Essa camada abstrai a infraestrutura de dados subjacente, fornecendo uma interface contínua e unificada para acesso a dados de diversas fontes. Basicamente, você quer que todos que precisam acessar os dados da sua organização (analistas, cientistas, operações de ML etc.) tenham acesso a todos os dados de que precisam de maneira unificada.

Outro princípio da criação de uma estrutura de dados é ter governança e segurança de dados padronizadas. Isso garante que todos os ativos de dados da sua organização sigam protocolos uniformes de governança e segurança. Essa padronização aumenta a confiabilidade e a conformidade normativa em toda a sua organização.

Os Data Fabrics também usam pipelines de dados automatizados no back-end para a movimentação e transformação eficientes dos dados. Essa automação simplifica o processo de movimentação, limpeza e transformação de dados no back-end do tecido. Ele permite o processamento de dados em tempo real, aumentando a eficiência e reduzindo o esforço manual.

Tecido de dados: Componentes principais

Há vários componentes principais que compõem uma arquitetura de malha de dados. Vamos discutir alguns deles.

Catálogo de dados

Um dos componentes mais importantes de uma estrutura de dados é o catálogo de dados. Esse é um registro central de todos os ativos de dados da sua organização. Ele fornece metadados e informações de linhagem para facilitar a descoberta e o gerenciamento de dados, garantindo que os usuários possam encontrar e entender facilmente os dados necessários.

Ferramentas de integração de dados

As ferramentas de integração de dados são outro componente essencial. Eles permitem a movimentação contínua de dados entre diferentes sistemas e plataformas. As ferramentas de integração de dados incluem plataformas ETL (Extract, Transform, Load), estruturas de integração de dados, serviços de integração baseados em nuvem e soluções de streaming de dados em tempo real. Essas ferramentas garantem que os dados estejam prontamente disponíveis sempre que necessário, melhorando a acessibilidade geral dos dados.

Transformação

Os serviços de transformação desempenham um papel fundamental nos data fabrics, assim como em qualquer solução de pipeline. Eles limpam, transformam e preparam os dados para análise, realizando tarefas como limpeza, normalização, agregação e enriquecimento de dados.

Governança de dados

A estrutura de governança de dados também é fundamental, pois garante a qualidade, a segurança e a conformidade dos dados por meio de políticas e procedimentos que gerenciam os dados durante todo o seu ciclo de vida. As atividades de governança podem incluir o estabelecimento de funções de administração de dados, a implementação de verificações de qualidade de dados, a redação de informações confidenciais, a aplicação de controles de acesso baseados em funções e a garantia de conformidade normativa por meio de auditorias regulares.

Um dos benefícios de uma estrutura de estrutura de dados é a capacidade de padronizar facilmente esses protocolos de governança em todo o seu cenário de dados. Isso ajuda a manter a integridade e a confiabilidade de seus dados.

Em uma arquitetura de malha de dados, cada um desses componentes principais é entrelaçado para criar uma experiência unificada. Os dados de fontes diferentes são integrados, transformados e catalogados. Os protocolos de governança são aplicados em todas as áreas para garantir um ambiente de dados seguro e protegido.

Tecido de dados vs. Gerenciamento de dados tradicional

O gerenciamento de dados geralmente se desenvolve organicamente em uma organização à medida que ela cresce e novas fontes de dados e equipes se desenvolvem. Cada nova fonte de dados exige a criação de um novo pipeline, e cada nova equipe pode usar suas ferramentas, convenções de nomenclatura e protocolos de governança.

Essa abordagem tradicional de gerenciamento de dados tem muitas limitações. A mudança para uma estrutura de estrutura de dados envolve uma reformulação completa da forma como os dados vão de suas fontes para os usuários que precisam deles em toda a organização.

Limitações das abordagens tradicionais

A abordagem tradicional de gerenciamento de dados resulta em vários sistemas de dados em silos, nos quais os dados são armazenados e gerenciados em repositórios separados e isolados. Esse método geralmente envolve integrações ponto a ponto entre sistemas, o que leva a uma rede complexa de conexões e pipelines cuja manutenção é complicada.

Nesse projeto, cada sistema pode ter seu próprio banco de dados, transformações e controles de acesso. Isso torna difícil acessar todos os dados de uma só vez para ter uma visão unificada dos dados em toda a organização.

Essa complexidade é ineficiente e abre a porta para erros. Os sistemas tradicionais também dificultam a manutenção da qualidade e da consistência dos dados, o que leva a dados não confiáveis e a uma diminuição da confiança nos dados da sua organização.

Os sistemas tradicionais de gerenciamento de dados também têm escalabilidade limitada, em parte porque muitas cópias dos mesmos dados utilizam um espaço de armazenamento valioso. Eles lutam para se adaptar às necessidades de dados em constante evolução dentro da organização. Essencialmente, esses sistemas legados simplesmente se tornam muito volumosos, dispersos e redundantes, dificultando o acompanhamento do ritmo de inovação dos negócios.

Vantagens da malha de dados

Uma estrutura de dados oferece vantagens significativas em relação a essas abordagens tradicionais. Ele fornece uma plataforma de dados unificada para todas as necessidades de dados, consolidando dados de várias fontes em uma plataforma única e coesa. Essa unificação simplifica o gerenciamento de dados e melhora a organização.

A estrutura de dados também permite melhor governança de dados e conformidade normativa. Como a estrutura de estrutura de dados consolida todos os seus dados em um único catálogo de dados, as padronizações podem ser aplicadas em todo o seu cenário de dados. Medidas padronizadas de governança e segurança garantem que todos os seus dados estejam em conformidade com as normas regulamentares, como HIPPA e FCRA, reduzindo os riscos e aumentando a confiança nos seus dados.

Casos de uso do Data Fabric

A estrutura de dados aprimora os recursos de dados em vários contextos organizacionais. Ele pode substituir sistemas de dados legados em grandes organizações onde o gerenciamento de dados se tornou complicado.

Os tecidos de dados também podem ser usados no início da vida de uma organização para criar um programa de dados unificado e evitar futuros problemas de gerenciamento de dados.

Um caso de uso significativo para a estrutura de dados é o MDM (Master Data Management). Ao criar uma única fonte de verdade para dados críticos, os data fabrics garantem o gerenciamento centralizado dos dados mestres. Essa centralização é essencial para manter operações comerciais confiáveis e eficientes, garantindo consistência e precisão nos principais conjuntos de dados. Você pode ler mais sobre esse modelo AQUI.

Para análise de dados e business intelligence, a estrutura de dados oferece acesso rápido a dados confiáveis, permitindo que as organizações tomem decisões informadas de forma rápida e eficaz. A estrutura de dados aprimora a qualidade e a velocidade dos processos analíticos, garantindo que os dados estejam prontamente disponíveis e sejam confiáveis.

As malhas de dados também garantem a conformidade normativa. Eles permitem governança e protocolos padronizados em toda a organização, simplificando a adesão às normas de privacidade de dados. Essa governança consistente de dados reduz a complexidade da conformidade normativa, ajudando as organizações a proteger suas reputações e evitar penalidades onerosas.

Tecido de dados vs. Malha de dados

No mundo dos dados, há muitas palavras e termos que são parecidos. Vamos dar uma olhada em um que parece muito semelhante ao data fabric: data mesh.

Malha de dados

A malha de dados é outra abordagem para o gerenciamento de dados que tem características distintas. Ele se concentra na integração temporária de dados de várias fontes para análise imediata. Isso torna a malha de dados ideal para explorações rápidas e relatórios únicos, proporcionando flexibilidade para necessidades de dados simples e imediatas.

Diferentemente de um tecido de dados, uma malha de dados incentiva a descentralização de dados e a autonomia de domínio na governança. No entanto, ele tem limitações, incluindo preocupações com a qualidade dos dados e considerações de segurança. Ele não foi projetado para armazenamento de longo prazo e gerenciamento abrangente de dados.

Tecido de dados

O Data Fabric oferece uma abordagem holística para o gerenciamento de todos os dados em uma organização. Ele oferece uma plataforma abrangente e integrada para o gerenciamento de dados. Isso inclui acesso aos dados, governança, segurança e integração. O Data Fabric é adequado para o gerenciamento de dados de longo prazo e para a tomada contínua de decisões orientadas por dados.

Embora a implementação do data fabric possa ser complexa e exija uma seleção cuidadosa de ferramentas e tecnologias compatíveis, seus benefícios em termos de unificação de dados, governança e agilidade fazem dele uma solução poderosa para as necessidades de gerenciamento de dados de muitas organizações.

Implementação do Data Fabric

Portanto, se você decidiu que uma arquitetura de malha de dados é útil para a sua organização, talvez esteja se perguntando como começar. Vamos examinar algumas etapas iniciais.

Avaliação de suas necessidades

A implementação da estrutura de dados em sua organização começa com a avaliação de suas necessidades. As malhas de dados não são uma abordagem única para todos. Pense nisso como uma solução personalizada, adaptada às necessidades de dados de sua organização. Por isso, é essencial que você avalie seu cenário de dados atual e identifique os desafios antes de projetar uma estrutura de dados.

As primeiras etapas da implementação consistem em conversar com as partes interessadas para entender a infraestrutura de dados existente, identificar os pontos problemáticos e determinar os desafios específicos que você pretende enfrentar com a estrutura de dados.

Em seguida, você precisa definir suas metas comerciais e os resultados desejados com a estrutura de dados. Você está tentando criar uma única fonte de verdade? Reduzir os custos indiretos? Substituir a infraestrutura antiga e com falhas? Estabelecer objetivos e resultados claros que se alinhem às suas metas organizacionais ajudará a orientá-lo e a garantir que a estrutura de dados que você criar atenda às suas necessidades específicas.

Escolher as ferramentas e tecnologias certas

Depois de saber a direção que deseja seguir, você precisa escolher as ferramentas que usará para chegar lá. Escolher as ferramentas certas pode parecer um pouco complicado, mas é uma etapa importante.

Uma opção é usar uma solução completa, como o Azure Service Fabric da Microsoft ou o IBM Cloud Pak. Eles fornecem todas as ferramentas de que você precisa para incorporar uma arquitetura de malha de dados à sua organização. Eles fazem grande parte do trabalho pesado para você e podem simplificar o faturamento pagando apenas por um produto. Confira este artigo sobre o que é o Microsoft Fabric para que você tenha uma visão mais detalhada.

No entanto, algumas organizações podem precisar, ou preferir, uma configuração mais personalizada. Você pode criar sua própria arquitetura de malha de dados usando uma combinação de ferramentas prontas para uso, como:

• Apache Kafka para integração e streaming de dados em tempo real.
• Talend para processos ETL abrangentes.
• Informatica para integração de dados, qualidade de dados e governança.
• Apache Spark para processamento e análise de dados em grande escala.
• Databricks para engenharia de dados colaborativa e machine learning.
• Alation ou Collibra para catalogação e governança de dados.

Ao escolher as tecnologias a serem usadas, considere a escalabilidade, a segurança e a compatibilidade com a infraestrutura existente em sua organização. Certifique-se de que as soluções escolhidas possam ser dimensionadas de acordo com suas necessidades, ofereçam segurança robusta e se integrem aos seus sistemas atuais.

Também é aconselhável considerar sua longevidade. As novas tecnologias podem ser passageiras, e você pode precisar fazer grandes mudanças se a ferramenta escolhida não tiver mais suporte. Da mesma forma, as soluções personalizadas podem enfrentar desafios se houver mudanças na equipe que as desenvolveu.

Governança de dados e gerenciamento de mudanças

A implementação de um data fabric em sua organização exigirá estratégias robustas de governança de dados e gerenciamento de mudanças, principalmente se você usou uma arquitetura diferente por muito tempo e agora está mudando para uma arquitetura de data fabric. Um planejamento cuidadoso ajudará você a garantir uma transição bem-sucedida em toda a sua organização.

É importante estabelecer políticas claras de propriedade de dados, controle de acesso e segurança. Isso envolve a definição de quem é responsável pelos dados em cada estágio de seu ciclo de vida, a definição de permissões para quem pode acessar e modificar dados e a implementação de medidas de segurança para proteger informações confidenciais. Essas políticas ajudarão você a manter a integridade dos dados, garantir a conformidade com os regulamentos e proteger-se contra violações de dados.

Você também deve definir funções e responsabilidades específicas para o gerenciamento de dados. Dependendo da sua situação, isso pode incluir a designação de administradores de dados que supervisionam a qualidade dos dados, guardiões de dados que gerenciam o armazenamento e o acesso aos dados ou comitês para aplicar a governança de dados. Funções claramente definidas ajudarão a garantir a responsabilidade nos processos de gerenciamento de dados.

É fundamental que você desenvolva um plano de adoção e treinamento do novo sistema em toda a organização. Apresente aos possíveis usuários o novo sistema de processamento de dados por meio de sessões de treinamento ou workshops e certifique-se de que você tenha a documentação adequada que as pessoas possam consultar.

Geralmente, as pessoas demoram um pouco para se adaptar a novos sistemas. Se você compreender e aceitar seus colegas de trabalho durante essa transição, tudo ficará mais tranquilo. Você provavelmente precisará fornecer suporte contínuo para resolver quaisquer problemas ou dúvidas que surjam durante a transição e no período imediatamente posterior.

O futuro do Data Fabric

Assim como acontece com a maioria das tecnologias atuais, o futuro da fabricação de dados deverá ser transformado pelos avanços na automação e no machine learning. A inteligência automatizada provavelmente aprimorará a integração de dados por meio de fluxos de trabalho com reconhecimento de contexto e pipelines de autocorreção que detectam e otimizam o desempenho em tempo real. Os insights orientados por IA podem oferecer análises preditivas e catálogos de dados inteligentes, tornando o gerenciamento de dados mais proativo e eficiente.

A tecnologia blockchain pode ser integrada para fornecer proveniência de dados imutável e automatizar tarefas de governança por meio de contratos inteligentes.

À medida que a computação de borda cresce, os tecidos de dados podem gerenciar o processamento descentralizado de dados em dispositivos de borda e serviços de nuvem.

Os avanços na computação quântica podem introduzir a criptografia com segurança quântica e acelerar transformações complexas de dados.

À medida que essas tecnologias continuam a evoluir, a estrutura de dados pode se tornar um ativo essencial, fornecendo a base para operações inteligentes e orientadas por dados em todos os setores.

Conclusão

O Data Fabric representa uma abordagem transformadora para o gerenciamento de dados. Trata-se de uma estrutura arquitetônica que busca enfrentar os desafios de silenciamento, qualidade e governança de dados. Ao eliminar as barreiras de acesso aos dados e promover um ambiente de dados unificado, os data fabrics podem apoiar a tomada de decisões orientada por dados em grandes organizações.

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