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O que é uma federação de dados?

A federação de dados é uma técnica de integração de dados que oferece uma visão unificada dos dados de fontes diferentes sem exigir movimentação ou consolidação física dos dados.
Actualizado 29 de jul. de 2024  · 12 min de leitura

As organizações geralmente enfrentam o desafio de gerenciar dados dispersos em vários sistemas, bancos de dados e aplicativos. Essa fragmentação cria silos de dados, o que dificulta o acesso e a integração dos dados. Isso dificulta que as organizações aproveitem totalmente seus ativos de dados.

A federação de dados oferece uma solução para esse problema. Em vez de mover ou consolidar fisicamente os dados, a federação de dados oferece uma abordagem virtualizada que permite aos usuários acessar e consultar dados de várias fontes em tempo real.

Se você quiser saber mais sobre gerenciamento de dados, confira meus outros artigos desta série:

O que é federação de dados?

A federação de dados é uma técnica de integração de dados que oferece uma visão unificada dos dados de várias fontes sem consolidá-los fisicamente. Imagine-o como um mecanismo sofisticado que permite que você acesse e consulte dados em vários sistemas em tempo real, como se todos estivessem armazenados em um único local.

Muitas organizações lidam com grandes quantidades de dados de fontes diferentes. É importante que você possa acessar e analisar esses dados em tempo real, sem o incômodo da duplicação de dados, para tomar decisões informadas. A federação de dados permite que isso aconteça.

A federação de dados também é usada em algumas arquiteturas de dados para consolidar dados, como em data fabrics (leia mais neste artigo sobre o que é um tecido de dados).

O gráfico é uma visão simplificada de uma federação de dados.

O gráfico acima é uma visão simplificada de uma federação de dados. A federação de dados virtualiza e agrega dados de muitas fontes diferentes para que os consumidores de dados possam interagir com eles.

Princípios básicos

Uma federação de dados opera com base em vários princípios fundamentais. Vamos examinar alguns deles.

Virtualização

Em vez de realocar fisicamente os dados, a federação de dados os mantém em seu local de origem original e os torna acessíveis por meio de uma camada virtual. Essa abordagem elimina a necessidade de duplicação de dados e garante o acesso em tempo real às informações mais atuais. Ao virtualizar o acesso aos dados, as organizações podem manter a integridade e a segurança de seus dados em seu local original e, ao mesmo tempo, beneficiar-se de uma visão unificada.

Acesso unificado

Os usuários interagem com uma única interface ou linguagem de consulta, simplificando o processo de acesso a dados de várias fontes. Esse acesso unificado simplifica a recuperação de dados. Esse processo permite que analistas, cientistas de dados e outras partes interessadas consultem e analisem facilmente os dados sem navegar pelas complexidades de cada fonte de dados.

Mapeamento de esquema

Um esquema é um projeto que define como os dados são organizados em um banco de dados. As fontes de dados geralmente têm esquemas diferentes, o que significa que elas organizam e rotulam seus dados de forma diferente. O mapeamento de esquemas envolve o alinhamento desses esquemas para criar uma visualização de dados consistente.

Por exemplo, uma fonte de dados pode usar "CustomerID" para se referir a um identificador de cliente, enquanto outra pode usar "CustID". O mapeamento do esquema traduz esses rótulos diferentes para que sejam entendidos como a mesma entidade.

Ao harmonizar os diferentes esquemas, as ferramentas de federação de dados garantem que os dados de diversas fontes possam ser integrados sem problemas. Isso proporciona um modelo de dados consistente e confiável no qual os usuários podem confiar para obter análises e relatórios precisos.

Processamento sob demanda

A federação de dados enfatiza o processamento sob demanda. As consultas são executadas em tempo real em fontes federadas, minimizando a duplicação de dados e garantindo que os usuários acessem os dados mais atualizados. Esse recurso de processamento dinâmico é fundamental para a tomada de decisões e a análise em tempo hábil. Ao processar dados sob demanda, a federação de dados oferece suporte à tomada de decisões ágeis e informadas.

Como funciona a federação de dados

Agora que você já sabe o que é uma federação de dados, vamos ver como ela funciona.

Arquitetura

A federação de dados integra perfeitamente os dados de fontes diferentes. Em seu núcleo está uma arquitetura estruturada projetada para facilitar essa integração de forma eficiente. Essa arquitetura consiste em três partes principais:

  • Fontes de dados
  • A camada de federação que integra as fontes de dados
  • Os consumidores de dados que consultam esses dados

Fontes de dados

As fontes de dados podem ser consideradas como ilhas, cada uma contendo informações valiosas. Essas fontes variam de dados estruturados em bancos de dados a dados não estruturados em armazenamento em nuvem e fluxos de dados em tempo real. A federação de dados integra essas diversas fontes, criando uma visão coesa do cenário de dados.

Camada de federação

A camada de federação fornece uma interface unificada para acesso e consulta de dados. Ele converte as consultas do usuário em comandos que cada fonte de dados pode entender, facilitando o acesso e o processamento em tempo real. Essa camada é fundamental para manter a integridade dos dados, garantir a recuperação eficiente dos dados e fornecer uma visão consistente dos dados em todas as fontes.

Podemos pensar nessa camada de federação como um fluxo de vídeo ao vivo de cada uma das ilhas de dados. Ele permite que os consumidores de dados vejam e usem os dados em cada uma das ilhas, sem movê-los ou copiá-los.

Consumidores de dados

Diversos aplicativos e ferramentas, como plataformas de business intelligence, ambientes de ciência de dados e sistemas operacionais, interagem com os dados federados por meio da camada de federação. Por meio dessas ferramentas, analistas de dados, cientistas de dados e outros consumidores de dados podem usar os dados. Esses consumidores de dados podem, então, aproveitar os dados integrados para análise, geração de relatórios e tomada de decisões.

Processamento de consultas

Quando enviamos uma consulta a um sistema federado, ela vai primeiro para a camada de federação. Pense na camada de federação como um tradutor inteligente. Ele pega nossa consulta principal e a divide em subconsultas menores. Cada subconsulta é personalizada para buscar dados de diferentes fontes onde essas informações estão armazenadas, como bancos de dados ou armazenamento em nuvem.

Em seguida, essas subconsultas são enviadas para as várias fontes de dados em tempo real. Cada fonte processa sua parte da consulta e envia os resultados de volta. Em seguida, a camada de federação coleta todos esses resultados e os combina em um resultado agregado.

Esse processo simplificado nos permite acessar e analisar dados de várias fontes como se fossem um único conjunto de dados unificado. Isso facilita a coleta de dados de toda a organização.

Um gráfico para esse processo: Um consumidor de dados faz uma consulta à federação de dados.

O gráfico acima é uma visão simplificada desse processo. Um consumidor de dados consulta a federação de dados. Ele divide essa consulta em uma série de subconsultas e as envia para a fonte de dados apropriada. Cada fonte envia de volta seus resultados, que a federação de dados agrega para retransmitir ao consumidor de dados.

Benefícios da federação de dados

A federação de dados oferece vários benefícios importantes para organizações com cenários de dados complexos.

Redução dos custos de armazenamento

Ao minimizar as cópias dos dados, a federação reduz os custos de armazenamento e o risco de inconsistências entre os conjuntos de dados. Essa abordagem simplificada otimiza a alocação de recursos e aprimora a integridade dos dados.

Acesso em um único ponto a informações atualizadas

A federação de dados também simplifica o acesso aos dados, fornecendo um único local para consultar dados de toda a organização. Esse ponto de acesso centralizado agiliza a recuperação e a análise de dados. A natureza em tempo real da federação de dados garante que os usuários tenham acesso aos dados mais atualizados em todas as fontes federadas, o que é importante para a tomada de decisões em tempo hábil.

Integração de dados simplificada

A federação de dados agiliza os esforços de integração de dados, eliminando a necessidade de processos complexos de ETL (extração, transformação e carregamento) tradicionalmente associados à consolidação de dados. Isso acelera o ritmo da integração de dados e reduz a possibilidade de erros.

Maior flexibilidade organizacional

A flexibilidade inerente da federação de dados permite que as organizações adicionem ou removam facilmente fontes de dados, conforme necessário, sem interromper os aplicativos ou fluxos de trabalho existentes. Essa flexibilidade permite que as organizações se adaptem rapidamente às necessidades de dados em constante mudança, sem serem limitadas por arquiteturas de dados rígidas.

Desafios da federação de dados

Embora ofereça inúmeras vantagens, a federação de dados também apresenta vários desafios que as organizações devem enfrentar.

Desempenho

Podem surgir problemas de desempenho devido à complexidade das consultas em várias fontes. Os esforços de otimização podem ajudar a garantir a recuperação e o processamento eficientes dos dados. É importante investir em uma infraestrutura robusta e usar técnicas de otimização de consultas. Isso pode reduzir os gargalos de desempenho e manter a capacidade de resposta no acesso e na análise de dados.

Complexidade

Outro desafio significativo é a complexidade do esquema. O mapeamento de esquemas de diversas fontes pode ser assustador. As estruturas díspares das fontes de dados exigem ferramentas e técnicas sofisticadas para harmonizar os esquemas e garantir a consistência entre os dados federados. Os profissionais de dados podem usar estratégias de modelagem de dados e mapeamento de esquemas para superar esses desafios. Dessa forma, podemos criar uma visão unificada dos dados que reflita com precisão sua semântica subjacente.

Para saber mais sobre o mapeamento de esquemas, sugiro que você consulte este artigo Projeto de banco de dados que você pode fazer.

Governança de dados

A governança de dados pode ser um desafio com dados federados. As organizações devem estabelecer e aplicar políticas de qualidade, segurança e privacidade de dados em fontes federadas. É importante implementar processos de governança de dados, como rastreamento de linhagem de dados, controles de acesso e medidas de privacidade. Isso ajuda a reduzir os riscos e a manter a integridade dos dados federados.

Para obter mais informações sobre governança de dados, confira Tornando a governança de dados divertida e Como os líderes de dados podem tornar a governança de dados uma prioridade. Esta folha de dicas de governança de dados também é um bom recurso.

Casos de uso para federação de dados

A federação de dados é útil em todos os níveis de uma organização.

Inteligência e análise de negócios

A federação de dados permite que os analistas criem relatórios e painéis abrangentes que agregam dados de diferentes departamentos ou sistemas. As organizações obtêm insights valiosos sobre suas operações, fornecendo uma visão unificada das informações, o que permite a tomada de decisões informadas e o planejamento estratégico.

Ciência de dados

Com acesso fácil a diversas fontes de dados para treinamento e validação de modelos, os cientistas de dados podem aproveitar todo o espectro de informações disponíveis em sua organização. Esses dados agregados podem melhorar a precisão e a robustez dos modelos de dados, o que pode aprimorar os recursos de previsão. A federação de dados também libera tempo para alguns cientistas de dados que, de outra forma, precisariam criar pipelines de dados complexos para alimentar seus modelos.

Relatórios operacionais

Ao agregar fluxos de dados de fontes diferentes, as organizações obtêm uma visão holística de suas operações, identificam gargalos e otimizam os fluxos de trabalho. Isso melhora a eficiência geral da organização. A visibilidade em tempo real dos dados também permite que os tomadores de decisão respondam rapidamente às mudanças nas condições.

Conformidade e auditoria

A federação de dados é útil quando os auditores precisam de acesso a uma visão completa dos seus dados em várias fontes. Ao fornecer uma plataforma unificada para acessar e analisar dados, a federação de dados pode facilitar o cumprimento das normas e a realização de auditorias. A federação de dados deve ser combinada com a linhagem de dados e a documentação adequada para facilitar as auditorias de conformidade.

Confira O que é linhagem de dados e Conceitos de governança de dados para obter mais informações.

Federação de dados vs. Armazenamento de dados

Às vezes, a federação de dados é confundida com o data warehousing. Entretanto, há algumas distinções importantes entre os dois.

A federação de dados opera com base no princípio da virtualização, em que os dados permanecem em seus locais originais e são acessados em tempo real por meio de uma camada virtual. Essa abordagem permite que os usuários acessem os dados mais atuais sem a necessidade de duplicação, minimiza os custos de armazenamento e reduz as inconsistências entre os conjuntos de dados.

O armazenamento de dados consolida os dados em um repositório centralizado. Essa abordagem centralizada é adequada para armazenar dados históricos, fornecendo uma visão abrangente das tendências passadas. No entanto, o armazenamento de dados normalmente requer processos extensos de ETL para consolidar os dados de várias fontes no armazém.

Você pode saber mais sobre data warehouses nesta Introdução aos Conceitos de Data Warehousing ou neste tutorial sobre Escolhendo a solução certa de data warehouse na nuvem.

Escolhendo a abordagem correta

A federação de dados e o armazenamento de dados oferecem abordagens diferentes para a integração de dados. Cada abordagem tem pontos fortes e limitações.

A federação de dados se destaca por fornecer acesso em tempo real aos dados atuais e, ao mesmo tempo, minimizar a duplicação de dados. É ideal para ambientes dinâmicos e ágeis.

O data warehousing é mais adequado para armazenar e analisar dados históricos. Ele pode exigir processos de ETL mais extensos e não tem a flexibilidade da federação de dados.

Ao decidir entre a federação de dados e o data warehousing, considere o caso de uso específico, o volume de dados e a necessidade de análise em tempo real ou histórica.

Implementação da federação de dados

Dependendo do cenário de dados que você possui, a implementação de uma federação de dados pode ser um desafio. No entanto, com um planejamento cuidadoso, a seleção das ferramentas adequadas e a consideração dos requisitos da nossa organização, é uma tarefa gerenciável que renderá dividendos. Aqui estão algumas etapas que você deve considerar em qualquer implementação de federação.

Avalie o cenário de dados

Devemos começar avaliando minuciosamente o cenário atual de dados da nossa organização. Identifique as fontes de dados presentes em diferentes sistemas, bancos de dados e aplicativos. Saiba quais são os tipos de dados armazenados em cada fonte e com que frequência eles são atualizados. Isso ajudará a garantir que nossa solução de federação de dados possa acomodar o acesso em tempo real aos dados mais atuais.

Definir casos de uso e requisitos

Como em qualquer projeto, é importante definir claramente nossas metas. Defina os casos de uso e os requisitos para a federação de dados dentro da organização. Determine os objetivos comerciais específicos que você pretende alcançar com a federação de dados. Você pode melhorar a acessibilidade dos dados, simplificar os processos de integração de dados ou permitir análises em tempo real. Identifique os principais interessados e envolva-os nessa etapa para garantir que a solução também atenda às necessidades deles.

Selecione as ferramentas certas

Escolha as ferramentas e tecnologias adequadas com base nos requisitos da organização e nas restrições orçamentárias. Considere fatores como recursos de virtualização de dados, escalabilidade, facilidade de integração com sistemas existentes e suporte a várias fontes de dados. Avaliar as opções comerciais e de código aberto para encontrar a melhor opção para nossas necessidades. Abaixo está uma tabela com algumas ferramentas populares usadas na federação de dados.

Ferramenta

Recursos

Modelo de licenciamento

Denodo

Acesso a dados em tempo real, mapeamento de esquemas, otimização de consultas

Pago

Apache Calcite

Soluções de federação de dados personalizadas, flexíveis e extensíveis

Código aberto

Amazon Redshift Spectrum

Consultar dados armazenados no Amazon S3 usando SQL padrão

Pago

Projetar a federação

Projete uma federação que se alinhe aos requisitos e casos de uso da organização. Determine o posicionamento da camada de federação dentro da infraestrutura existente e defina os pontos de integração com fontes de dados e consumidores de dados. Considere a segurança dos dados, a otimização do desempenho e a escalabilidade para garantir que a federação possa suportar as necessidades de dados atuais e futuras.

Implementar e testar

Depois que a federação de dados estiver instalada e configurada para se conectar às nossas fontes de dados, é importante garantir que ela esteja funcionando corretamente. Teste a solução completamente para identificar quaisquer problemas ou gargalos de desempenho e refinar nossa implementação conforme necessário.

Implementar e monitorar

Implemente a solução de federação de dados na produção e monitore seu desempenho e confiabilidade. Estabeleça mecanismos de monitoramento e alerta para detectar e resolver quaisquer problemas de forma proativa. Otimize continuamente a arquitetura da federação e os processos de integração de dados para garantir que a solução permaneça eficaz e alinhada às necessidades comerciais em evolução.

Conclusão

A federação de dados oferece benefícios significativos para as organizações que buscam liberar o valor dos dados dispersos em diferentes sistemas. Ao fornecer uma visão virtualizada e unificada dos dados de várias fontes, a federação de dados aprimora o acesso aos dados, reduz a redundância e simplifica os esforços de integração.

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