Visão geral da arquitetura de dados

A arquitetura de dados é uma conexão entre os dados brutos e as necessidades dos negócios. Imagine uma despensa bagunçada – se os enlatados e pacotes de alimentos forem guardados aleatoriamente, sem um sistema organizacional, será muito difícil encontrar os ingredientes necessários para fazer o jantar. O mesmo se aplica a organizações baseadas em dados – dados desorganizados, duplicados e desconectados impedem o atendimento pontual dos requisitos específicos do negócio.

Como funciona a arquitetura de dados?

A arquitetura de dados funciona com o desenvolvimento de um ambiente padrão de dados para operações harmonizadas em toda a empresa. Isso exige uma abordagem multifacetada para facilitar a gestão de dados eficaz e evoluir ao longo do tempo. Os métodos mais comuns incluem:

• Utilização de modelos de dados: os modelos de dados representam a estrutura e os relacionamentos dos dados.

• Uso de soluções de armazenamento: soluções de armazenamento são outra forma de manter os dados organizados e acessíveis.

• Reforço de medidas de segurança: medidas de segurança mantêm os dados protegidos contra corrupção, vazamentos ou ataques.

• Habilitação da governança de dados: as práticas de governança de dados mantêm os dados em conformidade com leis e regulamentações.

Quando usados em conjunto, esses elementos facilitam a efetiva gestão de dados, apoiando o processo decisório estratégico e a eficiência operacional.

Uma arquitetura de dados robusta deve ser flexível o bastante para acomodar as necessidades específicas do negócio. À medida que novas fontes de dados inundam o mercado por meio de novas tecnologias, como recursos de IA e Internet das Coisas (IoT), a arquitetura de dados torna os dados úteis, organizados e recuperáveis.

Quando implementada corretamente, a arquitetura de dados ajuda as empresas por meio de:

• Redução da redundância de armazenamento de dados

• Aprimoramento da qualidade dos dados

• Aumento das oportunidades de limpeza e harmonização de dados

• Criação de oportunidades de integração

• Redução de silos de dados

Tipos de arquiteturas de dados e componentes subjacentes

A arquitetura de dados oferece uma visão de alto nível do modo como os diferentes sistemas de gestão de dados interagem. Repositórios menores, incluindo arquitetura data lake, data warehouse e outros modelos de dados, alimentam recursos analíticos de diferentes tipos de arquitetura de dados, incluindo infraestrutura de dados e malha de dados.

Tipos de modelos de dados

Há três tipos distintos de modelos de dados:

1. Modelos de dados conceituais

Modelos de dados conceituais, também chamados de modelos de domínio, oferecem aos negócios uma visão de alto nível do conteúdo de seus sistemas de dados, como estão organizados e que tipos de regras de dados foram definidas.

1. Modelos de dados lógicos

Modelos de dados lógicos são menos abstratos do que os modelos de dados conceituais. Esses modelos fornecem uma visão detalhada sobre os elementos de dados, a interação entre eles e como esses elementos se relacionam com os diferentes aspectos do negócio.

1. Modelos de dados físicos

Modelos de dados físicos são os tipos mais detalhados de modelos de dados. Esses modelos descrevem as especificidades da implementação da base de dados, incluindo índices, tabelas e especificações de armazenamento e desempenho. Também fornecem uma visão geral detalhada de como as organizações protegem, armazenam e acessam os dados.

Arquitetura de dados versus modelagem de dados

A maior diferença entre arquitetura de dados e modelagem de dados é a escala. A modelagem de dados é uma parte da arquitetura de dados – é a representação dos objetos de dados e de seus relacionamentos. Enquanto a arquitetura de dados fornece a estrutura estratégica, a modelagem de dados oferece as ferramentas táticas que implementam essa estrutura.

Tipos de arquitetura de dados

1. Arquitetura de data lake

A arquitetura de data lake, ou simplesmente data lake, armazena dados estruturados, semiestruturados e não estruturados em qualquer escala, sendo particularmente útil para cientistas e engenheiros de dados. A arquitetura data lake permite que as empresas capturem dados com segurança e agilidade em seu formato nativo – incluindo dados on premise e na nuvem. Esse modelo é usado para impulsionar novas aplicações de Machine Learning, recursos de IA, provas de conceitos e operações de backup e recuperação de dados.

1. Arquitetura de data warehouse

A arquitetura de data warehouse, também chamada simplesmente data warehouse, é um grande repositório que coleta dados de todo o negócio. A arquitetura data warehouse mantém esses dados desconexos em uma localização única centralizada. Essa arquitetura é usada principalmente para ajudar a guiar as decisões de gestão de dados e dar suporte a processos de negócios.

1. Arquitetura de data mart

A arquitetura de data mart, ou data marts, é uma versão mais focada e menor da arquitetura de data warehouse. Esse modelo contém subconjuntos menores de dados que são normalmente importantes para equipes, usuários ou grupos específicos de uma empresa, como o departamento de vendas. Os dados especializados nesses data marts habilitam equipes ou usuários selecionados a extrair insights focados com mais agilidade do que em um data warehouse. Esse modelo é muito mais detalhado do que as arquiteturas de data lake e data warehouse.

1. Arquitetura da infraestrutura de dados

Uma infraestrutura de dados é uma combinação de arquitetura de dados e soluções de software dedicadas que conectam, gerenciam, centralizam e governam dados em diferentes sistemas e aplicativos. Uma infraestrutura de dados ajuda as organizações a coletarem insights sobre seus dados e os aplica na redução de silos e no aprimoramento de medidas de manutenção de dados. A arquitetura de infraestrutura de dados usa dados de diversas fontes, incluindo das arquiteturas de data lake, data warehouse e outros aplicativos para oferecer uma visão detalhada de como os dados são utilizados pela organização. A infraestrutura de dados é especialmente útil, pois permite que as empresas acessem seus dados onde quer que estejam, sem a necessidade da extração e reconstrução constantes – enquanto mantém a lógica e o contexto de negócios intactos. Ao contrário dos sistemas de armazenamento de dados, uma infraestrutura de dados otimiza todos os dados em uma arquitetura complexa, tornando-os úteis para o uso em funções analíticas, Machine Learning e aplicativos de IA por meio de segurança, depuração, enriquecimento e unificação.

1. Arquitetura de data mesh

A arquitetura de data mesh ou apenas data mesh, organiza os dados por domínio em uma localização descentralizada. A categorização de dados por domínio – como marketing, vendas ou RH – dá autonomia aos proprietários de dados do negócio para tomarem suas próprias decisões baseadas em dados e coletarem insights para decisões de negócios. A arquitetura de data mesh coleta dados de outras fontes descentralizadas, incluindo arquiteturas de data lake e data warehouse, e monta uma infraestrutura de dados para fornecer insights detalhados de dados e promover a agilidade do negócio.

Componentes da arquitetura de dados

De modo semelhante à organização de uma cozinha, a arquitetura de dados tem diversos componentes diferentes. A organização não se refere apenas a compartimentos físicos – também inclui o raciocínio e a dedicação mental necessários para manter tudo em ordem. Cada aspecto da arquitetura de dados tem uma função específica e contribui com benefícios únicos que mantêm a arquitetura funcionando perfeitamente. Os principais componentes da arquitetura de dados incluem:

• Modelos de dados: são representações abstratas e altamente detalhadas de objetos de dados e suas interações. Esses modelos fornecem um layout da organização e da estrutura de dados e demonstram como os fluxos de dados e suas dependências funcionam no sistema de dados de uma empresa. Modelos de dados são especialmente úteis para o projeto de bancos de dados, já que ajudam a assegurar a integridade e a consistência dos dados.

• Integração de dados: canais de integração de dados conectam dados de fontes dispersas em uma visão única centralizada. Processos comuns de integração de dados incluem operações de extração, transformação e carga (ETL, na sigla em inglês), além de sincronização e migração de dados. A integração efetiva cria um ambiente coeso de dados que dá suporte a análises e relatórios abrangentes por meio da conexão de silos de dados que estavam dispersos.

• Armazenamento de dados: o armazenamento de dados inclui bancos de dados e arquiteturas de data warehouse e data lake. Soluções de armazenamento de dados dão suporte às necessidades atuais e futuras com maior escalabilidade, segurança e confiabilidade. A arquitetura de armazenamento adequada melhora a recuperação e a gestão de dados, permitindo acesso rápido às informações corretas, quando necessário.

• Segurança de dados: medidas de segurança de dados são precauções tomadas pelas organizações para proteger seus dados de vazamentos, corrupção e acessos não autorizados. Medidas comuns de segurança de dados incluem criptografia, controles de acesso e auditorias regulares. O estabelecimento de uma segurança de dados é fundamental para a manutenção da integridade e do compliance em relação a requisitos regulatórios – protegendo informações confidenciais de possíveis ameaças.

• Governança de dados: a governança de dados inclui políticas e procedimentos padrão para a gestão de ativos de dados. A governança ajuda a garantir a qualidade dos dados e assegura o compliance com leis e regulamentações. Uma estrutura de governança de dados define papéis e responsabilidades, padrões de dados e medidas de prestação de contas, o que promove o uso ético e efetivo de dados em toda a empresa.

Princípios de arquitetura de dados

Os princípios de arquitetura de dados estabelecem as principais orientações e melhores práticas para a gestão eficaz de dados em toda a organização. Esses princípios fornecem uma base para o desenvolvimento de um ambiente de dados robusto e escalável, dando suporte tanto às necessidades atuais como futuras do negócio.

• Consistência: uma arquitetura de dados bem estruturada garante a uniformidade e a padronização dos dados em toda a empresa. Isso envolve o uso de definições e formatos padronizados de dados para facilitar a integração e a análise.

• Escalabilidade: a arquitetura de dados ajuda a facilitar o crescimento. Assim, ela está preparada para o aumento do volume e para a inclusão de outras fontes de dados. Ao executar ações de planejamento para essas mudanças, como garantir espaço suficiente para grandes fluxos de dados ou softwares ágeis e flexíveis de funções analíticas, as empresas podem manter sua arquitetura de dados intacta.

• Segurança: medidas de segurança são fundamentais para manter a arquitetura de dados protegida de vazamentos, ataques e acessos não autorizados. Com medidas de segurança comuns, como as que você usa no celular ou computador para proteger-se de vírus ou roubos de identidade, as empresas podem garantir a segurança dos dados e a proteção da privacidade.

• Flexibilidade: por natureza, a arquitetura de dados é adaptável – é capaz de acomodar mudanças em tecnologias e nos requisitos de negócios quase que imediatamente. Em vez de exigir muito tempo e muitos ajustes para o acréscimo de novos softwares, como recursos de IA ou mesmo um novo sistema de e-mail, a arquitetura de dados permite que as empresas utilizem novas ferramentas de maneira rápida e com o mínimo de problemas.

• Disponibilidade: a arquitetura de dados torna os dados disponíveis para qualquer pessoa que precise deles, a qualquer momento. Em vez de restringir o acesso a informações importantes, como dados de vendas e receitas, as organizações podem liberar seus dados para serem usados por qualquer membro da empresa. Isso torna o processo decisório mais eficaz e pontual.

Quais são os benefícios da arquitetura de dados?

Quando implementada corretamente, a arquitetura de dados oferece diversos benefícios às empresas, incluindo:

• Gestão aprimorada do ciclo de vida dos dados: a arquitetura moderna de dados ajuda as empresas a gerenciarem melhor seus dados ao longo do tempo. Já que os dados ficam defasados em pouco tempo, uma arquitetura fluida ajuda as empresas a migrarem os dados para áreas de armazenamento mais lentas e menos dispendiosas. A arquitetura de dados torna os dados mais acessíveis para auditorias, sem aumentar a necessidade de instalações onerosas de armazenamento.

• Melhor qualidade de dados: a arquitetura de dados ajuda a manter a governança e os padrões de segurança em toda a empresa. Armazenando dados em uma arquitetura de alta qualidade, as organizações encontram rapidamente o que precisam e coletam insights adequados para fundamentar decisões de negócios.

• Redução da redundância de dados: algumas vezes, dados duplicados aparecem em áreas distintas de uma empresa. A duplicação de dados aumenta o risco de imprecisões e limita a possibilidade de integração. Uma arquitetura de dados bem estruturada permite que as empresas padronizem o armazenamento e reduzam duplicidades perigosas, melhorando os processos de análises de dados.

• Diminuição de silos de dados: zonas distintas de armazenamento frequentemente geram silos de dados, o que reduz a capacidade de funcionamento máximo de uma empresa. A arquitetura de dados estabelece uma integração flexível em todos os domínios para que diferentes áreas do negócio acessem dados umas das outras e se comuniquem de modo mais eficaz. Essa integração oferece aos negócios uma visão ampla de pontos de dados importantes, como despesas e receitas, o que melhora o processo decisório e mantém uma versão única da verdade.

Quais são os frameworks de arquitetura de dados mais comuns?

Frameworks de arquitetura de dados são a base da infraestrutura de TI e também são essenciais para dar suporte a uma estratégia de negócios baseada em dados. Diversos frameworks são amplamente adotados para orientar a implementação da arquitetura de dados nas empresas. Os tipos mais comuns incluem:

• Zachman Framework: esta abordagem estruturada da arquitetura de dados organiza dados e processos empresariais por meio de uma visão geral de perspectivas e abstrações, abrangendo tudo – de informações contextuais de alto nível a especificações operacionais detalhadas. Esse framework facilita a comunicação entre stakeholders por linguagem e metodologias comuns, viabilizando um melhor alinhamento entre sistemas de TI e objetivos de negócios.

• TOGAF (The Open Group Architecture Framework): TOGAF é uma metodologia de alto nível para design, planejamento, implementação e governança da arquitetura de dados. Seu foco é o alinhamento da infraestrutura de TI aos objetivos de negócios e o desenvolvimento de um ambiente de dados coeso. Isso ajuda as empresas a alcançarem seus objetivos estratégicos por meio de uma gestão de dados guiada e estruturada.

• DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge): este framework oferece orientações e melhores práticas abrangentes para a gestão de dados. É uma referência útil para profissionais de dados, abrangendo diversos aspectos da arquitetura de dados, tais como governança, qualidade e integração. O DAMA-DMBOK enfatiza a importância de princípios e práticas de gestão, obtendo dados consistentes e de alta qualidade em toda a organização.

O futuro da arquitetura de dados

A arquitetura de dados dá suporte a novas tendências e tecnologias de dados, permitindo que as empresas sejam pioneiras em tecnologias modernas e obtenham vantagens competitivas. Tendências que a arquitetura de dados pode facilitar incluem:

• IA e funções analíticas de Machine Learning: as tecnologias de IA e Machine Learning estão revolucionando o cenário de dados com funções analíticas preditivas, automação e processamento de dados avançado. Essas tecnologias aprimoram a arquitetura de dados por meio da identificação de padrões, realização de previsões e automação de tarefas rotineiras. Tudo isso aumenta a eficácia dos sistemas inteligentes de gestão de dados.

• Edge computing: esta tecnologia processa os dados mais perto dos usuários, em vez de depender de data centers centralizados. Quando integrada à arquitetura de dados, ela reduz a latência geral e refina os recursos de processamento de dados em tempo real. Isso é essencial para aplicativos que exigem insights imediatos, como dispositivos IoT e softwares de funções analíticas em tempo real.

• Blockchain: a tecnologia blockchain gera um sistema ledger descentralizado que promove a segurança e a integridade dos dados. Com um método transparente de registro de transações, a blockchain melhora significativamente a confiabilidade da arquitetura de dados.

• Soluções de dados e funções analíticas: a arquitetura de dados impulsiona o desempenho das soluções de dados e funções analíticas. Em conjunto com os benefícios dos ecossistemas abertos de dados, as empresas com uma arquitetura de dados estável estão mais preparadas para tomar decisões ágeis de negócios em mercados em constante evolução.

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