Visão geral da arquitetura de dados

A arquitetura de dados é a ponte entre dados brutos e necessidades empresariais. Imagine uma despensa desorganizada—se você jogar aleatoriamente latas de feijão e sacos de ingredientes secos sem um sistema de organização definido, será incrivelmente difícil encontrar o que precisa para o jantar. O mesmo se aplica às organizações orientadas por dados—dados desorganizados, duplicados e desconectados impedem-nas de atender aos seus requisitos empresariais únicos de forma oportuna.

Como funciona a arquitetura de dados?

A arquitetura de dados funciona criando um ambiente de dados padrão para operações harmonizadas em toda a organização. É necessário uma abordagem multifacetada para facilitar a gestão eficaz de dados e evolui ao longo do tempo. Métodos comuns incluem:

• Aproveitando modelos de dados: Os modelos de dados representam a estrutura e as relações dos dados.

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

• Imposição de medidas de segurança: As medidas de segurança mantêm os dados seguros contra violação, ataque ou corrupção.

• Capacitar a governança de dados: As práticas de governança de dados tornam os dados conformes com leis e regulamentos.

Juntos, estes elementos facilitam uma gestão de dados eficaz, apoiando a tomada de decisões estratégicas e a eficiência operacional.

A arquitetura de dados robusta deve ser suficientemente flexível para acomodar necessidades específicas de negócios. À medida que novas fontes de dados inundam o mercado através de tecnologias emergentes, como capacidades 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:

• Reduzindo redundâncias de armazenamento de dados

• Melhorar a qualidade dos dados

• Aumentar as oportunidades de limpeza e harmonização de dados

• Criando oportunidades de integração

• Reduzindo silos de dados

Tipos de arquitetura de dados e componentes subjacentes

A arquitetura de dados oferece uma visão de alto nível de como diferentes sistemas de gestão de dados interagem. Repositórios de armazenamento de dados menores, incluindo arquitetura de lago de dados, arquitetura de armazém de dados e outros modelos de dados alimentam as capacidades analíticas de diferentes tipos de arquitetura de dados, incluindo tecidos de dados e arquitetura de malha de dados.

Tipos de modelos de dados

Existem três tipos distintos de modelos de dados:

1. Modelos de dados conceptuais

Os modelos de dados conceptuais, por vezes chamados modelos de domínio, oferecem às empresas uma visão geral do que os seus sistemas de dados contêm, como estão organizados e que tipos de regras de dados estão em vigor.

1. Modelos de dados lógicos

Os modelos de dados lógicos são menos abstratos do que os modelos de dados conceptuais. Eles fornecem uma visão detalhada dos elementos de dados, como interagem uns com os outros e como se relacionam com diferentes aspetos do negócio.

1. Modelos de dados físicos

Os modelos de dados físicos são os tipos de modelos de dados mais detalhados. Eles descrevem os detalhes da implementação de bases de dados, incluindo índices, tabelas, e especificações de armazenamento e desempenho. Eles fornecem uma visão detalhada de como as organizações protegem, armazenam e acessam 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 parte da arquitetura de dados—é a representação de objetos de dados e suas relações. Enquanto a arquitetura de dados fornece a estrutura estratégica, modelagem de dados oferece as ferramentas táticas para implementar essa estrutura.

Tipos de arquitetura de dados

1. Arquitetura de data lake

A arquitetura de data lake, ou simplesmente um data lake, armazena dados estruturados, semi-estruturados e não estruturados em qualquer escala, tornando-se particularmente útil para cientistas de dados e engenheiros de dados. A arquitetura de data lake permite que as organizações coletem dados de forma segura no seu formato nativo rapidamente, incluindo dados baseados na nuvem e no local. É usado para alimentar aplicações emergentes de aprendizagem automática, capacidades de IA, provas de conceito e operações de backup e recuperação de dados.

1. Arquitetura de data warehouse

A arquitetura de armazém de dados, também chamada de armazém de dados, é um grande repositório de armazenamento que coleta dados de toda a empresa. A arquitetura de armazém de dados mantém estes dados díspares num local singular e centralizado. É usado principalmente para ajudar a orientar decisões de gestão de dados e apoiar processos empresariais.

1. Arquitetura de data mart

A arquitetura de data mart, ou data marts, é a versão menor e mais focada da arquitetura de data warehouse. Contém subconjuntos menores de dados que são tipicamente importantes para equipas, utilizadores ou grupos individuais dentro de uma organização, como o departamento de vendas. Os dados especializados nestes mercados permitem que equipas ou utilizadores selecionados extraiam insights focados mais rapidamente do que um armazém de dados. É muito mais detalhado do que a arquitetura de lago de dados e a arquitetura de armazém de dados.

1. Arquitetura de tecido de dados

Uma data fabric é uma combinação de soluções de software dedicadas e arquitetura de dados que conectam, gerem, centralizam e governam dados através de diferentes sistemas e aplicações. Uma estrutura de dados ajuda as organizações a coletar informações sobre seus dados e aplica-as para reduzir silos e melhorar as medidas de manutenção de dados. A arquitetura de tecido de dados utiliza dados de uma variedade de fontes, incluindo arquitetura de lago de dados, arquitetura de armazém de dados e outras aplicações para fornecer uma visão detalhada de como uma organização utiliza dados. A estrutura de dados é especialmente útil porque permite que as organizações acessem seus dados, independentemente de onde eles residam, sem ter que constantemente extrair e reconstruí-los—tudo isso enquanto mantém o contexto e a lógica de negócios intactos. Ao contrário dos sistemas de armazenamento de dados, uma malha de dados simplifica todos os dados em uma arquitetura de dados complexa, tornando-os úteis para análises, aprendizagem automática e aplicações de IA, ao garantir, limpar, enriquecer e unificá-los.

1. Arquitetura de malha de dados

Arquitetura de malha de dados, ou uma malha de dados, organiza dados por domínio em um local descentralizado. Categorizar dados por domínio—como marketing, vendas ou RH—capacita os proprietários de dados dentro da empresa a tomar suas próprias decisões baseadas em dados e a colher insights para suas decisões empresariais. A arquitetura de malha de dados coleta dados de outras fontes descentralizadas, incluindo a arquitetura de lago de dados e a arquitetura de armazém de dados, e entrelaça-os em uma estrutura de dados para fornecer insights detalhados de dados e impulsionar a agilidade empresarial.

Componentes da arquitetura de dados

Muito parecido com a organização da cozinha, a arquitetura de dados tem vários componentes diferentes. Organização não é apenas sobre caixas físicas—é também os processos de pensamento e a dedicação mental necessária para manter as coisas arrumadas. Cada aspeto da arquitetura de dados desempenha um papel distinto e contribui com benefícios únicos que mantêm a arquitetura a funcionar sem problemas. Os principais componentes da arquitetura de dados incluem:

• Modelos de dados: Modelos de dados são representações abstratas e altamente detalhadas de objetos de dados e suas interações. Eles fornecem um esquema da organização e estrutura dos dados e mostram como o fluxo de dados e as dependências funcionam dentro do sistema de dados de uma organização. Os modelos de dados são especialmente úteis para projetar bases de dados, pois ajudam a garantir a integridade e consistência dos dados.

• Integração de dados: Os canais de integração de dados conectam dados de fontes díspares numa visão singular e centralizada. Os processos comuns de integração de dados incluem operações ETL (extrair, transformar, carregar), sincronização de dados e migração de dados. A integração eficaz cria um ambiente de dados coeso que apoia a análise e o relatório abrangentes, conectando silos de dados que, de outra forma, estariam desconectados.

• Armazenamento de dados: O armazenamento de dados inclui bases de dados, arquitetura de armazém de dados e arquitetura de lago de dados. As soluções de armazenamento de dados suportam tanto as necessidades atuais como futuras de dados com melhor escalabilidade, segurança e fiabilidade. Uma arquitetura de armazenamento adequada melhora a recuperação e gestão de dados, permitindo o acesso rápido à informação correta quando necessário.

• Segurança de dados: As medidas de segurança de dados são precauções que as organizações utilizam para proteger os seus dados contra acesso não autorizado, violações e corrupção. As medidas comuns de segurança de dados incluem encriptação, controlos de acesso e auditorias regulares. Estabelecer a segurança dos dados é fundamental para manter a integridade dos dados e a conformidade com os requisitos regulamentares—protegendo informações sensíveis de ameaças potenciais.

• Governança de dados: A governança de dados inclui políticas e procedimentos padrão para gerir ativos de dados. Ajuda a garantir a qualidade dos dados e a impor o cumprimento das leis e regulamentos. Um quadro de governança de dados define papéis e responsabilidades, padrões de dados e medidas de responsabilização, que promovem o uso eficaz e ético dos dados em toda a organização.

Princípios da arquitetura de dados

Os princípios da arquitetura de dados estabelecem as diretrizes principais e as melhores práticas para gerir dados de forma eficaz em toda a organização. Estes princípios fornecem uma base para criar um ambiente de dados robusto e escalável, apoiando tanto as necessidades empresariais atuais como futuras.

• Consistência: Uma arquitetura de dados bem estruturada garante que os dados sejam uniformes e padronizados em toda a organização. Isto envolve o uso de definições e formatos de dados padronizados para facilitar uma integração e análise mais fácil.

• Escalabilidade: A arquitetura de dados ajuda a facilitar o crescimento. Como tal, está preparado para um aumento no volume de dados e fontes de dados adicionais. Ao tomar medidas para planear estas mudanças, como garantir que têm espaço suficiente para influxos de dados ou software de análise rápido e flexível, as organizações podem manter a sua arquitetura de dados intacta.

• Segurança: As medidas de segurança são cruciais para manter a arquitetura de dados protegida contra acessos não autorizados, ataques e violações. Ao utilizar medidas de segurança comuns, como aquelas que pode ter no seu telefone ou computador para se proteger de vírus ou roubo de identidade, as organizações podem garantir que os seus dados estão seguros e a sua privacidade está protegida.

• Flexibilidade: Por sua própria natureza, a arquitetura de dados é adaptável—é capaz de acomodar tecnologias e requisitos de negócios em constante mudança a qualquer momento. Em vez de levar muito tempo e fazer reajustes para adicionar novo software, como capacidades de IA ou até mesmo um novo sistema de e-mail, a arquitetura de dados permite que as organizações usem novas ferramentas rapidamente e com o mínimo de complicações.

• Disponibilidade: A arquitetura de dados torna os dados disponíveis para quem precisa deles, sempre que precisar. Em vez de restringir o acesso a informações importantes, como dados de vendas e receitas, as organizações podem tornar seus dados livres para uso por qualquer pessoa dentro de suas fileiras. Isto melhora a tomada de decisões de forma oportuna e eficaz.

Quais são os benefícios da arquitetura de dados?

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

• Gestão aprimorada do ciclo de vida dos dados: A arquitetura moderna de dados ajuda as empresas a gerirem melhor os seus dados ao longo do tempo. Como os dados rapidamente se tornam obsoletos, uma arquitetura de dados fluida ajuda as empresas a migrar dados para áreas de armazenamento mais lentas e menos dispendiosas. A arquitetura de dados torna os dados mais acessíveis para auditoria sem aumentar a necessidade de instalações de armazenamento de dados caras.

• Qualidade de dados melhorada: A arquitetura de dados ajuda a manter os padrões de governança e segurança de dados em toda a organização. Ao armazenar dados dentro de uma arquitetura de dados de alta qualidade, as organizações encontram rapidamente os dados de que precisam e coletam informações adequadas para informar as decisões empresariais.

• Redução da redundância de dados: Dados duplicados às vezes aparecem em áreas distintas de uma empresa. A duplicação de dados aumenta o risco de imprecisão dos dados e limita o potencial para a integração de dados. Uma arquitetura de dados bem estruturada capacita as organizações a padronizar o armazenamento de dados e reduzir duplicatas arriscadas, melhorando os processos de análise de dados.

• Minimização de silos de dados: Zonas de armazenamento de dados díspares frequentemente criam silos de dados, o que reduz a capacidade de uma organização de trabalhar ao seu máximo potencial. A arquitetura de dados estabelece uma integração flexível entre domínios de dados para que diferentes partes do negócio possam ver os dados uns dos outros e comunicar de forma mais eficaz. Esta integração oferece às empresas uma visão completa de pontos de dados importantes, como despesas e receitas, o que melhora a tomada de decisões e mantém uma única versão da verdade.

Quais são as estruturas de arquitetura de dados mais comuns?

Os frameworks de arquitetura de dados são a base da infraestrutura de TI e são fundamentais para apoiar uma estratégia de negócios orientada por dados. Vários frameworks são amplamente adotados para orientar a implementação da arquitetura de dados dentro das organizações. Os tipos mais comuns incluem:

• O Zachman Framework: Esta abordagem estruturada para a arquitetura de dados organiza os dados e processos empresariais, fornecendo uma visão geral de perspetivas e abstrações. O quadro abrange tudo, desde informações contextuais de alto nível até detalhes operacionais específicos. Facilita a comunicação entre as partes interessadas, oferecendo uma linguagem e metodologia comuns, permitindo um melhor alinhamento entre os sistemas de TI e os objetivos empresariais.

• TOGAF (The Open Group Architecture Framework): TOGAF é uma metodologia de alto nível para projetar, planejar, implementar e governar a arquitetura de dados. Concentra-se em alinhar a infraestrutura de TI com os objetivos empresariais e cria um ambiente de dados coeso. Isto ajuda as organizações a alcançar os seus objetivos estratégicos através de uma gestão de dados orientada e estruturada.

• DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge): Este quadro oferece diretrizes abrangentes e melhores práticas para a gestão de dados. Serve como uma referência útil para profissionais de dados, cobrindo vários aspetos da arquitetura de dados, incluindo governança de dados, qualidade de dados e integração de dados. O quadro DAMA-DMBOK enfatiza a importância dos princípios e práticas de gestão de dados ao alcançar dados consistentes e de alta qualidade em toda a organização.

O futuro da arquitetura de dados

A arquitetura de dados apoia as tendências emergentes de dados e a tecnologia recente, permitindo que as organizações sejam pioneiras em tecnologia moderna e ganhem uma vantagem competitiva. Tendências potenciais que a arquitetura de dados pode facilitar incluem:

• Análise de IA e aprendizagem automática: A tecnologia de IA e aprendizagem automática está a revolucionar o panorama dos dados com análises preditivas poderosas, automação e processamento avançado de dados. Essas tecnologias melhoram a arquitetura de dados ao identificar padrões, fazer previsões e automatizar tarefas rotineiras. Todos estes tornam os sistemas de gestão de dados inteligentes mais eficazes.

• Computação de borda: A computação de borda processa dados mais perto do utilizador em vez de depender de centros de dados centralizados. Quando integrado na arquitetura de dados, reduz a latência geral e melhora as capacidades de processamento de dados em tempo real. Isto é crucial para aplicações que requerem insights imediatos, como dispositivos IoT e software de análise em tempo real.

• Blockchain: A tecnologia blockchain cria um sistema de livro-razão descentralizado que aumenta a segurança e integridade dos dados. Ao fornecer um método transparente de registo de transações, a blockchain melhora significativamente a confiabilidade e a fiabilidade da arquitetura de dados.

• Soluções de dados e análises: A arquitetura de dados melhora o desempenho de soluções de dados e análises. Juntamente com os benefícios dos ecossistemas de dados abertos, as organizações com arquitetura de dados estável estão mais preparadas para tomar decisões empresariais ágeis em mercados em constante evolução.

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