O que é uma malha de dados?

Desde o chão de fábrica até à porta do cliente, cada interação, transação e decisão gera dados que podem ajudar a prever, compreender e otimizar todas as áreas das operações empresariais. Mas apenas se puder ser analisado e colocado em prática.

Definição de data fabric

As soluções de data fabric permitem-lhe ligar e gerir todos os seus dados, incluindo tanto informações analíticas como transacionais, em tempo real, entre diferentes sistemas e aplicações. Garante que os dados possam ser partilhados com um significado empresarial consistente entre sistemas, para que a lógica que define os principais indicadores e relações se mantenha intacta à medida que a informação circula pela organização. Uma data fabric também simplifica todos os dados, especialmente em arquiteturas distribuídas complexas, tornando-os prontos para utilização em análises, aplicações de IA e aprendizagem automática, ao unificá-los, limpá-los, enriquecê-los e protegê-los. Em resumo, a arquitetura e as soluções de data fabric permitem que as empresas aproveitem os seus dados e escalem os seus sistemas, enquanto se adaptam a mercados em rápida mudança.

Malha de dados vs. tecido de dados

Data mesh e data fabric são ambos conceitos de arquitetura de dados que visam melhorar a gestão e a integração de dados entre diferentes sistemas, aplicações e utilizadores. E embora ambos conduzam a uma gestão de dados mais eficiente, existem algumas distinções entre os dois que podem ajudar a clarificar os termos.

Data mesh é uma arquitetura de dados descentralizada que visa capacitar as equipas a serem responsáveis pelos seus próprios dados e serviços. Promove o conceito de "autonomia dos dados", onde diferentes equipas podem reivindicar e gerir os seus próprios dados e serviços, e tomar decisões de forma independente com base nesses dados e nas suas necessidades. O data mesh incentiva as equipas a desenvolverem os seus próprios microserviços e promove a utilização de APIs para partilhar dados com outras equipas.

A malha de dados, por outro lado, é uma combinação de arquitetura de dados e soluções de software dedicadas que centralizam, conectam, gerem e governam os dados entre diferentes sistemas e aplicações. Isto permite que as empresas acedam e utilizem dados em tempo real, criando uma única fonte de verdade e automatizando os processos de gestão de dados.

Ambas as abordagens têm as suas vantagens. A malha de dados é frequentemente vista como uma iniciativa de fase posterior, uma vez que as infraestruturas de tecido de dados já foram incorporadas. A malha de dados oferece uma visão centralizada e unificada dos dados, o que pode ajudar a obter insights a partir dos dados de todos os sistemas. Do ponto de vista organizacional, esta é a abordagem ideal, pois esta infraestrutura conduz à otimização de todo o negócio.

Colocando o “negócio” na malha de dados

Uma malha de dados empresarial vai além de uma abordagem tradicional de malha de dados. Embora continue a simplificar paisagens de dados complexas e a fornecer dados relevantes a cada consumidor de dados, vai mais além ao preservar a lógica de negócio e o contexto da aplicação dos dados (em essência, mantém o ADN dos dados). Assim, uma malha de dados empresariais elimina a necessidade de recriar todo o contexto empresarial perdido ao extrair e replicar dados – proporcionando às partes interessadas do negócio e aos consumidores de dados a capacidade de acelerar a sua tomada de decisões com confiança e segurança, sabendo que têm sempre uma visão completa dos seus dados, independentemente de onde estes estejam armazenados ou de como foram concebidos.

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O que é um Business Data Fabric?

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Aumentar o valor de uma estrutura de dados empresariais

Uma estrutura de dados empresarial moderna conecta e governa os dados, preservando e partilhando a lógica de negócio que dá significado a esses dados. Isto inclui relações, hierarquias e cálculos que refletem o funcionamento real do negócio. Para alcançar este objetivo, as organizações necessitam de uma base flexível e multimodelo que possa gerir tanto dados transacionais como analíticos dentro de uma única estrutura. Quando os dados operacionais dos processos centrais podem ser acedidos e analisados no contexto, sem perder integridade ou duplicar lógica, as equipas podem agir com base em informações em tempo real e impulsionar a automação em aplicações, análises e IA. Desta forma, a malha de dados evolui de uma abordagem de gestão de dados para a base que permite partilhar dados empresariais fiáveis de forma consistente em toda a organização.

Arquitetura de data fabric

A arquitetura de data fabric funciona ligando, gerindo e governando os dados entre diferentes sistemas e aplicações para fornecer uma visão centralizada e unificada. Isto aplica-se tanto às suas equipas como aos seus sistemas – onde quer que estejam na sua organização. Alguns dos principais componentes da arquitetura de data fabric incluem:

• Ligações de dados: Pense nas ligações de dados como pontes que conectam diferentes sistemas onde os dados estão armazenados (por exemplo, bases de dados, aplicações, sensores) para um local central. Desta forma, todos estes conjuntos de dados distintos podem ser analisados a partir de um único ponto de vista.
• Gestão de dados: Isto envolve garantir que os dados estão organizados, seguros e são de alta qualidade. Atividades como integração de dados (juntar dados de diferentes fontes), governação de dados (definir regras sobre como os dados devem ser utilizados e geridos) e segurança de dados (proteger dados sensíveis contra acessos não autorizados) estão incluídas aqui.
• Modelação de dados e camada semântica: A modelação de dados ajuda a compreender os dados, criando uma linguagem comum para a informação entre diferentes sistemas. As abordagens modernas expandem este conceito ao preservar a semântica e a lógica de negócio que descrevem como os dados se comportam dentro dos processos empresariais. Esta camada semântica partilhada permite que tanto os sistemas transacionais como os analíticos trabalhem com o mesmo entendimento consistente das relações e regras dos dados.
• Processamento e análise de dados: É aqui que os dados são processados e analisados para obter informações relevantes. Tarefas como armazenamento de dados (guardar grandes quantidades de dados), transmissão de dados (processar continuamente os dados à medida que são gerados) e visualização de dados (apresentar os dados de forma fácil de compreender) entram em ação aqui.
• Automatização da gestão de dados: A análise de dados pode ser utilizada para informar a automatização em várias áreas do negócio, mas, como termo arquitetónico, a automatização ajuda a garantir que os dados são geridos de forma eficiente e consistente. Isto inclui a automatização de tarefas como a integração de dados, a governação de dados e a segurança de dados. A automatização pode ajudar a reduzir erros, poupar tempo e melhorar a qualidade dos dados.

Vantagens empresariais de uma data fabric

Uma malha de dados oferece uma forma de ser mais precisa, eficiente e inteligente. E quando as soluções baseadas na cloud são potenciadas por IA e aprendizagem automática, o céu é o limite. Porquê? Porque as perceções da IA tornam-se cada vez mais precisas e perspicazes quando lhe é fornecida mais informação para analisar. Abaixo estão alguns dos principais benefícios empresariais das soluções de data fabric.

1. Gestão de dados centralizada e simplificada: Não pode dar-se ao luxo de estar disperso. Uma malha de dados ajuda a eliminar barreiras entre silos e permite-lhe encontrar e reunir dados de todos os seus sistemas num só local – quando e conforme precisar.
2. Informações rápidas: As empresas já não têm o luxo de esperar pelos resultados ou de esperar que as análises sejam precisas. Com uma infraestrutura de data fabric, nenhuma pedra fica por virar – e todas são viradas em uníssono, em tempo real. Esta abordagem unificada preenche a lacuna entre dados operacionais e analíticos, permitindo ciclos de feedback mais rápidos desde a perceção até à ação.
3. Uma fonte de informação fiável: Os melhores sistemas de gestão de dados empresariais conseguem agregar dados e sistemas de diferentes áreas da empresa para criar uma visão única. Mas, além disso, essas soluções podem modelar esses dados, de forma a apresentá-los aos utilizadores de uma maneira que não só compreendam, mas sobre a qual possam agir de imediato. Ao incorporar a lógica de negócio partilhada na estrutura de dados, as organizações garantem que todos os utilizadores e sistemas trabalham a partir das mesmas definições e cálculos, o que melhora a confiança e a consistência nas análises e operações.
4. Gestão automatizada de dados: A arquitetura de data fabric ajuda a automatizar processos manuais que antes eram lentos e propensos a erros – identificando tendências, detetando irregularidades e minimizando o risco de erro e imprecisão.
5. Adaptável e escalável: As empresas modernas necessitam da capacidade de se adaptarem rapidamente e de ajustarem de forma fluida as suas operações e modelos de negócio. As soluções de data fabric ajudam a unificar os seus processos para promover mudanças rápidas e precisas.
6. Controlo de dados: A malha de dados empresarial ajuda as empresas a terem um melhor controlo sobre os seus dados com funcionalidades como verificações de qualidade dos dados, rastreio de dados e proteção de dados, garantindo que os seus dados estão em conformidade, são consistentes e seguros.

Casos de utilização de data fabric empresarial

Já discutimos os benefícios gerais de negócio de uma malha de dados, incluindo velocidade, precisão, automação e escalabilidade. Mas e quanto a utilizações mais específicas? Independentemente da natureza do seu negócio, a maioria das empresas de média dimensão para cima partilham alguns elementos operacionais essenciais. Vejamos algumas das formas como as soluções de data fabric podem ter impacto nessas atividades principais:

• Serviço de apoio ao cliente: Os dados dos clientes estão a chegar em grande quantidade e rapidamente – e de novas fontes todos os dias. Desde os seus próprios sistemas de CRM, passando pelas redes sociais e avaliações de clientes, informações valiosas estão a ser recolhidas. Tentar categorizar e analisar manualmente todos estes conjuntos de dados massivos e díspares seria essencialmente impossível. Uma data fabric permite-lhe controlar este dilúvio de dados que se aproxima. Ajuda-o a definir e estabelecer os parâmetros analíticos que deseja estabelecer, bem como os tipos e a natureza dos dados que pretende comparar ou nos quais deseja focar-se. Pode ser facilmente automatizado para analisar diferentes conjuntos de dados para diferentes resultados – e garantir que nenhuma fonte valiosa de dados de clientes fique por explorar.
• Deteção de fraude e gestão de risco: O cibercrime e os ataques de phishing custam às empresas milhares de milhões de euros todos os anos. Para não mencionar o dano reputacional que pode acompanhar qualquer risco grave e imprevisto. Com uma malha de dados, é possível analisar todo o seu panorama empresarial, tanto interno como externo, para identificar ameaças e comportamentos de risco antes que se tornem um problema. Isto significa analisar dados de vários sistemas e fontes, incluindo transações, feedback de clientes, relatórios de despesas e itens de centros de custo, e registos públicos – até às redes sociais e notícias que possam alertar para um impacto nas suas operações. As soluções de data fabric podem utilizar algoritmos de IA e aprendizagem automática para detetar e identificar padrões e anomalias em grandes conjuntos de dados, o que seria impossível para os seres humanos detetarem. Isto fornece um aviso prévio de fraude e risco e ajuda a proteger as suas equipas, os seus clientes e os seus resultados financeiros.
• Previsão de vendas: A arquitetura de data fabric empresarial melhora a previsão de vendas ao permitir que as empresas integrem e analisem dados de uma grande variedade de fontes internas e externas em tempo real. Isto ajuda a criar uma visão abrangente dos dados de vendas do negócio, que pode ser utilizada para elaborar previsões precisas e fiáveis. Quando as empresas conseguem aproveitar facilmente a mais ampla gama possível de dados de vendas holísticos, estão mais aptas a alocar os seus recursos, preparar-se para picos e quebras, e, em última análise, proporcionar o melhor serviço aos seus clientes e utentes.
• Operações de RH mais eficientes: A arquitetura de data fabric empresarial pode ser utilizada para integrar dados dos seus colaboradores atuais, bem como dos candidatos e novos contratados. Isto dá à sua empresa uma vantagem ao proporcionar uma visão global das suas operações de RH, desde o controlo de horas até à satisfação dos colaboradores. E fornece às suas equipas de RH as informações de que necessitam para identificar e resolver pequenos problemas antes que se tornem grandes questões. Uma visão unificada dos dados dos colaboradores pode ajudar a garantir que está a criar um local de trabalho envolvente, inspirador e satisfatório.
• Conformidade e regulamentos: Nos últimos dois anos, as empresas registaram acordos recorde em processos judiciais de trabalhadores, tanto em ações individuais como coletivas. Com o aumento do número de pessoas a trabalhar a partir de casa, a crescente descentralização dos locais de trabalho empresariais e uma mudança geral nas sensibilidades culturais, muitas empresas sentem-se sobrecarregadas com a quantidade de regulamentos locais, nacionais e internacionais que precisam de acompanhar. Depender de esforços manuais para acompanhar as questões de conformidade está a tornar-se cada vez mais irrealista. Por isso, é positivo que as soluções de data fabric possam ser automatizadas para consultar as mais recentes regulamentações locais e globais, examinar os seus sistemas e registos de ponta a ponta, e notificá-lo sobre quaisquer riscos de conformidade.

Exemplos de data fabric em ação

Agora que abordámos apenas algumas das formas como as soluções de data fabric apoiam operações empresariais essenciais, vejamos alguns dos setores que estão a utilizar a inovação na gestão de dados para os ajudar a inovar e a competir:

• Cuidados de saúde: As soluções de data fabric ajudam a criar uma visão centralizada e em tempo real dos dados dos pacientes. Ao integrar dados de Registos de Saúde Eletrónicos (EHR) de várias fontes, os profissionais de saúde podem obter uma visão mais completa do historial médico de um paciente, o que pode conduzir a diagnósticos e planos de tratamento mais precisos. A eficiência dos ensaios clínicos também pode ser melhorada através da integração de dados provenientes de várias fontes (como dados de pacientes e resultados laboratoriais) num único local, permitindo um acompanhamento e uma análise mais fáceis do progresso do ensaio.
• Fabrico: Desde as matérias-primas até à porta do cliente, poucos setores têm mais pontos de geração de dados do que o fabrico. Para responder às exigências dos clientes em relação à transparência e à proveniência ética, muitas empresas integram dados de RFID e soluções de rastreamento em blockchain nas suas unidades de produção no estrangeiro. Uma visão de ponta a ponta das suas cadeias de abastecimento também lhes permite analisar toda a cadeia para identificar estrangulamentos em fases iniciais e antecipar faltas de stock. As redes IoT também lhes proporcionam uma visão completa de todos os seus ativos e máquinas de produção – permitindo saber quando é necessária manutenção e evitar paragens dispendiosas. Finalmente, os ciclos de vida dos produtos são mais curtos do que nunca, por isso as empresas precisam de estar literalmente atualizadas ao minuto em relação às tendências. Ao analisar dados de mercado e das redes sociais, as empresas conseguem antecipar tendências e comunicar alterações de design às suas equipas de I&D em tempo real.

• Setores do petróleo, gás e energia: Ao integrar dados de sensores e outras fontes de campo, as empresas podem identificar padrões e tendências que podem indicar potenciais riscos ou problemas mecânicos. Neste setor, as avarias são duplamente dispendiosas porque o equipamento é normalmente altamente especializado e caro de reparar, aliado à redução da produção de energia que leva a perdas ao longo da cadeia. As soluções de data fabric também podem melhorar a eficiência do agendamento da produção ao integrar dados de várias fontes, como dados de sensores, dados de mercado e dados meteorológicos, num único local. Isto permite que os fornecedores de energia aloque melhor os recursos e planeiem para as inesperadas perturbações económicas – e até políticas – às quais o seu setor está sujeito.
• Retalho: Atualmente, todos já ouvimos falar do retalho omnicanal e da capacidade de passar facilmente das compras em loja física para as opções de compras e entregas online. A revolução omnicanal afeta mais do que apenas onde pode comprar coisas, mas também todas as formas como os clientes podem personalizar toda a experiência de retalho. Isto inclui sistemas de ponto de venda “inteligentes”, como prateleiras e carrinhos inteligentes, opções de pagamento sem contacto e funcionalidades de personalização cada vez mais sofisticadas. E, claro, todas estas coisas levam à criação e recolha de dados. Uma data fabric permite que os retalhistas agreguem os dados de compras dos seus clientes com os conjuntos de dados da cadeia de abastecimento e do armazém, para construir um ecossistema de retalho altamente preciso e preditivo.
• Serviços financeiros: Dados acionáveis de clientes podem provir de uma variedade de fontes, incluindo utilização de serviços bancários e cartões de crédito, investimentos, seguros e aplicações fiscais. Uma malha de dados pode ajudar os prestadores de serviços financeiros a gerir, analisar e proteger estes dados vulneráveis e valiosos. Os riscos são extremamente elevados neste setor no que diz respeito à cibersegurança e qualquer brecha pode rapidamente transformar-se num abismo. As soluções de data fabric podem ajudar as empresas deste setor a colmatar essas falhas e eliminar áreas fora da rede nas suas operações, garantindo que os protocolos de segurança e a visibilidade estejam implementados em todas as áreas do seu negócio.

Próximos passos para tornar as soluções de data fabric uma realidade para o seu negócio

Embora existam muitas formas de a sua empresa beneficiar da transformação com soluções de data fabric a nível empresarial, este tipo de mudança não acontece de um dia para o outro. Como em qualquer iniciativa que valha a pena, tudo começa com um bom planeamento, uma boa comunicação e a definição realista de objetivos. Abaixo estão alguns dos primeiros passos que muitas das melhores empresas dão na sua jornada para uma gestão unificada de dados.

1. Avalie a arquitetura de dados atual: Para traçar o seu destino, é necessário saber onde se encontra neste momento. É essencial auditar os seus processos e sistemas atuais para compreender melhor as fontes de dados existentes, os sistemas e os fluxos de dados. Isto ajudará a identificar as lacunas e desafios que precisam ser abordados para implementar uma malha de dados da forma mais eficiente possível.
2. Defina o quadro de governação de dados: Ao planear gerir, integrar e governar os dados em toda a sua organização, é essencial definir claramente, em primeiro lugar, as políticas, os processos e as normas que irá exigir à medida que avança. Isto garantirá que todos os seus dados sejam precisos, consistentes e seguros – e ajudará a protegê-lo de riscos e preocupações.
3. Desenhe a arquitetura de data fabric: Depois de concluir os dois primeiros passos, terá então de desenhar a arquitetura de data fabric. Isto exigirá que identifique todas as suas fontes de dados e crie um modelo semântico dos dados – assim como defina e estabeleça os seus planos para a governação de dados e protocolos de segurança.
4. Implementar a integração de dados: Depois de desenhada a arquitetura de data fabric, o passo seguinte envolve a ligação das várias fontes de dados, tanto internas como externas à sua organização. E depois integrar esses dados entre os seus sistemas e utilizadores, para criar uma visão unificada.
5. Implemente a governação e segurança de dados: Estabeleceu os protocolos de governação e segurança que pretende seguir. Agora tem de fazer com que aconteça. Isto inclui a implementação de processos de qualidade de dados, rastreabilidade de dados e mascaramento de dados, bem como o estabelecimento de protocolos de acesso e autorização de utilizadores.
6. Implementar análise de dados: Depois de implementar a malha de dados, o próximo passo é colocá-la em funcionamento. As melhores soluções de software vão ajudá-lo a chegar daqui até lá. Isto inclui a integração fluida de sistemas e aplicações existentes, a transferência segura de conjuntos de dados e informações baseadas em IA que o ajudam a desenvolver, automatizar e implementar configurações de análise que proporcionam os insights e resultados mais acionáveis, relevantes e em tempo real.
7. Gestão da mudança e comunicações: Implementar uma arquitetura de data fabric requer uma mudança cultural, para garantir que a sua organização esteja preparada para adotar as novas práticas de gestão de dados e para promover a utilização dos dados entre diferentes equipas e áreas de negócio.

Dados são informação e informação é poder. As soluções de data fabric ajudam as suas equipas a colaborar mais facilmente, proporcionando-lhes a informação certa e os insights baseados em dados mais precisos. Existe um potencial incalculável escondido nos seus sistemas e nas suas equipas – contacte-nos hoje para saber como desbloquear esse poder em todo o seu negócio.