O que é uma malha de dados?

Frequentemente associada à inteligência artificial (IA) e ao aprendizado de máquina (ML), uma malha de dados é uma das principais ferramentas para converter dados brutos em inteligência de negócios.

Mas o que exatamente é uma malha de dados?

Uma malha de dados é uma arquitetura e software que oferece uma coleção unificada de ativos de dados, bancos de dados e arquiteturas de banco de dados em uma empresa. Ele facilita a integração de ponta a ponta de vários pipelines de dados e ambientes de nuvem por meio do uso de sistemas inteligentes e automatizados.

As malhas de dados tornaram-se mais importantes à medida que grandes desenvolvimentos continuam ocorrendo com a nuvem híbrida, internet das coisas (IoT), IA e computação de borda. Isso causou um aumento maciço em big data, o que significa que as organizações têm ainda mais para gerenciar.

Para lidar com esse big data, as empresas devem focar na unificação e governança dos ambientes de dados, o que tem apresentado diversos desafios como silos de dados, riscos de segurança e gargalos na tomada de decisões. Esses desafios são o que levaram as equipes de gerenciamento de dados a adotar soluções de malha de dados, que ajudam a unificar os sistemas de dados, fortalecer a privacidade e a segurança, melhorar a governança e fornecer mais acessibilidade aos dados aos trabalhadores.

A integração de dados leva a uma tomada de decisão mais orientada por dados e, embora as empresas tenham historicamente usado diferentes plataformas de dados para aspectos específicos do negócio, as malhas de dados permitem que os dados sejam visualizados de forma mais coesa. Tudo isso leva a uma melhor compreensão do ciclo de vida do cliente e ajuda a estabelecer conexões entre os dados.

Qual é a finalidade de um Data Fabric?

As malhas de dados são usadas para estabelecer uma visão unificada dos dados associados, o que facilita o acesso às informações independentemente de sua localização, associação de banco de dados ou estrutura. As malhas de dados também simplificam a análise com IA e aprendizado de máquina.

Outra finalidade de uma estrutura de dados é facilitar o desenvolvimento de aplicativos, pois cria um modelo comum para acessar informações separadas dos silos tradicionais de aplicativos e bancos de dados. Esses modelos fornecem melhor acesso às informações, mas também melhoram a eficiência ao estabelecer uma única camada na qual o acesso aos dados pode ser gerenciado em todos os recursos.

Embora não haja uma única arquitetura de dados para uma estrutura de dados, costuma-se dizer que existem seis componentes fundamentais para esse tipo de estrutura de dados:

1. Gestão de dados: Responsável pela governança de dados e segurança dos dados.

2. Ingestão de dados: Reúne dados em nuvem e identifica conexões entre dados estruturados e não estruturados.

3. Processamento de dados: refina os dados para garantir que apenas dados relevantes sejam exibidos para extração de dados.

4. Orquestração de dados: uma camada realmente importante da estrutura responsável por transformar, integrar e limpar os dados para que possam ser usados ​​em toda a empresa.

5. Descoberta de dados: apresenta novas maneiras de integrar fontes de dados.

6. Acesso de dados: Permite o consumo de dados, garante as permissões corretas para determinadas equipes cumprirem a regulamentação e ajuda a exibir dados relevantes por meio do uso de painéis e outras ferramentas de visualização de dados.

Benefícios de um Data Fabric

Há muitos benefícios comerciais e técnicos das malhas de dados, como:

• Quebrar silos de dados: as empresas modernas geralmente sofrem com silos de dados, pois os bancos de dados modernos são associados a grupos de aplicativos e geralmente crescem à medida que novos são adicionados à empresa. Os silos de dados contêm dados de diferentes estruturas e formatos, mas as malhas de dados podem melhorar o acesso às informações corporativas e usar os dados coletados para melhorar a eficiência operacional.

• Unir bancos de dados: as malhas de dados também ajudam as empresas a unir bancos de dados espalhados por uma grande área. Eles garantem que as diferenças de localização não resultem em barreiras de acesso. As malhas de dados simplificam o desenvolvimento de aplicativos e podem ser usadas para otimizar o uso de dados de aplicativos específicos sem tornar os dados menos acessíveis a outros aplicativos. Eles também podem unificar dados que já foram movidos para silos.

• Maneira única de acessar informações: as malhas de dados melhoram a portabilidade do aplicativo e atuam como uma maneira única de acessar informações na nuvem e no data center.

• Gere insights em um ritmo acelerado: As soluções de malha de dados podem lidar facilmente com conjuntos de dados complexos, o que acelera o tempo de insight. Sua arquitetura permite modelos analíticos pré-construídos e algoritmos cognitivos para processar dados em escala e velocidade.

• Usado por usuários técnicos e não técnicos: As malhas de dados não são voltadas apenas para usuários técnicos. A arquitetura é flexível e pode ser usada com uma ampla variedade de interfaces de usuário. Eles podem ajudar a criar painéis que podem ser compreendidos por executivos de negócios ou suas ferramentas sofisticadas podem ser usadas para exploração de dados por cientistas de dados.

Práticas recomendadas para implementação de malhas de dados

O mercado global de dados está em constante expansão e há uma forte demanda no espaço. Muitas empresas procuram implementar uma arquitetura de dados para otimizar seus dados corporativos e seguem algumas práticas recomendadas comuns.

Uma dessas práticas é adotar um modelo de processo DataOps. Data fabric e DataOps não são idênticos, mas de acordo com um modelo DataOps, há uma conectividade próxima entre processos de dados, ferramentas e usuários. Ao alinhar os usuários para confiar nos dados, eles podem aproveitar as ferramentas e aplicar insights. Sem um modelo DataOps, os usuários podem se esforçar para extrair o suficiente da malha de dados.

Outra prática recomendada é evitar transformar a malha de dados em apenas outro data lake, o que é uma ocorrência comum. Por exemplo, uma malha de dados verdadeira não pode ser alcançada se você tiver todos os componentes de arquitetura, como fontes de dados e análises, mas nenhuma das APIs e SDKs. A estrutura de dados refere-se ao design da arquitetura, não a uma única tecnologia. E algumas das características definidoras da arquitetura são a interoperabilidade entre os componentes e a prontidão de integração.

Também é fundamental para a organização entender seus requisitos regulamentares e de conformidade. Uma arquitetura de malha de dados pode melhorar a segurança, a governança e a conformidade regulamentar.

Como os dados não estão espalhados pelos sistemas, o risco de exposição de dados confidenciais é menor. Dito isso, é importante entender os requisitos de conformidade e regulatórios antes de implementar uma estrutura de dados. Diferentes tipos de dados podem estar sujeitos a diferentes jurisdições regulatórias. Uma solução é usar políticas de conformidade automatizadas que garantam que a transformação de dados esteja em conformidade com as leis.

Casos de uso do Data Fabric

Há muitos usos diferentes para uma malha de dados, mas alguns são altamente comuns. Um desses exemplos comuns é a coleta virtual/lógica de ativos de dados geograficamente diversos para facilitar o acesso e a análise. A estrutura de dados geralmente é usada para gerenciamento de negócios centralizado neste caso. Como as operações de linha distribuída que coletam e usam os dados são suportadas por aplicativos tradicionais e interfaces de acesso/consulta de dados, há muito a ganhar por organizações que possuem segmentação regional ou nacional de suas atividades. Essas organizações geralmente exigem gerenciamento e coordenação centrais.

Outro caso de uso importante para malhas de dados é o estabelecimento de um modelo de dados unificado após uma fusão ou aquisição. Quando isso ocorre, o banco de dados e as políticas de gerenciamento de dados da organização anteriormente independente geralmente mudam, o que significa que fica mais difícil coletar informações além dos limites organizacionais. Uma malha de dados pode superar isso criando uma visão unificada de dados que permite que a entidade combinada se harmonize em um único modelo de dados.