O que é malha de dados?

Hoje em dia, as empresas esforçam-se por migrar para cada vez mais soluções digitais, transformando-se assim em negócios orientados por dados sempre que podem. Isto lhes dá uma vantagem, especialmente em uma época de evoluções tecnológicas tão consideráveis ​​e contínuas.

Infelizmente, às vezes as empresas ignoram a estrutura da arquitetura de dados e não se preocupam em escalá-la como provavelmente deveriam. As empresas que levam a sério sua jornada de transformação digital adotam a tecnologia conhecida como data mesh. No entanto, a maioria das empresas acaba se perguntando “O que é malha de dados?” inicialmente.

Essa estratégia moderna de gerenciamento de dados ajuda as empresas a melhorar sua organização e produtividade com dados detectáveis, acessíveis, seguros e interoperáveis.

O que é malha de dados?

A malha de dados é um tipo de arquitetura de plataforma de dados que permite aos usuários acessar diretamente os dados sem precisar transportá-los para data lakes ou data warehouses. Também não requer a intervenção de equipes de dados especializadas.

Esta estratégia descentralizada de gerenciamento de dados conecta diretamente proprietários, produtores e consumidores de dados. Ele organiza os dados por domínios de negócios específicos, como marketing, vendas e atendimento ao cliente, por exemplo. Isso significa que cada grupo específico de domínio possui e gerencia seus dados como um produto.

Este método reduz gargalos e silos de dados, melhora a tomada de decisões e, às vezes, até ajuda a detectar fraudes ou alertar a empresa sobre quaisquer alterações nas condições da cadeia de abastecimento. Ajuda os usuários a pensar nos dados como um produto que tem um propósito dentro do negócio.

A malha de dados depende de tecnologias nativas da nuvem ou de plataforma em nuvem para escalar e atingir as metas de gerenciamento de dados. O principal objetivo desta tecnologia é ajudar uma empresa a obter produtos de dados valiosos e seguros.

Arquitetura de malha de dados

A arquitetura de malha de dados compreende vários componentes. Para implementar e compreender a tecnologia com sucesso, as empresas e os seus parceiros tecnológicos devem compreender totalmente como estas tecnologias funcionam e se relacionam entre si.

• Produto de dados – Este é um conjunto de dados publicado acessível a outros domínios, como uma API, por exemplo. Pode assumir a forma de relatórios de vendas com KPIs, arquivos PDF ou até mesmo modelos de aprendizado de máquina. A propriedade desses produtos geralmente é descrita nos metadados.
• Ingestão de dados – Esta é a etapa em que as ferramentas inserem dados brutos na plataforma de dados. Requer ferramentas específicas que funcionem de acordo com os princípios de design orientado por domínio. Os dados são ingeridos em lotes ou em fluxo, em tempo real.
• Limpar dados – Os dados brutos requerem processamento e “limpeza” antes de qualquer análise ou uso. As equipes de domínio são responsáveis ​​pela limpeza de dados e pela identificação de como os dados de seu domínio requerem processamento específico.
• Dados Analíticos – Esse tipo de dados processados ​​é o que permite que os domínios obtenham insights de negócios. Os membros podem transformar esses dados em apresentações visuais ou aplicar métodos de ciência de dados e aprendizado de máquina para compreender melhor os dados e identificar tendências e anomalias.
• Governança Federada – Este órgão é composto por representantes de todos os domínios que devem chegar a acordo sobre políticas globais e outras regras relativas à criação e operação de produtos de dados. As discussões comuns incluem interoperabilidade, privacidade, políticas de conformidade, documentação e processos de acessibilidade.
• Plataforma de dados – Esta infraestrutura é acessível a todos os domínios existentes na organização. Possui todas as ferramentas necessárias para ingerir, armazenar, consultar e visualizar dados. Versões mais avançadas de plataformas de dados permitem diretamente aos usuários criar, monitorar, descobrir e acessar produtos de dados completos.
• Habilitando Equipe – A equipe de capacitação é a primeira peça da arquitetura da malha de dados. Sua responsabilidade é disseminar a ideia de malha de dados dentro da empresa. Eles ajudam as equipes de domínio a se tornarem verdadeiros especialistas em malha de dados, atuando como consultores.

Benefícios do uso da arquitetura Data Mesh em sua empresa

O uso da arquitetura de malha de dados em uma empresa traz uma ampla variedade de benefícios. O primeiro benefício da malha de dados é o aumento da agilidade organizacional. As operações descentralizadas de dados são a base dessa modalidade, pois as equipes operam de forma independente, reduzindo o tempo de implantação e gargalos operacionais.

Os dados são mais detectáveis ​​e acessíveis a vários domínios. Isso significa que há mais clareza sobre o valor que todos os produtos de dados fornecem. Cada domínio tem maior autonomia e flexibilidade e é capaz de experimentar e inovar livremente sem sobrecarregar as equipes de dados.

O uso de uma plataforma de dados de autoatendimento traz padronização automatizada de dados, linhagem de produtos, monitoramento, alertas e muitos outros benefícios. Isto proporciona uma vantagem competitiva em comparação com a arquitetura de dados tradicional.

A malha de dados também é extremamente econômica. Afasta-se do processamento de dados em lote e permite que as empresas adotem plataformas de dados em nuvem e coleta de dados em tempo real. O uso do armazenamento em nuvem permite que as equipes de dados trabalhem com grandes clusters de dados pagando apenas pela quantidade específica de armazenamento necessária.

Quando as equipes precisam de espaço adicional por um período limitado, elas podem facilmente adquirir nós de computação adicionais e cancelar o uso extra de armazenamento sempre que necessário.

A adesão à governança computacional federada melhora a interoperabilidade dos dados. Os domínios concordam sobre como padronizar qualquer procedimento relacionado a dados, o que torna mais fácil para eles acessarem os produtos de dados uns dos outros. Isso também permite um melhor controle de qualidade.

Malha de dados vs. malha de dados

Data fabric é um modelo de arquitetura de dados que se concentra na coleta de diferentes tecnologias usadas para coletar e distribuir dados de forma eficiente. Ele usa a automação da integração, engenharia e governança de dados para criar uma interface entre provedores de dados e consumidores.

Embora a malha de dados seja centrada nos dados e descentralizada, a malha de dados é centrada na tecnologia e centralizada. Seu foco é combinar as tecnologias certas e levar os dados para um local unificado.

A malha de dados e a malha de dados não são mutuamente exclusivas e podem, na verdade, ser complementares entre si. Algumas partes estratégicas da malha de dados às vezes melhoram com a malha de dados por meio da automação. Isto resultaria numa criação mais rápida de produtos de dados, na aplicação da governação global e numa fácil combinação de produtos de dados.

Malha de dados x Data Lake

Um data lake funciona como um repositório central que armazena dados. Esse ambiente de armazenamento de baixo custo recebe os dados de forma simples e depende de uma equipe central para gerenciá-los. O tipo de dados normalmente encontrado em data lakes é aquele que resulta imediatamente da ingestão. Essencialmente, os data lakes servem como contêineres para dados brutos sem uma finalidade definida.

Embora esta abordagem baseada na tecnologia possa ser valiosa para algumas empresas, muitas vezes surgem alguns problemas. Depois que as equipes movem os dados para um data lake, eles perdem automaticamente o contexto. Os usuários têm acesso a muitos arquivos, mas não necessariamente sabem quais devem usar.

Como os dados no data lake são brutos, os consumidores de dados geralmente precisam da ajuda da equipe do data lake para compreender o significado dos dados e resolver problemas. Isso causa gargalos significativos de TI.

Como migrar para uma arquitetura Data Mesh

A migração para uma arquitetura de malha de dados requer muitas mudanças e ajustes organizacionais. As empresas precisam de se preparar para esta mudança a vários níveis, incluindo o trabalho com as equipas, a mudança de processos relacionados com dados e a atualização da sua tecnologia. Felizmente, as empresas têm a capacidade de migrar para uma arquitetura de malha de dados em quatro etapas para melhorar a dataficação:

1. Trate os dados como um produto – Isto requer a padronização de um conjunto de dados e documentação do painel, garantindo ao mesmo tempo a interoperabilidade. Os domínios devem catalogar seus dados de maneira confiável e confiável para garantir a descoberta, segurança e integridade dos dados.
2. Mapear distribuição de propriedade de domínio – A segunda etapa é abordar a distribuição de produtos de dados. Usando ferramentas de design orientadas por domínio, as empresas podem agrupar facilmente conjuntos de dados em diferentes domínios. Cada domínio tem seus conjuntos de dados divididos em diferentes categorias (pedidos, tráfego, etc.).
3. Crie uma infraestrutura de dados de autoatendimento – Para acessar e gerenciar os produtos de dados recentemente disponíveis, as equipes precisam de uma infraestrutura de dados de autoatendimento. Todos os domínios devem concordar com a tecnologia utilizada para construir esta plataforma, para que a construção e o tratamento de conjuntos de dados sejam iguais em todos os setores.
4. Garantir a governança federada – Nesta fase, representantes de cada domínio trabalham em acordos e nomenclatura partilhada. Eles devem chegar a um acordo sobre as políticas implementadas, regras de documentação, procedimentos para correção de problemas e muito mais.

Conforme mencionado anteriormente, a adoção de uma arquitetura de malha de dados exige que a empresa mude em diferentes níveis. É importante que os líderes empresariais trabalhem em estreita colaboração com os membros da sua equipe para ajudá-los a se adaptarem às suas novas funções. Passar de um modelo centralizado de propriedade de dados para domínios descentralizados exige uma mudança no foco dos funcionários.

Os princípios básicos da malha de dados

Existem quatro princípios básicos por trás do conceito de malha de dados. Isso inclui propriedade de dados orientada por domínio, dados como produto, plataformas de dados de autoatendimento e governança computacional federada.

Propriedade de dados baseada em domínio

Um domínio é um grupo de pessoas organizadas em um departamento comercial funcional comum. O princípio da propriedade de dados orientada por domínio determina que essas equipes de domínio assumam a responsabilidade por seus dados.

Eles são responsáveis ​​por incorporar, transformar, gerenciar e fornecer dados aos usuários finais. Isto significa que a propriedade dos dados analíticos e operacionais está agora descentralizada e que cada domínio possui todo o ciclo de vida dos seus produtos de dados.

Dados como produto

O princípio dos dados como produto muda a maneira como as pessoas pensam sobre os dados. As equipes criam produtos de dados por meio de diferentes domínios para consumidores downstream ou usuários fora da equipe. Esses consumidores então usam os produtos de dados para criar valor comercial.

Os produtos de dados atendem a finalidades diferentes dentro de uma empresa. Eles podem ser responsáveis ​​por questões de segurança, procedência e infraestrutura, por exemplo. Têm também o dever de garantir que os dados sejam sempre mantidos atualizados.

As equipes de domínio acompanham as necessidades de outros domínios, fornecendo-lhes dados de alta qualidade na forma de produtos de dados.

Plataforma de dados de autoatendimento

A ideia por trás de uma plataforma de dados de autoatendimento é que ela seja facilmente acessível e intuitiva, permitindo que cada membro de cada domínio crie e gerencie seus produtos de dados. O principal objetivo de uma infraestrutura de dados de autoatendimento é proporcionar autonomia.

Essas plataformas contam com uma equipe dedicada de engenharia de plataforma de dados que gerencia e opera a ampla gama de tecnologias utilizadas. Os domínios só precisam se preocupar em consumir e criar produtos de dados enquanto a equipe de engenharia garante a funcionalidade da plataforma em todos os momentos.

Governança Computacional Federada

A governança da computação federada permite a criação de um ecossistema de dados no qual todos os produtos de dados são interoperáveis. Ao contrário da governança de dados tradicional, este método permite a produção de valor através dos dados.

Incorporar preocupações de governança no fluxo de trabalho de cada domínio leva à padronização dos dados. A introdução de métricas e relatórios de utilização também é fundamental para ajudar a compreender o valor individual dos produtos de dados.

Quando uma empresa deve adotar a tecnologia Data Mesh?

A adoção da tecnologia de malha de dados requer uma grande mudança no paradigma de gerenciamento de dados. Durante esse processo, as equipes devem mudar suas estratégias de gerenciamento de dados, processos e, em última análise, a forma como trabalham. Mas isso pode levá-los à inovação.

A malha de dados beneficia principalmente organizações ou empresas maiores que desejam escalar rapidamente, trabalhando com conjuntos de dados grandes, diversos e em constante mudança. É também uma ideia atraente para organizações que competem com base na força global dos seus dados.

Adotar a tecnologia de malha de dados também pode ser uma boa ideia para empresas cujas equipes já são descentralizadas. Se as equipas de dados estiverem a abrandar os esforços de inovação, também beneficiarão da malha de dados.

Trabalhe com BairesDev em seu projeto de malha de dados

As empresas que desejam adotar a arquitetura de malha de dados, mas não sabem por onde começar e não têm tempo para se dedicar totalmente a essa mudança, podem sempre tentar terceirizar seus projetos de malha de dados para fornecedores confiáveis.

Os provedores de terceirização podem compreender facilmente as necessidades da empresa e designar diferentes especialistas para auxiliar nas diferentes etapas do projeto de malha de dados. Especialistas terceirizados em malha de dados podem ajudar uma empresa a configurar a malha de dados trabalhando como consultores.

Por exemplo, um especialista terceirizado em malha de dados pode ajudar uma empresa a determinar as mudanças que precisa fazer antes de adotar a arquitetura de malha de dados. Eles poderiam ajudar na preparação das equipes de domínio para suas novas funções. Especialistas terceirizados em malha de dados também poderiam ajudar a determinar a melhor tecnologia para construir a infraestrutura de dados de autoatendimento e como implementar políticas de governança computacional federada.