Construindo uma Malha de Dados com Produtos de Dados em Tempo Real

A integração de dados é um desafio difícil em todas as empresas. O processamento em lote e o ETL reverso são práticas comuns em um data warehouse, data lake ou casa do lago. Inconsistência de dados, altos custos de computação e informações obsoletas são as consequências.

Esta postagem de blog apresenta um novo padrão de design para resolver esses problemas: a Shift Left Architecture permite uma malha de dados com produtos de dados em tempo real para unificar cargas de trabalho transacionais e analíticas com Apache Kafka, Flink e Iceberg. Informações consistentes são manipuladas com processamento de streaming ou ingeridas no Snowflake, Databricks, Google BigQuery ou qualquer outra plataforma de análise/IA para aumentar a flexibilidade, reduzir custos e permitir uma cultura empresarial orientada a dados com tempo de lançamento no mercado mais rápido, criando aplicativos de software inovadores.

Produtos de Dados: a Base de uma Malha de Dados

Um produto de dados é um conceito crucial no contexto de uma malha de dados que representa uma mudança do gerenciamento de dados centralizado tradicional para uma abordagem descentralizada. Em vez de ter um único data warehouse ou data lake, uma malha de dados é composta por vários produtos de dados, cada um com seu próprio conjunto de dados, regras de negócio e APIs. Esses produtos de dados são desenvolvidos e mantidos por equipes autônomas, permitindo uma maior agilidade e responsabilidade.

O que é um Produto de Dados?

Um produto de dados é uma unidade de dados autocontida, com seu próprio conjunto de dados, regras de negócio e APIs. Ele é projetado para atender a um conjunto específico de necessidades de negócios ou de análise, em vez de tentar abranger todo o espectro de dados da empresa. Isso permite que as equipes sejam mais ágeis e responsáveis pelo desenvolvimento e manutenção de seus próprios produtos de dados.

Cada produto de dados tem as seguintes características-chave:

1. Conjunto de Dados: O produto de dados possui seu próprio conjunto de dados, que pode ser proveniente de várias fontes, como sistemas transacionais, sensores, mídias sociais, etc.

2. Regras de Negócio: O produto de dados encapsula as regras de negócio relevantes para o conjunto de dados, garantindo a consistência e a integridade dos dados.

3. APIs: O produto de dados expõe suas informações por meio de APIs bem definidas, permitindo que outros serviços e aplicativos consumam os dados de forma padronizada e segura.

4. Governança: Cada produto de dados tem sua própria governança, incluindo controle de acesso, políticas de retenção de dados, conformidade, etc.

5. Ciclo de Vida: O produto de dados tem seu próprio ciclo de vida, com equipes responsáveis por seu desenvolvimento, implantação e manutenção contínua.

Essa abordagem de produtos de dados contrasta com o modelo tradicional de data warehouse ou data lake, onde todos os dados da empresa são centralizados em um único repositório. Em vez disso, a malha de dados é composta por vários produtos de dados autônomos, cada um atendendo a necessidades específicas.

Benefícios dos Produtos de Dados

A adoção de uma abordagem de produtos de dados traz vários benefícios:

1. Agilidade: As equipes responsáveis por cada produto de dados podem ser ágeis e responder rapidamente às necessidades em constante evolução do negócio.

2. Responsabilidade: Com a propriedade clara de cada produto de dados, as equipes são responsáveis por sua qualidade, desempenho e evolução.

3. Escalabilidade: À medida que os requisitos de dados crescem, novos produtos de dados podem ser adicionados à malha, sem sobrecarregar um único repositório central.

4. Flexibilidade: Cada produto de dados pode usar a tecnologia mais adequada para suas necessidades específicas, em vez de se ajustar a uma solução única.

5. Consistência: As regras de negócio encapsuladas em cada produto de dados garantem a consistência dos dados em toda a empresa.

6. Redução de Custos: Ao evitar a necessidade de um data warehouse ou data lake monolítico, os custos de computação e armazenamento são reduzidos.

7. Cultura Orientada a Dados: A abordagem de produtos de dados incentiva uma cultura em que os dados são vistos como um ativo estratégico, com equipes assumindo a responsabilidade por seus próprios conjuntos de dados.

Shift Left Architecture: Habilitando Produtos de Dados em Tempo Real

Para implementar uma malha de dados com produtos de dados, a Shift Left Architecture é um padrão de design que permite unificar cargas de trabalho transacionais e analíticas em uma única plataforma de dados.

O que é a Shift Left Architecture?

A Shift Left Architecture é uma abordagem que move a integração de dados "para a esquerda" no ciclo de vida do desenvolvimento de software. Em vez de esperar até o final do processo para integrar os dados, a Shift Left Architecture integra os dados desde o início, permitindo que os produtos de dados sejam construídos com dados consistentes e em tempo real.

Essa abordagem é habilitada por três tecnologias-chave:

1. Apache Kafka: Um sistema de mensagens distribuído que atua como a espinha dorsal da malha de dados, permitindo o fluxo de dados em tempo real entre os diferentes produtos de dados.

2. Apache Flink: Um mecanismo de processamento de fluxo que permite a transformação e a agregação de dados em tempo real, alimentando os produtos de dados com informações atualizadas.

3. Apache Iceberg: Um formato de arquivo de tabela que fornece gerenciamento de dados em nível de tabela, permitindo que os produtos de dados acessem e consumam dados de forma eficiente e consistente.

Juntas, essas tecnologias formam a base da Shift Left Architecture, permitindo que os produtos de dados sejam construídos com dados em tempo real, em vez de depender de processos de ETL batch lentos e inflexíveis.

Benefícios da Shift Left Architecture

A adoção da Shift Left Architecture traz vários benefícios para a implementação de uma malha de dados com produtos de dados:

1. Dados Consistentes: Os produtos de dados são alimentados por um fluxo de dados em tempo real, garantindo que as informações sejam sempre atualizadas e consistentes.

2. Redução de Custos: Ao evitar a necessidade de processos de ETL batch, os custos de computação e armazenamento são significativamente reduzidos.

3. Agilidade: As equipes podem desenvolver e implantar novos produtos de dados rapidamente, pois a infraestrutura de integração de dados já está em vigor.

4. Escalabilidade: À medida que os requisitos de dados crescem, novos produtos de dados podem ser adicionados à malha, com o Kafka, Flink e Iceberg escalando para atender à demanda.

5. Flexibilidade: Cada produto de dados pode escolher a plataforma de análise/IA mais adequada para suas necessidades, como Snowflake, Databricks ou Google BigQuery.

6. Inovação: A disponibilidade de dados consistentes e em tempo real permite que as equipes criem aplicativos de software inovadores, impulsionando a transformação digital da empresa.

Implementando uma Malha de Dados com Produtos de Dados em Tempo Real

Para implementar uma malha de dados com produtos de dados em tempo real, siga estas etapas:

1. Identificar Produtos de Dados: Analise os requisitos de negócios e identifique os conjuntos de dados, regras de negócio e APIs que devem ser encapsulados em produtos de dados.

2. Estabelecer a Infraestrutura de Dados: Implemente o Apache Kafka, Apache Flink e Apache Iceberg como a espinha dorsal da malha de dados.

3. Desenvolver Produtos de Dados: Crie os produtos de dados, cada um com seu próprio conjunto de dados, regras de negócio e APIs. Integre-os com a infraestrutura de dados baseada em Kafka, Flink e Iceberg.

4. Integrar Plataformas de Análise/IA: Conecte os produtos de dados às plataformas de análise e IA, como Snowflake, Databricks ou Google BigQuery, para permitir análises avançadas e aplicativos de software inovadores.

5. Estabelecer Governança: Implemente políticas de governança para cada produto de dados, incluindo controle de acesso, retenção de dados, conformidade, etc.

6. Monitorar e Melhorar Continuamente: Monitore o desempenho e a saúde da malha de dados, fazendo ajustes e adicionando novos produtos de dados conforme necessário.

Ao seguir essa abordagem, você poderá construir uma malha de dados resiliente, escalável e orientada a dados, que impulsionará a inovação e a transformação digital da sua empresa.

Conclusão

A adoção de uma malha de dados com produtos de dados em tempo real, habilitada pela Shift Left Architecture, representa uma mudança fundamental na maneira como as empresas gerenciam e utilizam seus dados. Ao descentralizar o gerenciamento de dados e permitir que equipes autônomas desenvolvam e mantenham seus próprios produtos de dados, as empresas podem se tornar mais ágeis, responsáveis e orientadas a dados.

Essa abordagem, apoiada por tecnologias como Apache Kafka, Flink e Iceberg, permite que as empresas reduzam custos, aumentem a flexibilidade e criem aplicativos de software inovadores, impulsionando sua transformação digital. À medida que as empresas adotam essa nova arquitetura de dados, elas estarão bem posicionadas para prosperar em um mundo cada vez mais orientado a dados.