Um dos conceitos mais importantes dentro da cultura data driven é a arquitetura de dados. Essa engenharia é extremamente importante para interligar as tecnologias de dados em prol de uma estrutura que apresente informações válidas e confiáveis.
Essa estrutura é fundamental para formar um ecossistema de dados que perpassa todas as áreas de uma organização, fornecendo subsídios exatos para fomentar estratégias e planos de ação.
Nas linhas abaixo, você vai entender seu conceito e como ela funciona.
A arquitetura de dados é um conjunto estrutural de regras e padrões que definem um modelo de operação das ferramentas que trabalham com dados. Ou seja, é esta ciência que delimita e organiza o processamento das tecnologias para resultar na finalidade mais adequada à organização cliente.
Ela assume uma importância administrativa que coordena todas as áreas de dados. Sem ela, as ferramentas trabalhariam isoladamente para seus próprios fins, sem conversar com as demais tecnologias nem com os interesses da empresa.
Como a arquitetura se aplica à função de determinar como os sistemas trabalham com os dados, ela assume o papel fundamental de coordenar as atividades para que estes elementos atinjam a finalidade pré-estabelecida.
Além de interligar as ferramentas, a arquitetura de dados desenvolve o ecossistema automático e online que vai funcionar como uma fábrica.
Na verdade, esta é uma perfeita metáfora. Imagine uma linha de montagem de um automóvel. Ela tem seus setores todos automatizados, com suas máquinas construindo os carros. Nessa comparação, os carros seriam os dados, as máquinas seriam as ferramentas, já a arquitetura seria a fábrica.
Quando a arquitetura de dados é bem construída, ou seja, atende às necessidades da empresa e funciona sem silos, ela apresenta diversos benefícios.
Diminuição de duplicidade → Pode acontecer de diferentes sistemas armazenarem dados iguais ou parecidos, gerando duplicidade ou inconsistência na informação. A arquitetura de dados resolve esse problema porque estabelece um padrão de armazenamento.
Integridade dos dados → Uma boa estrutura impede erros e garante um melhor controle das informações, que podem ser gerenciadas e armazenadas conforme às necessidades da demanda atual ou de futuras.
Integração → Como abordamos nos tópicos acima, a arquitetura de dados permite uma comunicação entre os sistemas, beneficiando a gestão com informações que podem ser combinadas, aumentando o escopo de dados e a produção de insights. Atualmente, utilizar sistemas isoladamente compromete as atividades analíticas.
Gerenciamento do ciclo de vida de dados → À medida que os dados envelhecem, eles tendem a se tornar menos relevantes para o negócio. No entanto, a arquitetura consegue administrar sua atualização para que a nutrição forneça à análise as informações mais precisas. Isso acontece porque a estrutura se beneficia com os recursos dos diferentes sistemas que ela interliga.
Por função, sim. O data fabric é um dos tipos de arquitetura. Também chamado de malha de dados, ele interliga os sistemas para montar um ecossistema conectado e automatizado — por isso carrega a ideia de fábrica (em inglês) e forma uma espécie de tecido ou malha (em português).
Contudo, a forma como o data fabric requer os dados por autoatendimento faz dele uma concepção mais simplificada, uma vez que ele utiliza apenas aquilo que é solicitado na execução de uma atividade específica.
Esta ferramenta seria a concepção mais moderna da arquitetura de dados. Mas existe outro tipo, conhecido como data mesh. Este conceito consiste na descentralização dos dados, organizando-os por domínio de negócios.
Devido ao fato da arquitetura conectar e determinar os sistemas que a empresa utiliza, as tecnologias administradas por ela vão depender da disposição das mesmas.
Se a organização tiver ferramentas com IAs, Machine Learning, Deep Learning, Data Analytics, RPA e outras tecnologias, ela vai ser elaborada para atender a esses padrões.
Mas é importante observar que essas tecnologias e plataformas não servem para a gestão de dados isoladamente. É necessário existir uma finalidade para seu uso e uma linha estruturada que as combine para que eles a atinjam.
Ou seja, sem a arquitetura de dados determinando para o que estes sistemas precisam trabalhar, eles não teriam muita serventia. E ela está sempre ligada aos sistemas de gerenciamento de dados, como os data werehouse, data marts e data lakes.
Como o data cloud contribui com este conceito
Dentro da arquitetura de dados reside uma tecnologia que é extremamente necessária para que a comunicação entre os sistemas ocorra: o data cloud.
A nuvem de dados é responsável por, praticamente, estabelecer a arquitetura de forma tática. Afinal, é por meio de sua característica virtual e de suas tecnologias sofisticadas que ele determina e dissemina os padrões pré-definidos para que o gerenciamento de dados ocorra como o esperado.
E o Snowflake faz este serviço com maestria. Ele não apenas interliga os sistemas — incluindo os demais data clouds — como também administra quais dados são requeridos na execução de um determinado serviço, custeando-o por acesso.
Em outras palavras, o Snowflake é o que há de mais moderno para sustentar a arquitetura de dados. E como ele é nosso parceiro, a A10 possui experiência para implantá-lo na sua organização de uma forma que atenda às suas necessidades e requisitos.
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A A10 é especialista em Data Analytics, Machine Learning e Big Data. Ajudamos empresas a tomarem decisões inteligentes com base em dados e se alinharem à transformação digital.