O que é arquitetura de dados?
Plano diretor que define como os dados são coletados, armazenados, processados e acessados, estabelecendo padrões, modelos de integração e governança para escalabilidade.
Summary
- Os componentes incluem fontes de dados (bancos de dados, APIs, IoT), mecanismos de ingestão, camadas de armazenamento (bancos de dados operacionais, data warehouses, data lakes), frameworks de processamento (ETL, processamento de fluxo) e interfaces de consumo (ferramentas de BI, APIs, plataformas de ML).
- Os padrões de design abrangem arquiteturas de data warehouse (Kimball, Inmon), lakehouse moderno combinando recursos de warehouse e lake, data mesh para propriedade descentralizada e arquiteturas lambda/kappa para processamento em tempo real.
- As considerações envolvem a escolha entre implantação local e em nuvem, suporte a dados estruturados e não estruturados, requisitos de processamento em lote e em fluxo contínuo, necessidades de segurança e conformidade, expectativas de escalabilidade e custo total de propriedade.
O cenário empresarial evoluiu para tornar os dados e a inteligência artificial (IA) essenciais para a vantagem competitiva. Os dados se tornaram um ativo estratégico para qualquer empresa, e sua gestão deve ser cuidadosamente planejada para apoiar a estratégia geral da organização. A arquitetura de dados é a base que define a forma como os dados são gerenciados no dia a dia, e tem um impacto direto na capacidade da empresa de prosperar na era dos dados e da IA.
O que é arquitetura de dados?
A arquitetura de dados é a estrutura composta por conceitos, padrões, políticas, modelos e regras usados para gerenciar os dados dentro de uma organização. Ela funciona como um plano para organizar processos e fluxos de dados empresariais, garantindo que a gestão de dados esteja alinhada com os objetivos de negócios.
A arquitetura de dados abrange todos os aspectos da gestão de dados, incluindo:
- Coleção
- Armazenamento
- Transformação
- Distribuição
- Uso
Frameworks de arquitetura de dados
Um framework de arquitetura de dados é um modelo conceitual usado para planejar, desenvolver, implementar, governar e manter uma arquitetura de dados eficaz. Os três principais frameworks são:
TOGAF (The Open Group Architecture Framework): desenvolvido pelo The Open Group em 1995, o TOGAF é o framework de arquitetura de dados mais amplamente adotado. Ele se concentra em alinhar a estratégia e os objetivos da arquitetura de dados com as metas empresariais.
DAMA-DMBoK2 (Data Management Body of Knowledge): publicado pela DAMA International em 2018, esse framework é um guia abrangente para a gestão de dados. Ele estabelece definições, princípios e diretrizes para a governança e administração de dados.
Framework de Zachman: criado por John Zachman em 1987, esse framework é uma matriz para a arquitetura empresarial, ajudando a organizar elementos como modelos, especificações e documentação. Sua abordagem é baseada em seis perguntas fundamentais: quem, o que, quando, onde, por que e como.
Componentes da arquitetura de dados
A arquitetura de dados é composta por diversos componentes que as organizações integram para usar seus dados de forma eficiente. Entre os principais componentes estão:
Armazenamento de dados: mecanismo para armazenar e gerenciar dados de forma segura, garantindo sua organização e disponibilidade para recuperação, processamento e análise.
Pipeline de dados: processo completo de movimentação de dados entre sistemas, como do armazenamento para um aplicativo. Inclui etapas como refinamento, transformação e análise.
Transmissão de dados: permite o fluxo contínuo de dados da fonte ao destino, possibilitando processamento e análises em tempo real.
Dashboard de dados: interface visual que apresenta métricas e insights de diversas fontes, facilitando o monitoramento, a análise e a tomada de decisões.
Governança de dados: conjunto de políticas e práticas para garantir o tratamento eficiente de dados. Ao alinhar os requisitos relacionados aos dados com a estratégia de negócios, a governança de dados fornece gerenciamento, qualidade e visibilidade de dados superiores. Uma boa governança de dados capacita uma organização a maximizar o uso de seus dados, garantindo segurança e conformidade.
Integração de dados: facilita o fluxo de dados entre diferentes sistemas, eliminando silos e permitindo que as organizações aproveitem melhor seus dados.
Compartilhamento de dados: capacidade de disponibilizar dados para uso interno ou externo, A arquitetura de dados que oferece suporte ao compartilhamento eficaz de dados permite a colaboração e cria oportunidades para gerar nova transmissão de receita com a monetização de dados.
Análise de dados: processo de examinar e interpretar dados para extrair insights acionáveis, identificando padrões, tendências e correlações. A análise em tempo real permite avaliar dados de transmissão à medida que são gerados e é frequentemente usada em aplicações onde a pontualidade é fundamental. A análise em tempo real é construída sobre a capacidade fundamental do streaming de dados.
Inteligência artificial (IA) e machine learning (ML): a arquitetura de dados adequada é essencial para aproveitar o poder da IA e do ML, seja uma organização usando modelos do machine learning para obter insights valiosos ou criar aplicativos de IA. A arquitetura de dados oferece suporte à infraestrutura de IA, permite o fluxo e a análise eficazes de dados e afeta diretamente os resultados da IA e do machine learning.
Mercado de dados: ambiente digital que facilita a troca de produtos de dados entre produtores e consumidores.
Tipos de arquitetura de dados
As empresas podem escolher entre diferentes tipos de arquiteturas de dados, conforme suas necessidades e objetivos. Algumas das mais comuns incluem:
Arquitetura Lambda: método híbrido para processamento de grandes volumes de dados, combinando processamento em lote (batch) e processamento em transmissão (streaming). Apesar de sua eficiência, essa abordagem pode ser complexa, pois exige a manutenção de bases de código separadas para cada camada, dificultando a depuração.
Data Mesh: paradigma que define princípios e uma arquitetura lógica para escalabilidade de plataformas analíticas. Ele unifica dados dispersos de diversas fontes por meio de governança centralizada e compartilhamento estruturado, melhorando o acesso e a segurança dos dados.
Data Warehouse: sistema de gestão que armazena dados estruturados em um esquema predefinido, consolidando dados atuais e históricos de várias fontes, facilitando insights estratégicos. Muito utilizado para business intelligence (BI), relatórios e análises de dados.
Data Lake: repositório que armazena dados em seu formato bruto, sem a necessidade de estruturação prévia. Proporciona armazenamento econômico para grandes volumes de dados de várias fontes e permite que os usuários armazenem dados como estão, sem a necessidade de estruturá-los primeiro, e depois executar uma variedade de análises sobre eles. Essas análises podem incluir dashboards e visualizações, processamento de big data, análises em tempo real e machine learning.
Data Lakehouse: arquitetura híbrida que combina a flexibilidade e escalabilidade dos Data Lakes com os recursos de gerenciamento dos Data Warehouses. Essa abordagem garante que as equipes tenham acesso a dados completos e atualizados para projetos de ciência de dados, machine learning e análise de negócios, sem a necessidade de múltiplos sistemas.
Arquitetura Medallion: padrão de design usado em Data Lakehouses para organizar os dados de maneira estruturada. Ele melhora progressivamente a qualidade e a organização dos dados à medida que passam por diferentes camadas dentro da arquitetura.
Gartner®: Databricks, líder em banco de dados em nuvem
Práticas recomendadas de arquitetura de dados
Uma arquitetura de dados eficiente é essencial para transformar dados em insights estratégicos que impulsionam o sucesso empresarial. Para garantir os melhores resultados, siga estas práticas recomendadas:
Alinhamento com os negócios: a arquitetura deve estar diretamente conectada às metas estratégicas e objetivos de longo prazo da empresa.
Flexibilidade e escalabilidade: deve ser adaptável a mudanças nas demandas e capaz de escalar conforme os volumes de dados crescem, suportando análises em tempo real, machine learning e inteligência artificial.
Governança e segurança integradas: a segurança e a governança devem ser incorporadas desde o design da arquitetura, garantindo a governança eficiente e a integração de machine learning e IA com plataformas de dados.
Unificação: diferentes cargas de trabalho devem operar de maneira integrada sobre os mesmos dados, assegurando governança e segurança consistentes.
Base aberta: a dependência do fornecedor com ferramentas proprietárias impede a adoção generalizada e restringe a inovação. Trabalhar com uma base aberta incentiva a fácil integração de dados e o compartilhamento para melhores percepções.
Democratização dos dados: a arquitetura deve eliminar gargalos que dificultam o acesso aos dados, garantindo que as equipes possam inovar sem comprometer as diretrizes de governança.
Arquitetura de dados no Databricks
A Databricks Data Intelligence Platform, baseada na arquitetura lakehouse, oferece uma solução unificada, segura e governada para dados e IA. Destaca-se pelo alto desempenho, capacidades avançadas de IA centradas em dados e um data warehousing serverless flexível e econômico, tudo sem dependência de fornecedor.
A arquitetura lakehouse combina as melhores características de data lakes e data warehouses, reduzindo custos e acelerando iniciativas de dados e IA. Construída sobre padrões e código aberto, a Databricks Platform elimina os silos que historicamente dificultam o gerenciamento de dados e cargas de trabalho de IA.
Dentro da Databricks Data Intelligence Platform, o Unity Catalog oferece governança unificada para dados e IA em lakehouses, permitindo colaboração eficiente, aumentando a produtividade e garantindo compliance em todas as plataformas.
A Databricks Data Intelligence Platform aborda os desafios multifacetados enfrentados pelas empresas atualmente. Com uma abordagem que democratiza o acesso aos dados de forma segura, a Databricks capacita toda a equipe a explorar o potencial dos dados para impulsionar o sucesso da organização.