Arquitetura de dados

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.

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.