Catálogo de Dados

Por que um catálogo de dados é importante

No cenário atual data-driven, as organizações estão afogadas em vastas quantidades de informação dispersas por múltiplos sistemas, plataformas e formatos. As empresas modernas enfrentam um desafio sem precedentes: quase toda organização está completamente sobrecarregada por dados, e novas tecnologias como grandes modelos de linguagem e agentes de IA estão tornando as coisas ainda mais complexas.

Um catálogo de dados aborda vários pontos problemáticos críticos que afetam os ambientes de dados modernos. Os silos de dados representam um dos desafios mais significativos. Informações valiosas ficam presas nos sistemas departamentais, tornando-as invisíveis para outras equipes que poderiam se beneficiar delas. A baixa capacidade de descoberta significa que os analistas passam horas incontáveis procurando os datasets corretos, muitas vezes recriando trabalhos que já existem em outras partes da organização.

O catálogo também aborda o problema da dispersão de dados, em que versões duplicadas e inconsistentes das mesmas informações proliferam pelos sistemas. Sem a devida governança e organização, as equipes perdem a confiança em seus dados, levando a decisões baseadas em "vibrações" em vez de informações confiáveis. Um catálogo de dados bem implementado transforma esse cenário caótico em uma base governada e confiável para a tomada de decisões data-driven. 

Principais recursos de um catálogo de dados

Os principais recursos de um catálogo de dados incluem: 

• Gestão de metadados: constitui a espinha dorsal de qualquer catálogo de dados eficaz. Isso envolve organizar e manter “dados sobre dados” — informação que fornece um contexto crucial sobre datasets, incluindo sua estrutura, significado e relações. Os metadados abrangem detalhes técnicos como nomes de colunas e tipos de dados, bem como o contexto de negócios, como definições de dados, propriedade e diretrizes de uso. O gerenciamento eficaz de metadados inclui recursos para tags, descrições e anotações que ajudam os usuários a entender o que os dados dizem e o que a organização tem a dizer sobre eles.
• Busca e descoberta: permite aos usuários localizar rapidamente ativos de dados relevantes em todo o ecossistema organizacional. Os catálogos de dados modernos oferecem funcionalidades de pesquisa sofisticadas que vão além da simples correspondência de palavras-chave, incluindo pesquisa semântica, filtragem facetada e recomendações inteligentes. Os usuários podem navegar e descobrir dados valiosos e artefatos relacionados a AI que normalmente estão dispersos em diferentes sistemas, bancos de dados e plataformas.
• Linhagem de dados: permite rastrear os dados ao longo de seu percurso de transformações, limpeza e agregação. Esse recurso cria um roteiro digital que mostra a origem dos dados, como foram modificados e por onde fluem em toda a organização. A linhagem de dados é crucial para a análise de impacto (compreender quais sistemas e relatórios subsequentes podem ser afetados por alterações nas fontes de dados a montante). Você não deve apenas saber onde seus dados estão, mas também entender de onde eles vieram e como foram transformados.
• Integração da governança de dados: conecta o catálogo com políticas e procedimentos organizacionais mais amplos para a gestão de dados. Isso inclui fluxos de trabalho para gestões de dados, processos de aprovação para acesso a dados e integração com estruturas de compliance. O catálogo se torna um hub central para aplicar políticas de dados, gerenciar regras de qualidade de dados e garantir a adesão aos requisitos regulamentares.
• Classificação de dados e uso de tags: permite que as organizações categorizem e rotulem seus ativos de dados de acordo com vários critérios, como nível de sensibilidade, domínio de negócios, qualidade dos dados ou requisitos regulatórios. Essa abordagem sistemática de organização facilita a aplicação de políticas consistentes, a descoberta de datasets relacionados e a manutenção de controles de segurança adequados em todo o ambiente de dados.
• Ferramentas de colaboração e glossário empresarial: facilitam a comunicação e o compartilhamento de conhecimento entre os usuários de dados. Glossários de negócios fornecem definições padronizadas para termos e principais conceitos do mundo empresarial, garantindo que todos falem a mesma língua ao discutir dados. As ferramentas de colaboração permitem que os usuários compartilhem percepções, façam perguntas e forneçam feedback sobre os ativos de dados, criando uma abordagem de gestões de dados orientada pela comunidade. 

Tipos de catálogos de dados

Os catálogos de dados geralmente se enquadram em duas categorias principais, cada uma atendendo a diferentes necessidades organizacionais e casos de uso.

Os catálogos operacionais focam principalmente na governança do acesso aos ativos de dados e na gestão dos aspectos técnicos da infraestrutura de dados. Esses catálogos são excelentes para registrar e auditar padrões de uso, gerenciar controles de acesso detalhados e implementar políticas de segurança. Normalmente, integram-se profundamente com plataformas de dados e oferecem recursos robustos para filtragem em nível de linha e mascaramento de colunas. Os catálogos operacionais são projetados para lidar com as necessidades diárias de governança das plataformas de dados, garantindo acesso seguro e em conformidade aos recursos de dados.

Catálogos de negócios ou de referência enfatizam a experiência voltada para o usuário e o contexto de negócios dos ativos de dados. Essas soluções frequentemente incluem recursos sofisticados para glossários de negócios, fluxos de trabalho de aprovação, curadoria de conteúdo e gestões de dados colaborativas. Eles se destacam em fornecer um rico contexto de negócios, apoiando o descobrimento de dados a partir da perspectiva de um usuário de negócios e facilitando a colaboração interfuncional em torno de ativos de dados.

Algumas soluções modernas, como o Unity Catalog, tentam unir as duas categorias combinando os recursos de governança técnica dos catálogos operacionais com os recursos comerciais fáceis de usar dos catálogos de referência, fornecendo às organizações uma abordagem unificada para o catálogo de dados.

Benefícios de usar um catálogo de dados

A implementação de um catálogo de dados abrangente oferece vantagens comerciais e técnicas significativas que transformam a maneira como as organizações trabalham com os dados:

• O acesso mais rápido aos dados e a obtenção de percepções resultam de uma melhor capacidade de descoberta e da redução do tempo gasto na busca por datasets relevantes. Em vez de gastar horas procurando os dados certos, os analistas de dados podem localizar, entender e começar a trabalhar rapidamente com as informações de que precisam. Essa aceleração no acesso aos dados se traduz diretamente em um tempo de obtenção de percepções mais rápido e em processos de tomada de decisão mais ágeis.
• A melhoria na qualidade e na confiabilidade dos dados resulta de uma maior visibilidade da linhagem de dados, das métricas de qualidade e dos padrões de uso. Quando os usuários conseguem ver de onde os dados vêm, como foram transformados e quem mais os está usando, eles desenvolvem maior confiança nas informações. O catálogo também facilita as gestões de dados colaborativas, onde várias partes interessadas contribuem para melhorar e manter a qualidade dos dados ao longo do tempo.
• O compliance simplificado pode ser alcançado por meio de trilhas de auditoria abrangentes, classificação de dados e recursos de aplicação de políticas. As organizações podem demonstrar práticas de governança de dados aos órgãos reguladores, monitorar o uso de dados para fins de compliance com a privacidade e implementar políticas de segurança consistentes em todo o seu ambiente de dados.
• A analítica de autoatendimento capacitada reduz a carga das equipes de IT e engenharia de dados, ao mesmo tempo em que permite que os usuários corporativos descubram e trabalhem com dados de forma independente. Essa democratização do acesso aos dados leva a uma adoção mais ampla de práticas data-driven em toda a organização.
• A redução da duplicação de esforços ocorre quando as equipes conseguem facilmente descobrir datasets, relatórios e análises existentes, em vez de recriar trabalhos que já existem em outras partes da organização. Esse ganho de eficiência libera recursos valiosos para novas iniciativas e inovação.

Como funciona um catálogo de dados

Um catálogo de dados opera por meio de diversos processos interconectados que criam uma view abrangente dos ativos de dados de uma organização. 

O processo começa com a ingestão de metadados de várias fontes em todo o ecossistema de dados, incluindo bancos de dados, data warehouses, sistemas de armazenamento em cloud, ferramentas de Business Intelligence e aplicativos. O catálogo descobre e extrai automaticamente metadados, como informações de esquema, além de capturar metadados comerciais por meio de contribuições do usuário e integrações com outros sistemas.

A indexação e o enriquecimento de dados são a próxima fase crítica, onde o catálogo processa e organiza os metadados coletados para torná-los pesquisáveis e significativos. Isso envolve criar relacionamentos entre diferentes ativos de dados, aplicar algoritmos automatizados de classificação e aprimorar metadados com contextos adicionais, como pontuações de qualidade de dados, estatísticas de uso e indicadores de relevância empresarial. 

A funcionalidade de busca utiliza os metadados indexados para fornecer recursos de descoberta. Os usuários podem pesquisar utilizando diversos critérios, incluindo termos comerciais, especificações técnicas, informações do proprietário dos dados ou padrões de uso. Catálogos avançados utilizam algoritmos de machine learning para melhorar a relevância da busca e fornecer recomendações inteligentes com base no comportamento do usuário e nas relações entre os dados.

As funções e permissões dos usuários garantem que o catálogo respeite as políticas de segurança da organização e os requisitos de governança de dados. Diferentes usuários podem ter níveis variados de acesso a metadados e ativos subjacentes, com o catálogo aplicando essas restrições enquanto ainda oferece valiosas capacidades de descoberta dentro do escopo autorizado de cada usuário. 

Catálogo de dados versus conceitos relacionados

Entender como os catálogos de dados diferem dos conceitos relacionados ajuda a esclarecer sua proposta de valor exclusiva e os casos de uso apropriados. 

Catálogo de dados vs. dicionário de dados
Um repositório de dados é um repositório mais limitado e estático que se concentra principalmente em definir a estrutura e o significado dos elementos de dados em sistemas ou bancos de dados específicos. Normalmente, contém especificações técnicas, como nomes de campos, tipos de dados, restrições e definições básicas. Em contrapartida, um catálogo de dados oferece uma visualização muito mais ampla e dinâmica que abrange múltiplos sistemas, inclui o contexto de negócios, rastreia a linhagem de dados e suporta recursos colaborativos. Enquanto um dicionário de dados indica quais campos existem em uma tabela específica, um catálogo de dados ajuda a entender como essa tabela se relaciona com outros ativos de dados, quem a utiliza, de onde ela veio e quão confiável ela é.

Catálogo de dados vs. repositório de metadados
Um repositório de metadados é um sistema de armazenamento técnico para metadados. Ela se concentra principalmente nos aspectos de coleta e armazenamento de dados sobre dados. Geralmente funciona como um sistema de back-end que outras ferramentas acessam programaticamente. Um catálogo de dados, no entanto, baseia-se nas capacidades de um repositório de metadados para fornecer interfaces amigáveis, recursos de busca e descoberta, ferramentas de colaboração e fluxos de trabalho de governança. O catálogo transforma metadados brutos em percepções práticas e ferramentas acessíveis que podem ser utilizadas com eficácia tanto por usuários técnicos quanto por usuários de negócios. Embora o repositório de metadados seja a base, o catálogo de dados é a aplicação voltada para o usuário que torna os metadados valiosos para a tomada de decisões.