Modernizar a arquitetura de dados envolve, basicamente, atualizar a infraestrutura, as ferramentas e os processos de gerenciamento de dados para garantir que a organização consiga acompanhar evoluções tecnológicas, tendências e, principalmente, possa implementar práticas que tornem o processo de tomada de decisão mais eficiente.
A área de TI entende que um número crescente de dados brutos é coletado pelas empresas, vindos das mais diversas fontes de dados, formatos variados e qualidade de informações questionável. Além disso, dados semi-estruturados, como arquivos de log JSON, e-mails, dados de mídias sociais entre outros, precisam ser integrados para que possam ser interpretados corretamente e realmente se tornem úteis para apoiar os negócios.
Isso exige que as organizações implementem uma arquitetura de dados que facilite o processamento de informações em tempo real, o processamento em lote e a adoção de aplicativos baseados em aprendizado de máquina e análise preditiva. Apesar disso, adotar soluções de análise que realmente entreguem valor aos negócios não é simples, exigindo recursos para a captura e integração de informações mais complexas.
Desafios para a arquitetura de dados
Tornar-se uma organização orientada a dados é o foco da maioria das empresas. Guiar decisões e processos com base em informações de qualidade significa melhorar a experiência do cliente e dos usuários, reduzir custos e compreender tendências de negócios para adotar uma estratégia de crescimento bem-sucedida. No entanto, isso representa alguns desafios que precisam ser conhecidos e analisados:
Armazenamento de dados
Novas tecnologias exigem recursos de processamento e armazenamento robustos devido ao volume de informações e formatos de arquivos utilizados. Para resolver esse problema, as empresas dever usar abordagens modernas de compactação, classificação e higiene de dados. A compactação reduz o tamanho dos arquivos, a adoção de processos de higienização de dados exclui informações duplicadas e desnecessárias, e a classificação permite analisar os dados e organizá-los em categorias — tipo de arquivo, conteúdo entre outros —, facilitando sua recuperação e acesso.
Qualidade de dados
Estima-se que cientistas de dados gastem até 80% do seu tempo preparando dados para tornar sua análise possível. Trabalhar com diversas fontes de informação influi diretamente na precisão, consistência, relevância, integridade e adequação do uso dos dados coletadas. A dificuldade de combinar formatos diferentes, verificar dados ausentes, duplicados ou errados, exige a adoção de processos para limpar e preparar essas informações antes que elas fiquem disponíveis para análise. O resultado é simples: tornando os dados mais precisos, a análise e os insights gerados melhoram sensivelmente.
Dimensionamento na arquitetura
Muitas soluções de análise de dados lidam com um volume grande de informações. Isso pode causar problemas se a arquitetura de dados não for flexível e escalonável para trabalhar com esse volume, degradando o ambiente e prejudicando o desempenho e eficiência do sistema. Nesse caso, para lidar com o excesso de dados, adotar uma solução de escalonamento automático permite que a infraestrutura trate com a demanda de forma eficiente. Além disso, as empresas podem implementar processos de compactação, hierarquização e limpeza para tornar o uso dos recursos mais equilibrada.
Segurança de dados
A segurança é um fator crítico para a arquitetura de dados. Como as informações podem conter informações pessoais e confidenciais, a LGPD (Lei Geral de Proteção dados), e outras regras de conformidade, exige que elas sejam protegidas contra ameaças internas e externas. Adotar recursos de criptografia de dados, gerenciamento de identidade e acesso, detecção e resposta em endpoints, monitoramento de vulnerabilidades em tempo real e uma estratégia de confiança zero garante uma estrutura robusta de segurança.
Complexidade na arquitetura
Uma arquitetura de dados eficiente pode ser difícil de implementar, já que normalmente ela lida com informações capturadas de diversas fontes, geralmente hospedadas em um Data Lake que armazena grandes quantidades de informações. A melhor maneira de vencer esse desafio é adotar uma abordagem de integração de dados para tornar o gerenciamento da arquitetura mais simples e possibilitar a análise conjunta das informações.
Conjunto de habilidades
Tecnologias de dados altamente especializadas podem usar estruturas e linguagens não comuns para a arquitetura de dados tradicional, exigindo o desenvolvimento de APIs para que o acesso seja facilitado. Para operar com essas tecnologias, as empresas precisam contar com cientistas, analistas e engenheiros de dados qualificados para operar com essas ferramentas e obter padrões de dados úteis. Entretanto, existe uma lacuna de profissionais de TI especializados, o que pode tornar essa tarefa um tanto mais complexa. Nesses casos, a terceirização da TI é uma solução viável.
Falta de compreensão da arquitetura de dados
Projetos de arquitetura de dados podem falhar devido à falta de compreensão sobre o que são dados, como eles são armazenados, processados, sua localização e de onde eles vêm, impactando na forma com que essas informações são armazenadas e, claro, na sua segurança. A maneira de lidar com esse desafio envolve sessões de treinamento para todos os usuários que lidam regularmente com as informações, em todos os níveis da organização.
A arquitetura de dados ideal
Com empresas de todos os tamanhos coletando e armazenando grandes quantidades de dados, muitas delas se perdem na hora de selecionar as ferramentas ideais para tornar a análise e o armazenamento de dados mais simples. Isso influencia no resultado e no processo de tomada de decisões, principalmente se a adoção de uma arquitetura de dados correta não ocorrer.
Entretanto, por meio da coleta e organização de dados, é possível transformar a estratégia de análise de dados para garantir que insights úteis para os negócios sejam coletados, apoiando as decisões estratégicas.
Por isso, a arquitetura de dados é fundamental para aumentar a eficiência e eficácia operacional dos negócios, contribuindo para que a empresa mude sua visão, atitudes e hábitos para permitir uma rápida adaptação à cultura de dados.
Como existem diversos tipos diferentes de arquitetura de dados, encontrar a ideal irá depender das necessidades e objetivos específicos de cada empresa. E a RED pode te ajudar a buscar a tecnologia e os recursos corretos para beneficiar os negócios e vencer os desafios de arquitetura de dados citados anteriormente, tornando possível a utilização eficiente dos dados em poder da organização. Entre em contato e conheça nossas soluções para transformar seus dados em estratégias de negócios.