Data lakes, plataformas de análise, processamento de fluxos de trabalho. A arquitetura de dados precisou se adaptar e se tornar mais complexa para atender às necessidades das empresas que buscam implementar novas tecnologias para impulsionar a inovação, realizar ofertas personalizadas e ter acesso a novos recursos tecnológicos. Entretanto, essas adições, podem impactar diretamente na qualidade dos dados capturados, afetando na precisão, integridade e consistência das informações.
Manter a arquitetura de dados correta garante a estrutura que determina a forma com que as informações são coletadas, compartilhadas, protegidas e armazenadas. Tornando-a crítica para o uso de ferramentas de BI, ciência de dados e soluções baseadas em inteligência artificial e machine learning. E isso é fundamental em um mercado no qual a inovação tecnológica é utilizada para transformar modelos de negócios.
Entretanto, para as empresas conseguirem manter a competitividade, uma nova abordagem de arquitetura de dados pode ser necessária para integrar essas informações, e não existe uma receita única para isso.
O que é a arquitetura de dados
Por isso, para adotar uma nova abordagem é preciso entender o que é a arquitetura de dados e qual seu impacto. Basicamente, ela é descrita como um modelo de gerenciamento de dados, que, para ser bem-sucedido, depende de uma maior compreensão dos dados que serão coletados e armazenados, dos sistemas utilizados e das normas de conformidade e segurança que devem ser aplicadas.
Portanto, a arquitetura de dados é um conjunto de modelos e regras para controlar a forma com que os dados são coletados, organizados, integrados, armazenados e utilizados por uma organização. Ela precisa estar integrada à estratégia e o ciclo de vida dos dados para definir o modelo ideal para os sistemas em uso na empresa.
Como criar uma arquitetura de dados inovadora
De acordo com a consultoria McKinsey, seis mudanças foram identificadas para que a arquitetura de dados permita uma entrega rápida de novos recursos e simplifique abordagens tradicionais. Essa transformação pode exigir investimentos caros e demorados, sendo crítico que as empresas contem com uma estratégia clara e com objetivos bem definidos para a implementação de uma arquitetura de dados que impacte positivamente nos negócios.
Arquitetura legada para a nuvem
A adoção de uma arquitetura de dados baseada na nuvem permite às empresas um rápido dimensionamento de recursos e capacidades analíticas para conquistar vantagens competitivas.
Processamento de dados em tempo real
O processamento de dados em tempo real facilita que novas aplicações sejam criadas, por exemplo, o uso sensores para prever problemas de infraestrutura em fábricas.
Plataformas modulares
A busca pela escalabilidade exige muito mais que os ecossistemas de dados legados conseguem oferecer. Com isso, muitas empresas migram para uma arquitetura de dados modular, abastecidas com os melhores componentes que podem ser substituídos conforme necessário, e sem impactar na arquitetura de dados remanescente.
Acesso aos dados
O uso de APIs garante o acesso direto a aplicativos e sistemas para tornar o acesso e manipulação de dados mais seguro e ágil, permitindo que equipes de análise tenham acesso facilitado aos recursos tecnológicos necessários para a implementação de soluções baseadas em IA.
Arquitetura baseada em domínio
A migração para projetos baseados em domínio permite a adoção de uma abordagem que facilita a organização de conjuntos de dados pelos proprietários de forma que as informações sejam mais facilmente consumidas e eficazes.
Dados flexíveis e extensíveis
A busca por maior flexibilidade está levando as empresas a adotarem modelos de dados flexíveis para obter maior desempenho. Essa abordagem permite uma exploração mais ágil das informações, maior facilidade de armazenamento e menor complexidade, já que não é necessário introduzir camadas adicionais de abstração para consultar dados relacionais.
Práticas essenciais
Com as tecnologias baseadas em dados evoluindo, os esforços na criação de uma arquitetura de dados tradicional pode, em poucos anos, se mostrar ineficiente e arriscado. Apenas com a adoção de práticas que permitam avaliar e implementar novas tecnologias com agilidade, as empresas poderão se adaptar rapidamente às exigências dos negócios.
A McKinsey destaca quatro práticas consideradas essenciais:
Testar e aprender
A mentalidade de testar e aprender permite que diferentes componentes e conceitos sejam testados rapidamente para serem colocados em produção ou descartados rapidamente. Práticas ágeis, muito utilizadas para o desenvolvimento de aplicações, podem ser utilizadas para criar uma arquitetura de dados eficiente.
“Tribos” de dados
Diferentes equipes trabalham juntas para construir uma arquitetura de dados eficaz. Administradores, engenheiros e modeladores de dados podem implementar processos de engenharia de recursos e dados para apoiar o desenvolvimento de conjuntos de dados prontos para modelagem, acelerando o tempo de lançamento de novos serviços.
DataOps
Um DevOps aprimorado e baseado em dados contribui para acelerar o design, desenvolvimento e implantação de componentes em uma arquitetura de dados.
Cultura de dados
Implementar uma cultura de dados bem-sucedida na organização depende totalmente de como a estratégia de dados está integrada aos objetivos de negócios, reforçando a importância da adoção de sistemas mais inteligentes para fortalecer o trabalho das equipes.
Com o uso de dados e análises baseadas em IA cada vez mais presentes nas organizações, a adoção de uma arquitetura de dados que realmente atenda esses requisitos é fundamental para garantir o crescimento da empresa. E a adoção de uma cultura totalmente centrada em dados contribui para tornar processos mais ágeis e resilientes ao mesmo tempo em que prepara a empresa para desafios futuros.
Além disso, a adoção de uma arquitetura de dados moderna, permite a conexão de novas fontes de dados, acelerando o desenvolvimento de casos de uso nos mais diferentes ambientes, tornando o gerenciamento do ciclo de vida da informação mais eficaz e aumentando a confiança nas informações em poder da organização.
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