Arquitetura de dados: entenda a sua importância para os negócios

Foto do autor

Em um mundo cada vez mais conectado, é natural que as organizações tenham que lidar com uma quantidade cada vez maior de dados, que chegam de fontes diversas, como apps e dispositivos. Além disso, os negócios dispõem também de ativos digitais, que precisam ser gerenciados com eficiência. A arquitetura de dados surgiu para ajudar empresas a organizarem todo esse crescente universo de informações, bem como as relações entre elas.

É importante ressaltar que o acesso a esses elementos deve ser feito de forma segura, no tempo adequado e de maneira compreensível para os usuários. 

Por isso, para implementar uma arquitetura de dados de ponta a ponta, é preciso, antes de mais nada, entender os requisitos de negócios atuais, e, se possível, futuros, para, assim, reduzir potenciais erros ou perdas ao longo dos processos. 

Neste artigo, você vai entender a importância da utilização de boas soluções nesse sentido. E, ainda, verá: 

 Como funciona a arquitetura de dados 

  • Princípios e objetivos
  • Principais componentes
  • Práticas recomendadas 
  • Como se relaciona com os negócios
  • Benefícios para a digitalização das empresas

O que é arquitetura de dados e como funciona

Futuristic block shaped cityscape.

A especialidade descreve a estrutura dos ativos de dados de uma empresa, assim como seus recursos de gerenciamento, segundo definição do Open Group Architecture Framework (TOGAF)

De maneira mais simples, é a forma como os negócios decidem organizar e dispor todos os seus ativos digitais para manter a segurança e o acesso facilitado às informações, inclusive, para otimizar os processos decisórios. Ou seja:

  • oferece uma visão abrangente do que acontece na empresa;
  • facilita a compreensão dos dados do negócio;
  • cria protocolos para o fluxo de dados;
  • garante um sistema para proteção das informações sensíveis;
  • possibilita que todas as equipes consigam tomar decisões data-driven.

Por que é importante investir na área

De acordo com o estudo Data Paradox, realizado pela Dell Technologies em parceria com a Forrester Consulting, em maio de 2021, 67% das empresas afirmam precisar constantemente de mais dados do que seus recursos atuais forneciam.

No entanto, o número de negócios que afirma estar analisando mais informações é metade daqueles que relataram demanda maior por elas. Na prática, isso quer dizer que as empresas querem mais elementos do que têm capacidade de manipular

A pesquisa mostra, ainda, que 66% das organizações se definem como data-driven, mas apenas 21% estão tratando os dados como uma ferramenta valiosa e priorizando seu uso em toda a companhia.

É importante ter em mente que trabalhar com essas informações vai muito além da coleta: é preciso investir, também, na análise e na acessibilidade para os usuários que precisam delas. 

Por fim, a chance de transmitir assuntos complexos de maneira simples é outro benefício. Consideraremos que alguns educandos não conseguem representar mentalmente aquilo que está sendo passado. Pessoas com boa capacidade de abstração podem ler um texto, ver uma imagem e logo assimilar o conteúdo, mas nem todos são assim. As tecnologias imersivas, portanto, servem para ajudar aqueles que têm dificuldade de contextualizar situações. 


LEIA MAIS: Como aplicar a gamificação na educação? Entenda o que pode e deve ser feito


Webinar | O que a transformação digital pode oferecer_V1

Princípios da arquitetura de dados

TOGAF, ou framework de arquitetura corporativa, possui princípios que definem as regras e diretrizes para o uso e a implantação dos recursos e ativos de tecnologia da informação (TI) na empresa. Eles conjugam vários elementos do negócio e formam a base necessária para a tomada de decisões de TI. 

É essencial que essas orientações estejam relacionadas aos objetivos de negócio e aos seus principais drivers. São elas:

  1. dados são um ativo de valor para a empresa e devem ser gerenciados de forma apropriada;
  2. os usuários têm acesso aos dados necessários para fazerem o seu trabalho, logo, as informações são compartilhadas entre funções e organizações corporativas;
  3. os dados são acessíveis para que os usuários executem suas funções;
  4. cada elemento de dados tem um administrador responsável pela sua qualidade;
  5. os dados são definidos de maneira consistente em toda a empresa, e as definições são compreensíveis e disponíveis para todos os usuários;
  6. os dados são protegidos contra uso e divulgação que não foram autorizados. Além dos aspectos tradicionais da classificação de segurança nacional, isso inclui proteção de informações pré-decisórias e sensíveis.

Principais objetivos e desafios

Um dos principais objetivos da arquitetura de dados é traduzir as necessidades corporativas em informações e requisitos do sistema, gerenciando todo o seu fluxo pela empresa. 

Muitas companhias desejam modernizar seus sistemas para, assim, conseguir aplicar inteligência artificial (IA) no dia a dia e dar um passo importante para sua transformação digital. No entanto, não são poucos os negócios que enfrentam dificuldades para implementar as mudanças exigidas no processo de inovação.

De acordo com a consultoria McKinsey, apesar de 70% das instituições financeiras do setor bancário pesquisadas terem um roteiro moderno de arquitetura, quase metade ainda conta com modelos de dados díspares. 

A maioria dos negócios, segundo a consultoria, integrou menos de 25% de seus dados críticos na arquitetura de destino. Esse cenário pode criar problemas de qualidade que, por sua vez, tornarão os processos de desenvolvimento de IA mais complexos e custosos, além de suprimir a entrega de novos recursos.

Um ponto levantado pela McKinsey é que, embora mudanças tecnológicas sejam desafiadoras, muitas vezes, as empresas falham na transformação digital não por conta das dificuldades técnicas, e sim pelo fato de o processo já ser complexo por si só.

Alguns dos principais componentes da arquitetura de dados

Road interchange in the city at night with vehicle car light movement, Aerial view.

Dentre os principais componentes da arquitetura de dados no cenário atual de TI, estão cloud computing, armazenamento na nuvem, modelos de IA e machine learning (ML), além de streaming. Confira, a seguir.

Armazenamento na nuvem

Muitas arquiteturas de dados usam Cloud Storage, sejam nuvens públicas, privadas ou híbridas, para, assim, fornecer agilidade no dia a dia corporativo.

Cloud Computing

Além de usar a nuvem para armazenamento, diversas arquiteturas utilizam Cloud Computing para análise e gerenciamento de dados.

Inteligência artificial e machine learning

IA e ML são usadas na automatização de sistemas como coleta de dados e rotulagem. Em paralelo, arquiteturas modernas podem ajudar corporações a utilizarem esses recursos em maior escala.

Streaming

Um fluxo de dados contínuo garante que a informação trafegue de maneira contínua da fonte para o destino para, então, ser processada e analisada praticamente em tempo real.

Pipeline de dados

Processo que inclui a coleta de dados, seu refinamento, armazenamento e, posteriormente, análise e entrega para os usuários. 

APIs

Em arquiteturas de dados modernas, as interfaces de programação de aplicativos (APIs) são usadas para facilitar na hora de expor e compartilhar informações.

Boas práticas na área 

Construir uma arquitetura de dados sólida e eficiente passa por conhecer as tecnologias disponíveis e, também, por buscar recursos alinhados às estratégias de negócio. É importante, ainda, aprender boas práticas na área para implementar uma solução robusta e preparada para o futuro. Conheça algumas.

Tentativa e erro

Criar um ambiente de dados complexos é um objetivo de médio e longo prazos. Nesse sentido, uma boa prática é investir na construção gradual da arquitetura ideal, apostando na experimentação de diferentes componentes e conceitos. É essencial fazer testes durante o processo para, assim, avaliar a eficácia da estrutura antes de investir em expansão. 

Nativas de nuvem

As arquiteturas atuais devem ser construídas de forma escalonável, com alta disponibilidade, segurança de ponta a ponta para dados em movimento e em repouso, além de escalabilidade de custo e desempenho.

Dados habilitados em tempo real

É essencial que a arquitetura de dados ofereça suporte à implantação, validação, classificação, gerenciamento e governança de informações automatizadas e ativas.

Automação

Investir na automatização de processos permite que o processamento do fluxo de dados  seja feito sem interrupções. Além disso, IA e ML tornam a arquitetura mais elástica, aprimorando seus recursos de aprendizagem.

Dados como um ativo compartilhado

Uma arquitetura eficiente acaba com as fronteiras entre áreas da empresa, tornando os dados acessíveis a todos. O foco é na promoção de um ambiente colaborativo entre usuários e TI para, assim, ser possível alcançar objetivos em parceria e atingir resultados conjuntos. Informações compartilhadas levam ao aprimoramento da eficiência organizacional.

Como a arquitetura de dados se relaciona com os negócios

A arquitetura de dados abrange modelos, políticas, padrões e regras que normatizam sua coleta, armazenamento, integração e uso em uma empresa.

Uma solução eficiente é aquela que parte dos consumidores para as fontes, e não o contrário. Afinal, é essencial focar em transformar requisitos de negócios em requisitos de sistemas e dados, em vez de adaptar o empreendimento às informações coletadas, por exemplo.

Para melhores resultados, é importante que as empresas invistam em uma estrutura centralizada, que se alinhe aos processos de negócios e consiga fornecer clareza sobre os aspectos das informações. 

Benefícios para a digitalização das empresas

Ter uma arquitetura de dados consolidada oferece diversos benefícios no processo de digitalização de uma empresa. Na verdade, investir na área é parte essencial do processo preparatório para a transformação digital. No entanto, nem sempre isso é realidade.

Muitas companhias, ansiosas para aproveitar oportunidades ou, até mesmo, temendo a concorrência em seus setores, investem em estratégias desalinhadas com seus propósitos. Focam apenas nas tecnologias ou não se preocupam em criar um planejamento de médio a longo prazos.

É necessário, antes de tudo, definir os requisitos de negócio e fazer um esboço de uma arquitetura de gerenciamento de dados flexível para, então, criar um roteiro para sua implementação. Dentre os benefícios de uma solução sólida estão:

  • ter dados mais qualificados;
  • promover a integração de diferentes fontes;
  • fornecer uma fonte de dados única sobre a empresa; 
  • possibilitar que os times tenham acesso a insights e possam tomar decisões baseadas em dados;
  • garantir um sistema confiável para a proteção de dados.

Arquitetura de dados é investimento

Ter uma arquitetura de dados sólida e alinhada com as novas tecnologias é essencial para manter a competitividade de um negócio. Para escolher o melhor modelo, é importante ter objetivos bem definidos, decidir quais informações são realmente importantes e garantir que sejam de qualidade.

Além disso, é fundamental que o processo seja acompanhado de perto, para reduzir a chance de erros. Para isso, faz grande diferença contar com as melhores tecnologias. A  Vivo Empresas dispõe de amplo portfólio de produtos e serviços, com soluções digitais em Cloud Computing, entre outras, para apoiar no processo de transformação digital das corporações.

Este conteúdo sobre arquitetura de dados foi útil? Então, confira também:

Até a próxima!

Foto do autor
Solicite um contato