Arquitetura de dados: entenda a sua importância para os negócios

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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

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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. 


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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

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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.

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Até a próxima!

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