A arquitetura de dados é a base estrutural de dados em uma organização, de modo a organizá-los e integrá-los para o uso efetivo desses ativos em nível técnico e estratégico na empresa.
Em empresas modernas, o uso de dados é cada vez mais frequente e importante. Por isso, criar uma arquitetura adequada às dinâmicas organizacionais é indispensável.
Acompanhe a leitura para saber o que é arquitetura de dados, sua importância, principais componentes, tipos, a relação com a governança de dados e boas práticas na construção de um data architecture.
O que é arquitetura de dados?
A arquitetura de dados é uma disciplina da Ciência de Dados que organiza a forma como os dados serão gerenciados em uma empresa por meio de processos e sistemas estruturados. Eles englobam:
- definir modelos de dados;
- estabelecer as formas de coleta, armazenamento, tratamento e uso dos ativos de dados;
- criar processos e sistemas de gerenciamento de dados;
- garantir a disponibilidade e a integridade dos dados etc.
Em outras palavras, oferece a infraestrutura necessária para que as empresas possam basear suas estratégias em dados e usá-los com eficiência para apoiar os objetivos de negócio.
Qual é a importância da arquitetura de dados?
Sem uma arquitetura de dados eficaz não é possível aproveitar ao máximo o potencial dos ativos de dados de uma empresa.
Como consequência, a organização poderá sofrer com a ineficiência operacional e com a falta de precisão, disponibilidade e integridade de dados, afetando suas decisões de negócio e estratégias.
Nesse sentido, a arquitetura de dados é indispensável para a efetivação das estratégias e objetivos organizacionais, apoiando as decisões, fomentando a inovação e aumentando a vantagem competitiva da organização no mercado.
Componentes da arquitetura de dados
No desenvolvimento de uma arquitetura de dados, consideram-se vários componentes para que a implementação seja eficaz, como:
- estrutura de banco de dados;
- data lakes e data warehouses;
- modelagem de dados;
- ferramentas e tecnologias de arquitetura de dados.
Estrutura de banco de dados
Um dos componentes essenciais de uma infraestrutura de dados é a definição de um banco de dados eficiente.
Escolher o tipo de banco de dados dependerá dos objetivos da organização, pois são nessas estruturas que se faz a coleta, armazenamento, tratamento e acesso aos dados. Assim, faz sentido alinhá-los às estratégias da empresa.
Os tipos mais usados são os bancos de dados relacionais e não relacionais. Para a manipulação dessas informações, utilizam-se linguagens como SQL e NoSQL, respectivamente.
Os bancos de dados relacionais são altamente estruturados e consistentes, geralmente sendo organizados em tabelas inter-relacionadas e com apenas um tipo de dados. Utilizam-se sistemas como MySQL, Oracle e PostgreSQL para organizar bancos de dados relacionais.
Já os bancos de dados não relacionais, ou NoSQL, são usados por organizações que precisam armazenar conjuntos de dados não estruturados ou semiestruturados. Isso significa que comportam diferentes tipos de dados.
Neste caso, sistemas como Cassandra e MongoDB são opções populares para o gerenciamento de bancos de dados não relacionais.
Data lakes e data warehouses
Data lakes e data warehouses também fazem parte de uma infraestrutura de dados. Eles funcionam como repositórios de dados, tendo funções variadas nesses ecossistemas.
Um data lake é um repositório centralizado que pode abrigar grandes volumes de dados brutos em seu formato original, sejam eles estruturados, semiestruturados ou não estruturados. Assim, são opções flexíveis e escaláveis de armazenamento e consulta de grandes volumes de dados.
Por outro lado, um data warehouse é um repositório especializado que armazena dados estruturados e processados, facilitando as eventuais consultas e gerando maior eficiência nas análises de dados.
Modelagem de dados
A modelagem de dados é outro componente importante da arquitetura de dados, uma vez que assegura a criação de modelos de dados bem planejados e eficientes.
Quando bem construídos, alinham-se aos objetivos de negócio e facilitam o gerenciamento de dados, promovendo maior eficiência nas consultas e na organização dos dados. Além disso, os modelos de dados são essenciais para a manutenção de sua integridade, evitando problemas no desempenho e na gestão desses ativos.
A modelagem de dados geralmente passa por três estágios: modelagem conceitual, lógica e física. A partir disso, geram-se modelos de dados adequados às necessidades do negócio.
Ferramentas e tecnologias de arquitetura de dados
A arquitetura de dados também é amparada por diversas ferramentas e tecnologias que garantem o funcionamento da estrutura criada.
Esses recursos vão desde ferramentas de ETL para extração de dados, até ferramentas de Big Data, Business Intelligence e governança de dados.
A escolha das ferramentas é feita de acordo com a necessidade de cada organização, servindo como aparatos tecnológicos que ajudam a aumentar a eficiência das operações e processos de dados.
Principais tipos de arquitetura de dados
Há diferentes tipos de arquitetura de dados. Escolher o tipo adequado dependerá dos objetivos da infraestrutura de dados da empresa, uma vez que cada tipo atende a demandas específicas. Saiba mais!
Arquitetura monolítica
A arquitetura monolítica integra todos os componentes do ecossistema de dados em um único sistema.
Esse tipo é mais fácil de implementar, integrar e controlar. Contudo, devido à sua natureza centralizada, é mais difícil de escalar, já que seria necessário escalar o sistema como um todo.
Arquitetura de microserviços
Na arquitetura de microserviços, divide-se o sistema em pequenas unidades independentes que se interconectam por meio de APIs.
Essa característica facilita a implementação de mudanças, atualizações e a escalabilidade, que podem ser feitas de forma independente, sem afetar todo o sistema.
Contudo, um desafio desse tipo de estrutura é a complexidade na gestão e a dificuldade de integrar continuamente o sistema.
Arquitetura centralizada
Centraliza o gerenciamento dos dados em um único local, como um banco de dados principal. O acesso e a manipulação dos dados ocorrem somente por meio desse local.
Esse tipo de arquitetura pode ser mais fácil de gerenciar, já que não exige tanta complexidade na sincronização dos dados. Porém, a capacidade de escalar é mais limitada, dependendo do volume de dados e possíveis falhas que podem afetar significativamente todo o sistema.
Arquitetura distribuída
Diferentemente do modelo centralizado, na arquitetura distribuída, espalham-se a gestão e os processos de dados por diversos locais ou servidores, como servidores em nuvem, data centers etc., interconectando-se.
Nessa estrutura, a disponibilidade de dados e a capacidade de escalabilidade são potencializadas. Entretanto, pode ser complexo sincronizar todas as unidades e manter a segurança e o compliance diante de sistemas distribuídos.
Arquitetura orientada a eventos
Baseia-se na comunicação entre as várias partes de um sistema acionadas por meio de eventos específicos. Isso pode ocorrer por meio de mensagens ou alertas, por exemplo.
Esse tipo de estrutura é muito útil para gerenciar dados em tempo real, permitindo alta escalabilidade. Contudo, devido à complexidade de coordenação entre os diversos eventos, pode ser difícil de implementar e manter a consistência dos dados.
Arquitetura em nuvem
Esse modelo baseia-se na criação de uma infraestrutura com sistemas e processos apoiados por ecossistemas em nuvem, como Azure, Google Cloud ou AWS.
Uma grande vantagem é a forma de acesso, que é global, podendo ser feita de qualquer lugar, além da alta escalabilidade e da redução nos custos de infraestrutura, já que é tudo baseado em nuvem.
Entretanto, pode gerar preocupações em relação à proteção e privacidade de dados. Além disso, é dependente de provedores terceiros de serviços em nuvem.
Qual a relação entre governança de dados e arquitetura de dados?
A governança de dados e a arquitetura de dados estão estritamente relacionadas. As políticas e os procedimentos de governança garantem que a gestão e o uso dos dados sejam consistentes, de alta qualidade e seguros.
Além disso, as práticas de governança são essenciais para assegurar o cumprimento da conformidade regulatória com regulamentações como a LGPD ou a GDPR.
Com isso, garantem, dentro de uma estrutura de arquitetura de dados, a qualidade, a consistência, a integridade, a proteção e a privacidade dos ativos de dados.
5 boas práticas para a construção de arquitetura de dados
Algumas boas práticas podem ajudar na construção de uma arquitetura de dados, de modo a auxiliar as empresas a focar em aspectos importantes desse processo.
Alinhamento entre a arquitetura de dados e os objetivos de negócio
Antes de iniciar um projeto de arquitetura de dados, é preciso assegurar o cumprimentos dos objetivos e as estratégias de negócio na criação.
A partir disso, é possível criar uma estrutura com alta eficiência operacional e que acompanhe as necessidades e mudanças constantes da organização.
Foco em qualidade, consistência e integridade dos dados
Para maximizar o potencial dos dados, uma infraestrutura de dados deve focar na qualidade, consistência e integridade desses ativos.
Isso pode ser feito por meio de processos de validação, limpeza, normalização e enriquecimento de dados. Atentar para esse aspecto otimiza a tomada de decisões da empresa e oferece maior valor a esses ativos, uma vez que serão mais precisos e confiáveis.
Estabelecimento de uma forte estratégia de governança de dados
A governança e a arquitetura de dados andam de mãos dadas em uma infraestrutura de dados. Por isso, estabelecer um framework de governança eficaz é indispensável.
As políticas e os procedimentos de governança ajudarão não só a manter a qualidade, a integridade e a consistência dos dados, como também a segurança e o cumprimento da conformidade regulatória.
Foco em escalabilidade
Uma infraestrutura de dados deve ser focada em escalabilidade. Com a grande disponibilidade de dados, o crescente volume de informações e a complexidade nas análises, é fundamental considerar as mudanças nas necessidades da organização.
Nesse sentido, é crucial pensar em uma estrutura com sistemas que comportem o crescimento do negócio sem comprometer o desempenho.
Adoção de práticas de monitoramento contínuo
Além da construção da infraestrutura, sua manutenção também é fundamental. Adotar medidas de monitoramento contínuo é uma maneira de garantir que a infraestrutura de dados continue funcionando com eficiência.
Além disso, permite rastrear o desempenho e fazer mudanças que acompanhem as necessidades, os objetivos e as estratégias do negócio.
Potencialize o valor dos dados com uma arquitetura de dados eficaz
A arquitetura de dados é um elemento crucial para criar uma infraestrutura de dados eficiente e robusta em uma organização. Juntamente com estratégias de gerenciamento e governança de dados, possibilita o funcionamento adequado de um ecossistema de dados na empresa.
Se você chegou até aqui, já sabe como usufruir dessa disciplina da Ciência de Dados e otimizar ao máximo o potencial de dados na sua organização.
