Arquitetura de Dados: 4 pilares de uma estrutura robusta e eficaz

Arquitetura de dados é uma estratégia que visa organizar, gerenciar e analisar grandes volumes de dados de forma eficiente e segura. Com a crescente quantidade de informações sendo geradas diariamente, é fundamental que as empresas tenham uma estrutura de arquitetura bem definida para garantir o sucesso de suas operações.

Existem diversas estruturas conhecidas da estrutura, cada uma com suas peculiaridades. Entre elas, destacam-se a arquitetura em camadas, a arquitetura em nuvem e a arquitetura orientada a serviços. Cada uma dessas estruturas tem suas vantagens e desvantagens, e a escolha da melhor opção deve levar em conta as necessidades específicas de cada negócio.

Para entender mais sobre a arquitetura de dados, descubra a seguir neste artigo 4 pilares de uma estrutura robusta e eficaz.

Estruturas conhecidas da estrutura de arquitetura de dados

Uma arquitetura de dados pode ser desenvolvida a partir de estruturas de arquitetura empresarial conhecidas, incluindo TOGAF, DAMA-DMBOK 2 e a Zachman Framework for Enterprise Architecture. Desse modo, essas estruturas fornecem um conjunto de diretrizes para o desenvolvimento de uma arquitetura robusta e eficaz.

TPGAF

A TOGAF (The Open Group Architecture Framework) é uma estrutura de arquitetura empresarial que fornece um conjunto de diretrizes para o desenvolvimento de uma arquitetura. Além disso, os quatro componentes principais da TOGAF são: Arquitetura de Negócios, Aplicações, Tecnologia e Dados.

Por isso, as organizações em todo o mundo amplamente adotam a TOGAF, considerando-a uma das estruturas de arquitetura empresarial mais populares.

DAMA-DMBOK 2

Outra estrutura conhecida é a DAMA-DMBOK 2 (Data Management Body of Knowledge). Ela é uma estrutura de gerenciamento de dados que fornece um conjunto de diretrizes para o desenvolvimento de uma arquitetura de dados.

A DAMA-DMBOK 2 compreende dez áreas de conhecimento, que englobam Gerenciamento de Dados Corporativos, Gerenciamento de Metadados e Gerenciamento de Qualidade de Dados. Desse modo, é amplamente adotada globalmente e muitos a consideram uma das mais populares no campo de gerenciamento de dados.

Zachman Framework

A Zachman Framework for Enterprise Architecture é outra estrutura reconhecida que permite o desenvolvimento de uma arquitetura. Afinal, ela consiste em 6 perspectivas principais: O Quê, Como, Onde, Quem, Quando e Porquê. Amplamente adotada globalmente, a Zachman Framework for Enterprise Architecture é considerada uma das estruturas de arquitetura empresarial mais populares.

Desse modo, cada estrutura fornece um conjunto de diretrizes para o desenvolvimento de uma arquitetura que atenda às necessidades específicas da empresa.

Quais são os tipos de arquitetura de dados?

Existem diferentes tipos de arquitetura de dados, cada um com suas próprias características e benefícios. Aqui estão alguns dos principais tipos de arquitetura:

Arquitetura Centralizada

A arquitetura centralizada é um modelo em que todos os dados são armazenados em um único local centralizado. Este modelo é fácil de gerenciar e manter, mas pode ser menos eficiente em termos de desempenho e escalabilidade. Além disso, se houver uma falha no sistema centralizado, todos os dados podem ser perdidos.

Arquitetura Distribuída

Os dados são armazenados em vários locais, geralmente em diferentes servidores ou data centers. Este modelo é mais escalável e tolerante a falhas do que a arquitetura centralizada, mas pode ser mais complexo de gerenciar e manter.

Arquitetura em Nuvem

Esse é um modelo em que os dados são armazenados em servidores remotos, acessíveis pela internet. Este modelo é altamente escalável e flexível, permitindo que as empresas ajustem rapidamente seus recursos de armazenamento de dados de acordo com as necessidades do negócio. Além disso, a arquitetura em nuvem é geralmente mais econômica do que a arquitetura centralizada ou distribuída.

Arquitetura Híbrida

Esse modelo combina elementos da arquitetura centralizada, distribuída e em nuvem. Além disso, permite que as empresas aproveitem as vantagens de diferentes tipos de arquitetura, ao mesmo tempo em que minimizam suas desvantagens.

Por exemplo, uma empresa pode optar por armazenar seus dados sensíveis em um sistema centralizado, enquanto armazena dados menos críticos em um sistema em nuvem para maior escalabilidade e flexibilidade.

4 Pilares de uma estrutura robusta e eficaz

A arquitetura de dados é um conjunto de práticas e tecnologias que permitem que as empresas gerenciem seus dados de forma eficiente e segura. Ela envolve a organização, armazenamento, processamento e análise de dados, com o objetivo de fornecer informações valiosas para a tomada de decisões.

Sendo assim, para desenvolver uma arquitetura corretamente, é necessário entender quais são os pilares que sustentam essa estrutura. A seguir, são apresentados os 4 pilares de uma estrutura robusta e eficaz:

1. Governança de dados

A governança de dados é o conjunto de políticas, procedimentos e padrões que garantem a qualidade, segurança e privacidade dos dados.

Desse modo, ela define quem é responsável pelos dados, como eles são coletados, armazenados, compartilhados e descartados. A governança de dados é essencial para garantir a conformidade com as leis e regulamentações, além de minimizar os riscos e custos associados à má gestão dos dados.

2. Modelagem de dados

A modelagem de dados é o processo de criação de um modelo conceitual, lógico e físico dos dados. O modelo conceitual descreve as entidades e relacionamentos do negócio, enquanto o modelo lógico descreve a estrutura dos dados e o modelo físico descreve como o banco de dados armazena esses dados.

Além disso, a modelagem de dados é importante para garantir a integridade e consistência dos dados, além de facilitar a comunicação entre os usuários de negócios e os desenvolvedores.

3. Armazenamento de dados

O armazenamento de dados é o processo de armazenar os dados em um local seguro e acessível. Desse modo, existem várias opções de armazenamento de dados, como bancos de dados relacionais, bancos de dados NoSQL, data lakes e data warehouses.

Sendo assim, a escolha do tipo de armazenamento depende das necessidades do negócio, da quantidade e complexidade dos dados e dos recursos disponíveis.

4. Integração de dados

A integração de dados é o processo de combinar dados de diferentes fontes em um único local. Isso pode envolver a extração, transformação e carga de dados de diferentes sistemas, bancos de dados e arquivos.

Por isso, a integração de dados é importante para garantir a consistência e precisão dos dados, além de facilitar a análise e o uso dos dados pelos usuários de negócios.

Data solutions da Taking

A Taking oferece soluções de dados para empresas que buscam implementar uma arquitetura de dados robusta e eficaz. Com a implementação de um Data Lake em nuvem ou in house, a empresa pode gerenciar e analisar dados de forma mais eficiente e eficaz.

A equipe da Taking atua na construção do ambiente de infraestrutura necessário para a arquitetura. Com isso, a empresa pode desenvolver projetos de Analytics, Data Science e construir sua própria plataforma de Big Data.

Como resultado, a Taking prepara completamente o cliente para a execução bem-sucedida de projetos de Analytics e Ciência de Dados. Isso garante que a empresa tenha o conhecimento e os recursos essenciais para maximizar o sucesso de suas iniciativas de análise de dados.

Com a ajuda da Taking, a empresa pode ter uma arquitetura de dados sólida e eficaz, que suporta suas necessidades de gerenciamento e análise de dados.

Entre em contato hoje e tenha essa solução o quanto antes para a sua empresa!

Quais são os principais componentes de uma Arquitetura de Dados eficaz?

Uma Arquitetura de Dados eficaz é composta por quatro pilares fundamentais: coleta, armazenamento, processamento e consumo de dados. Afinal, a coleta de dados envolve a captação de informações de diversas fontes, como sistemas internos, dispositivos IoT e fontes externas.

O armazenamento refere-se à organização e estruturação dos dados em bancos de dados, data lakes ou data warehouses. Enquanto, o processamento de dados abrange a transformação, limpeza e análise das informações para gerar insights acionáveis.

Por fim, o consumo de dados envolve a disponibilização dos dados processados para os usuários finais, seja por meio de relatórios, dashboards ou APIs.

Desse modo, ao compreender e otimizar esses quatro componentes, é possível estabelecer uma Arquitetura robusta e eficaz, capaz de atender às necessidades de uma organização em termos de análise, tomada de decisão e inovação.