(Um guia prático do planejamento à implementação)
Uma estratégia data-driven eficaz começa com uma arquitetura de dados bem planejada.
Se a sua estrutura não suporta crescimento, alta disponibilidade e segurança, sua empresa vai sentir o impacto.
Aqui está um passo a passo para construir uma arquitetura resiliente e escalável.
1. Avaliação de Necessidades e Requisitos
Antes de iniciar, faça uma análise abrangente:
Segurança e governança: Outras características de extrema importância se referem à sensibilidade dos dados e regulamentações aplicáveis, como LGPD, GDPR, entre outras. É preciso ter um conjunto de diretrizes e práticas para garantir a proteção em conformidade com as leis e regulamentos.
Objetivos de negócio: Quais são as perguntas que você precisa de respostas e que decisões estratégicas serão tomadas? Pense na ferramenta SMART (Specific, Measurable, Achievable, Relevant, and Time-bound), ou seja, específicos, mensuráveis, alcançáveis, relevantes e com prazo determinado.
Fontes de dados: É preciso realizar um levantamento completo das fontes internas da empresa e externas, dos volumes, da frequência em que são atualizados e da qualidade dos dados. Importante que sejam fontes confiáveis com informações precisas e relevantes.
Performance: É preciso definir tempos de resposta aceitáveis, volumes de consultas simultâneas, disponibilidade e SLAs, afinal, uma empresa não terá alto desempenho a menos que sua arquitetura de dados seja.
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- Dica prática: Documente tudo em uma matriz de requisitos. Faça a conexão entre os objetivos de negócio e as necessidades técnicas.
2. Definição da Arquitetura Conceitual
Nesta etapa, estruturamos a base da arquitetura:
Ø Modelo lógico de dados: Uma representação detalhada das entidades, atributos, relacionamentos e hierarquias dos dados da organização.
Ø Fluxos de dados: Um mapeamento do caminho percorrido pelos dados desde a origem até o consumo. A ideia é descrever como os dados são coletados, transformados e depois armazenados em diferentes etapas do pipeline, ou seja, estamos falando de ETL ou ELT.
Ø Camadas da arquitetura: A arquitetura geralmente é organizada em camadas. Isso facilita o gerenciamento e processamento dos dados. Um exemplo é a arquitetura Medallion, também conhecida como “multi-hop” ou Medalhão, que permite melhorar a estrutura e qualidade dos dados, de forma incremental e progressiva:
o Camada Bronze: Dados brutos diretamente das fontes externas
o Camada Prata: Dados limpos e adaptados para análises operacionais
o Camada Ouro: Dados transformados para consumo analítico avançado
- Dica prática: Aqui vai uma dica da Microsoft: Se o fluxo de dados estiver ficando complexo, divida em fluxos menores para facilitar a gestão.
3. Seleção de Tecnologias
Escolha com base nos requisitos técnicos e de negócios levantados.
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- Armazenamento:
o Data Lakes: Um repositório centralizado para armazenar dados estruturados e não estruturados em qualquer escala. Exemplos: Amazon S3, Azure Data Lake Storage (ADLS) e Google Cloud Storage.
o Data Warehouses: Foco em potencializar os relatórios, dashboards e ferramentas analíticas. Como exemplos temos: Snowflake, BigQuery, Redshift, Synapse, Databricks, SQL Server e Teradata.
o Lakehouses: Uma combinação do Data Lake com Data Warehouses. Como exemplo temos Databricks Lakehouse, Google BigLake e AWS Lake Formation.
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- Processamento:
o Batch: Os dados são coletados, agrupados e processados em horários programados, de preferência de baixa demanda.
o Online: O processamento acontece no momento exato em que o registro é feito.
o Offline: Os dados são armazenados até em algum momento serem transmitidos para a base de dados.
o Em tempo real: O processamento é imediato.
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- Orquestração: Automatizar e gerenciar o fluxo de dados. A ideia é garantir que os dados estejam acessíveis a partir da coleta até a entrega. Como exemplo temos: Apache Airflow, Kubernetes e Talend.
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- Infraestrutura: Combinar a arquitetura de dados com soluções de software. Temos três principais opções:
o On-premise: Sistemas e servidores hospedados internamente na empresa.
o Nuvem: Provedores externos acessados remotamente pelas empresas.
o Híbrida: Parte dos recursos ficam na empresa e outra parte na nuvem.
- Dica prática: Faça PoCs (Provas de Conceito) antes de tomar uma decisão final.
4. Implementação
Momento do plano virar realidade. Essa é uma etapa crítica, pois será o momento de garantir eficiência, escalabilidade e consistência.
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- Configuração: O ambiente deve ser preparado de acordo com a escolha feita. Será on-premise, nuvem ou híbrida?
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- Desenvolvimento dos pipelines: Deverão ser criados os fluxos de ETL ou ELT, para mover e transformar seus dados.
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- Mecanismos de segurança: Considere aplicar criptografias, controles de acesso e outras medidas de segurança que julgar necessárias.
- Dica prática: Utilize plataformas colaborativas, como GitHub ou GitLab.
5. Governança e Qualidade dos Dados
Implementar práticas de governança, garante a qualidade e confiabilidade dos dados.
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- Catálogo de dados: Criar um inventário dos dados e manter atualizado.
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- Políticas de qualidade: Estabelecer padrões e processos.
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- Gerenciamento de metadados: Implementar um sistema de gerenciamento de metadados.
- Dica prática: Implemente uma ferramenta de Data Catalog para centralizar as informações.
6. Validação e Teste
Essa etapa é crucial para garantir que tudo está funcionando antes do Go-live.
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- Testes: Os testes podem ser Unitários, Funcionais e de Integração, onde poderá verificar cada componente individualmente, grandes conjuntos de dados e o pipeline de dados respectivamente.
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- Qualidade: Essa verificação pode incluir a identificação de valores nulos, o quão recente são os dados e se o volume está dentro do esperado por exemplo.
- Dica prática: Realize os testes o mais cedo possível e identifique e corrija as falhas para evitar retrabalho.
7. Capacitação e Cultura Data-Driven
Uma arquitetura só terá sucesso se gerar valor e for usada corretamente.
Ø Treinamento: Capacitar toda a equipe referente às tecnologias e práticas que foram adotas.
Ø Cultura data-driven: Promover a utilização dos dados em todos os níveis da organização.
- Dica prática: Crie Multiplicadores do conhecimento.
Conclusão
Uma arquitetura de dados resiliente e escalável deve envolver um processo contínuo e um planejamento bem cuidadoso. Invista tempo e recurso nesta fase.
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