Arquitetura de dados

O que é arquitetura de dados?

A arquitetura de dados é o plano de como os dados são organizados e gerenciados em uma organização, orientando o desenvolvimento, a implantação e a manutenção de sistemas de dados para garantir que atendam às necessidades dos negócios. Ela envolve como os dados são coletados, armazenados, gerenciados, processados e acessados e fornece um roteiro claro para o gerenciamento de ativos de dados, garantindo que sejam confiáveis, acessíveis e valiosos.

Este recurso abordará os componentes da arquitetura de dados, as diferenças entre a arquitetura de dados e a modelagem de dadose padrões e princípios de arquitetura de dados. Por fim, analisaremos os cargos e títulos normalmente envolvidos na criação e no gerenciamento da arquitetura de dados. Continue lendo para saber mais.

• Por que a arquitetura de dados é importante?
• Arquitetura de dados vs. modelagem de dados
• Componentes da arquitetura de dados
• Padrões de arquitetura de dados
• Arquitetura de dados moderna
• Princípios de arquitetura de dados
• Funções na arquitetura de dados
• Conclusão e recursos adicionais

Por que a arquitetura de dados é importante?

A arquitetura de dados é extremamente importante por vários motivos, pois serve como base para o gerenciamento e a utilização eficaz dos dados em uma organização. Veja a seguir por que a arquitetura de dados é tão essencial:

Alinhamento com as metas de negócios: Ele garante que os sistemas de dados apoiem os objetivos estratégicos de uma organização.

Eficiência: Ele otimiza o armazenamento, a recuperação e o processamento de dados, tornando os sistemas mais eficientes.

Escalabilidade: Ele permite que o sistema cresça e manipule quantidades crescentes de dados sem degradação do desempenho.

Segurança e conformidade: Ele protege dados confidenciais e garante a conformidade com normas como GDPR ou HIPAA.

Qualidade e consistência dos dados: Ele promove dados confiáveis e de alta qualidade nos quais você pode confiar para análise e tomada de decisões.

Arquitetura de dados vs. modelagem de dados

A arquitetura de dados e a modelagem de dados são conceitos intimamente relacionados em gerenciamento de dadosA arquitetura de dados é uma ferramenta de gerenciamento de dados, mas serve a propósitos diferentes e tem funções distintas em uma organização. A arquitetura de dados trata da criação de um projeto para todo o ecossistema de dados que serve como um guia estratégico para alinhar as práticas de gerenciamento de dados aos objetivos comerciais. A modelagem de dados trata da criação de um projeto para um conjunto de dados específico. Um projeto de modelagem de dados, geralmente representado visualmente por meio de diagramas de entidade-relacionamento (ER), serve como base para o projeto e o desenvolvimento do banco de dados. Veja a seguir uma comparação entre arquitetura de dados e modelagem de dados que destaca as principais diferenças:

Tabela 1: Arquitetura de dados vs. modelagem de dados

Você pode ver como a modelagem de dados é implementada no Couchbase aqui.

Componentes da arquitetura de dados

Os componentes da arquitetura de dados são os blocos de construção que definem como os dados são coletados, armazenados, gerenciados, processados e acessados em uma organização. Esses componentes trabalham juntos para criar um ambiente de dados coerente e eficiente que dê suporte às metas da organização. Aqui estão os principais componentes da arquitetura de dados:

Fontes de dados

• Definição: As origens dos dados, incluindo sistemas, aplicativos, bancos de dados, arquivos e fontes externas.
• Exemplos: Bancos de dados transacionaissistemas CRM, sistemas ERP, dispositivos IoT, mídia social e provedores de dados de terceiros.

Armazenamento de dados

• Bancos de dados: Sistemas para armazenamento de dados estruturados, normalmente relacional (SQL) ou não relacional (NoSQL).
• Armazéns de dados: Repositórios centralizados para armazenar dados agregados e históricos para análise.
• Lagos de dados: Sistemas de armazenamento com grandes volumes de dados brutos, não estruturadoou semiestruturado dados em seu formato nativo.
• Armazenamento em nuvem: Soluções de armazenamento remoto fornecidas por serviços de nuvem como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ou Google Cloud Platform (GCP).

Integração de dados

• ETL/ELT (extrair, transformar, carregar/extrair, carregar, transformar): Processos que movem e transformam dados de fontes em sistemas de destino, como data warehouses.
• Pipelines de dados: Fluxos de trabalho automatizados que gerenciam o fluxo de dados de um sistema para outro.
• APIs (interfaces de programação de aplicativos): Interfaces que permitem que sistemas diferentes se comuniquem e compartilhem dados.

Processamento e análise de dados

• Processamento em lote: Processamento de grandes volumes de dados em massa em intervalos programados.
• Processamento em tempo real: Processamento contínuo de dados à medida que são gerados ou recebidos, geralmente usado para análise em tempo real.
• Plataformas de análise de dados: Ferramentas e sistemas para análise e visualização de dados, como plataformas de business intelligence (BI), ferramentas de ciência de dados e modelos de aprendizado de máquina.

Governança de dados

• Políticas e padrões de dados: Diretrizes e regras sobre como os dados devem ser gerenciados, incluindo a qualidade dos dados, a administração dos dados e a propriedade dos dados.
• Catálogos de dados: Sistemas que organizam e gerenciam metadados, fornecendo um inventário pesquisável dos ativos de dados disponíveis.
• Linhagem de dados: Rastreamento da origem, do movimento e da transformação dos dados durante todo o seu ciclo de vida.

Segurança de dados

• Controles de acesso: Mecanismos para gerenciar quem pode acessar ou modificar dados, geralmente implementados por meio de funções e permissões.
• Criptografia de dados: Técnicas para proteger os dados, convertendo-os em um formato seguro durante o armazenamento e a transmissão.
• Conformidade e auditoria: Garantir que as práticas de gerenciamento de dados estejam em conformidade com os regulamentos, como GDPR e HIPAA, e realizar auditorias regulares para manter a segurança.

Gerenciamento da qualidade dos dados

• Limpeza de dados: Processos para corrigir ou remover dados imprecisos, incompletos ou inconsistentes.
• Validação de dados: Técnicas para garantir que os dados atendam a critérios de qualidade predefinidos antes de serem armazenados ou processados.
• Gerenciamento de dados mestres (MDM): Práticas para criar uma visão única e consistente das principais entidades comerciais, como clientes, produtos e fornecedores.

Gerenciamento de metadados

• Metadados: Dados sobre dados, fornecendo contexto, como definições, relacionamentos, uso e histórico.
• Repositórios de metadados: Sistemas que armazenam e gerenciam metadados, permitindo melhor descoberta e governança de dados.

Acesso aos dados

• Ferramentas de consulta: Interfaces que permitem que os usuários interajam e recuperem dados, normalmente por meio de SQL ou outras linguagens de consulta.
• APIs: Interfaces para acesso programático aos dados, permitindo a integração com outros sistemas ou aplicativos.
• Ferramentas de BI: Plataformas que fornecem painéis, relatórios e análises para que os usuários finais explorar e analisar dados.

Projeto e gerenciamento de arquitetura de dados

• Modelos de dados: Representações visuais de estruturas de dados, incluindo modelos conceituais, lógicos e físicos que definem como os dados são organizados e relacionados.
• Fluxos de dados: Diagramas e modelos que mostram como os dados passam pelo sistema, desde as fontes até o armazenamento, o processamento e o uso final.
• Estruturas de arquitetura de dados: Metodologias e práticas recomendadas para projetar e gerenciar a arquitetura de dados, como o TOGAF (The Open Group Architecture Framework).

Gerenciamento do ciclo de vida dos dados

• Políticas de retenção de dados: Diretrizes sobre quanto tempo os dados devem ser mantidos antes de serem arquivados ou excluídos.
• Arquivamento de dados: Processos para mover dados inativos ou históricos para sistemas de armazenamento otimizados para retenção a longo prazo.
• Exclusão de dados: A remoção de dados que não são mais necessários, geralmente como parte da conformidade normativa ou do gerenciamento do ciclo de vida dos dados.

Virtualização de dados

• Definição: Uma abordagem que permite aos usuários acessar e consultar dados sem saber onde eles estão fisicamente armazenados ou como estão formatados.
• Ferramentas: Plataformas que abstraem dados de várias fontes e os apresentam em uma visão unificada para análise e geração de relatórios.

Governança da arquitetura de dados

• Definição: A supervisão e o gerenciamento de toda a arquitetura de dados para garantir que ela se alinhe às metas comerciais e à estratégia de TI.
• Funções e responsabilidades: Arquitetos de dados, administradores de dados e equipes de governança de dados são normalmente responsáveis pela manutenção e evolução da arquitetura de dados.

Padrões de arquitetura de dados

Os padrões de arquitetura de dados são soluções padronizadas e reutilizáveis para desafios comuns de gerenciamento de dados. Esses padrões fornecem práticas recomendadas para organizar, processar e gerenciar dados em diferentes cenários, ajudando as organizações a projetar arquiteturas de dados eficientes e dimensionáveis. Aqui estão alguns dos padrões de arquitetura de dados:

Arquitetura de dados em camadas

• Visão geral: Esse padrão organiza os dados em camadas distintas, cada uma com uma função específica. As camadas comuns incluem ingestão, armazenamento, processamento e apresentação de dados.
• Casos de uso: Armazéns de dados corporativos, lagos de dados e sistemas de dados complexos.
• Benefícios: Separação de preocupações, manutenção mais fácil e escalabilidade.
• Camadas:
  1. Camada de fonte de dados: Coleta dados brutos de várias fontes.
  2. Camada de integração de dados: Os processos de ETL/ELT transformam e integram dados.
  3. Camada de armazenamento de dados: Armazena dados processados em bancos de dados, data warehouses ou data lakes.
  4. Camada de processamento de dados: Analisa e processa dados, geralmente usando análise ou aprendizado de máquina.
  5. Camada de apresentação de dados: Fornece dados aos usuários finais por meio de painéis, relatórios ou APIs.

Padrão de lago de dados

• Visão geral: Um data lake armazena grandes volumes de dados brutos, não estruturados ou semiestruturados em seu formato nativo. Normalmente, os dados são ingeridos de várias fontes e, posteriormente, processados e analisados.
• Casos de uso: Ambientes de Big Dataarmazenamento de dados de IoT e aprendizado de máquina.
• Benefícios: Flexibilidade no armazenamento de diversos tipos de dados, escalabilidade e suporte para análises avançadas.
• Componentes:
  1. Zona de dados brutos: Armazena dados em seu formato original.
  2. Zona de dados processados: Armazena dados que foram limpos e transformados para análise.
  3. Zona de análise: Onde os dados são usados para relatórios, análises e aprendizado de máquina.

Padrão de data warehouse

• Visão geral: A Armazém de dados é um repositório centralizado que armazena dados históricos e agregados para relatórios e análises. Em geral, os dados são estruturados e provenientes de várias fontes.
• Casos de uso: Business intelligence, geração de relatórios e análise de dados históricos.
• Benefícios: Alto desempenho para consultas analíticas, consistência dos dadose suporte para relatórios complexos.
• Componentes:
  1. Área de preparação: Armazenamento temporário de dados antes de serem limpos e transformados.
  2. Camada de integração: Onde os dados são transformados, limpos e integrados.
  3. Camada de apresentação: Onde os dados são otimizados para o desempenho da consulta e usados pelas ferramentas de BI para relatórios e análises.

Arquitetura orientada a eventos (EDA)

• Visão geral: Na EDA, o fluxo de dados é acionado por eventosOs dados são processados em tempo real ou quase em tempo real à medida que os eventos ocorrem. Os dados são processados em tempo real ou quase em tempo real à medida que os eventos ocorrem.
• Casos de uso: Análise em tempo real, detecção de fraudes e Processamento de dados de IoT.
• Benefícios: Baixa latência, processamento em tempo real e sistemas desacoplados.
• Componentes:
  1. Produtores de eventos: Sistemas ou aplicativos que geram eventos.
  2. Transmissão do evento: Middleware que transmite eventos, geralmente usando filas de mensagens ou plataformas de streaming como o Kafka.
  3. Consumidores de eventos: Sistemas que processam e reagem a eventos em tempo real.

Arquitetura de dados de microsserviços

• Visão geral: Em uma arquitetura de microsserviços, cada serviço gerencia seus próprios dados, geralmente de forma descentralizada. Os serviços se comunicam por meio de APIs ou sistemas de mensagens.
• Casos de uso: Altamente escalável e aplicativos flexíveis, especialmente em ambientes de nuvem.
• Benefícios: Escalabilidade, isolamento de falhas e flexibilidade na escolha da tecnologia.
• Componentes:
  1. Bancos de dados específicos do serviço: Cada microsserviço tem seu próprio banco de dados ou armazenamento de dados.
  2. Gateway de API: Gerencia a comunicação entre os serviços e os clientes externos.
  3. Barramento de eventos ou fila de mensagens: Facilita a comunicação entre os serviços.

Malha de dados

• Visão geral: A abordagem descentralizada da arquitetura de dados em que a propriedade dos dados é distribuída entre diferentes domínios ou equipes. Cada domínio é responsável por seus próprios dados, tratando-os como um produto.
• Casos de uso: Grandes organizações com várias equipes ou departamentos.
• Benefícios: Escalabilidade, autonomia para as equipes e melhor qualidade de dados.
• Componentes:
  1. Propriedade de dados orientada ao domínio: Cada equipe ou domínio gerencia seus próprios dados.
  2. Dados como um produto (DaaP): Ênfase no tratamento de dados como um produto com proprietários definidos, padrões de qualidade e gerenciamento do ciclo de vida.
  3. Autoatendimento plataforma de dados: Fornece ferramentas e infraestrutura para que os domínios gerenciem e compartilhem dados.

Tecido de dados

• Visão geral: Uma arquitetura unificada que oferece uma visão consistente e integrada dos dados em toda a organização, independentemente de onde os dados são armazenados ou processados.
• Casos de uso: Organizações com ambientes de dados complexos e distribuídos.
• Benefícios: Acesso aprimorado aos dados, automação das tarefas de gerenciamento de dados e melhor governança de dados.
• Componentes:
  1. Camada de integração de dados: Conecta perfeitamente os dados de várias fontes.
  2. Gráfico de conhecimento: Um sistema que representa relacionamentos entre diferentes entidades de dados.
  3. Camada de orquestração: Gerencia o fluxo e a transformação de dados em diferentes sistemas.

Arquitetura de dados moderna

A arquitetura de dados moderna refere-se a abordagens e estruturas para gerenciar dados de forma a atender às complexas demandas do mundo atual orientado por dados. Essas arquiteturas suportam diversos tipos de dados, permitem o processamento em tempo real e oferecem flexibilidade para dimensionamento e integração com novas tecnologias. Veja abaixo dois exemplos de arquiteturas de dados modernas:

Arquitetura Lambda

• Visão geral: Combina o processamento em lote e o processamento em tempo real em uma única arquitetura. Ele processa fluxos de dados em tempo real e, ao mesmo tempo, armazena os dados para processamento em lote.
• Casos de uso: Sistemas que exigem processamento de dados em tempo real e histórico análise de dados.
• Benefícios: Flexibilidade, manuseio de grandes volumes de dados e suporte a análises em tempo real e em lote.
• Componentes:
  1. Camada de lote: Armazena e processa grandes volumes de dados históricos.
  2. Camada de velocidade: Lida com o processamento de dados em tempo real.
  3. Camada de servir: Combina resultados das camadas de lote e velocidade para consulta e análise.

Arquitetura Kappa

• Visão geral: Uma versão simplificada da arquitetura Lambda, com foco apenas no processamento de fluxo para dados em tempo real e em lote. Ela elimina a camada de lote, usando um único pipeline para todo o processamento de dados.
• Casos de uso: Análises em tempo real sem a necessidade de processamento complexo em lote.
• Benefícios: Arquitetura simplificada, complexidade reduzida e desenvolvimento mais rápido.
• Componentes:
  1. Processamento de fluxo: Todos os dados são processados à medida que chegam em um fluxo contínuo.
  2. Pipeline unificado: Um único sistema lida com todas as tarefas de processamento de dados.

Princípios de arquitetura de dados

Os princípios da arquitetura de dados são as diretrizes que definem como os dados são gerenciados, armazenados, processados e utilizados em uma organização. Esses princípios garantem a consistência, a acessibilidade e o alinhamento dos dados com os objetivos comerciais. Veja a seguir os principais princípios da arquitetura de dados:

Princípios básicos de arquitetura de dados

Embora os princípios específicos possam variar de acordo com as necessidades organizacionais e o setor, alguns princípios fundamentais incluem:

Princípios básicos

Dados como um ativo estratégico: Reconhece os dados como um recurso valioso que orienta as decisões de negócios.

Governança de dados: Estabelece propriedade, responsabilidade e políticas claras para o gerenciamento de dados.

Qualidade dos dados: Prioriza a precisão, a integridade, a consistência e a pontualidade dos dados.

Segurança de dados: Protege os dados contra acesso, uso, divulgação, interrupção, modificação ou destruição não autorizados.

Privacidade de dados: Adere às obrigações legais e éticas com relação à proteção de dados.

Princípios arquitetônicos

Modularidade: Divide a arquitetura de dados em componentes gerenciáveis para flexibilidade e escalabilidade.

Padronização: Impõe formatos de dados, metadados e processos consistentes.

Interoperabilidade: Garante a integração perfeita de dados de várias fontes.

Escalabilidade: Projeta a arquitetura de dados para acomodar o aumento do volume e da complexidade dos dados.

Desempenho: Otimiza o acesso e o processamento de dados para operações eficientes.

Princípios orientados para os negócios

Alinhamento com os objetivos comerciais: Assegura que a arquitetura de dados dê suporte às metas estratégicas.

Foco no cliente: Usa dados para entender e atender às necessidades dos clientes.

Custo-benefício: Equilibra os investimentos em gerenciamento de dados com o valor comercial.

Princípios modernos de arquitetura de dados

No mundo atual, orientado por dados, surgiram princípios adicionais. Esses princípios incluem:

Democratização de dados: Torna os dados acessíveis a um público mais amplo dentro da organização.

Abordagem que prioriza a nuvem: Aproveita as tecnologias baseadas em nuvem para obter escalabilidade e flexibilidade.

Processamento em tempo real: Permite insights rápidos a partir de dados de streaming.

Integração de IA e ML: Incorpora inteligência artificial e aprendizado de máquina para decisões orientadas por dados.

Funções na arquitetura de dados

A arquitetura de dados é um esforço colaborativo que envolve várias funções com responsabilidades distintas. Veja a seguir um detalhamento das principais posições e suas funções:

Funções principais

Arquiteto de dados: A pedra angular da equipe, responsável por projetar o cenário geral de dados, definir padrões de dados e garantir o alinhamento com os objetivos comerciais.

Engenheiro de dados: Concentra-se na criação e manutenção da infraestrutura de dados, incluindo pipelines de dados, data warehouses e data lakes.

Analista de dados: Extrai percepções dos dados para informar a tomada de decisões e identificar requisitos de dados.

Cientista de dados: Aplica técnicas avançadas de estatística e aprendizado de máquina para descobrir padrões e tendências.

Papéis de apoio

Engenheiro de governança de dados: Supervisiona políticas, padrões e conformidade de dados.

Analista de qualidade de dados: Garante a precisão, a consistência e a integridade dos dados.

Analista de negócios: Traduz os requisitos comerciais em requisitos de dados.

Administrador de banco de dados (DBA): Gerencia e otimiza sistemas de banco de dados.

Gerente de projetos de TI: Supervisiona a implementação de projetos de arquitetura de dados.

Conclusão e recursos adicionais

À medida que os dados aumentam em volume e complexidade, os princípios básicos e modernos da arquitetura de dados tornam-se cada vez mais vitais para o sucesso das organizações. Em última análise, a arquitetura de dados não se trata apenas de tecnologia; trata-se de alinhar os dados aos objetivos comerciais para impulsionar a inovação e o sucesso.

Neste recurso, você aprendeu sobre a importância da arquitetura de dados e como ela é importante para dar suporte à escalabilidade, adaptabilidade e integração em um cenário tecnológico moderno. Você também explorou as principais diferenças entre a arquitetura de dados e a modelagem de dados e as principais funções técnicas envolvidas na criação e no gerenciamento da arquitetura de dados.

Para saber mais sobre os conceitos relacionados à arquitetura de dados, visite nosso blog e centro de conceitos.