O que é um Data Fabric?

Muitas vezes associado à inteligência artificial (AI) e aprendizado de máquina (ML), um data fabric é uma das principais ferramentas para converter dados brutos em inteligência de negócios.

Mas o que exatamente é um data fabric?

Um data fabric é uma arquitetura e software que oferece uma coleção unificada de ativos de dados, bancos de dados e arquiteturas de banco de dados dentro de uma empresa. Ele facilita a integração de ponta a ponta de várias pipelines de dados e ambientes de nuvem por meio do uso de sistemas inteligentes e automatizados.

Os data fabrics se tornaram mais importantes à medida que grandes desenvolvimentos continuam a ocorrer com a nuvem híbrida, internet das coisas (IoT), AI e computação de borda. Isso causou um aumento massivo em big data, o que significa que as organizações têm ainda mais para gerenciar.

Para lidar com esse big data, as empresas devem se concentrar na unificação e governança dos ambientes de dados, o que apresentou vários desafios, como silos de dados, riscos de segurança e gargalos na tomada de decisões. Esses desafios são o que levou as equipes de gerenciamento de dados a adotar soluções de data fabric, que ajudam a unificar os sistemas de dados, fortalecer a privacidade e a segurança, melhorar a governança e fornecer mais acessibilidade de dados aos funcionários.

A integração de dados leva a uma tomada de decisões mais orientada por dados, e enquanto as empresas historicamente usaram diferentes plataformas de dados para aspectos específicos do negócio, os data fabrics permitem que os dados sejam vistos de forma mais coesa. Tudo isso leva a uma melhor compreensão do ciclo de vida do cliente e ajuda a estabelecer conexões entre os dados.

Qual é o Propósito de um Data Fabric?

Os data fabrics são usados para estabelecer uma visão unificada dos dados associados, o que facilita o acesso às informações independentemente de sua localização, associação de banco de dados ou estrutura. Os data fabrics também simplificam a análise com AI e machine learning.

Outro propósito de um data fabric é facilitar o desenvolvimento de aplicativos, pois cria um modelo comum para acessar informações separado dos tradicionais silos de aplicativos e bancos de dados. Esses modelos fornecem melhor acesso a informações, mas também melhoram a eficiência ao estabelecer uma única camada onde o acesso a dados pode ser gerenciado em todos os recursos.

Embora não haja uma única arquitetura de dados para um data fabric, é frequentemente dito que existem seis componentes fundamentais para esse tipo de estrutura de dados:

1. Gerenciamento de Dados: Responsável pela governança e segurança dos dados.

2. Ingestão de Dados: Reúne os dados de nuvem e identifica conexões entre dados estruturados e não estruturados.

3. Processamento de Dados: Refina os dados para garantir que apenas os dados relevantes sejam exibidos para extração de dados.

4. Orquestração de Dados: Uma camada muito importante da estrutura responsável por transformar, integrar e limpar os dados para que possam ser usados em toda a empresa.

5. Descoberta de Dados: Exibe novas maneiras de integrar fontes de dados.

6. Acesso a Dados: Permite o consumo de dados, garante as permissões corretas para certas equipes para cumprir com a regulamentação e ajuda a exibir dados relevantes por meio do uso de painéis e outras ferramentas de visualização de dados.

Benefícios de um Data Fabric

Existem muitos benefícios comerciais e técnicos de data fabrics, como:

• Quebrar Silos de Dados: As empresas modernas muitas vezes sofrem com silos de dados, pois os bancos de dados modernos estão associados a grupos de aplicativos e frequentemente crescem à medida que novos são adicionados à empresa. Os silos de dados contêm dados de diferentes estruturas e formatos, mas os data fabrics podem melhorar o acesso às informações da empresa e usar os dados coletados para melhorar a eficiência operacional.

• Unir Bancos de Dados: Os data fabrics também ajudam as empresas a unir bancos de dados que estão espalhados por uma grande área. Eles garantem que as diferenças de localização não resultem em barreiras de acesso. Os data fabrics simplificam o desenvolvimento de aplicativos e podem ser usados para otimizar o uso de dados de aplicativos específicos sem tornar os dados menos acessíveis a outros aplicativos. Eles também podem unir os dados que já foram movidos para silos.

• Uma Maneira Única de Acessar Informações: Os data fabrics melhoram a portabilidade de aplicativos e atuam como uma maneira única de acessar informações tanto na nuvem quanto no centro de dados.

• Gerar Insights em um Ritmo Acelerado: As soluções de data fabric podem lidar facilmente com conjuntos de dados complexos, o que acelera o tempo para obter insights. Sua arquitetura permite modelos de análise pré-construídos e algoritmos cognitivos para processar dados em escala e velocidade.

• Usado por Usuários Técnicos e Não Técnicos: Os data fabrics não são apenas destinados a usuários técnicos. A arquitetura é flexível e pode ser usada com uma ampla gama de interfaces de usuário. Eles podem ajudar a criar painéis que podem ser entendidos por executivos de negócios ou suas ferramentas sofisticadas podem ser usadas para exploração de dados por cientistas de dados.

Melhores Práticas para Implementar Data Fabrics

O mercado global de dados está constantemente se expandindo, e há uma forte demanda no espaço. Muitas empresas buscam implementar uma arquitetura de dados para otimizar seus dados de empresa, e elas seguem algumas práticas comuns.

Uma dessas práticas é adotar um modelo de processo DataOps. O data fabric e o DataOps não são idênticos, mas de acordo com um modelo DataOps, há uma conexão próxima entre os processos de dados, ferramentas e usuários. Ao alinhar os usuários para confiar nos dados, eles podem aproveitar as ferramentas e aplicar insights. Sem um modelo DataOps, os usuários podem ter dificuldade em extrair o suficiente do data fabric.

Outra prática recomendada é evitar transformar o data fabric em apenas outro lago de dados, o que é uma ocorrência comum. Por exemplo, um verdadeiro data fabric não pode ser alcançado se você tiver todos os componentes arquitetônicos, como fontes de dados e análise, mas nenhum dos APIs e SDKs. O data fabric refere-se ao design da arquitetura, não a uma única tecnologia. E alguns dos traços definidores da arquitetura são a interoperabilidade entre componentes e a prontidão para integração.

É fundamental que a organização entenda seus requisitos de conformidade e regulamentação. Uma arquitetura de data fabric pode melhorar a segurança, a governança e a conformidade regulatória.

Como os dados não estão espalhados por sistemas, há uma menor ameaça de exposição de dados sensíveis. No entanto, é importante entender os requisitos de conformidade e regulamentação antes de implementar um data fabric. Diferentes tipos de dados podem cair sob diferentes jurisdições regulatórias. Uma solução é usar políticas de conformidade automatizadas que garantam que a transformação de dados esteja em conformidade com as leis.

Casos de Uso de Data Fabric

Existem muitos usos diferentes para um data fabric, mas alguns são altamente comuns. Um exemplo comum é a coleta lógica/virtual de ativos de dados geograficamente diversificados para facilitar o acesso e a análise. O data fabric é normalmente usado para gerenciamento de negócios centralizado nesse caso. Como as operações de linha distribuídas que coletam e usam os dados são suportadas por meio de interfaces de aplicativos e acesso a dados tradicionais, há muito a ser ganho por organizações que têm segmentação regional ou nacional de suas atividades. Essas organizações frequentemente exigem gerenciamento e coordenação centralizados.

Outro caso de uso importante para data fabrics é o estabelecimento de um modelo de dados unificado após uma fusão ou aquisição. Quando esses ocorrem, as políticas de banco de dados e gerenciamento de dados da organização anteriormente independente frequentemente mudam, o que torna mais difícil coletar informações em toda a organização. Um data fabric pode superar isso criando uma visão unificada dos dados que permite à entidade combinada harmonizar em um único modelo de dados.