A transformação digital de uma organização só se completa quando os dados, antes isolados em silos, são integrados em uma malha que viabiliza a conformidade com políticas de risco, governança e privacidade, além de otimizar o processamento.
Frequentemente, diversas equipes e setores dentro de uma mesma empresa coletam e gerenciam dados de forma independente. A governança de dados e as restrições de privacidade também dificultam a unificação de dados, tanto públicos quanto privados.
Diante desse cenário, qual seria a solução para um processamento de dados verdadeiramente centralizado e digitalizado? É nesse ponto que entra o conceito de malha de dados. Continue a leitura para entender o funcionamento interno dessa tecnologia e tomar decisões assertivas ao escolher uma ferramenta de malha de dados.
O que é uma Malha de Dados?
A malha de dados, também conhecida como “data fabric”, foi apontada como uma das dez principais tendências tecnológicas de 2019 por um relatório do Gartner. Especialistas em análise e tecnologia de dados a consideram a ferramenta ideal para o gerenciamento de dados de empresas de tecnologia, startups, pequenas e médias empresas e grandes corporações.
Ela se configura como um ambiente de tecnologia da informação com uma arquitetura uniforme, que conecta diversas fontes de dados a aplicativos empresariais. No back-end, utiliza um agente de inteligência artificial (IA) avançado. A IA analisa os dados com segurança e apresenta apenas as informações necessárias para cada usuário, seja ele um representante de vendas, um agente de suporte ao cliente ou um gerente de negócios.
Em uma visão geral, a malha de dados se assemelha a uma rede virtual onde diversos sistemas computacionais e de armazenamento de dados se conectam e compartilham informações de forma eficiente.
O Objetivo da Malha de Dados
Os desafios representados por diferentes aplicativos empresariais, prazos, localização, armazenamento de dados, métodos de recuperação de dados e protocolos de segurança são os principais obstáculos que dificultam o avanço de uma empresa. Embora esses mecanismos de controle e segurança sejam essenciais para proteger informações confidenciais, eles não podem ser simplesmente eliminados ou mantidos como estão.
É nesse contexto que a malha de dados se torna indispensável. Ela funciona como uma “rodovia” que facilita o trânsito de dados de diversas fontes: instalações físicas, aplicativos empresariais, escritórios de campo, lojas, servidores e muito mais. Além disso, lida com dados estruturados, semiestruturados e brutos, que possuem diferentes níveis de políticas de segurança.
O usuário final, como um cliente, vendedor, executivo de suporte ou gerente, não precisa se preocupar com esses detalhes. Ele apenas necessita de acesso seguro aos dados para realizar suas tarefas. A malha de dados cumpre esse requisito através da automação, IA e aprendizado de máquina (ML).
Outros propósitos relevantes incluem:
- Conectar todas as fontes de dados empresariais por meio de contêineres e conectores
- Oferecer integração de dados e recursos de ingestão em armazenamento, aplicativos, etc.
- Atuar como infraestrutura de dados de alta velocidade para análise de big data
- Unir consumidores e fontes de dados em uma única malha
- Viabilizar operações de dados híbridas entre estações de trabalho de nuvem privada, nuvem pública, multinuvem, ambientes locais e bare metal
As empresas gastam um tempo excessivo em processos de decisão e aprovação de dados, em detrimento do seu processamento. Funcionários precisam trocar inúmeros e-mails para obter as autorizações necessárias para trabalhar com os dados.
Essa morosidade representa uma séria ameaça à produtividade das empresas preparadas para o futuro. No entanto, a malha de dados surge como solução para os seguintes problemas:
- Fornecer uma plataforma centralizada para acessar, enviar, armazenar e analisar qualquer tipo de dado.
- Garantir o acesso aos dados por diferentes níveis de usuários, mantendo as políticas de governança e regulamentação de dados.
- Aumentar a confiabilidade e a facilidade de compreensão dos dados, permitindo que a IA os processe antes do acesso humano.
- Habilitar a comunicação máquina a máquina (IoT) para reduzir a intervenção humana em dados sensíveis.
- Adaptar-se facilmente a aumentos e reduções de demanda de aplicativos, solicitações de clientes, tíquetes de acesso a dados internos e grandes volumes de dados de marketing.
- Diminuir a necessidade de infraestrutura legada e reduzir custos.
- Aproveitar ao máximo a tecnologia em nuvem, conectando todas as fontes de dados digitais em um local seguro, protegido por algoritmos de IA avançados.
Em última instância, o profissional de atendimento terá acesso rápido aos dados em seus CRMs, permitindo que ele processe as solicitações dos clientes de forma ágil, o que, por sua vez, aumentará a confiança e a satisfação do cliente.
Benefícios da Malha de Dados
Reforço do Modelo Ágil DevOps
Projetos de desenvolvimento de software ou produtos ágeis são frequentemente afetados por problemas intermitentes no processamento de dados. A integração de uma ferramenta de malha de dados pode praticamente eliminar todos os tempos de inatividade relacionados aos dados.
Conformidade com a Governança de Dados
A IA e o ML subjacentes facilitam a aplicação das políticas de privacidade e governança de dados. O mesmo algoritmo de IA processa os dados solicitados e os apresenta ao funcionário de acordo com as diretrizes da empresa.
Escalabilidade
Os provedores de serviços gerenciados (MSPs) podem ajustar suas necessidades de processamento de dados de forma instantânea.
Gerenciamento de Metadados
Um catálogo de análise de dados armazena fontes de dados, ativos e metadados. Ao consultar os metadados, a IA pode recuperar as informações solicitadas com maior rapidez.
Detecção de Erros
A IA tem a capacidade de identificar corrupção de dados, problemas de integridade e erros antes que a empresa sofra perdas financeiras.
Acesso Baseado em Função
Os funcionários podem solicitar dados processados com base em seu nível de acesso dentro da organização.
Fim dos Silos de Dados
Os silos de dados deixam de representar uma ameaça para os negócios, pois a malha de dados integra todos os dados em uma via de comunicação criptografada. As equipes podem acessar dados de qualquer setor, eliminando barreiras e obstáculos.
Integração de Dados
A malha de dados e a IA subjacente facilitam a integração instantânea de dados com softwares em tempo real, como CRMs, ERPs, aplicativos de clientes e ferramentas de agentes de atendimento.
Dados de Alta Qualidade
Algoritmos inteligentes de uma ferramenta de malha de dados analisam constantemente todas as fontes de dados, garantindo que os funcionários possam confiar nas informações recebidas sem necessidade de validação por supervisores.
A Arquitetura da Malha de Dados
Uma malha de dados eficaz deve garantir o acesso facilitado aos dados, sem comprometer a qualidade e a segurança. Portanto, uma arquitetura padrão deve incluir os seguintes componentes:
Catálogo de Dados
Um catálogo de dados organiza todas as informações empresariais de forma sistemática. Os usuários podem consultar esses catálogos para encontrar os dados necessários para realizar suas tarefas. O catálogo de dados é composto por metadados e um gráfico de conhecimento.
Automação Baseada em IA e ML
A IA deve ser o núcleo da malha de dados, responsável pelo processamento de consultas, controle de qualidade de dados e verificações de segurança.
Integração e Transporte de Dados
A malha de dados integra dados de diversas fontes, como servidores locais, armazenamento em nuvem e computadores de funcionários. Conectores de dados são usados para vincular informações a computadores ou transportadores remotos, que enviam os dados através da malha.
Como Implementar uma Malha de Dados
A implementação de uma malha de dados dependerá do tipo de organização e de suas necessidades. Devido à diversidade de requisitos empresariais, não existe uma solução única para todas as empresas. No entanto, há algumas camadas ou recursos comuns na arquitetura de uma malha de dados:
Gerenciamento de Dados: Esta camada se concentra na segurança e na governança de dados.
Ingestão de Dados: Esta camada inicia a integração de todos os dados da nuvem, identificando as conexões entre dados estruturados e não estruturados.
Processamento de Dados: Garante que os dados relevantes estejam disponíveis durante a extração de informações.
Organização de Dados: Esta camada executa tarefas como a coleta de dados em silos, estruturação, limpeza, integração e transformação, para criar dados úteis.
Detecção de Dados: Permite a coleta de dados através da integração de diferentes fontes, sendo fundamental para a satisfação do cliente.
Acesso a Dados: Dedicada ao consumo de dados, auxilia no acesso aos dados relevantes através de ferramentas de visualização de dados ou painéis de aplicativos.
Princípios da Malha de Dados
A malha de dados visa unificar os ativos de dados distribuídos e diversificados de empresas de todos os setores, combinando processos de gerenciamento de dados de ponta a ponta em uma plataforma unificada.
Para atingir esses objetivos, a malha de dados utiliza os seguintes princípios de gerenciamento de dados:
- Descoberta de dados
- Curadoria de dados
- Organização de dados
- Modelagem de dados
- Verificações de qualidade
- Orquestração de dados em silos
- Integração de dados
- Gerenciamento de dados
Recursos da Malha de Dados
Resolução Contínua de Consultas de Dados
A malha de dados utiliza internet de alta velocidade, unidades de estado sólido e supercomputadores para buscar os dados solicitados de forma contínua, sem interrupções.
Integração, Descoberta e Catalogação Contínuas de Dados
A IA, responsável pelo gerenciamento de dados na malha, trabalha constantemente para aceitar novos dados brutos, analisá-los, catalogá-los e integrá-los a aplicativos empresariais.
Metadados Passivos e Ativos
Metadados ativos são informações como qualidade de dados, uso de dados e editor atual. Já os metadados passivos são dados estáticos divulgados pelo autor. A IA da malha de dados os altera constantemente para reduzir a exploração manual de dados e o esforço de preparação.
Flexibilidade
A malha de dados é altamente flexível e se adapta a alterações sempre que a empresa necessitar.
A implementação de uma malha de dados é simplificada por softwares inteligentes. Embora existam diversas opções, as seguintes são especialmente adequadas para pequenas e médias empresas:
Atlan
O Atlan é uma plataforma de metadados ativos e um espaço de trabalho de dados intuitivo que simplifica o acesso a dados de qualquer origem. Ele funciona como um catálogo de dados moderno para as necessidades de malha de dados, oferecendo soluções para catalogação, criação de perfil, descoberta, qualidade, governança, exploração e integração.
Sua interface se assemelha à da Pesquisa Google, com um glossário de negócios que facilita a compreensão dos dados. As empresas podem gerenciar o uso de dados em um ecossistema com recursos como governança granular e controles de acesso.
Além disso, o Atlan oferece suporte à integração com aplicativos como Big Query, Amazon Redshift, Snowflake, MYSQL, Looker e Tableau.
K2View
Se você busca uma plataforma completa com funcionalidade de malha de dados de ponta a ponta, o K2View é uma excelente opção. Este aplicativo auxilia em todas as etapas da malha de dados, incluindo integração, preparação, orquestração e pipeline de dados.
Com sua ajuda, as empresas podem implementar as arquiteturas de malha de dados mais sofisticadas em ambientes de nuvem, locais e híbridos. Isso reduz a necessidade de gerenciamento manual de dados, simplificando a implementação da malha. O K2View unifica dados de várias fontes e os envia para sistemas de destino, garantindo a integridade dos dados.
O K2View permite a criação instantânea de data lakes e data warehouses que podem ser analisados de imediato. Mesmo sem experiência em programação, é possível controlar o movimento e a transformação de dados da origem ao destino.
As empresas podem usar regras configuráveis da plataforma para controlar o acesso, a sincronização e a segurança dos dados. Além disso, é ideal para a automação de serviços de dados, com uma estrutura de fácil utilização.
Talend
O Talend é uma plataforma de malha de dados que garante acesso seguro aos dados, gerando valor comercial para a empresa. Todas as empresas precisam gerenciar dados completos e íntegros, garantindo sua usabilidade, disponibilidade e segurança. O Talend auxilia na manutenção de dados em boas condições, mitigando riscos.
Trata-se de uma plataforma unificada para dados confiáveis e acessíveis, com recursos de governança, integração e integridade. Ele fornece dados de qualidade através de uma infraestrutura de serviços e ecossistemas de parceiros. O Talend permite a descoberta de dados através de documentação e categorização.
Com a limpeza automática de dados em tempo real, dados corrompidos não entram no sistema. As empresas podem melhorar a produtividade e economizar dinheiro usando essa ferramenta, que garante a conformidade regulatória e reduz riscos.
Além disso, o Talend oferece uma experiência aprimorada aos clientes por meio da integração de aplicativos e APIs, garantindo recursos de autoatendimento para o compartilhamento de dados confiáveis interna e externamente.
Incorta
O Incorta é uma plataforma de análise de dados de autoatendimento, onde as empresas podem explorar todo o potencial de seus dados para obter insights a um custo reduzido. A solução proporciona uma experiência de dados mais ágil, viabilizando decisões oportunas e informadas.
Ele utiliza análises na memória e recursos de mapeamento direto de dados para garantir velocidade e escalabilidade sem precedentes no armazenamento e gerenciamento de dados. O Incorta viabiliza a agilidade nos negócios para um pipeline de dados flexível, permitindo analisar dados de diversas fontes.
O Incorta também auxilia na coleta, processamento, análise e apresentação de dados de aplicativos empresariais. Seu recurso de visualização nativo permite apresentar dados de negócios com total fidelidade.
Conclusão
A malha de dados representa a arquitetura de armazenamento, processamento, segurança e gerenciamento de dados de última geração. Embora seja uma aplicação de TI preparada para o futuro, muitas empresas digitais já utilizam ferramentas de malha de dados para preparar seus profissionais para o futuro do trabalho.
Pequenos empreendimentos, médias empresas e startups podem se beneficiar muito dessa tecnologia, pois ela elimina gargalos e atrasos de fluxo de trabalho causados por aprovações e processos burocráticos. Recomendamos pesquisar as ferramentas mencionadas acima e avaliar como seus recursos podem agregar valor à sua empresa.
Seu modelo de negócios RevOps pode se beneficiar amplamente da malha de dados. Saiba mais sobre as ferramentas de operações de receita (RevOps).