A arquitetura de dados é a organização dos dados de uma empresa, incluindo métodos, modelos e padrões para coleta, armazenamento, gestão e uso eficiente das informações, de modo a garantir integridade, segurança e acessibilidade.
Esse é um processo fundamental, já que trabalhar com dados melhora a tomada de decisões e aumenta a eficiência operacional e competitividade do negócio.
Mas não quaisquer dados.
Aqueles usados pelas empresas em suas rotinas não se organizam sozinhos. E é justamente para isso que existe a arquitetura de dados.
Essa é talvez uma das áreas mais sensíveis no segmento de Tecnologia da Informação (TI), considerando que, segundo a IBM, 68% dos dados gerados não são aproveitados.
O momento exige que as empresas sejam cada vez mais data-driven em seus processos e, nesse contexto, aproveitar mal os dados ou não saber usá-los seria um problema.
Quer mudar a forma como você usa esse conhecimento em suas decisões?
Comece pelos seguintes tópicos:
- O que é uma arquitetura de dados?
- Como funciona a arquitetura de dados?
- Tipos de modelos de dados
- Princípios da arquitetura de dados
- Benefícios da arquitetura de dados para as empresas
- Como Big Data e arquitetura de dados se relacionam?
- O que esperar da arquitetura de dados para os próximos ano?
- O que faz um arquiteto de dados?
- Como está o mercado de trabalho?
- Como aprender sobre arquitetura de dados e Big Data?
Leia até o final e organize os dados para qualificar a gestão da empresa!
Leia também:
- Gestão de Dados: o que é, princípios e 7 táticas eficientes
- O que é ciência de dados, o que faz o profissional e mercado de trabalho
- Engenharia de Dados: Tudo que você precisa saber
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O que é uma arquitetura de dados?
Arquitetura de dados é a soma de processos relacionados a dados, desde a sua coleta, passando pela triagem, limpeza e processamento para gerar insights.
Toda estratégia, critério, ferramenta e prática utilizada para gerir os dados no contexto dos negócios estão no escopo da arquitetura de dados.
Existe ainda a arquitetura de banco de dados, um subtipo no qual o foco é a organização dos repositórios de dados, bem como das fontes de onde são extraídos e a forma como são acessados.
Como funciona a arquitetura de dados?
A função principal da arquitetura de dados é definir como os dados são coletados, armazenados, gerenciados e utilizados em uma empresa.
Em seu funcionamento, são acionadas uma série de ferramentas e práticas, com as quais os dados podem ser coletados e tratados.
Na parte da coleta, a arquitetura de dados define, por exemplo, quais serão as fontes de dados e como será a integração entre essas fontes.
Passando para o armazenamento, a arquitetura de dados funciona por meio dos data lakes e data warehouses, onde os dados são mantidos em segurança.
A arquitetura de dados também depende em seu funcionamento de uma governança de dados consistente, assim como de rotinas de processamento.
Tipos de modelos de dados
Uma arquitetura de banco de dados pode ser organizada de diferentes maneiras.
Por ser uma representação abstrata, a arquitetura de dados pode ser orientada para incontáveis objetivos.
Ela serve como um guia para o desenvolvimento e implementação de sistemas de banco de dados, garantindo a consistência, integridade e acessibilidade das informações.
Assim, cada empresa tem liberdade para decidir como quer organizar seus dados, de acordo com o uso que pretende fazer deles.
Vamos conhecer os três tipos de arquitetura de dados e como ajudam a gerir melhor os dados em uma estratégia de negócios.
Modelos de dados conceituais
Toda arquitetura de dados precisa de um ponto de partida. Essa é a função de um modelo de dados conceitual.
Ele serve como um esquema, que pode ser gráfico, com o qual os dados são organizados conforme o estado atual, projetando eventuais estados futuros.
Nessa espécie de “modelo dos modelos”, os detalhes técnicos ainda não são levados em consideração, já que o objetivo principal é formar uma base de gestão de dados.
Modelos de dados lógicos
Avançando na construção da arquitetura de dados, uma empresa pode, a partir do modelo conceitual que tenha definido, elaborar um modelo de dados lógico.
Sua finalidade é traduzir o modelo conceitual em uma estrutura mais detalhada, definindo as entidades, atributos, relacionamentos e restrições dos dados.
Outra função é especificar como os dados serão organizados e armazenados no banco de dados, ainda sem se preocupar com os aspectos físicos de armazenamento.
Por isso, é normalmente utilizado na fase de design de um sistema de banco de dados, servindo como ponte entre o modelo conceitual e o modelo físico.
Modelos de dados físicos
No terceiro e mais avançado estágio de implementação de um modelo de dados, temos a definição do modelo físico.
É onde se faz a implementação concreta do modelo lógico em um sistema de banco de dados específico, definindo as tabelas, colunas, índices e outros elementos físicos.
Pelo modelo de dados físico, a empresa detalha como os dados serão armazenados em uma mídia de armazenamento, considerando aspectos como hardware, software e performance.
É o modelo empregado na fase de implementação de um sistema de banco de dados, guiando a criação das tabelas, índices e suas demais estruturas físicas.
Princípios da arquitetura de dados
A arquitetura de dados é orientada a partir de 7 princípios.
São eles:
- Orientada para resultados: focada em gerar valor para o negócio por meio dos dados
- Automação: é preciso eliminar as tarefas repetitivas, que são automatizadas para otimizar o tempo e aumentar a produtividade
- Flexibilidade: a arquitetura de dados adapta-se às mudanças nas necessidades do negócio e do mercado
- Adaptabilidade: também suporta diferentes tipos, volumes e cargas de dados
- Inteligência: utiliza recursos como inteligência artificial e machine learning para análises avançadas
- Segurança: também protege os dados contra acessos não autorizados, violações e eventuais perdas
- Colaboração: facilita o trabalho em equipe e o compartilhamento de dados entre diferentes áreas.
Benefícios da arquitetura de dados para as empresas
Como mostra uma pesquisa divulgada pela BARC (em inglês), 100% dos gestores das grandes empresas consideram fundamental a formação de um repositório de dados navegável e fácil de compreender.
Esse objetivo pode ser alcançado quando se investe na arquitetura de banco de dados, que, como tal, traz benefícios únicos.
Afinal, como também revela a pesquisa, 43% dos líderes acreditam que seus repositórios não atendem aos requisitos básicos de negócio.
A arquitetura de dados pode responder a esse desafio, proporcionando vantagens competitivas como as que vamos conferir a partir de agora.
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Redução na redundância
Redundância em dados é quando um data lake ou data warehouse guarda dados repetidos sobre um mesmo objeto ou esses dados expressam a mesma informação.
Uma estrutura de dados e de armazenamento bem arquitetada pode ajudar a evitar isso, eliminando automaticamente as redundâncias que cedo ou tarde vão surgir.
Fazendo isso, a empresa ganha tempo e qualidade em seus dados, facilitando os processos subsequentes de tratamento.
Habilitação da integração
Um dos desafios sempre presentes ao lidar com os dados é garantir que eles possam ser acessados de forma integrada.
É muito comum nas empresas que se formem os chamados silos de dados, o que dificulta consideravelmente sua gestão.
A arquitetura de dados previne esse tipo de situação, por meio do encadeamento lógico das estruturas de dados e seus canais de acesso.
Um bom exemplo disso é o que fazem os sistemas ERP, que tem, entre suas finalidades, integrar a base de dados de uma empresa em uma só plataforma.
Melhoria da qualidade de dados
No contexto Big Data, quanto maior for o volume de dados utilizados, maiores as chances de obter insights precisos.
Por outro lado, quantidade não é qualidade.
Quanto maior for o repositório de dados, maiores as chances de haver redundâncias, inconsistências ou mesmo dados falsos.
Quando a empresa desenvolve uma arquitetura de dados compatível com suas necessidades, ela passa a filtrar melhor os dados que armazena.
O resultado disso são dados mais relevantes e que, depois de tratados, levam a insights muito mais profundos.
Gerenciamento do ciclo de vida de dados
Uma questão que se impõe nas empresas em seus processos de gestão de dados é gerenciar a informação de acordo com o seu ciclo de vida.
O que fazer, por exemplo, quando uma base de email marketing encontra-se desatualizada?
Quais critérios adotar para limpar esse tipo de repositório?
Essa é mais uma dúvida que a arquitetura de dados responde, gerando vantagem competitiva.
Melhoria da governança e segurança de dados
A governança de dados trata das práticas relacionadas aos dados coletados por uma empresa, de modo que ela atenda às exigências legais nesse aspecto.
No Brasil, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) é a norma principal em tudo que diz respeito ao uso que se faz dos dados gerados online por pessoas físicas e jurídicas.
Para atender à norma, as empresas precisam definir medidas de controle, proteção e manutenção do sigilo dentro da sua arquitetura de dados.
Uma arquitetura sólida, portanto, representa uma vantagem nesse aspecto, protegendo o negócio de possíveis vazamentos e de processos legais por uso indevido ou inadvertido dos dados.
Processos decisórios mais certeiros
Nas empresas data-driven, os dados são sempre a base do processo decisório.
Isso só é possível quando a arquitetura de dados está organizada o bastante para facilitar o acesso aos dados, bem como garantir o seu tratamento de acordo com os objetivos estratégicos.
Assim, as decisões tendem a ser tomadas com mais agilidade e, principalmente, com maior chance de acerto.
Um benefício adicional que vem junto com uma arquitetura de dados inteligente é a redução da dependência do feeling nas decisões e toda a incerteza que isso representa.
Como Big Data e arquitetura de dados se relacionam?
Big Data é o termo usado para se referir à abordagem em que os dados em massa são utilizados como base para a tomada de decisão.
Como vimos, embora esse conceito esteja em evidência, a maior parte dos dados acaba se perdendo.
E isso acontece em razão da falta de uma arquitetura de dados que permita aproveitá-los.
Empresas que se desenvolvem nesse aspecto se colocam em uma condição diferenciada, podendo usufruir do melhor que o Big Data pode oferecer.
O que esperar da arquitetura de dados para os próximos anos?
É possível apontar muitas tendências para a arquitetura de dados e todo o trabalho em torno disso.
Uma delas, segundo o site Dataversity (em inglês), é a priorização da governança e da segurança de dados, uma preocupação para 80% das empresas.
Outra tendência para ficar de olho ainda nesse ano é o uso de metadados, que consistem nos dados que dizem algo a respeito de outros dados.
É o que indica um artigo (também em inglês) da Database Trends and Applications (DBTA), segundo o qual a abordagem baseada em metadados será decisiva a partir desse ano, principalmente para as soluções com base em IA generativa.
O que faz um arquiteto de dados?
Para saber o que é arquitetura de dados, precisamos também saber quais as funções do arquiteto de dados.
Normalmente, esse é um especialista formado em TI, embora possa ter outros tipos de formação na área de tecnologia e data science.
Entre as suas atribuições, estão projetar, implementar e gerenciar a arquitetura de dados de uma empresa.
Também cabe a esse profissional desenhar modelos de dados, estabelecer padrões e políticas, supervisionar a coleta e armazenamento de dados, além de executar processos de governança, entre muitas outras atividades.
Como está o mercado de trabalho?
Com a digitalização em plena expansão e conceitos como IoT e cloud computing em alta, o profissional que trabalha com arquitetura de dados ganha uma relevância ainda maior.
Os salários são promissores: R$ 13 mil em média, segundo o site Glassdoor, com R$ 4.463,00 para os que estão no início da carreira, de acordo com o site Vagas.com.
Como aprender sobre arquitetura de dados e Big Data?
Se você gostou do que leu e tem interesse em ingressar em um mercado de trabalho cheio de oportunidades como é o da arquitetura de dados, temos uma boa notícia.
A Pós-Graduação Análise de Big Data – Data Engineering, da FIA, está com matrículas abertas, com aulas às quartas e sextas, das 19h às 23h, em regime EAD ao vivo.
É a sua chance de fazer parte de um seleto grupo de profissionais e conquistar as melhores oportunidades.
Não perca tempo, as vagas são limitadas e esgotam-se rapidamente!
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Conclusão
Você viu neste texto o que é arquitetura de dados, um processo fundamental em empresas e, ao mesmo tempo, um campo repleto de desafios.
Para atuar nessa área, como acabamos de ver, é fundamental se qualificar, como normalmente se faz no exigente mercado de tecnologia.
A FIA Business School está ao seu lado, preparando os profissionais que vão fazer a diferença nas empresas e nas instituições públicas brasileiras.
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Referências:
https://www.ibm.com/br-pt/resources/the-data-differentiator/data-architecture
https://bi-survey.com/future-of-data-architecture
https://www.dataversity.net/data-architecture-trends-in-2024/
https://www.ibm.com/br-pt/topics/data-architecture
https://www.dbta.com/Editorial/News-Flashes/The-Journey-Toward-Modernization-2024-Data-Architecture-Trends-162558.aspx
