A arquitetura de dados é o principal fundamento da área de Engenharia de Dados e o alicerce para toda a sua estratégia analítica. Isso porque ela cria a estrutura necessária para reunir informações e fazer análises de forma eficiente. Sem uma arquitetura sólida, surgem muitas dificuldades no caminho para entender e melhorar o seu negócio.
E não é só isso! Com a explosão da Inteligência Artificial no mundo e a sua penetração cada vez maior nas empresas, é importante notar que tecnologias avançadas, como IA, machine learning e LLM, também exigem um bom trabalho de Engenharia de Dados. Por isso, antes de tudo, é fundamental compreender a arquitetura.
Neste artigo, vamos abordar os principais conceitos da Arquitetura de Dados e como ela influencia a jornada analítica das empresas.
Princípios fundamentais da Arquitetura de Dados
Alguns princípios da Arquitetura de Dados, independente de qual modelo seja adotado (Data Lake, Data Warehouse ou Data Lakehouse, por exemplo), garantem que os dados mantenham um padrão de qualidade em toda a organização.
- Segurança: É importante evitar acessos e alterações não autorizadas para preservar a integridade dos dados ao longo do tempo. Para isso, é possível usar mecanismos como chaves primárias, chaves estrangeiras e validação de dados.
- Confiabilidade: Para que você possa tomar decisões assertivas a partir da análise de dados, seus dados precisam, primeiramente, ser consistentes e livres de erros. Processos de limpeza e validação são fundamentais, assim como o estabelecimento de padrões de qualidade.
- Disponibilidade: Quando se trata de grandes operações e análises constantes, em tempo real, é preciso fornecer acesso rápido e contínuo aos dados. Boas práticas, como backups regulares e monitoramento de desempenho, garantem que os dados estejam sempre disponíveis quando necessários.
- Desempenho: Uma arquitetura eficiente evita atrasos e gargalos e, assim, garante o processamento rápido e eficiente dos dados. Para isso, você pode explorar diferentes estratégias, como a indexação de bancos de dados e o particionamento de dados.
Etapas da construção de uma boa arquitetura
Agora, você já deve ter entendido porque é preciso ter um repositório confiável e seguro para os seus dados. Ele vai ser uma fonte de verdade para todas as decisões da sua empresa! Mas quais são as etapas desse processo?
- Extração de Dados: Inicialmente, é preciso extrair dados de diversas fontes para alimentar um repositório. Isso pode envolver a extração de dados de bancos de dados transacionais, serviços com APIs, sensores industriais, comunicação por protocolos específicos, web scraping ou até mesmo arquivos pré-existentes como CSV ou XLSX.
- Transformação de Dados: Após a extração, é preciso transformar os dados brutos para garantir sua qualidade e consistência. Aqui, você pode aplicar regras de sanitização, validação de dados e regras de negócio para preparar os dados para análise.
- Disponibilização de Dados: Uma vez transformados, é preciso disponibilizar os dados em um repositório seguro para o consumo. Isto é, em sistemas de arquivos, bancos de dados ou em estruturas como data frames, que facilitam a manipulação de dados.
Além disso, existem etapas auxiliares, intrínsecas a esse processo: o armazenamento e a orquestração de dados. Os dados precisam ser armazenados de forma eficiente e segura para garantir sua integridade e disponibilidade. Da mesma forma, é necessário encadear e agendar as atividades do pipeline de dados para que a execução seja realmente eficiente.
A arquitetura de dados ideal para você
A arquitetura de dados é um componente essencial para o sucesso das estratégias de dados das empresas. Com uma base sólida e as ferramentas certas, podemos construir arquiteturas robustas que impulsionam a análise de dados e a tomada de decisões assertivas.
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