[ARTIGO] Por que devemos criar uma arquitetura de dados, antes de começar qualquer projeto em dados

 

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A criação de uma arquitetura de dados é uma etapa crucial para o sucesso de qualquer projeto de dados, especialmente para empresas que possuem apenas servidores on-premise (são os servidores locais). Neste texto, discutiremos a importância da criação de uma arquitetura de dados e como ela pode ajudar empresas a evitar problemas comuns que ocorrem quando projetos de dados são iniciados sem uma arquitetura adequada.

Uma arquitetura de dados é essencialmente um plano para gerenciar os dados de uma empresa. Ela fornece um conjunto de diretrizes e princípios para coletar, armazenar, processar e compartilhar dados de maneira eficiente e segura. Antes de iniciar um projeto de dados, é importante criar uma arquitetura que estabeleça uma base sólida para o gerenciamento de dados. Aqui estão alguns dos principais benefícios que as empresas podem obter ao criar uma arquitetura de dados:

1. Melhor gerenciamento de dados: Uma arquitetura de dados estabelece um conjunto claro de padrões e diretrizes para gerenciar os dados de uma empresa. Isso ajuda a garantir que todos os dados sejam coletados, armazenados e processados de maneira consistente e padronizada. Com uma arquitetura de dados, a empresa pode garantir que seus dados estejam organizados, limpos e prontos para análise.
2. Maior eficiência: Uma arquitetura de dados pode ajudar a empresa a ser mais eficiente no gerenciamento de dados. Com diretrizes claras sobre como os dados são coletados, armazenados e processados, a equipe pode trabalhar de forma mais eficiente, reduzindo o tempo necessário para acessar e analisar dados. Isso pode ajudar a empresa a tomar decisões mais rapidamente e ser mais ágil em um ambiente de negócios em rápida mudança.
3. Maior segurança: A arquitetura de dados pode ajudar a empresa a proteger seus dados contra ameaças internas e externas. Com diretrizes claras sobre como os dados são coletados, armazenados e processados, a equipe pode implementar medidas de segurança apropriadas para garantir que os dados estejam seguros. Isso pode incluir criptografia, firewalls e outras medidas de segurança que ajudam a garantir que os dados não sejam comprometidos.

Por outro lado, iniciar um projeto de dados sem uma arquitetura adequada pode levar a uma série de problemas comuns, como:

1. Dados inconsistentes: Sem uma arquitetura de dados, os dados podem ser coletados e armazenados de maneira inconsistente, o que dificulta a análise e tomada de decisão. Dados inconsistentes podem levar a conclusões errôneas e podem prejudicar a eficácia da empresa.
2. Dificuldade na análise de dados: Sem uma arquitetura de dados adequada, a análise de dados pode ser mais difícil e demorada. Isso pode impedir a empresa de aproveitar ao máximo seus dados e de tomar decisões informadas com base em insights valiosos.
3. Falhas de segurança: Sem uma arquitetura de dados que estabeleça diretrizes claras de segurança, a empresa pode estar exposta a ameaças internas e externas que podem comprometer.

Agora como seria construir uma arquitetura de dados para empresa que trabalham on-premise e outras que trabalham com provedores em nuvem.

Arquitetura de dados on-premise

Uma arquitetura de dados on-premise pode ser composta por um conjunto de servidores físicos que coletam e armazenam dados em uma rede local. Aqui está um exemplo básico de como essa arquitetura pode ser configurada:

1. Origem de dados: os dados podem ser gerados por várias fontes, como aplicativos empresariais, sistemas operacionais, sensores, dispositivos móveis, etc.
2. Servidores de coleta: esses servidores podem ser configurados para coletar dados de diferentes origens, processá-los e armazená-los em um banco de dados local.
3. Processamento de dados: os dados podem ser processados localmente usando ferramentas de ETL (extração, transformação e carga) para limpar, transformar e preparar os dados para análise.
4. Aplicações de análise: a análise de dados pode ser realizada por meio de aplicativos locais, como o Tableau ou o Power BI, que se conectam diretamente ao Data Warehouse ou ao Data Lake.
5. Armazenamento Final: os dados podem ser gravados em um banco de dados local, como o SQL Server, para permitir que outras aplicações empresariais acessem os dados, ou ainda, pode ser feito em um Data Warehouse ou em um Data Lake, dependendo do volume e do tipo de dados que estão sendo coletados.

Arquitetura de dados na nuvem

Uma arquitetura de dados na nuvem é baseada em serviços que estão disponíveis em uma plataforma de nuvem, como a Amazon Web Services (AWS), a Microsoft Azure ou o Google Cloud Platform. Aqui está um exemplo básico de como essa arquitetura pode ser configurada:

1. Origem de dados: os dados podem ser gerados por várias fontes, como aplicativos empresariais, sistemas operacionais, sensores, dispositivos móveis, etc.
2. Serviços de coleta de dados: esses serviços podem ser configurados para coletar dados de diferentes origens e armazená-los em um armazenamento em nuvem, como o Amazon S3 ou o Azure Blob Storage.
3. Processamento de dados: os dados podem ser processados em nuvem usando ferramentas de ETL, como o AWS Glue ou o Azure Data Factory.
4. Aplicações de análise: a análise de dados pode ser realizada por meio de aplicativos na nuvem, como o Amazon QuickSight ou o Azure Analysis Services, que se conectam diretamente ao Data Warehouse ou ao Data Lake.
5. Armazenamento Final: os dados podem ser gravados em um banco de dados em nuvem, como o Amazon RDS ou o Azure SQL Database, para permitir que outras aplicações empresariais acessem os dados. O armazenamento em nuvem pode ser feito também em um Data Warehouse ou em um Data Lake, dependendo do volume e do tipo de dados que estão sendo coletados. O Amazon Redshift e o Azure Synapse Analytics são exemplos de Data Warehouses em nuvem.

Investir em uma arquitetura de dados bem definida é crucial para empresas que desejam garantir a qualidade, confiabilidade e segurança de seus dados. Ao criar uma arquitetura de dados, as empresas podem identificar e abordar possíveis problemas de integração, gerenciamento e segurança de dados, antes mesmo de iniciar um projeto de dados. Isso ajuda a minimizar o risco de erros e falhas nos dados, reduzir o tempo de desenvolvimento do projeto e otimizar a eficiência dos recursos de TI.

Além disso, uma arquitetura de dados bem definida pode facilitar a migração de dados entre plataformas e sistemas, permitindo que as empresas se adaptem facilmente a novas tecnologias. Portanto, é altamente recomendado que as empresas invistam em uma arquitetura de dados sólida antes de iniciar qualquer projeto de dados, independentemente de estarem usando um ambiente on-premise ou na nuvem.

Deixo um material que permite a você pensar inicialmente em sua arquitetura de dados.

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Sobre Grimaldo Oliveira

Mestre pela Universidade do Estado da Bahia (UNEB) no Curso de Mestrado Profissional Gestão e Tecnologias Aplicadas à Educação (GESTEC) com o projeto “GESMOODLE – Ferramenta de acompanhamento do aluno de graduação, no ambiente virtual de aprendizagem(MOODLE), no contexto da UNEB“. Possui também Especialização em Análise de Sistemas pela Faculdade Visconde de Cairu e Bacharelado em Estatística pela Universidade Federal da Bahia. Atua profissionalmente como consultor há mais de 15 anos nas áreas de Data Warehouse, Mineração de Dados, Ferramentas de Tomada de Decisão e Estatística. Atualmente é editor do blog BI com Vatapá. Livro: BI COMO DEVE SER - www.bicomodeveser.com.br