A malha de dados é uma abordagem inovadora para gerenciar e arquitetar dados que coloca mais ênfase na descentralização dos domínios de dados. Decorre do reconhecimento de que, à medida que as organizações e os sistemas crescem e se tornam mais complexos, os métodos tradicionais de tratamento de dados, como data lakes ou armazéns monolíticos, estão a tornar-se menos viáveis e eficazes.
O surgimento da malha de dados
A malha de dados apareceu pela primeira vez por volta de 2019, cunhada por Zhamak Dehghani, consultor da ThoughtWorks. A ideia inicial foi desenvolvida como resposta às crescentes complexidades e desafios associados ao dimensionamento da arquitetura de dados tradicional. À medida que as empresas e organizações começaram a lidar com conjuntos de dados mais extensos e diversificados, a necessidade de uma abordagem mais descentralizada à gestão de dados tornou-se cada vez mais clara. Assim nasceu o conceito de malha de dados e desde então vem evoluindo.
Investigando a malha de dados
Em sua essência, a malha de dados é uma mudança de paradigma da propriedade centralizada de dados para a propriedade distribuída de dados. Ele divide a arquitetura de dados de grande escala em nós descentralizados menores, mais gerenciáveis e orientados ao domínio. Cada um desses nós, ou “produtos de dados”, é de propriedade autônoma de equipes separadas.
O objetivo principal de uma abordagem de malha de dados é lidar com as complexidades que acompanham o big data. Reconhece que os dados, no contexto das empresas modernas, são vastos e diversos, estendendo-se por vários domínios dentro da organização.
A anatomia da malha de dados
Uma arquitetura de malha de dados opera descentralizando o controle e o gerenciamento de dados, permitindo que diferentes equipes dentro de uma empresa gerenciem seus próprios dados como “produtos de dados” distintos. Cada produto de dados é mantido de forma independente, com seu próprio ciclo de vida, desde a coleta até o armazenamento e uso.
Esta abordagem divide efetivamente as arquiteturas de dados tradicionais, monolíticas e centralizadas em segmentos mais gerenciáveis, fornecendo infraestrutura de dados mais robusta, escalável e adaptável. Ele capacita equipes de domínio a atuarem como proprietários de produtos, responsáveis pela qualidade, governança e operações de seus dados.
Principais recursos da malha de dados
As principais características da arquitetura de malha de dados podem ser resumidas da seguinte forma:
- Descentralização: em vez de ter um data lake ou warehouse único e centralizado, os dados são gerenciados por diversas equipes autônomas.
- Orientado a domínio: cada produto de dados é específico para um domínio de negócios específico, permitindo gerenciamento de dados especializado e focado.
- Focado no produto: os dados são tratados como um produto, com as equipes assumindo total propriedade de seus produtos de dados durante todo o ciclo de vida.
- Infraestrutura de autoatendimento: A infraestrutura de dados é montada de forma que cada equipe possa gerenciar seus dados de forma autônoma, reduzindo dependências.
Tipos de malha de dados
Embora a ideia de malha de dados seja específica, sua implementação pode variar de acordo com o tamanho, estrutura e necessidades da organização. Cada “tipo” é definido principalmente pelos domínios de dados dentro da organização. Eles podem ser categorizados de acordo com diferentes aspectos do negócio, como:
- Domínios Operacionais: Este tipo refere-se às operações diárias do negócio, incluindo vendas, marketing, logística, etc.
- Domínios Analíticos: referem-se a áreas onde os dados são usados principalmente para análise e tomada de decisões, como inteligência de negócios ou equipes de análise.
- Domínios de Experiência: são domínios relacionados à experiência do cliente, como suporte ao cliente ou equipes de design de interface do usuário.
Cada um desses domínios teria seu próprio produto de dados independente na arquitetura de malha de dados.
Aplicações e desafios da malha de dados
A malha de dados é particularmente eficaz em organizações de grande escala onde os dados são vastos e variados. Permite um controle mais preciso, melhor governança de dados e maior escalabilidade. No entanto, a implementação da malha de dados apresenta desafios. Requer uma mudança cultural na organização no sentido de tratar os dados como um produto e adotar a responsabilidade distribuída.
A resolução destes desafios envolve principalmente formação e desenvolvimento adequados, promovendo uma cultura de propriedade de dados e garantindo a existência de tecnologia e ferramentas robustas para facilitar a transição para uma arquitectura de malha de dados.
Comparação com termos semelhantes
Embora a malha de dados seja um conceito relativamente novo, não deixa de ter suas contrapartes. Por exemplo, conceitos como data lakes, data warehouses e data hubs tratam do gerenciamento e do armazenamento de grandes volumes de dados. No entanto, a tabela a seguir ilustra suas principais diferenças:
| Conceito | Centralizado/Descentralizado | Propriedade de dados | Escalabilidade |
|---|---|---|---|
| Malha de dados | Descentralizado | Distribuído entre equipes | Altamente escalável |
| Lago de dados | Centralizado | Propriedade de equipe única | A escalabilidade pode ser um desafio |
| Armazém de dados | Centralizado | Propriedade de equipe única | A escalabilidade pode ser um desafio |
| Centro de dados | Centralizado | Propriedade de equipe única | Escalabilidade moderada |
Perspectivas futuras da malha de dados
O futuro da malha de dados parece promissor à medida que mais organizações reconhecem as limitações da arquitetura de dados tradicional. Com a ascensão do big data e dos ecossistemas de dados complexos, a abordagem descentralizada da malha de dados oferece uma solução que se alinha aos cenários de negócios em evolução.
Além disso, com os avanços na tecnologia, as ferramentas que suportam a arquitetura de malha de dados estão se tornando mais predominantes, impulsionando ainda mais a sua adoção. Essas ferramentas ajudam a agilizar o processo de criação e gerenciamento de produtos de dados em diversas equipes.
Servidores proxy e malha de dados
No contexto da malha de dados, os servidores proxy podem desempenhar um papel essencial na facilitação do acesso a dados e da comunicação entre diferentes produtos ou domínios de dados. Como uma malha de dados envolve produtos de dados distribuídos entre várias equipes, um servidor proxy pode servir como mediador, garantindo uma troca de dados segura e eficiente.
Por exemplo, se uma equipe quiser acessar dados de outro domínio, poderá fazê-lo por meio de um servidor proxy sem interagir diretamente com o produto de dados. Isto pode melhorar a segurança e a governação dos dados, uma vez que o servidor proxy pode controlar e registar o acesso aos dados.
Links Relacionados
Para uma melhor compreensão da malha de dados, são recomendados os seguintes recursos:
- Malha de dados: em direção a um novo paradigma de dados
- Introdução à malha de dados
- Malha de dados explicada
- Aprendizado de malha de dados
Isso conclui nossa visão abrangente do conceito de malha de dados. À medida que o panorama dos dados continua a evoluir e a crescer, a importância de uma arquitetura de dados escalável, flexível e eficiente, como a malha de dados, torna-se cada vez mais importante. Como tal, é um tema que vale a pena compreender e considerar para qualquer empresa moderna.
