Data Fabric: um guia completo | Arquitetura, benefícios e implementação

O que é uma malha de dados?  

Data Fabric é uma arquitetura que integra diferentes sistemas e ferramentas de dados. Ele fornece acesso unificado aos dados armazenados em vários locais para organizar, gerenciá-lo e governá-lo sem movê-lo para um banco de dados central ou data warehouse ou alterando seu formato. 

A estrutura de dados depende de metadados para 'entender' a estrutura dos dados, linhageme significado em várias fontes. Esta informação permite tomada de decisão informada e uso otimizado de dados. Ele atende a vários aplicativos, incluindo insights de clientes, adesão regulatória, transições para nuvem, compartilhamento de dados e análise.  

A importância da malha de dados 

A malha de dados surgiu como uma resposta aos crescentes desafios de gerenciamento de dados nas empresas modernas. 

Nas últimas décadas, as organizações testemunharam um crescimento exponencial no volume de dados. Esses dados se originam de diversas fontes, incluindo bancos de dados tradicionais, interações com clientes, mídias sociais e dispositivos de Internet das Coisas (IoT). À medida que as fontes de dados se multiplicaram, muitas vezes ficaram isoladas em departamentos ou aplicações específicas.

A gravidade dos dados – os dados se tornam difíceis e caros de mover à medida que aumentam de tamanho – também era uma barreira significativa ao consumo de dados para análise. O cenário de dados fragmentado dificultou a obtenção de uma visão unificada dos ativos de informação da organização. 

Estes factores criam a necessidade de uma solução para colmatar as lacunas entre fontes de dados díspares, simplificar o acesso e garantir uma governação consistente. A malha de dados surgiu como uma estrutura arquitetônica que abordou esses desafios. 

Ele ajuda as empresas a usar os dados de maneira eficaz, independentemente de onde eles estejam armazenados: na nuvem, em diversas nuvens, em um ambiente híbrido, no local ou na borda. Ele facilita o compartilhamento de dados e a coleta de insights, oferecendo uma visão geral completa de 360 ​​graus dos dados disponíveis.  

A chave para a estrutura de dados são os metadados, que, junto com o aprendizado de máquina e a inteligência artificial (IA), governança de dadose o gerenciamento do conhecimento permitem o tratamento eficiente de dados para obter melhores resultados de negócios. 

Os benefícios de aproveitar o Data Fabric  

A malha de dados oferece muitos benefícios às empresas, otimizando a exploração e análise de dados de autoatendimento. Promove velocidade e eficiência, o que leva a custos mais baixos e mais produção.  

• Resolvendo a questão de silos de dados fornecendo insights precisos e completos de diferentes fontes, independentemente da localização. 

• Tornar os dados facilmente acessíveis acelera a entrega de valor comercial. 

• Garantir que os dados sejam confiáveis, seguros e bem gerenciados por meio de governança automática e processos de conhecimento. 

• A malha de dados permite que os usuários encontrem, entendam e utilizem dados com facilidade, fornecendo uma plataforma unificada que integra várias técnicas e ferramentas de processamento de dados, como processamento em lote ou em tempo real, ETL/ELT, etc.  

Arquitetura de malha de dados  

A arquitetura de malha de dados, com base em metadados e eventos em tempo real e a ênfase no acesso fácil a dados seguros e bem gerenciados, permite a integração automatizada e a governança de dados dispersos. 

Construir tal arquitetura vai além de apenas configurar um aplicativo básico ou usar determinadas tecnologias. Exige trabalho em equipe, alinhamento com os objetivos de negócios e planejamento estratégico.  

A malha de dados gerencia metadados com eficácia, permitindo escalabilidade e automação. Isso torna a arquitetura capaz de atender às necessidades de negócios em expansão e pronta para incorporar novas ferramentas e tecnologias no futuro. Esta arquitetura pode ser resumida em múltiplas camadas abrangendo vários componentes.  

1. Camada Central

• Esta camada estabelece um sistema de gerenciamento de metadados, essencialmente um detalhado catálogo de todos os ativos de dados. O catálogo fornece informações sobre a origem, formato, significado e diretrizes de uso dos dados.  

• O fabric impõe um conjunto de políticas de governança de dados. Essas políticas garantem a qualidade, consistência e segurança dos dados em todo o ecossistema. Eles definem quem pode acessar dados específicos, como eles podem ser usados ​​e estabelecem processos para linhagem de dados (rastreamento da jornada dos dados).  

2. Camada de Integração

• Usando a camada de integração, a malha de dados permite que os usuários acessem e utilizem dados perfeitamente de várias fontes, tanto internas quanto externas. Isso inclui data lakes, bancos de dados, plataformas de armazenamento em nuvem, feeds de mídia social e até dados de sensores da Internet das Coisas (IoT). 

• Esta camada utiliza ferramentas de transformação de dados para limpar, padronizar e enriquecer os dados ingeridos. Envolve a remoção de inconsistências, a conversão de formatos (por exemplo, a mudança do formato CSV para um formato de banco de dados) ou a extração de recursos específicos dos dados.  

• Ele fornece um conjunto de APIs (interface de programação de aplicativo), permitindo que aplicativos e usuários acessem e interajam com dados de diversas fontes por meio de uma interface consistente. 

3. Camada de entrega

• A arquitetura de malha de dados apresenta um catálogo de dados central que atua como um repositório pesquisável de todos os ativos de dados disponíveis. Ele fornece descrições detalhadas e controles de acesso e facilita a descoberta dos dados de que os usuários precisam.  

• A malha de dados impõe mecanismos seguros de controle de acesso a dados. Determina quem pode acessar conjuntos de dados específicos e como eles podem ser usados, garantindo a privacidade dos dados e a conformidade com os regulamentos.  

• Finalmente, ele entrega os dados preparados para vários aplicativos e usuários no formato necessário. Isso pode envolver ferramentas de visualização de dados, algoritmos de aprendizado de máquina ou painéis de business intelligence. 

4. Camada de gerenciamento e monitoramento

• A malha de dados facilita o monitoramento da qualidade durante todo o ciclo de vida, integrando-se a ferramentas de qualidade de dados. Esse monitoramento inclui identificar e corrigir erros, inconsistências ou valores ausentes.  

• A arquitetura aproveita ferramentas de monitoramento de desempenho dentro do ecossistema de dados para rastrear velocidades de processamento, identificar gargalos e garantir um fluxo de dados suave em todo o sistema.  

• Ele prioriza segurança dos dados implementando medidas de segurança como criptografia, controle de acesso e trilhas de auditoria.  

Malha de dados x Data Fabric x Data Lake: qual é a diferença? 

Malha de dados, malha de dados e data lake são três abordagens importantes para gerenciar grandes quantidades de dados espalhados por diversas fontes. Todos eles têm funções e funções distintas no gerenciamento de dados.  

Casos de uso do Data Fabric 

1. Integração de dados

A malha de dados ajuda a quebrar silos de dados, especialmente no sector financeiro, onde pode fundir dados de vários sistemas financeiros. Ele permite que os engenheiros de dados criem pipelines de dados atraentes, melhorando o acesso aos dados. Como resultado, as organizações financeiras podem obter uma visão completa dos seus dados financeiros e empresariais, levando a uma tomada de decisões mais informada. 

2. Análise de dados em tempo real

A malha de dados ajuda as organizações a acessar, integrar e analisar dados quase em tempo real. Na área da saúde, permite a análise de dados do paciente para melhorar o atendimento, os tratamentos e os resultados. 

3. Descoberta de dados

A descoberta de dados é uma parte essencial da análise de negócios, pois ajuda a controlar o acesso aos dados corretos. Ele revela os dados disponíveis, como a etapa de “carregamento” nos processos tradicionais de ETL (Extrair, Transformar, Carregar). O poder da estrutura de malha de dados vem de sua camada de gerenciamento de dados. Esta camada cobre todas as outras camadas, abrangendo segurança, governança de dados e gerenciamento de dados mestre (MDM), garantindo um tratamento de dados eficiente e seguro.  

4. Governança de dados

Com a arquitetura de malha de dados, as organizações podem colocar forte governança de dados políticas em vigor. Isso os ajuda a controlar seus dados melhor, garantindo é preciso, consistente e seguro.  

Por exemplo, os órgãos governamentais podem se beneficiar da estrutura de dados e ajudar a proteger informações confidenciais, como dados pessoais. Melhorar a precisão e a consistência dos dados por meio da estrutura de dados pode aumentar a qualidade dos dados, o que leva a análises de dados mais confiáveis. 

Como implementar o Data Fabric  

O Data Fabric oferece uma abordagem transformadora para o gerenciamento de dados, mas a implementação bem-sucedida requer planejamento e execução cuidadosos. 

1. Cenário de dados

• Conduza um inventário abrangente de todas as fontes de dados, tanto internas quanto externas. 

• Avalie o estado atual dos dados e entenda como diferentes grupos de usuários dentro da organização acessam e utilizam os dados. Esse entendimento ajuda a adaptar a estrutura de dados às suas necessidades e fluxos de trabalho específicos.

2. Estratégia de malha de dados

• Defina claramente os objetivos a serem alcançados com a implementação da malha de dados. Trata-se de melhorar a acessibilidade dos dados, aumentar a segurança dos dados ou simplificar os processos de governança de dados? 

• Para selecionar uma arquitetura de malha de dados, considere o tamanho, o volume de dados, o orçamento e o conhecimento técnico da sua organização.

3. Plataforma de malha de dados

• Escolha as ferramentas e tecnologias de malha de dados apropriadas que se alinhem com a arquitetura e estratégia escolhidas.  

• Integre práticas de governança e qualidade de dados em todo o processo de implementação. A qualidade dos dados garante a precisão, a consistência e a segurança da estrutura de dados desde o início.

4. Gerencie seus dados

• Conecte várias fontes de dados em uma plataforma unificada. 

• Implemente ferramentas de transformação de dados e estabeleça um catálogo de dados centralizado para documentar e organizar ativos de dados. 

5. Governe a estrutura de dados

• Para proteger dados confidenciais, priorize a segurança dos dados aproveitando a criptografia de dados, controles de acesso (controle de acesso baseado em função ou RBAC) e trilhas de auditoria. 

• Estabeleça políticas claras de governança de dados que ditem a propriedade, o controle de acesso e as diretrizes de uso da sua malha de dados. 

6. Treinamento do usuário

• Projete programas de treinamento para educar os usuários sobre como acessar e utilizar dados na plataforma de malha de dados.  

• Ajude as equipes a entenderem a importância de qualidade de dados, uso responsável de dados e práticas recomendadas de segurança de dados. 

Risco associado ao Data Fabric  

Embora a malha de dados tenha múltiplas vantagens para o gerenciamento de dados, ela também introduz novas considerações de segurança. 

Dados em movimento

Durante a movimentação de dados dentro da estrutura de dados, as informações confidenciais ficam vulneráveis ​​à interceptação por partes não autorizadas.  

Para proteger os dados ao longo deste ciclo de vida, as organizações podem; 

• A criptografia de dados em repouso (armazenados) e em trânsito (em movimento) protege sua confidencialidade mesmo se interceptados. 

• Utilize protocolos de comunicação seguros como HTTPS para estabelecer conexões criptografadas durante a transferência de dados.

Desafios de controle de acesso

Se a estrutura de dados não for gerenciada de forma eficaz, poderá criar um ponto único de falha, onde uma violação de segurança poderá conceder acesso não autorizado a uma grande quantidade de dados. 

• Conceda aos usuários apenas o nível mínimo de acesso necessário para executar suas tarefas. 

• Defina funções de usuário com permissões específicas, restringindo o acesso a dados confidenciais com base na função do trabalho.

Evolução das ameaças cibernéticas

Os sistemas de malha de dados devem se adaptar e responder a essas ameaças cibernéticas em evolução. 

• Conduza testes e avaliações regulares para identificar e resolver possíveis pontos fracos de segurança. 

• Implemente um sistema SIEM (Gerenciamento de Incidentes e Eventos de Segurança) para monitorar eventos de segurança, detectar atividades suspeitas e permitir uma resposta a possíveis violações. 

Melhor gerenciamento de dados com Astera

Data Fabric é uma arquitetura de gerenciamento de dados para flexibilidade, escalabilidade e automação. É uma plataforma unificada para acessar, integrar e controlar dados de diversas fontes. Embora ofereça uma abordagem poderosa, seu sucesso depende da integração e transformação eficiente de dados. 

Astera fornece conectores pré-construídos, gerenciamento de qualidade de dados, governança de dados e automação de fluxo de trabalho para simplificar a preparação de dados e garantir fluxos de dados de alta qualidade em sua malha de dados. Ele conecta perfeitamente várias fontes de dados, independentemente do formato ou localização, permitindo remover silos de dados e obter uma visão completa dos seus dados. 

Utilizando metadados, Astera oferece automação para todos os seus gestão de dados necessidades, incluindo integração, preparação de dados, qualidade de dados, governança e gerenciamento de dados mestres. Experiência Astera Pilha de dados com um você recebe uma avaliação gratuita de 14 dias da nossa licença Business Edition e pode aproveitar alguns dos recursos avançados da plataforma SecurityScorecard. or agende uma demonstração hoje mesmo. 

Comece com Astera Pilha de dados para obter acesso unificado aos dados

Comece sua jornada com Astera Avaliação gratuita de 14 dias do Data Stack. Integre, gerencie a qualidade e controle seus dados perfeitamente para obter insights de negócios aprimorados.

Inicie uma avaliação gratuita