Cofre de dados versus malha de dados: escolhendo a arquitetura de dados correta

O volume de dados continua a aumentar, crescendo a um ritmo taxa anual de 19.2%. Isso significa que as organizações devem procurar maneiras de gerenciar e aproveitar com eficiência essa riqueza de informações para obter insights valiosos. Uma arquitetura de dados sólida é a chave para navegar com sucesso nesse aumento de dados, permitindo armazenamento, gerenciamento e utilização eficazes de dados. 

As empresas devem avaliar os seus requisitos para selecionar a estrutura de data warehouse correta e obter uma vantagem competitiva. É aí que o Data Vault e o Data Mesh entram em ação – cada um oferecendo abordagens distintas para gerenciar e aproveitar dados. 

Para decidir entre os dois, é essencial compreender o cenário em evolução da arquitetura de dados, as características únicas de cada abordagem e as aplicações práticas que melhor atendem às necessidades específicas do negócio. 

Compreendendo a arquitetura de dados moderna 

A arquitetura de dados molda a forma como as organizações coletam, armazenam, processam e aproveitam seus ativos de dados. Ele serve como estrutura fundamental que acomoda os diversos e crescentes fluxos de dados provenientes de diversas fontes, tornando obsoletas as abordagens tradicionais e abrindo caminho para sistemas de dados prontos para o futuro.  

A arquitetura de dados moderna é caracterizada pela flexibilidade e adaptabilidade, permitindo que as organizações integrem perfeitamente dados estruturados e não estruturados, facilitem análises em tempo real e garantam governança e segurança robustas de dados, promovendo insights baseados em dados. 

Pense na arquitetura de dados como o modelo de como um hospital gerencia as informações dos pacientes. Ele garante que os dados de diferentes departamentos, como registros de pacientes, resultados laboratoriais e faturamento, possam ser coletados e acessados ​​com segurança quando necessário. Numa arquitectura de dados moderna, todas estas informações são integradas num sistema central de registo electrónico de saúde (EHR).  

O sistema EHR simplifica a recuperação de dados para prestadores de serviços de saúde, levando a diagnósticos mais rápidos, faturamento simplificado e melhor atendimento ao paciente, ao mesmo tempo que permite escalabilidade e conformidade com regulamentações em evolução. 

A seleção da arquitetura de dados correta depende das necessidades específicas de um negócio. Não existe uma solução única para todos, e a escolha da arquitetura deve estar alinhada com as características únicas de uma organização. Fatores como complexidade dos dados, escalabilidade, cultura organizacional, obrigações de conformidade, recursos disponíveis e objetivos gerais de negócios devem ser considerados para determinar o ajuste certo, permitindo que uma organização libere o verdadeiro valor dos seus ativos de dados. 

Cofre de dados versus malha de dados: uma visão geral 

Agora que estabelecemos a importância da arquitetura de dados no cenário digital atual, vamos nos aprofundar em duas abordagens importantes: Data Mesh e Data Vault.  

Cofre de dados: 

A arquitetura do Data Vault é ágil e flexível modelagem de dados metodologia usada em armazenamento de dados para lidar com ambientes de dados complexos e em evolução. Foi desenvolvido por Dan Linstedt e ganhou popularidade como um método para construir data warehouses escaláveis, adaptáveis ​​e de fácil manutenção. 

Princípios Fundamentais: 

• Hubs: Os hubs representam entidades comerciais centrais com identificadores exclusivos. 
• Links: Links conectam hubs para mostrar relacionamentos entre entidades comerciais. 
• Satélites: Os satélites fornecem informações detalhadas e descritivas sobre as entidades representadas pelos hubs. 

O Data Vault enfatiza a audibilidade e o rastreamento de dados históricos, tornando-o adequado para setores com requisitos de conformidade regulatória e estruturas de dados bem definidas, como finanças e saúde. Estes sectores têm frequentemente requisitos rigorosos de conformidade regulamentar que exigem o armazenamento seguro de dados históricos, tais como transacções financeiras ou registos de pacientes.  

A capacidade do Data Vault de fornecer uma trilha de auditoria clara de fontes de dados, transformações e uso ao longo do tempo garante que as organizações possam atender a essas demandas regulatórias de maneira eficaz. 

Malha de dados: 

Data Mesh é um conceito relativamente novo na área de arquitetura e gerenciamento de dados. Foi introduzido por Zhamak Dehghani e concentra-se na descentralização da propriedade e gestão de dados em organizações grandes e complexas. Esta abordagem é adequada à complexidade dos ecossistemas de dados modernos, onde os dados estão espalhados por várias entidades. 

• Propriedade Orientada ao Domínio: A propriedade dos dados é descentralizada, com domínios individuais ou unidades de negócios responsáveis ​​pela gestão dos seus dados para garantir o alinhamento do contexto e da experiência. 
• Dados como produto: Os dados são selecionados e entregues com interfaces claras, tratando-os como um produto valioso que pode ser autoatendido por outras equipes. 
• Infraestrutura de dados de autoatendimento como plataforma: Uma infraestrutura de dados compartilhada permite que os usuários descubram, acessem e processem dados de forma independente, reduzindo a dependência de equipes de engenharia de dados. 
• Governança Computacional Federada: Os padrões de governança são aplicados de forma colaborativa em todos os domínios, garantindo a qualidade, a segurança e a conformidade dos dados, ao mesmo tempo que permitem a personalização específica do domínio. 

O Data Mesh é adequado para setores com fontes de dados complexas e descentralizadas, como comércio eletrônico e manufatura, porque fornece uma estrutura flexível que se alinha à natureza diversificada de seus fluxos de dados. Nessas indústrias, os dados se originam de vários canais e muitas vezes exigem análise e escalabilidade em tempo real.  

A abordagem descentralizada do Data Mesh capacita equipes de domínios específicos a gerenciar seus dados com eficiência, garantindo qualidade, adaptabilidade e agilidade dos dados para enfrentar com eficácia os desafios específicos do setor. 

Cofre de dados versus malha de dados: uma comparação  

Vamos comparar as duas abordagens para descobrir as diferenças e semelhanças entre elas para melhorar a compreensão: 

Diferenças: 

• Infraestrutura 

O Data Vault normalmente depende de uma infraestrutura centralizada, geralmente envolvendo um data warehouse ou sistema de armazenamento centralizado semelhante. Esta infraestrutura centralizada simplifica a integração e o gerenciamento de dados, mas pode exigir um investimento inicial significativo.  

Em contraste, o Data Mesh sugere uma abordagem de infraestrutura mais distribuída, onde domínios individuais gerenciam produtos de dados. Embora isto possa reduzir a necessidade de uma infraestrutura centralizada, pode exigir investimentos em ferramentas e serviços específicos de domínio. De acordo com BARC, mais de 90% das empresas acreditam que é relevante estabelecer uma propriedade orientada para o domínio. 

• AMPLIAR 

O Data Vault alcança escalabilidade integrando novas fontes de dados na arquitetura centralizada, permitindo controle centralizado.  

Por outro lado, o Data Mesh facilita a escalabilidade, permitindo que os domínios escalem seus produtos e serviços de dados de forma independente. Esta abordagem descentralizada pode ser mais flexível no tratamento de diversos volumes e requisitos de dados em diferentes domínios. 

• Propriedade e responsabilidade dos dados 

O Data Vault centraliza a propriedade dos dados, enfatizando fortemente a linhagem e a rastreabilidade dos dados. Nesta abordagem, a equipe de data warehousing é normalmente responsável por garantir a qualidade e a consistência dos dados.  

Em contraste, o Data Mesh descentraliza a propriedade, atribuindo a responsabilidade a domínios individuais. No entanto, a governação continua a ser essencial numa abordagem Data Mesh para garantir a qualidade dos dados e a conformidade com os padrões organizacionais. 

• Colaboração e multifuncionalidade 

Embora ambas as abordagens incentivem a colaboração entre profissionais de dados, o Data Vault não enfatiza inerentemente equipes multifuncionais. Ele se concentra principalmente no gerenciamento centralizado de dados.  

Por outro lado, o Data Mesh incentiva ativamente equipes multifuncionais, promovendo a colaboração entre engenheiros de dados, cientistas de dados e especialistas de domínio para garantir que os produtos de dados estejam alinhados às necessidades e objetivos do negócio. 

• Casos de uso 

A escolha entre um Data Vault e um Data Mesh geralmente depende de casos de uso específicos. O Data Vault é adequado para cenários que exigem rastreamento histórico rigoroso, integração de dados e garantia de qualidade de dados. É excelente em situações em que é necessária uma abordagem centralizada e estruturada à gestão de dados.  

Por outro lado, o Data Mesh é particularmente relevante para organizações com um cenário de dados distribuídos, onde os dados são gerados e usados ​​por vários domínios ou unidades de negócios. Ela prospera em ambientes onde agilidade, autonomia e colaboração entre equipes de domínio são essenciais para gerar insights e inovação. 

Semelhanças: 

• Integração de Dados 

Tanto o Data Vault quanto o Data Mesh abordam o desafio de integrando dados provenientes de diversas fontes dentro de uma organização. Reconhecem a necessidade de combinar dados de vários sistemas e torná-los acessíveis para análise. 

• Qualidade de dados 

Ambas as abordagens enfatizam qualidade de dados e governação. O Data Vault inclui mecanismos para controle de qualidade de dados dentro do repositório de dados centralizado, enquanto o Data Mesh promove a qualidade do produto de dados por meio de propriedade descentralizada. 

• Flexibilidade 

Embora difiram em seu grau de flexibilidade, tanto o Data Vault quanto o Data Mesh visam fornecer soluções que sejam adaptáveis ​​às mudanças nos requisitos de dados. O Data Vault consegue isso por meio de controle de versão e gerenciamento de mudanças, enquanto o Data Mesh depende de equipes de domínio para adaptar seus produtos de dados. 

• Democratização de Dados 

Ambas as abordagens visam melhorar a acessibilidade e a disponibilidade dos dados para os usuários em toda a organização. O Data Vault faz isso criando um repositório centralizado acessível a usuários autorizados, enquanto o Data Mesh incentiva a propriedade e o acesso descentralizados aos dados para promover a democratização dos dados. 

• Uso de tecnologias modernas 

Tanto o Data Vault quanto o Data Mesh geralmente aproveitam tecnologias modernas, como computação em nuvem, conteinerização e orquestração para dar suporte às suas respectivas arquiteturas. 

Aspecto	Cofre de dados	Malha de dados
Abordagem	Uma abordagem centralizada para armazenamento de dados, que consolida os dados em um repositório centralizado.	Uma abordagem descentralizada que promove a propriedade distribuída de dados e a autonomia adequada para ecossistemas de dados distribuídos e modernos.
Componentes do núcleo	Utiliza Hubs, Links e Satélites para fornecer uma arquitetura de dados estruturada e organizada.	Emprega propriedade de domínio e produtos de dados para distribuir a propriedade de dados e fornecer agilidade no gerenciamento de dados.
Acompanhamento histórico	Forte ênfase na captura e manutenção de alterações históricas de dados para fins analíticos.	Menor ênfase no rastreamento histórico, concentrando-se mais em produtos de dados específicos de domínio.
AMPLIAR	Escalabilidade horizontal alcançada adicionando fontes de dados centralmente à arquitetura existente.	Escalabilidade vertical, permitindo que os domínios escalem seus produtos de dados de forma independente com base em suas necessidades, adicionando mais recursos a microsserviços ou componentes individuais.
Flexibilidade	Oferece adaptabilidade a fontes de dados em evolução, mantendo uma estrutura consistente.	Altamente adaptável a mudanças nos tipos de dados, fontes e requisitos de negócios.
Propriedade dos dados	Propriedade e controle centralizados de dados dentro de uma equipe central de armazenamento de dados.	Propriedade descentralizada de dados, colocando a responsabilidade em domínios individuais ou unidades de negócios.
Colaboração	Incentiva a colaboração principalmente dentro das equipes de dados.	Promove a colaboração multifuncional entre profissionais de dados e especialistas no domínio.
Governança de dados	Aplica políticas centralizadas de governança e controle de dados.	Requer estruturas de governança específicas de domínio para manter a qualidade e os padrões dos dados.
Qualidade de dados	Enfatiza fortes práticas de garantia de qualidade de dados.	A qualidade dos dados pode variar entre domínios, necessitando de esforços específicos de cada domínio.
Segurança de dados	Implementa medidas e controles de segurança centralizados.	Requer considerações de segurança específicas do domínio para proteger os dados.
Descoberta	O gerenciamento centralizado de metadados simplifica a descoberta de dados.	Ferramentas e processos de descoberta de dados específicos de domínio são empregados.
Alocação de recursos	Concentra recursos no data warehouse central e nas equipes associadas.	Distribui recursos entre domínios, necessitando de um planejamento cuidadoso de recursos.
Adaptação à variedade	Mais adequado para dados estruturados, esquemas predefinidos e fontes de dados tradicionais.	Adaptável a diversos tipos de dados, fontes e dados não estruturados.
Mudança Cultural	Requer mudanças culturais limitadas, alinhando-se às práticas tradicionais de armazenamento de dados.	Requer uma mudança cultural em direção à colaboração e propriedade orientadas para o domínio.
Casos de uso	Adequado para casos de uso que exigem rastreamento histórico, dados estruturados e gerenciamento centralizado de dados.	Relevante para casos de uso em ambientes de dados diversos e distribuídos onde agilidade, autonomia e colaboração entre domínios são essenciais.

Fatores-chave para implementação de Data Vault versus Data Mesh  

A decisão de escolher a arquitetura certa depende de vários fatores. Alguns deles incluem: 

Complexidade de dados 

A complexidade dos dados abrange vários aspectos, como tipos de dados, fontes e relacionamentos. Compreender a complexidade dos dados é vital ao selecionar uma abordagem de gerenciamento de dados. A adaptabilidade do Data Mesh pode ser preferível para cenários de dados altamente complexos, enquanto o Data Vault é mais adequado para dados estruturados e bem definidos. 

Cultura organizacional 

A cultura de uma organização desempenha um papel significativo na sua abordagem de gestão de dados. É crucial avaliar se se inclina para mais centralizado ou descentralizado e a sua prontidão para a mudança e a experimentação. O Data Vault se adapta melhor a culturas centralizadas que valorizam o controle, enquanto o Data Mesh promove a descentralização, a colaboração e a inovação. 

Obrigações de Conformidade 

A conformidade, incluindo regulamentações de privacidade de dados e padrões do setor, impacta substancialmente suas escolhas de gerenciamento de dados. É crucial garantir que sua abordagem esteja alinhada aos requisitos de conformidade. O Data Vault oferece controle e auditoria centralizados para ambientes orientados à conformidade, enquanto o Data Mesh pode exigir mecanismos de governança robustos para cumprir as obrigações regulatórias. 

Considerações sobre custos 

As organizações devem avaliar as implicações gerais dos custos que abrangem software, hardware, serviços em nuvem, pessoal e despesas contínuas de manutenção. Devem avaliar qual abordagem se alinha melhor com o orçamento e os objetivos financeiros da organização. A abordagem nativa da nuvem do Data Mesh pode ter dinâmicas de custos diferentes em comparação com o modelo tradicional de armazenamento de dados do Data Vault. Uma análise completa de custos é fundamental para fazer a escolha certa. 

Treinamento de usuário 

As organizações devem avaliar as necessidades de treinamento dos usuários ao escolher entre Data Vault e Data Mesh. Cada abordagem exige conjuntos de habilidades e fluxos de trabalho exclusivos de analistas de dados, cientistas e partes interessadas de negócios. O Data Mesh pode exigir treinamento em conhecimento de domínio e colaboração devido ao seu foco multifuncional, enquanto o Data Vault pode exigir experiência em armazenamento de dados tradicional e processos ETL. Um estudo do Grupo Eckerson revela que apenas 65% dos adotantes do Data Vault relatam ter recebido treinamento na solução Data Vault 2.0, destacando uma lacuna potencialmente crítica e a importância do treinamento do usuário. 

Metas gerais de negócios 

Os objetivos de negócio de uma organização devem servir como princípio orientador na sua abordagem de gestão de dados. A organização deve determinar se busca eficiência, agilidade, inovação ou uma combinação desses fatores. O Data Vault é adequado para eficiência e relatórios estruturados, enquanto o Data Mesh se alinha com a inovação e a rápida adaptação às mudanças nas necessidades de negócios. 

O Data Vault e o Data Mesh podem coexistir?  

Data Vault e Data Mesh não são mutuamente exclusivos; em vez disso, eles podem ser usados ​​juntos para criar uma arquitetura de dados robusta. Esses dois conceitos abordam diferentes aspectos do gerenciamento de dados e podem ser usados ​​em conjunto para gerenciar eficazmente ecossistemas de dados modernos. 

Enquanto o Data Vault se concentra principalmente nos aspectos técnicos da organização de dados, o Data Mesh enfatiza os aspectos organizacionais e culturais do gerenciamento eficaz de dados. Eles podem coexistir desempenhando funções diferentes, mas complementares, na estratégia de gerenciamento de dados da organização.  

Por exemplo, uma organização pode empregar um Data Vault para consolidar e gerenciar dados estruturados de múltiplas fontes dentro de um data warehouse centralizado. Ao mesmo tempo, poderia adotar os princípios do Data Mesh para lidar com fontes de dados descentralizadas e específicas de domínio que não se enquadram perfeitamente no modelo de armazém centralizado. Essa abordagem híbrida oferece às organizações a flexibilidade e a escalabilidade necessárias para gerenciar dados estruturados e não estruturados, ao mesmo tempo que otimiza a qualidade, a acessibilidade e a governança dos dados em toda a organização. 

Uma Palavra Final 

A escolha entre Data Vault ou Data Mesh, ou uma combinação de ambos, envolve adaptar a estratégia de dados às necessidades exclusivas de uma organização. O Data Vault traz estrutura e governança aos seus dados, garantindo confiabilidade e consistência. Por outro lado, o Data Mesh introduz agilidade e descentralização, permitindo flexibilidade no gerenciamento de diversas fontes de dados. 

Não é uma decisão de uma ou outra opção, mas sim de encontrar a mistura certa que atenda às suas necessidades específicas. Alcançar esse equilíbrio permite que as organizações aproveitem o poder dos seus dados, não apenas para atender às suas necessidades imediatas, mas também para navegar com confiança no cenário de dados em constante evolução, alcançando, em última análise, os seus objetivos de longo prazo. 

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