A arquitetura de dados tornou-se indispensável no ambiente empresarial atual, onde o volume de informações cresce exponencialmente. Para transformar dados em vantagens competitivas, as empresas precisam de estruturas sólidas que organizam, gerenciam e protegem esses ativos estratégicos.
Segundo o Gartner, até 2025, 95% das decisões baseadas em dados serão ao menos parcialmente automatizadas, abrangendo desde processos mediados por pessoas até soluções totalmente autônomas. Isso ressalta a importância de arquiteturas de dados robustas para sustentar a inovação e impulsionar decisões mais ágeis e eficazes.
A importância da arquitetura de dados nas empresas
A arquitetura de dados é fundamental para o armazenamento, organização, acessibilidade e gerenciamento de dados. Em um cenário onde informações são geradas continuamente por diferentes bancos de dados de uma empresa, plataformas e dispositivos, uma estrutura bem planejada é indispensável.
João Gutheil, Especialista de Dados na Meta, ressalta: “a primeira coisa que uma arquitetura de dados traz é a eliminação dos silos e a melhoria de performance. Ela otimiza processos e cria o que chamamos de ‘fonte da verdade’, centralizando os dados em uma única base confiável. Sem isso, diversas fontes de dados se sobrepõem, gerando problemas para as áreas que os consomem e dificultando a identificação de qual número ou indicador está correto”.
Além de simplificar o ciclo de vida dos dados, possibilita seu uso estratégico, alinhando-os às demandas do negócio e às tecnologias modernas. Soluções como data lakes e data warehouses permitem armazenar grandes volumes de dados, organizando-os para análises mais profundas e geração de valor.
Outro ponto crucial é a adequação às exigências da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), garantindo conformidade no gerenciamento de dados e preservando a privacidade de clientes e parceiros.
Os princípios da arquitetura de dados
Para implementar uma arquitetura de dados eficiente e atualizada, é essencial realizar uma análise detalhada, a fim de separar as soluções modernas de Data Analytics das obsoletas, especialmente em um campo em constante evolução.
Como destaca o especialista da Meta, “Atualmente, ao falar sobre arquitetura de dados, precisamos considerar o impacto do Big Data. Não se trata apenas de dados estruturados transacionais, mas também de dados não estruturados. A arquitetura precisa ser suficientemente robusta para armazenar e processar ambos os tipos de dados de uma empresa, mantendo o desempenho e a velocidade exigidos. Além disso, ela deve conseguir suportar projetos de inteligência artificial, pois sem dados bem organizados, não é possível implementar IA ou machine learning”.
Profissionais de TI e especialistas em soluções analíticas sabem que uma arquitetura só será eficaz quando fundamentada em princípios sólidos:
- Adaptabilidade — a solução precisa se ajustar às constantes mudanças do mercado, permitindo a adição de parâmetros e definições conforme as demandas evoluem;
- Automação — automatizar tarefas manuais é essencial para evitar processos frágeis;
- Colaboração — uma abordagem moderna deve ser colaborativa, facilitando o compartilhamento de informações entre departamentos ou com partes externas, garantindo que todos trabalhem com os mesmos dados;
- Ciclo de vida dos dados — abarca todas as etapas dos dados, desde a coleta até o descarte ou arquivamento, assegurando precisão e segurança;
- Estratégia de dados — deve estar alinhada aos objetivos estratégicos, integrando os fluxos de dados às metas da empresa;
- Flexibilidade — a arquitetura precisa lidar com casos de uso imprevistos, utilizando computação na nuvem para escalabilidade sob demanda;
- Governança de dados — define as políticas e procedimentos que asseguram a qualidade, segurança e conformidade das informações;
- Inteligência — o uso de tecnologias como inteligência artificial e machine learning é essencial para obter análises automatizadas, identificando padrões e tendências;
- Interoperabilidade — garante a integração eficiente entre sistemas de banco de dados, possibilitando um fluxo contínuo de informações;
- Modelagem de dados — envolve a criação de diagramas e estruturas para organizar e acessar dados com eficiência;
- Orientação a resultados — a arquitetura deve ser centrada nas necessidades do negócio, visando gerar melhores resultados;
- Segurança — deve garantir proteção contra invasões externas e controle de acesso interno, permitindo que apenas usuários autorizados acessem as informações necessárias.
Benefícios da arquitetura de dados
Uma arquitetura de dados bem projetada oferece diversos benefícios para as empresas, entre os principais:
- Atendimento a múltiplas áreas de negócio — possibilita o uso compartilhado de informações entre setores, sem a necessidade de replicação, evitando redundâncias e discrepâncias;
- Diminuição da redundância — ao padronizar o armazenamento e a organização dos dados, reduzem-se duplicações, melhora a precisão das análises e facilita a convergência de informações provenientes de diferentes fontes;
- Facilidade de integração — promove a conexão entre diferentes setores e domínios, permitindo que os dados sejam acessados com consistência e oferecendo uma visão mais completa de métricas-chave, como receitas, despesas, clientes, produtos e regiões;
- Gerenciamento do ciclo de vida dos dados — arquiteturas avançadas permitem migrar dados mais antigos para soluções de armazenamento mais acessíveis, sem comprometer sua disponibilidade para auditorias e relatórios, reduzindo custos com armazenamento de alto desempenho;
- Melhoria na qualidade dos dados — ao garantir governança e segurança adequadas, uma boa arquitetura de dados resolve problemas típicos de data lakes mal gerenciados, organizando as informações para gerar informações estratégicas;
- Redução de custos e otimização de recursos — a gestão eficiente dos dados, sustentada por um modelo de dados bem definido, pode reduzir os gastos com armazenamento e processamento, promovendo economia e melhor alocação de recursos financeiros.
Tipos de estruturas de dados e como elas impactam os negócios
A definição da interação entre os sistemas de gerenciamento de dados envolve diferentes tipos de repositórios. A escolha adequada dessas estruturas é crucial para garantir o processamento, armazenamento e uso eficiente das informações. Entre as principais estruturas de dados, destacam-se:
- Data Lakes — repositórios que armazenam dados em sua forma bruta, permitindo análises em tempo real. Ao contrário dos data warehouses, que armazenam dados processados, os data lakes podem incluir tanto dados estruturados quanto não estruturados. Eles são mais baratos, escaláveis e ideais para exploração de dados e aprendizado de máquina. Embora sejam mais lentos, são essenciais para armazenar grandes volumes de dados “just in case”, ou seja, dados que ainda não possuem uma aplicação definida, mas que podem ser aproveitados no futuro;
- Data Marts — versões especializadas de data warehouses, contendo subconjuntos de dados voltados para áreas específicas, como recursos humanos. Eles simplificam o acesso a dados essenciais e são mais ágeis e fáceis de implementar quando comparados às versões centralizadas;
- Data Mesh — arquitetura descentralizada que organiza os dados por domínio de negócios. Nesta estrutura, os dados são tratados como produtos, e os produtores de dados atuam como responsáveis por seu gerenciamento. Eles criam APIs para promover o acesso amplo, melhorando a democratização e a gestão dos dados;
- Data Warehouses — estruturas organizadas voltadas para análises históricas e estratégicas, ideais para decisões de longo prazo. Agregam dados de fontes relacionais em um repositório centralizado e consistente, passando por um pipeline ETL (extração, transformação e carga) para dar suporte a aplicações de Business Intelligence (BI) e ciência de dados;
- Malha de Dados — focada na automação da integração e governança de dados, utiliza tecnologias como aprendizado de máquina e gráficos de conhecimento para identificar padrões nos metadados e automatizar a cadeia de valor dos dados. Ela reduz silos de dados e oferece uma visão mais abrangente da organização, sendo útil em áreas como análise de clientes, detecção de fraudes e manutenção preventiva.
Desafios da implementação
Adotar uma abordagem orientada por dados tornou-se tornou uma prioridade para muitas empresas. Tomar decisões e gerenciar processos com base em informações confiáveis ajuda a melhorar a experiência de clientes e usuários, otimizar custos e identificar tendências que impulsionam estratégias de crescimento. No entanto, atingir esses objetivos exige a superação de desafios consideráveis, como explica Gutheil:
- Tempo de implementação — integrar dados em uma arquitetura bem estruturada é um processo complexo e pode levar de seis meses a um ano (ou mais) para estar plenamente funcional e acessível a diversas áreas;
- Adesão a processos rigorosos — é essencial seguir critérios técnicos e metodológicos desde o início para garantir a integridade dos dados. Inserir informações incorretas na base compromete análises futuras e a confiabilidade dos resultados;
- Falta de governança — a ausência de um master data para itens essenciais, como clientes, lojas e produtos, frequentemente resulta em inconsistências e dificuldades na integração de informações oriundas de sistemas distintos.
Esses desafios reforçam a necessidade de uma abordagem meticulosa e disciplinada no planejamento e na gestão de arquiteturas de dados.
Como a arquitetura de dados otimiza os fluxos de dados
O mapeamento e a organização dos fluxos de dados permitem visualizar como as informações se movimentam entre sistemas, departamentos e processos. Por meio de um diagrama de fluxo de dados, é possível identificar gargalos, redundâncias e oportunidades de otimização.
Empresas que adotam uma arquitetura de dados conseguem conectar informações de diferentes fontes, como sistemas de CRM, ERP e plataformas de e-commerce, transformando dados dispersos em insights centralizados.
Essa integração é essencial para melhorar o desempenho organizacional e garantir que decisões estratégicas sejam embasadas por dados confiáveis e acessíveis.
A relação entre a arquitetura de dados e a transformação digital
A transformação digital exige que os processos se adaptem a um ambiente cada vez mais orientado por dados. Nesse cenário, a arquitetura de dados se torna essencial, por fornecer a base necessária para a implementação de tecnologias como inteligência artificial e aprendizado de máquina. Quando os sistemas de dados de uma empresa estão alinhados com as estratégias de negócios, é possível automatizar processos, personalizar a experiência do cliente e realizar análises preditivas.
Como explica Gutheil, “a transformação digital envolve diversos pilares, e os dados são um alicerce fundamental. Dividimos esse processo em dois blocos: ‘be digital‘ e ‘go digital’. O ‘be digital’ engloba a gestão do ecossistema de dados, a democratização da informação, o uso de master data e people analytics“.
O especialista da Meta complementa: “Já o ‘go digital’ diz respeito à aplicação prática dessas tecnologias, como nuvem, chatbots, machine learning e RPA. Para isso, é preciso contar com habilitadores essenciais, como a cultura de dados, governança, integração e arquitetura de dados”. Ele destaca que a arquitetura de dados é um habilitador-chave, permitindo que as empresas utilizem os dados de forma estratégica para impulsionar inovações e melhorias operacionais.
Combinando essa abordagem estratégica e a flexibilidade das arquiteturas modernas, os dados se tornam ativos indispensáveis para o crescimento e a transformação digital.
Como a Meta pode transformar sua arquitetura de dados
A Meta se destaca na criação de soluções digitais que impulsionam a transformação das empresas. Combinando expertise única, ferramentas de ponta e algoritmos sofisticados, capacitamos nossos clientes a navegar nos desafios do big data e a extrair insights essenciais para decisões mais precisas e estratégicas.
A equipe mapeia todo o ciclo de dados de uma empresa, implementando estratégias que garantem conformidade com legislações como a LGPD, enquanto aprimoram a eficiência no armazenamento e análise de dados.
Com soluções personalizadas, é possível conectar objetivos de negócios a uma infraestrutura de dados robusta, promovendo a transformação digital de maneira acelerada e estratégica.
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