Você está se afogando em dados? Sente-se preso a data warehouses rígidos que não conseguem acompanhar as necessidades de negócios em constante evolução? Você não está sozinho. As estratégias tradicionais de armazenamento de dados estão desmoronando sob o peso de diversas fontes de dados, deixando você com análises limitadas e decisões frustradas. Mas e se houvesse uma maneira melhor? Uma maneira de abraçar o vasto oceano de dados ao seu alcance e desbloquear seu potencial ilimitado? Entre na virada do jogo: arquiteturas híbridas.

Essa abordagem revolucionária destrói o mundo isolado dos dados, unindo a flexibilidade dos data lakes ao poder analítico do modelo Data Vault. Imagine capturar sem esforço todos os seus dados, estruturados e não estruturados, desde leituras de sensores até menções em mídias sociais. Imagine um núcleo organizado e orientado para os negócios que permite dividir seus dados para descobrir insights ocultos e impulsionar suas decisões para o próximo nível. Parece um sonho irrealizável? Não é.

Neste artigo, mostraremos como as arquiteturas híbridas podem transformar seu estratégia de dados desde um navio afundando até um cruzador de alto mar, pronto para navegar nas águas turbulentas do cenário de seus negócios.

Componentes de uma arquitetura híbrida

O lago de dados

Imagine um repositório vasto e em constante expansão, o Grand Canyon dos seus dados. Isto é o lago de dados, a zona de destino para dados brutos e não filtrados de todos os cantos da sua empresa: estruturados (bancos de dados, logs) e não estruturados (mídias sociais, leituras de sensores). Pense nisso como a matéria-prima que alimenta seu mecanismo analítico.

• Vantagens: Escalabilidade para grandes volumes de dados, flexibilidade para diversos tipos de dados, economia para armazenamento de dados brutos.
• desafios: Gestão de dados para garantir qualidade e linhagem, evolução de esquema para gerenciar novos tipos de dados e otimização de consultas para exploração eficiente.

O cofre de dados

Agora imagine uma catedral meticulosamente construída dentro do data lake, organizada com um propósito. Este é o Data Vault, o coração do seu poder analítico. Abriga entidades comerciais centrais (clientes, produtos, transações) representadas por “chaves de negócios”, independentes de qualquer sistema de origem específico. Os dados do lago são limpos, transformados e enriquecidos antes de entrarem no cofre, tornando-se os blocos de construção para análise.

• Vantagens: Análise histórica por meio de captura de dados orientada a eventos, consulta eficiente por meio de uma estrutura de dados normalizada, agilidade e adaptabilidade por meio de design modular.
• Desafios: Manter a integridade dos dados durante a integração, equilibrar a estabilidade do esquema com a evolução das necessidades de negócios e garantir a acessibilidade dos dados para diversos usuários.

Os links

Imagine pontes intrincadas conectando a catedral à paisagem circundante. Esses links conectam dados entre o lago e o cofre, revelando relacionamentos e contexto. Eles permitem que você explore como os pedidos dos clientes se conectam às menções nas redes sociais ou como as leituras dos sensores se correlacionam com o desempenho do produto.

• Vantagens: Desbloquear insights mais profundos por meio de análise entre domínios, enriquecendo o cofre com o contexto do lago e permitindo a exploração flexível de relacionamentos de dados.
• Desafios: Projetar estruturas de links intuitivas para consultas eficientes, manter a consistência entre links e seus elementos de dados correspondentes e garantir a segurança dos dados e o controle de acesso entre fontes de dados vinculadas.

As ferramentas e técnicas

Pense nos arquitetos, construtores e zeladores desse ecossistema de dados. Ferramentas e técnicas como pipelines ETL/ELT, ferramentas de qualidade de dados, plataformas de gerenciamento de data lake e técnicas de modelagem de Data Vault são cruciais na construção, manutenção e utilização da arquitetura híbrida.

• Vantagens: Automação para fluxo de dados eficiente, governança para qualidade e segurança de dados e práticas recomendadas para otimizar desempenho e escalabilidade.
• Desafios: Escolher as ferramentas certas para suas necessidades específicas, manter-se atualizado com as tecnologias em evolução, treinar e capacitar equipes de gerenciamento de dados.

Vantagens das Arquiteturas Híbridas

A promessa de arquiteturas híbridas em Cofre de dados 2.0 vai muito além de simplesmente jogar dados em um lago e construir uma casa arrumada em cima:

1. Flexibilidade para dançar com os dados: O data lake aceita todos os tipos de dados, sejam leituras de sensores, buzz nas mídias sociais ou registros de transações tradicionais, sem forçá-los a esquemas rígidos. Isso abre portas para análises imprevistas, permitindo descobrir correlações ocultas e insights antes inimagináveis. 

2. Escalabilidade: A arquitetura híbrida pode ser dimensionada sem esforço. A vastidão do data lake acomoda volumes de dados que sobrecarregariam os sistemas tradicionais, permitindo capturar todos os aspectos da sua atividade comercial.

3. Custo-benefício: As restrições orçamentais muitas vezes prejudicam as iniciativas de dados. As arquiteturas híbridas oferecem uma lufada de ar fresco. Os dados brutos residem no data lake econômico, enquanto o núcleo curado do Data Vault minimiza as necessidades de armazenamento para análises acessadas com frequência. Essa alocação inteligente de recursos permite maximizar o ROI de seus dados.

4. Agilidade: Adapte-se e conquiste na selva de dados: as arquiteturas híbridas proporcionam agilidade. Novas fontes de dados podem ser facilmente integradas ao lago, exigindo alterações mínimas na estrutura do Data Vault. Isso se traduz em análises mais rápidas, tomadas de decisão mais rápidas e na capacidade de superar seus concorrentes.

5. Insights mais profundos: tradicional armazéns de dados geralmente oferecem visualizações no nível da superfície. Arquiteturas híbridas desbloqueiam tesouros escondidos. Ao conectar os pontos entre os dados estruturados e não estruturados no lago e o Data Vault cuidadosamente selecionado, você obtém uma visão de 360 ​​graus do seu negócio.

Desafios e Considerações em Arquiteturas Híbridas

1. Governança de dados: Políticas e procedimentos claros são cruciais para gerenciar o fluxo de dados entre o lago e o cofre, evitando inconsistências e mantendo a confiança nos seus ativos de dados. Pense em dicionários de dados, trilhas de auditoria e mecanismos de controle de acesso – todas ferramentas essenciais para manter seus dados intactos.

2. Evolução do esquema: Embora as principais entidades comerciais devam permanecer consistentes, acomodar novas fontes de dados pode exigir ajustes cuidadosos no esquema do Data Vault. Alcançar o equilíbrio certo entre agilidade e integridade de dados requer planejamento cuidadoso e colaboração entre arquitetos de dados e partes interessadas nos negócios.

3. Otimização de consulta: Consultar com eficiência o data lake e o Data Vault pode ser complicado devido às suas diferentes estruturas. A utilização de ferramentas como mecanismos de consulta MPP e a otimização de estruturas de links tornam-se fundamentais para navegar no vasto cenário de dados e recuperar os insights que você procura. 

4. Habilidades e treinamento: A implementação de uma arquitetura híbrida requer experiência em modelagem de Data Vault, gerenciamento de data lake e ferramentas de integração de dados. Invista na formação das suas equipas ou recrute pessoas com as competências necessárias. 

5. Seleção de ferramentas: Com muitas ferramentas disponíveis, escolher as ferramentas certas pode ser como navegar em um campo minado. Pipelines ETL/ELT, ferramentas de qualidade de dados, plataformas de gerenciamento de data lake e ferramentas de modelagem do Data Vault desempenham seu papel, mas selecionar as ferramentas erradas pode atrapalhar seu progresso. Pesquise, compare e escolha ferramentas que se integrem e se alinhem perfeitamente com suas necessidades e cenário de dados. 

Conclusão

Quando implementadas cuidadosamente, as arquiteturas híbridas capacitam as organizações orientadas por dados a aproveitar a flexibilidade dos data lakes juntamente com o poder analítico do Data Vault 2.0. Ao abordar cuidadosamente os desafios e utilizar as ferramentas certas, as organizações podem obter insights mais profundos e melhorar a tomada de decisões a partir dos seus diversos ativos de dados.

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• Fonte: https://www.dataversity.net/hybrid-architectures-in-data-vault-2-0/