Embora se fale intensamente sobre tópicos como Inteligência Artificial, Big Data e Machine Learning, a Arquitetura de Dados ainda é um tema relativamente pouco explorado, mas que é crucial para a viabilidade dessas e de outras tecnologias.
Afinal, para que as iniciativas tecnológicas realmente agreguem valor, a qualidade do gerenciamento e manipulação dos dados é um fator determinante. Isso especialmente em um contexto definido como era digital – com volumes de dados crescendo em disparada.
Nesse cenário, sem uma arquitetura bem planejada, mesmo as ferramentas de análise mais sofisticadas podem falhar em transformar montanhas de dados em insights críveis e praticáveis.
Por isso, entender o que é arquitetura de dados e como aplicá-la passou a ser, definitivamente, um pilar importante para o sucesso das empresas. Esse é o tema do nosso artigo de hoje.
Acompanhe a leitura!
A era digital chegou e com ela a percepção de valor das empresas dos mais diversos segmentos sobre o potencial de, por exemplo, desenvolver softwares e aplicativos.
Nesse sentido, estamos no que podemos chamar de “fase de implantação”, em que transformamos ideias em projetos práticos e complexos.
Nessa fase é que descobrimos que investir em tecnologia não se trata apenas de colocar um aplicativo ou software no ar, mas também de gerenciar a montanha de dados relacionados a eles.
Assim, a arquitetura de dados é o plano que define como os dados de uma empresa são organizados, armazenados, processados e acessados.
Essa estrutura é importante para garantir a qualidade, segurança e eficiência do uso dos dados de uma empresa e de seus clientes.
A estruturação dos componentes de dados de uma empresa funciona, basicamente, como um sistema integrado que gerencia todo o ciclo de vida dos dados em uma empresa.
Nesse processo estão incluídas as diretrizes que norteiam a organização dos bancos de dados, integração de sistemas, governança de dados e processos analíticos. O objetivo é garantir que os dados sejam acessíveis, consistentes e protegidos.
As estruturas, ou frameworks, fornecem guias para o desenvolvimento e implementação da estrutura dos componentes de dados em uma empresa. As mais utilizadas são:
Mas então, o que significa arquitetura de dados estruturados e não estruturados? A diferença de dados estruturados e não estruturados é que os dados não estruturados podem ser compostos de diversos elementos e não possuem estruturas bem definidas.
A estruturação e organização profissional dos dados é importante porque melhora o desempenho da empresa, pois assegura que os dados sejam usados de forma eficiente e eficaz. Na prática, ela é importante pois:
Dentro de uma empresa, quem planeja a estrutura dos componentes de dados é o arquiteto de dados. Esse profissional é responsável por definir políticas, modelos e tecnologias para a coleta, organização, armazenamento e recuperação de dados.
Nesse processo os profissionais elaboram uma estratégia que alinha a gestão de dados aos objetivos estratégicos da empresa. Em seguida, determinam a coleta e estruturação dos dados e suas tecnologias de armazenamento.
Além disso, compõem o processo a organização do processamento e a análise dos dados, o reforço da segurança e o estabelecimento de uma governança de dados eficaz.
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Começar a montagem de estruturação e organização de dados nas empresas exige um entendimento claro dos requisitos e um planejamento minucioso.
Confira a seguir como abordar esse processo, passo a passo:
Antes de tudo, é fundamental compreender as metas, objetivos e desafios específicos do negócio. Essa compreensão é o que vai determinar as necessidades analíticas que a arquitetura dos dados deve satisfazer.
É essencial realizar um inventário bastante detalhado dos dados da empresa. Analise a qualidade, a acessibilidade e a relevância dos dados atuais. Determine o que pode ser aproveitado ou o que necessita de limpeza, integração ou até mesmo eliminação.
Com base nas necessidades identificadas e na avaliação dos dados, selecione as tecnologias e plataformas apropriadas para coleta, armazenamento, processamento e análise de dados.
Defina também os tipos de dados a serem coletados e as regras para sua governança.
Após a implementação, não pense que acabou! É vital monitorar o desempenho e a eficácia do sistema de forma contínua.
Colete feedbacks, realize auditorias, ajustes, e atualize a estrutura para atender à evolução das demandas do negócio e das inovações tecnológicas.
Tenha em mente que as novidades e inovações tecnológicas não vão parar de surgir. Portanto, o melhor a fazer é apostar na organização dos dados, desde já.
Em um cenário em que contratar profissionais e serviços de TI em geral é um grande desafio, recorrer ao outsourcing de TI é, talvez, a melhor aposta.
De forma facilitada, menos burocrática, e com custos reduzidos, as organizações podem contratar profissionais como arquitetos, engenheiros e analistas de dados, entre outros profissionais de tecnologia.
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Em resumo, a arquitetura de dados é a base para que as empresas aproveitem ao máximo seus dados e alcancem sucesso na era digital.
Embora esse seja um processo contínuo que exige planejamento, expertise e investimento, contando com profissionais experientes e qualificados é o segredo para uma implementação eficaz e segura.
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