O que é arquitetura de data mesh?

A arquitetura de data mesh é um modelo emergente de gerenciamento de dados que aborda os desafios de escalabilidade, colaboração e agilidade enfrentados pelas empresas na era da informação. 

Diferentemente das abordagens tradicionais de centralização de dados, onde todos os dados são tratados como um recurso compartilhado, essa arquitetura propõe uma abordagem distribuída e descentralizada.

Nesse modelo, os dados são tratados como produtos individuais, cada um com seu próprio dono, responsabilidades claras e serviços associados. 

A ideia central é que cada equipe ou domínio de negócios seja responsável por seus próprios conjuntos de dados, desde a coleta até o processamento, armazenamento e disponibilização. 

Isso impulsiona a responsabilidade direta sobre a qualidade e a confiabilidade dos dados, uma vez que os proprietários estão intimamente ligados aos resultados obtidos a partir desses dados.

Funções da arquitetura de data mesh

Ela desempenha funções vitais para o gerenciamento eficiente e ágil de dados em organizações. 

Oferece vantagens como maior agilidade na tomada de decisões, escalabilidade para lidar com o crescimento dos dados, melhoria na qualidade dos dados devido à responsabilidade direta e colaboração entre equipes de diferentes domínios.

Ao desempenhar essas funções, a arquitetura de data mesh na prática (data mesh in practice em inglês) aborda os desafios contemporâneos do gerenciamento de dados, permitindo que as organizações utilizem seus recursos de dados de maneira mais eficaz para embasar suas decisões e promover a inovação contínua.

• Escalabilidade eficiente: A abordagem distribuída da data mesh propõe que as organizações lidem com volumes crescentes de dados de maneira eficaz, sem sobrecarregar uma equipe central de gerenciamento. Cada domínio de dados é responsável por dimensionar suas operações, facilitando a escalabilidade geral.

• Agilidade na tomada de decisões: A autonomia dada às equipes que gerenciam domínios de dados individuais resulta em tomadas de decisões mais ágeis e orientadas por contextos específicos. As equipes podem adaptar estratégias e processos de dados conforme necessário, promovendo inovação e eficiência.

• Colaboração aprimorada: Ao promover a propriedade e responsabilidade dos dados em domínios específicos, a Arquitetura de data mesh estimula a colaboração entre equipes. Em vez de depender exclusivamente de uma equipe central, as equipes colaboram para garantir a qualidade e a consistência dos dados, melhorando a confiabilidade das informações.



• Acesso simplificado: A disponibilização de dados como serviços padronizados simplifica o acesso e uso por outras equipes, independentemente da fonte original dos dados. Isso é alcançado através de interfaces bem definidas, que facilitam a descoberta e a integração de dados.

Princípios da arquitetura de data mesh

A adoção da Arquitetura de data mesh visa resolver problemas comuns encontrados em organizações com volumes massivos e variados de dados. 

Ela é composta por vários componentes interconectados que trabalham em conjunto para gerenciar e disponibilizar dados de maneira distribuída. 

Embora não exista uma estrutura rígida e única para o framework de data mesh, sua arquitetura é orientada por 5 princípios fundamentais que definem sua abordagem:

1. Propriedade distribuída;
2. Domínio de dados;
3. Autonomia das equipes;
4. Serviços de dados;
5. Malha de dados.

Cada conjunto de dados é atribuído a um proprietário específico, normalmente a equipe ou indivíduo que possui o maior conhecimento e interesse naquele domínio.

Domínios de dados

Os dados são agrupados em domínios que refletem as áreas de negócios da organização. Cada domínio é responsável por seus próprios dados, o que inclui coleta, processamento, armazenamento e disponibilização.

Autonomia das equipes

As equipes que atuam nos diferentes domínios de dados têm autonomia para tomar decisões sobre como gerenciar seus dados, quais tecnologias usar e como disponibilizá-los para outras partes da organização.

Serviços de Dados

Os dados são disponibilizados como serviços, seguindo padrões e interfaces bem definidos. Isso facilita a descoberta e o acesso aos dados por outras equipes, eliminando a necessidade de conhecimentos especializados para acessar diferentes fontes de dados.

Malha de dados

A infraestrutura de dados é concebida como uma malha interconectada, na qual os diferentes domínios de dados podem se comunicar e compartilhar informações de maneira eficiente.

Por que usar arquitetura de data mesh?

O conceito de data mesh entra em cena à medida que os ecossistemas de dados crescem em tamanho e complexidade. Ele propõe que os dados sejam tratados como produtos independentes, gerenciados por equipes autônomas, o que reduz os gargalos e facilita a colaboração.

 À medida que as organizações buscam extrair valor dos seus dados, surgem os produtos de dados. Esses produtos são plataformas de dados, aplicativos ou soluções que utilizam dados para fornecer insights, tomar decisões inteligentes e aprimorar a experiência do usuário. 

Desde painéis de análise interativos até recomendações personalizadas, os produtos de dados permitem que as informações sejam convertidas em ações concretas, impactando positivamente a estratégia de negócios.

O engenheiro de dados desempenha um papel vital na construção de pipelines eficientes que garantem que os dados brutos sejam transformados em formatos prontos para análise ou aplicação em tempo real. Assim, organizando a arquitetura de dados.

Qual a relação entre o data mesh e a governança de dados?

O data mesh não é uma substituição para a governança de dados, mas sim uma abordagem que pode se beneficiar da governança eficaz. 

Enquanto o data mesh enfoca a propriedade e a distribuição de dados entre as equipes de domínio, a governança de dados estabelece as regras, os padrões e os processos que essas equipes devem seguir para garantir a qualidade e a conformidade dos dados.

Uma governança de dados bem definida pode fornecer diretrizes para os proprietários de domínio em relação às melhores práticas de coleta, transformação, armazenamento e disponibilização de dados. 

Isso garante que, apesar da descentralização, os dados ainda estejam alinhados com as políticas da organização, sejam devidamente documentados e mantenham a qualidade e a integridade.

Data mesh, big data e data lake

• Data mesh e big data: A abordagem do data mesh ajuda a enfrentar os desafios de gerenciamento e análise de big data. Ao distribuir a responsabilidade pelos dados entre equipes autônomas, o data mesh permite uma abordagem mais ágil para lidar com grandes volumes e variedades de informações.

• Data mesh e data lake: A descentralização e a autonomia promovidas pelo data mesh podem ser aplicadas em um ambiente de data lake. Cada equipe autônoma pode gerenciar seu próprio espaço no data lake, garantindo a responsabilidade direta pela qualidade e uso dos dados.

• Big data e data lake: Um data lake é frequentemente utilizado para armazenar e processar big data. Como os dados são mantidos em sua forma bruta, um Data Lake é adequado para a ingestão de diversos tipos de dados, independentemente do tamanho e da estrutura.
  

Dados centralizados ou descentralizados, qual o melhor para minha empresa?

Lidar com volumes massivos de dados se torna cada vez mais essencial para empresas e organizações. 

Para enfrentar esse desafio, muitos sistemas recorrem à arquitetura distribuída, uma abordagem em que os recursos de hardware e software são distribuídos entre várias máquinas interconectadas. 

Isso permite não apenas lidar com a sobrecarga de dados, mas também aprimorar o desempenho, a escalabilidade e a disponibilidade do sistema.

Um elemento crucial para gerenciar dados em uma arquitetura distribuída é o uso de pipelines de dados. Esses pipelines consistem em uma série de etapas interligadas que transformam dados brutos em informações significativas. 

Cada etapa executa tarefas específicas, como coleta, limpeza, transformação e análise. Os pipelines de dados são fundamentais para processar dados de várias fontes, preparando-os para análise ou para alimentar aplicativos em tempo real. 

Essa abordagem é essencial em cenários de big data e aprendizado de máquina, onde a eficiência no processamento se torna vital para toda a empresa.

Enquanto isso, a questão de centralizar ou descentralizar os dados também surge. 

A ideia de dados centralizados envolve armazenar informações críticas em um local centralizado, o que pode facilitar a gestão, a segurança e a integridade na plataforma data mesh.

No entanto, isso também pode criar pontos únicos de falha. Uma abordagem equilibrada é muitas vezes preferível, onde dados centralizados coexistem com fontes distribuídas e fluxos de dados em pipelines bem projetados.

Como construir uma arquitetura de data mesh em sua empresa

A adoção da arquitetura de data mesh oferece uma série de benefícios significativos que abordam os desafios atuais e emergentes enfrentados pelas organizações no gerenciamento de dados.

A Sysvision é uma consultoria avançada que oferece ferramentas poderosas para projetar, implementar e gerenciar uma arquitetura de data mesh. 

Com recursos de visualização e sistemas demonstrativos, a Sysvision torna mais fácil a criação de visualizações interativas para entender a interconexão dos domínios de dados e como os serviços de dados são consumidos.

Ao adotar os princípios da data mesh e alavancar ferramentas com a Sysvision, as empresas podem construir uma estrutura ágil, escalável e colaborativa para melhorar sua tomada de decisões e impulsionar a inovação.

Lembre-se de que a construção de uma arquitetura de data mesh é um processo contínuo, e adaptar-se às necessidades em evolução é essencial para colher os benefícios a longo prazo.

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