No cenário de transformação digital das empresas, os dados deixaram de ser apenas fontes de informação ou ativos empresariais. Hoje eles são o núcleo das estratégias empresariais e, como tal, devem estar no centro das suas decisões.

Por isso, a arquitetura centrada em dados vem se tornando essencial para o desempenho das organizações. Esse conceito coloca os dados como elemento central, enquanto a tecnologia é construída no seu entorno — e não o contrário, como as empresas costumam fazer e acabam tendo que levar os dados de um lado para outro.

Neste artigo, vamos explicar melhor esse conceito que vem sendo aplicado nas organizações para favorecer a inteligência de negócio e o desenvolvimento de tecnologias de inteligência artificial e machine learning. Acompanhe agora para saber como aplicar na sua empresa!

O que é arquitetura centrada em dados?

Arquitetura centrada em dados é uma abordagem de negócios que coloca os dados como elemento central da infraestrutura das empresas, enquanto a tecnologia é construída em torno deles.

Dessa forma, entende-se que ferramentas, aplicações, softwares e outras tecnologias de infraestrutura podem ir e vir. Porém, os dados permanecem no mesmo lugar, porque são o principal ativo das empresas.

Na figura abaixo, você pode ver um exemplo de modelo em nuvem centrado em dados. Eles estão integrados no centro, enquanto as políticas e padrões estão na sua volta, mesmo com o uso de diferentes tipos de aplicações (SaaS, IaaS, On-premises, Edge).

No contexto da transformação digital, muito se fala no mercado sobre construir empresas orientadas por dados ou data-driven. De acordo com essa mentalidade, elas deveriam construir ferramentas e habilidades para adquirir e analisar dados, a fim de tomar melhores decisões.

O que se defende agora é que os dados são mais que orientadores das decisões: eles são os ativos principais das organizações. Por isso, as empresas devem passar a ser centradas em dados ou data-centric para alcançar inteligência de negócio e vantagem competitiva.

Tecnologias de inteligência artificial, deep learning, processamento gráfico e big data estão no centro da inovação das empresas e exigem uma base moderna para o seu processamento. Isso se reflete, então, na renovação da arquitetura de data-centers, que devem deixar de ser centradas nos computadores e aplicações para colocar os dados no seu lugar.

Quais são os benefícios de um modelo centrado em dados?

Em um mundo de tecnologias e aplicações em rápida evolução, as empresas se veem na necessidade de migrar os dados de um lado para o outro. Com o crescimento explosivo do big data e das fontes de dados com que as organizações operam, esse cenário pode se tornar caótico.

Nas migrações, dados se perdem, tornam-se vulneráveis, e esses processos geram prejuízos para as empresas. Por isso, o modelo de arquitetura centrada em dados tende a trazer benefícios às empresas, ao colocar os dados como ativos permanentes.

A seguir, vamos entender melhor quais são as vantagens de trabalhar com esse modelo na sua organização:

Integrabilidade dos dados

Em um modelo apenas orientado por dados, eles podem vir de diferentes fontes e em diferentes formatos. Os esforços não estão focados em harmonizar os dados, o que pode gerar inconsistências.

Já na abordagem centrada em dados, eles são catalogados e padronizados. Há uma arquitetura predefinida, em que as aplicações são desenvolvidas em torno dos dados, e não o contrário. Por isso, eles podem ser integrados para tornar as análises mais confiáveis e consistentes.

Proteção de dados mais confiável

Nos processos de migração de dados, eles podem ficar desprotegidos. Isso acontece nos modelos que são centrados em aplicações, já que novas tecnologias surgem, e os dados migram de sistemas antigos para novos.

Por outro lado, uma abordagem centrada em dados permite que as organizações protejam melhor seus dados contra acessos não autorizados, roubos, comprometimento e usos indevidos. Com uma arquitetura organizada, o sistema pode identificar dados confidenciais e aplicar a proteção com base em políticas apropriadas.

Resiliência cibernética

Resiliência cibernética se refere à capacidade de recuperação das empresas ao enfrentar incidentes cibernéticos.

Quando as organizações operam com a arquitetura centrada em dados, elas fortalecem essa resiliência. Esse modelo capacita as empresas a se preparar melhor, responder e se recuperar de incidentes, já que os dados são o foco do negócio e estão melhor protegidos e integrados em sistemas eficientes.

Quais são os princípios da arquitetura centrada em dados?

Centenas de líderes de empresas e profissionais de tecnologia assinaram um manifesto chamado de Data Centric Manifesto.

Lá estão dispostos os princípios da arquitetura centrada em dados, que surgiram diante do estado confuso da arquitetura da informação nas grandes instituições atuais. Segundo os signatários do manifesto, essa confusão vem da mentalidade que dá prioridade às aplicações em vez dos dados.

Estes são os princípios do Manifesto Centrado em Dados:

os dados são um ativo fundamental de qualquer organização;os dados são auto descritivos e não dependem de um aplicativo para interpretação e significado;os dados são expressos em formatos abertos e não proprietários;o acesso e a segurança dos dados são de responsabilidade da camada de dados e não são gerenciados por aplicativos;os aplicativos podem visitar os dados, realizar sua mágica e expressar os resultados de seu processo de volta na camada de dados para que todos possam compartilhar.

Quais são os pilares da arquitetura centrada em dados?

A seguir, vamos entender melhor como funciona a arquitetura centrada em dados a partir dos pilares que sustentam esse modelo. Confira:

Segurança

A segurança de dados é um assunto em alta, à medida que eles estão cada vez mais disponíveis e o mundo se torna cada vez mais digital. Durante a pandemia de Covid-19, os ataques cibernéticos a empresas triplicaram, diante do aumento da vulnerabilidade dos sistemas, como informa o G1.

Diante desse cenário, fica claro por que a segurança é um dos pilares da arquitetura centrada em dados. Como explicamos, esse modelo deve garantir maior proteção aos dados das empresas contra acessos indevidos.

Unificação

A arquitetura centrada em dados procura unificá-los para liberar todo o seu potencial. Em vez de criar silos de dados e múltiplas infraestruturas, que dificultam o seu acesso e análises, a intenção é obter uma arquitetura de dados contínua, que permita domar o enorme volume de dados.

Em uma analogia à arquitetura de imóveis, esse modelo permite criar uma casa bem integrada internamente, em vez de construções aleatórias e cômodos desconectados.

Agilidade

Outro pilar que sustenta a arquitetura centrada em dados é a agilidade. Tecnologias de IA exigem acesso em tempo real aos dados, a fim de propiciar uma resposta ágil aos usuários.

Nesse sentido, a infraestrutura unificada e a capacidade aprimorada de processamento devem permitir o acesso instantâneo aos dados pelas aplicações. Isso garante agilidade às organizações, para responder adequadamente à velocidade da era digital.

Acessibilidade

A arquitetura centrada em dados deve ser democrática. Qualquer pessoa, independentemente da sua especialização ou conhecimento técnico, deve poder acessar os dados para tomar decisões e melhorar processos.

Portanto, esse modelo deve priorizar também a acessibilidade dos usuários, considerando os diferentes níveis de permissão de acesso.

Como implementar a arquitetura centrada em dados?

A implementação seria muito mais fácil se a organização já começasse centrada em dados desde o início das suas operações. Porém, a realidade é que as empresas já estão lidando com diversas aplicações e ferramentas, já passaram por fusões e aquisições, e lidam com um cenário confuso em relação aos dados.

Por isso, a implementação da arquitetura centrada em dados exige um processo mais complexo para ser efetivada. Vamos ver agora o que a sua empresa deve fazer:

Comece no topo

A transformação tecnológica não começa por softwares e ferramentas. Deve iniciar no topo da empresa, ou seja, nos altos níveis de decisão. Gestores do negócio e do departamento de TI devem querer levar a organização à centralização nos dados.

Para isso, devem oferecer um ambiente propício, promover uma cultura voltada para dados e planejar os passos para a implementação.

Construa um departamento de TI evangelizador

O departamento de TI é o protagonista da transformação da empresa para o data-centric. Por isso, a equipe deve definir e promover políticas, procedimentos, padrões, metodologias e metas para implementar a arquitetura centrada em dados.

São essas definições que vão orientar as mudanças na empresa, a aquisição de ferramentas e os treinamentos dos colaboradores.

Mapeie e organize os dados

A organização deve mapear o cenário dos dados, suas fontes, formatos, volume e domínios de assuntos. Dessa forma, é possível organizá-los, definir níveis de hierarquia e planejar a infraestrutura de acordo com as necessidades e demandas da organização.

Além disso, é possível também definir a transição para o novo modelo de arquitetura de acordo com a ordem de importância dos dados para a empresa.

Controle as atividades

O departamento de TI deve também acompanhar a implementação da arquitetura centrada em dados em todas as suas etapas. É seu papel monitorar o desenvolvimento de aplicações, a unificação dos dados, o aprendizado da equipe e as transformações da empresa.

Assim, é possível medir se a implementação está no caminho certo, se está atingindo as metas definidas no planejamento e se existem oportunidades de otimização do processo.

Quais desafios podem surgir?

A implementação da arquitetura centrada em dados é uma tarefa complexa. Não se trata apenas de uma mudança de infraestrutura, mas também de mentalidade de negócio.

Se os dados se tornam o elemento central da infraestrutura tecnológica das empresas, as equipes precisam também colocá-los no centro das suas tarefas e decisões. Isso exige uma mudança de cultura que muitas vezes sofre resistência.

Além disso, se a empresa é centrada em dados, todas as pessoas devem poder acessar e analisar os dados facilmente, considerando os devidos níveis de permissão. Para isso, é importante que elas desenvolvam o conhecimento técnico e as habilidades para extrair valor dos dados, o que demanda das empresas esforços de preparação e treinamento.

A implementação da arquitetura centrada em dados também passa por alguns desafios técnicos. A unificação de um grande volume de dados, de diferentes fontes e formatos, aumenta a complexidade da operação. É preciso acessar dados até então fragmentados em silos para consolidá-los em formatos padronizados e analisáveis.

Desenvolver uma infraestrutura sólida, em que os usuários possam confiar para acessar e analisar dados de qualidade, também é um processo complexo e extenso. Requer o uso de ferramentas confiáveis e profissionais qualificados, que são responsáveis por conduzir esse processo de forma eficiente nas organizações.

A arquitetura centrada em dados representa um avanço no universo do business intelligence. A inteligência do negócio depende dessa mudança de mentalidade e infraestrutura, que coloca os dados no centro das organizações, como seu principal ativo.

Dessa forma, é possível explorar o uso de tecnologias de inteligência artificial e machine learning, que permitem agregar vantagens competitivas aos negócios.

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