O que é Data Fabric?
Entendendo o gerenciamento e a integração de dados para armazenamento unificado de dados.
Tecido de dados É uma arquitetura unificada que integra os processos, dados, análises e outros elementos de uma organização em uma estrutura interconectada. Ela padroniza governança de dados e práticas de segurança em todo o país ambientes locais e em nuvem — incluindo nuvem híbrida e multicloud.
Os métodos tradicionais de integração de dados dependem de conexões ponto a ponto e arquiteturas rígidas. No entanto, essa estrutura é mais flexível e dinâmica. Ela permite que os dados da organização fluam livremente por toda a infraestrutura, garantindo, ao mesmo tempo, a segurança e a flexibilidade necessárias. segurança de dados.
Ao contrário dos pipelines ETL tradicionais, o data fabric suporta técnicas modernas de integração de dados que se adaptam às necessidades de negócios em constante mudança e entregam dados com mais eficiência.
A arquitetura de malha de dados permite descoberta de dados Em um ambiente distribuído, essa arquitetura conecta diversas fontes de dados, incluindo data warehouses em nuvem, bancos de dados locais e aplicativos SaaS, para criar uma estrutura de dados centralizada que permite acesso, integração e processamento de dados contínuos. Essa integração facilita a combinação de fontes de dados, aplicativos e infraestrutura distintos para a virtualização de dados.
Isso, por sua vez, simplifica o gerenciamento de dados e acelera o processamento, permitindo que as organizações obtenham insights e tomem decisões informadas mais rapidamente com dados específicos. Engenheiros e cientistas de dados podem aproveitar essa arquitetura para otimizar seus fluxos de trabalho e aprimorar suas capacidades de análise de dados.
Além disso, a arquitetura de malha de dados pode ser facilmente dimensionada para acomodar volumes de dados crescentes. Ela reduz o custo operacional e a complexidade da integração e centralização física dos dados.
Componentes da Arquitetura de Malha de Dados
Uma malha de dados não é um produto único — é uma abordagem arquitetônica construída a partir de capacidades interconectadas. Embora cada implementação seja um pouco diferente, a maioria das malhas inclui alguns componentes básicos comuns:
Ingestão e integração de dados
Este componente reúne dados de sistemas em nuvem, locais e de borda em tempo real por meio de streaming de dados e captura de dados de alteração, ou em lote para transferências maiores.
Gestão de Metadados
Este processo captura e utiliza metadados ativos Para entender quais dados existem, como se relacionam com outros ativos e como devem ser gerenciados, os metadados servem como base para a automação e a inteligência em toda a infraestrutura. Eles ajudam a automatizar a integração de dados e a reduzir o esforço manual.
Curadoria e transformação de dados
Neste componente, os dados são limpos, enriquecidos e preparados a partir de seu estado bruto para torná-los precisos, consistentes e prontos para análise ou uso operacional. Esse processo geralmente combina dados de diversas fontes para criar conjuntos de dados de maior qualidade.
Orquestração e Entrega
Os fluxos de dados são coordenados e os dados corretos são entregues de forma confiável aos usuários e sistemas certos, sem transferências manuais ou conexões instáveis.
Acesso e Consumo
É fornecido acesso controlado e de autosserviço para analistas, cientistas de dados e aplicativos, para que as equipes possam usar dados confiáveis sem criar novos silos.
Em conjunto, esses componentes criam uma estrutura unificada que se adapta às necessidades de negócios em constante mudança, sem exigir que todos os conjuntos de dados sejam movidos para um único repositório.
Por que usar uma solução de Data Fabric?
Segundo a IBM, até 681 mil e três trilhões de dados empresariais, em média, não são analisados. Além disso, até 821 mil e três trilhões de empresas enfrentam problemas de integração devido a dados isolados e diferentes tipos de dados provenientes de diversas fontes. diversas fontesSe a sua organização é orientada por dados, isso não é o ideal.
"Fabric" refere-se à camada integrada de dados e processos de conexão em todos os ambientes de dados — incluindo plataformas híbridas e multicloud.
Com uma infraestrutura de dados coesa, as empresas podem gerenciar melhor seus dados. Elas podem usar dados conectados, metadados e análises de dados para extrair o máximo valor dos dados em tempo real. O mais importante é que a melhoria na qualidade dos dados torna as análises mais eficazes.
Utilizar uma arquitetura de dados automatizada é a melhor opção se você busca uma maneira moderna e eficiente de gerenciar seus dados. Sua visibilidade integrada proporciona uma visão clara e abrangente do seu panorama de dados em tempo real. Isso simplifica o processo de gerenciamento de dados e acelera o processamento, permitindo que você tome decisões mais rápidas e bem fundamentadas.
A utilização de soluções de data fabric pode facilitar a expansão para acomodar a quantidade e a variedade cada vez maiores de dados gerados pelas empresas atualmente, ajudando-as a aumentar a produtividade, tomar decisões mais assertivas e manter-se à frente da concorrência. Além disso, o uso de um data fabric proporciona aos usuários acesso seguro e em conformidade com as normas aos dados de qualidade necessários para a execução de suas tarefas.
Benefícios do Data Fabric
Os ambientes de dados modernos são complexos. Ao integrar análises contínuas, tecnologias automatizadas, modelos de IA e aprendizado de máquina em ambientes de dados complexos, a arquitetura de dados integrada (data fabric) pode ajudar as empresas a aumentar a confiabilidade dos dados, tomar decisões mais assertivas e impulsionar a transformação digital. Veja como:
Acesso e insights de dados aprimorados
Uma infraestrutura unificada permite maior visibilidade e insights sobre os dados. A arquitetura de dados integrada proporciona à sua organização uma visão unificada e integrada de seus ativos de dados. Isso permite que as partes interessadas acessem, analisem e ajam com base nos dados de forma mais eficiente e eficaz. Os tomadores de decisão obtêm insights oportunos e acionáveis, o que impulsiona uma melhor tomada de decisão, inovação e vantagem competitiva.
Eficiência e agilidade operacional aprimoradas
A arquitetura de dados simplifica os processos de integração, governança e gerenciamento de dados, reduzindo a complexidade e as ineficiências nas operações de dados. Melhoria acesso a dados O controle simplifica drasticamente as iniciativas de gerenciamento de dados, liberando tempo para as equipes de governança. Isso permite que sua organização responda mais rapidamente às mudanças nas necessidades de negócios, dimensione iniciativas de dados e impulsione a excelência e a agilidade operacional.
Inovação acelerada e tempo de retorno do investimento
Uma malha de dados permite que você melhor proteção e redução de custos de manter e gerenciar dados — especialmente em ambientes multicloud. Sua empresa pode desbloquear todo o potencial de seus ativos de dados para impulsionar a inovação e gerar novas oportunidades de negócios. Isso democratiza o acesso aos dados e fomenta uma cultura de experimentação e colaboração. É assim que a arquitetura de dados capacita as equipes a inovar, iterar e entregar valor aos clientes com mais rapidez e eficácia.
Conformidade aprimorada com privacidade e segurança
A arquitetura de dados incorpora mecanismos robustos de governança, segurança e conformidade para garantir a privacidade, integridade e confidencialidade de dados sensíveis. Ela auxilia na implementação de controles de acesso, criptografia e técnicas de mascaramento de dados para proteger os dados em repouso e em trânsito. Além disso, a arquitetura de dados permite que sua organização cumpra as regulamentações de leis de privacidade de dados, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). RGPD, CCPA, e HIPAA Ao proporcionar visibilidade da linhagem de dados, do uso e da gestão de consentimento.
Data Fabric vs Data Mesh
O conceito de malha de dados descreve outro processo de gerenciamento de dados que frequentemente é confundido com o de malha de dados, mas aborda o problema de dados distribuídos de maneira diferente. Enquanto a malha de dados adota uma abordagem de interconectividade universal — tecendo uma infraestrutura contínua e unificada para o gerenciamento de dados —, a malha de dados é uma arquitetura criada centralmente para uso em silos de dados distribuídos. No entanto, uma malha de dados não resolve necessariamente a questão da interoperabilidade.
Em última análise, ambas as abordagens tornam os dados mais acessíveis e seguros, mas somente a arquitetura de dados se concentra em uma arquitetura holística e interativa.
Data Fabric vs Data Lake
Data fabric e data lake são duas abordagens diferentes para gerenciar dados corporativos. Embora possam parecer contraditórias, na verdade podem coexistir muito bem. Um data lake é um repositório centralizado que pode ser usado para armazenar e analisar dados estruturados e não estruturados. Em contraste, um data fabric é uma arquitetura distribuída que integra e compartilha dados de forma transparente entre múltiplas fontes e plataformas.
Os data lakes são excelentes para armazenar e processar grandes quantidades de dados. Na prática, isso significa que eles podem funcionar como a principal fonte de dados para uma malha de dados. As malhas de dados, por sua vez, ajudam a garantir que esses novos dados estejam acessíveis e disponíveis para usuários e aplicativos. Elas fornecem a conectividade e a agilidade necessárias para acessar e analisar os dados em tempo real.
Por exemplo, um data lake poderia armazenar e processar grandes quantidades de dados de clientes, enquanto uma arquitetura de dados (data fabric) poderia integrar esses dados com outras fontes, como mídias sociais, para fornecer uma visão completa do comportamento do cliente.
Esses data lakes e redes de dados facilitam a criação e a entrega de produtos de dados. Ao utilizá-los, as organizações podem obter insights mais profundos e maior eficiência a partir de seus dados em tempo real, garantindo que eles sejam acessíveis e estejam disponíveis para quem precisa.
Relação entre Data Fabric e Integração de Dados
Uma arquitetura de dados eficiente depende de integração automatizada e orientada por IA, que melhora com o tempo. Uma arquitetura eficaz automatiza múltiplos estilos de integração, dimensiona o gerenciamento de dados, simplifica a entrega de dados em toda a empresa, reduz custos de armazenamento e maximiza o desempenho. A arquitetura resultante:
- Torna os dados difíceis de localizar facilmente acessíveis em ambientes multicloud e híbridos.
- elimina silos de dados
- Elimina múltiplas ferramentas manuais.
- Isso prepara as práticas de gerenciamento de dados para o futuro, à medida que novas fontes são adicionadas.
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Adicionar contexto aos dados: Sobreponha metadados técnicos, comerciais e operacionais para visualizar atributos e relações de dados.
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