O que é Data Fabric?
Compreendendo o gerenciamento e a integração de dados para armazenamento unificado de dados
Tecido de dados é uma arquitetura unificada que integra os processos, dados e análises de uma organização, entre outros, em uma estrutura interconectada. Ela padroniza governança de dados e práticas de segurança em ambientes locais e em nuvem — incluindo nuvem híbrida e multi-nuvem.
Os métodos tradicionais de integração de dados dependem de conexões ponto a ponto e arquiteturas rígidas. No entanto, esta estrutura é mais flexível e dinâmica. Ela permite que os dados organizacionais fluam livremente por todo o cenário, garantindo ao mesmo tempo segurança de dados.
Ao contrário dos pipelines ETL tradicionais, o data fabric oferece suporte a técnicas modernas de integração de dados que se adaptam às necessidades empresariais em constante mudança e entregam dados de forma mais eficiente.
A arquitetura do tecido de dados permite descoberta de dados em um ambiente distribuído. Essa arquitetura conecta diversas fontes de dados, incluindo data warehouses baseados em nuvem, bancos de dados locais e aplicativos SaaS, para criar uma malha de dados centralizada que permite acesso, integração e processamento de dados sem interrupções. Essa integração facilita a combinação de diferentes fontes de dados, aplicativos e infraestrutura 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 mais informadas com base em dados específicos. Engenheiros e cientistas de dados podem aproveitar essa arquitetura para otimizar seus fluxos de trabalho e aprimorar os recursos de análise de dados.
Além disso, a arquitetura de malha de dados pode ser facilmente dimensionada para acomodar volumes crescentes de dados. Isso reduz o custo operacional e a complexidade da integração e centralização física dos dados.
Componentes da Arquitetura do Data Fabric
Uma estrutura de dados não é um produto único — é uma abordagem arquitetônica construída a partir de recursos conectados. Embora cada implementação pareça um pouco diferente, a maioria das estruturas inclui alguns blocos de construção comuns:
Ingestão e integração de dados
Este componente reúne dados de sistemas de nuvem, locais e de ponta em tempo real por meio de streaming de dados e captura de dados alterados, ou em lote para transferências maiores.
Gerenciamento de metadados
Este processo captura e utiliza metadados ativos Para entender quais dados existem, como eles se relacionam com outros ativos e como devem ser governados. Os metadados atuam como a base para a automação e a inteligência em toda a estrutura. Eles ajudam a automatizar a integração de dados e a reduzir o esforço manual.
Curadoria e Transformação de Dados
Os dados são limpos, enriquecidos e preparados a partir do seu estado bruto para torná-los precisos, consistentes e prontos para análise ou uso operacional neste componente. Esse processo geralmente combina dados de diversas fontes para criar conjuntos de dados de maior qualidade.
Orquestração e Entrega
Os pipelines são coordenados e os fluxos de dados corretos são entregues de forma confiável aos usuários e sistemas certos, sem transferências manuais ou conexões frágeis.
Acesso e Consumo
Acesso governado e de autoatendimento é fornecido para analistas, cientistas de dados e aplicativos, para que as equipes possam usar dados confiáveis sem criar novos silos.
Juntos, esses componentes criam uma estrutura unificada que se adapta às mudanças nas necessidades dos negócios sem exigir que cada conjunto de dados seja movido para um único repositório.
Por que usar uma solução de Data Fabric?
Segundo a IBM, até 68% dos dados empresariais médios não são analisados. Além disso, até 82% de empresas enfrentam problemas de integração devido a dados isolados e diferentes tipos de dados provenientes de várias fontes. Se 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 multi-nuvem.
Com uma estrutura 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.
Usar uma estrutura de dados automatizada é a solução ideal se você busca uma maneira moderna e eficiente de gerenciar seus dados. Sua visibilidade coesa oferece uma visão clara e abrangente do seu cenário 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 informadas.
O uso de soluções de malha de dados pode facilitar o escalonamento para acomodar a quantidade e a variedade cada vez maiores de dados que as empresas geram hoje, ajudando-as a se tornarem mais produtivas, tomarem melhores decisões e se manterem à frente da concorrência. O uso de uma malha também oferece aos usuários acesso seguro e em conformidade aos dados de qualidade certa para executar suas tarefas de dados.
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, o Data Fabric pode ajudar as empresas a aumentar a confiança nos dados, tomar melhores decisões e impulsionar a transformação digital. Veja como:
Acessibilidade e insights de dados aprimorados
Uma infraestrutura unificada permite melhor visibilidade e insights dos dados. O Data Fabric fornece à sua organização uma visão unificada e integrada de seus ativos de dados. Isso permite que as partes interessadas acessem, analisem e atuem com base nos dados de forma mais eficiente e eficaz. Os tomadores de decisão obtêm insights oportunos e acionáveis, que impulsionam melhores tomadas de decisão, inovação e vantagem competitiva.
Eficiência operacional e agilidade aprimoradas
O Data Fabric simplifica os processos de integração, governança e gerenciamento de dados para reduzir a complexidade e as ineficiências nas operações de dados. acesso a dados e o controle otimizam drasticamente as iniciativas de gerenciamento de dados, devolvendo tempo às 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 operacional e a agilidade.
Inovação acelerada e tempo para valorização
Um tecido de dados permite que você melhor proteger e reduzir o custo de manutenção e gerenciamento de dados — especialmente em ambientes multinuvem. Sua empresa pode liberar todo o potencial de seus ativos de dados para impulsionar a inovação e gerar novas oportunidades de negócios. Ela democratiza o acesso aos dados e promove uma cultura de experimentação e colaboração. É assim que a arquitetura de dados capacita as equipes a inovar, iterar e entregar valor aos clientes de forma mais rápida e eficaz.
Conformidade aprimorada de privacidade e segurança
O Data Fabric incorpora mecanismos robustos de governança, segurança e conformidade para garantir a privacidade, integridade e confidencialidade de ativos de dados sensíveis. Ele ajuda a implementar controles de acesso, criptografia e técnicas de mascaramento de dados para proteger dados em repouso e em trânsito. Além disso, o Data Fabric permite que sua organização garanta a conformidade regulatória com as leis de privacidade de dados, como GDPR, CCPAe HIPAA fornecendo visibilidade sobre linhagem de dados, uso e gerenciamento de consentimento.
Tecido de dados vs malha de dados
A malha de dados descreve outro processo de gerenciamento de dados frequentemente confundido com a malha de dados, mas que aborda o problema dos dados distribuídos de forma diferente. Enquanto a malha de dados adota uma abordagem de interconectividade universal — tecendo uma infraestrutura contínua e unificada para 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 necessariamente aborda a questão da interoperabilidade.
Em última análise, ambas as abordagens tornam os dados mais acessíveis e seguros, mas a estrutura de dados por si só se concentra em uma arquitetura holística e interativa.
Tecido de dados vs. lago de dados
Data fabric e data lake são duas abordagens diferentes para o gerenciamento de dados corporativos. Embora possam parecer conflitantes, 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 perfeitamente entre diversas fontes e plataformas.
Data lakes são ótimos para armazenar e processar grandes quantidades de dados. Na prática, isso significa que eles podem atuar como a principal fonte de dados para uma estrutura de dados. Por outro lado, as estruturas de dados ajudam a garantir que esses novos dados estejam acessíveis e disponíveis para usuários e aplicativos. Eles fornecem a conectividade e a agilidade necessárias para acessar dados e analisá-los em tempo real.
Por exemplo, um data lake pode armazenar e processar grandes quantidades de dados de clientes, enquanto um data fabric pode integrar esses dados com outras fontes, como mídias sociais, para fornecer uma visão completa do comportamento do cliente.
Esses data lakes e fabrics facilitam a criação e a entrega de produtos de dados. Ao aproveitá-los, as organizações podem obter maiores insights e eficiências a partir de seus dados em tempo real, garantindo que eles estejam acessíveis e disponíveis para quem precisa.
Relação entre Data Fabric e Integração de Dados
Uma estrutura de dados depende de uma integração automatizada e orientada por IA que melhora com o tempo. Uma estrutura eficaz automatiza diversos estilos de integração, dimensiona o gerenciamento de dados, agiliza a entrega de dados em toda a empresa, reduz os custos de armazenamento e maximiza o desempenho. A arquitetura resultante:
- torna dados difíceis de localizar facilmente acessíveis em ambientes híbridos e de várias nuvens
- elimina silos de dados
- elimina ferramentas múltiplas e manuais
- práticas de gerenciamento de dados à prova do futuro, à medida que novas fontes são adicionadas
BigID e sua estrutura de dados corporativa — como funciona
BigID apresenta uma abordagem semântica e orientada por ML para viabilizar uma estrutura de dados para sua organização. Veja como a plataforma ajuda a construir uma solução de estrutura de dados integrada para práticas de transformação digital e gerenciamento de dados à prova do futuro para sua empresa.
Proteja todos os seus dados — em qualquer lugar: Conecte-se automaticamente a todos os tipos de dados — incluindo dados estruturados e não estruturados — em ambientes locais, multinuvem e híbridos.
Obtenha uma visão única dos metadados: Com um incomparável fundação de descobertaO BigID pode escanear todos os seus dados, em qualquer lugar, para criar um catálogo de dados unificado — e uma visão única de todos os seus metadados.
Classifique dados com base no aprendizado profundo: A BigID é especializada em classificação métodos que vão além da descoberta baseada em padrões. Classifique automaticamente mais tipos de dados com PNL e NER - e Insights de IA com base no aprendizado profundo dentro da arquitetura de gerenciamento de dados.
Troque e compartilhe dados: Habilite a colaboração e o compartilhamento de dados entre funcionários em tempo real.
Adicione contexto aos dados: Sobreponha metadados técnicos, comerciais e operacionais para ver atributos e relacionamentos de dados.
Aproveite metadados ativos para melhor interoperabilidade: Com metadados aumentados por ML, obtenha insights de seus metadados, capacite sua organização a agir com base neles e tome melhores decisões de negócios.
Confira uma demonstração para ver o BigID em ação — e descubra como podemos ajudar você a construir uma estrutura de dados orientada por ML.
Autor
