O que é Arquitetura de Fabric de Dados?
Compreendendo o gerenciamento e a integração de dados para armazenamento unificado de dados
Tecido de dados, que vem ganhando força no mercado, refere-se a uma arquitetura unificada que integra dados, processos, análises e muito mais de uma organização em uma estrutura unificada e interconectada. Ela padroniza governança de dados práticas em todo ambientes locais e em nuvem — incluindo híbrido e multi-nuvem.
Ao contrário dos métodos tradicionais de integração de dados que dependem de conexões ponto a ponto e arquiteturas rígidas, a estrutura adota um paradigma mais flexível e dinâmico, onde os dados fluem livre e seguramente por todo o cenário organizacional, garantindo segurança de dados robusta.
Em sua essência, tecido de dados serve como uma camada contínua que integra diferentes fontes de dados, aplicativos e infraestrutura para virtualização de dados.
A arquitetura de malha de dados permite a descoberta de dados em um ambiente distribuído, ao mesmo tempo em que fornece uma visão unificada da infraestrutura de dados da organização. 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.
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, reduzindo o custo operacional e a complexidade da integração física e da centralização de dados.
Objetivo do Data Fabric
De acordo com a IBM, até 68% dos dados da organização média não são analisados e até 82% das empresas enfrentam problemas de integração devido a dados isolados e diferentes tipos de dados provenientes de várias fontes. Isso representa problemas para organizações orientadas por dados.
“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, utilizar dados conectados, metadados e análises de dados e, finalmente, liberar o máximo valor com melhor qualidade de dados.
Por que usar um Data Fabric
Se você busca uma maneira moderna e eficiente de gerenciar seus dados, usar um data fabric pode ser a solução ideal. 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 fabrics 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 fabrics também oferece aos usuários acesso seguro e em conformidade aos dados de qualidade certa para executar suas tarefas de dados.
Benefícios do Data Fabric
Ao integrar análises contínuas, tecnologias automatizadas, modelos de IA e aprendizado de máquina em ambientes de dados complexos, as empresas podem aumentar a confiança nos dados, tomar decisões mais acertadas e impulsionar a transformação digital. Veja algumas maneiras de como:
Acessibilidade e insights de dados aprimorados
Uma infraestrutura unificada permite uma melhor visibilidade de dados — e os insights que advêm dessa visibilidade. O Data Fabric fornece às organizações uma visão unificada e integrada de seus ativos de dados, permitindo que as partes interessadas acessem, analisem e atuem com base nos dados de forma mais eficiente e eficaz. Isso capacita os tomadores de decisão com insights oportunos e acionáveis. Como resultado, impulsiona melhor tomada de decisões, inovação e vantagem competitiva.
Eficiência operacional e agilidade aprimoradas
A estrutura de dados reduz a complexidade e as ineficiências nas operações de dados, simplificando os processos de integração, governança e gestão de dados. acesso a dados e o controle simplifica drasticamente as iniciativas de gerenciamento de dados, devolvendo tempo para governança equipes. Isso permite que as organizações respondam mais rapidamente às mudanças nas necessidades de negócios, dimensionem suas iniciativas de dados e impulsionem a excelência operacional e a agilidade.
Inovação acelerada e tempo para valorização
Uma estrutura de dados permite que as empresas melhor proteger e reduzir o custo de manutenção e gerenciamento de dados — especialmente em ambientes multinuvem. Ela permite que as organizações liberem todo o potencial de seus ativos de dados para impulsionar a inovação e gerar novas oportunidades de negócios. Ao democratizar o acesso aos dados e promover uma cultura de experimentação e colaboração, 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
A estrutura de dados incorpora mecanismos robustos de governança, segurança e conformidade para garantir a privacidade, a integridade e a confidencialidade de ativos de dados sensíveis. Isso inclui a implementação de controles de acesso, criptografia e técnicas de mascaramento de dados para proteger dados em repouso e em trânsito. Além disso, a estrutura de dados permite que as organizações garantam a conformidade regulatória com privacidade de dados leis 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 de 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, a 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
Fabric de dados e data lake são duas abordagens diferentes para o gerenciamento de dados e, embora possam parecer conflitantes, podem coexistir muito bem. Este último é um repositório centralizado que permite armazenar e analisar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados. Em contraste, um fabric de dados é uma arquitetura distribuída que permite a integração e o compartilhamento perfeitos de dados entre múltiplas 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 integração automatizada e orientada por IA que melhora com o tempo. Uma estrutura eficaz automatiza múltiplos 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
A BigID apresenta uma abordagem semântica orientada por ML para viabilizar uma estrutura de dados para sua organização. Veja como a BigID ajuda a construir uma solução de estrutura de dados integrada para uma transformação digital à prova do futuro e gerenciamento de dados práticas para o seu negócio.
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 baseados em IA sobre aprendizado profundo na 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.
Alavancagem 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.
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