O que é um Data Fabric??

Um tecido de dados é uma abordagem moderna à gestão de dados que acelera e simplifica o acesso aos ativos de dados em toda a empresa. Acede, transforma e harmoniza dados de várias fontes, a pedido, para os tornar utilizáveis e acionáveis para uma grande variedade de aplicações empresariais.

É fundamentalmente diferente em comparação com abordagens como os lagos de dados e os armazéns de dados, na medida em que, em vez de criar mais silos de dados, complementa os dados existentes de uma organização e os activos de gestão de dados já existentes, e pode aceder aos dados necessários a pedido - diretamente dos sistemas de origem - conforme necessário.

Consegue-o através da criação de uma camada abrangente e não disruptiva que se liga aos dados na fonte e os transforma numa visão harmonizada, consistente e unificada que pode ser utilizada para uma grande variedade de aplicações em toda a organização.

Através da automatização e do processamento em tempo real, garante que os dados estão consistentemente acessíveis, seguros e prontos para análise.

Esta abordagem não só simplifica a gestão de dados, como também permite que as organizações aproveitem eficientemente mais dados - e mais actuais - para obterem conhecimentos mais profundos, impulsionando a inovação e a eficiência operacional.

As organizações que adoptam um tecido de dados beneficiam de melhores eficiências operacionais e de uma utilização mais estratégica dos dados.

Para compreender o data fabric, é importante compreender os componentes essenciais e o valor que trazem às empresas através de uma melhor gestão e acessibilidade dos dados.

Um data fabric refere-se a uma arquitetura e a um conjunto de serviços de dados que fornecem capacidades consistentes num espetro de fontes de dados, em diferentes formatos e com diferentes latências, em ambientes locais, híbridos e multi-nuvem.

Os data fabrics permitem uma visão centralizada e consistente de dados díspares - apesar de os dados residirem em diferentes formatos e localizações - para utilização por uma vasta gama de consumidores e casos de utilização.

Pode pensar num data fabric como o maestro de uma orquestra.

Assim como um maestro, harmoniza os diversos instrumentos para produzir uma peça musical unificada e bonita, os tecidos de dados integram e gerem dados de várias fontes - aplicações, bases de dados, ficheiros, filas de mensagens, etc. - num tecido coeso e utilizável.

• Ligar e recolher: Para algumas aplicações, é mais adequado ou eficiente processar os dados no local onde se encontram, sem os persistir (ligar). Para outros cenários, é desejável persistir os dados (recolher). Um data fabric deve suportar ambas as abordagens.
• Escalabilidade: A arquitetura foi concebida para escalar horizontal e verticalmente, acomodando o crescente volume de dados sem comprometer o desempenho.
• Flexibilidade: O data fabric deve suportar uma vasta gama de tipos de dados, permitindo às empresas trabalhar com dados de quaisquer fontes internas e externas e em quaisquer formatos.
• Interoperabilidade: As arquiteturas dos data fabrics realçam a interoperabilidade entre diferentes plataformas e ambientes, garantindo que os dados podem fluir livremente e em segurança.
• Automatização: Ao automatizar as tarefas de gestão de dados, os fabricantes de dados reduzem a necessidade de intervenção manual, melhorando a eficiência e reduzindo a probabilidade de erros.

As empresas não têm falta de dados. De fato, atualmente, as organizações recolhem muito mais dados do que em qualquer outra altura do passado. É por esta razão que os data fabrics são tão importantes - abordam as complexidades introduzidas pelas enormes quantidades de dados dissimilares gerados a partir de diversas fontes.

Os tecidos de dados simplificam a acessibilidade e a interoperabilidade dos dados entre sistemas díspares, permitindo assim que as organizações tomem decisões atualizadas e bem informadas.

Reduzem também, significativamente, o tempo e o esforço necessários para gerir os dados, um fator não negociável para as empresas modernas orientadas para os dados.

A utilização de uma arquitetura de data fabric oferece às empresas uma multiplicidade de vantagens, especificamente adaptadas para navegar nas complexidades dos cenários de dados modernos e desbloquear o valor escondido em ativos de dados vastos e diversificados.

As vantagens de alto nível incluem:

• Aumentar a eficiência operacional
• Melhorar a tomada de decisões estratégicas
• Racionalização dos fluxos de trabalho operacionais
• Reforçar a conformidade regulamentar

Aqui estão algumas outras vantagens específicas:

• Acesso contínuo entre silos: Os data fabrics preenchem as lacunas entre silos de dados, fornecendo acesso unificado a dados consistentes e confiáveis em diferentes ambientes, plataformas e locais. Este acesso contínuo permite uma melhor integração e colaboração dentro da organização.
• Disponibilidade de dados em tempo real: Ao facilitar o processamento e a integração de dados em tempo real, um data fabric garante que os decisores tenham acesso a informações atualizadas, melhorando a capacidade de resposta às mudanças e oportunidades do mercado.

• Governação de dados simplificada: Com um data fabric, as empresas podem implementar e aplicar políticas de governação de dados consistentes em todos os seus dados, independentemente da sua localização. Esta abordagem unificada à governação ajuda a manter a qualidade dos dados, a exatidão e a conformidade com os regulamentos.
• Processamento automatizado de dados: As arquiteturas do data fabric incorporam a automatização para integração, descoberta de dados, classificação, acesso e controlo de qualidade, reduzindo os esforços manuais e minimizando os erros. Esta automatização apoia práticas de gestão de dados mais eficientes e confiáveis.

• Análise mais rápida e flexível: Ao fornecer uma visão holística do panorama de dados de uma organização, os data fabrics permitem uma análise de dados mais rápida e uma inteligência empresarial mais flexível. Esta capacidade permite às empresas transformar rapidamente os dados em informações acionáveis.
• Suporte para análise avançada de dados: Alguns tecidos de dados são concebidos para lidar com cargas de trabalho complexas de processamento e análise de dados diretamente no tecido, incluindo aprendizagem automática e IA, permitindo às empresas executar estratégias de análise avançada diretamente no tecido, para obter vantagens competitivas. Estas capacidades eliminam a necessidade de copiar grandes extratos de dados para ambientes separados para análise, e são ideais para casos de utilização em tempo real e quase em tempo real. Estes são por vezes designados por data fabrics inteligentes.

• Redução da complexidade da gestão de dados: Ao abstrair a complexidade das fontes de dados e da infraestrutura subjacentes, os data fabrics permitem às organizações gerir os seus dados de forma mais eficiente, reduzindo o tempo e os recursos necessários.
• Custos de infraestrutura mais baixos: Através de uma melhor gestão de dados e da capacidade de integrar diversas fontes de dados de forma eficiente, as empresas podem otimizar as suas infra-estruturas de armazenamento e processamento de dados, o que conduz a poupanças de custos significativas.

• Políticas de segurança consistentes: os data fabrics permitem a aplicação de políticas de segurança e controlos de acesso consistentes em todos os dados, ajudando a proteger informações sensíveis e a reduzir o risco de violações de dados.
• Conformidade simplificada: O modelo de governação unificado suportado pelos data fabric simplifica a conformidade com a proteção de dados e com os regulamentos da indústria, fornecendo ferramentas para o rastreio e a linhagem de dados, relatórios e aplicação de políticas em diferentes jurisdições.

Os tecidos de dados são capazes de trabalhar com vários tipos de dados e estilos de integração de dados em muitas plataformas e locais.

Eis mais alguns pormenores sobre o seu funcionamento.

1. Camada de ingestão de dadosEsta

camada é responsável pela ligação e recolha de dados de várias fontes, incluindo bases de dados, serviços na nuvem, plataformas SaaS, dispositivos IoT e sistemas no local.

Suporta vários formatos de dados e métodos de ingestão, incluindo os paradigmas de ligação (virtualização) e recolha (persistência), garantindo que os dados são capturados com precisão e disponibilizados para processamento.

2. Camada de armazenamento e organização de dados

A este nível, os dados ingeridos devem ser armazenados num motor de armazenamento de dados flexível e multimodelo.

Esta camada dá ênfase à organização e catalogação de dados, empregando a gestão de metadados para facilitar a descoberta e o acesso.

3. Camada de processamento e integração de dados:

Os data fabrics são processados e transformados para satisfazer as necessidades de diferentes aplicações e análises. Isto inclui limpeza, transformação, normalização, validação, reconciliação, enriquecimento e outras tarefas.

O aspeto da integração permite a harmonização de dados de fontes diferentes, assegurando que os dados são consistentes, exatos e estão prontos a ser utilizados em toda a organização.

4. Camada de governação e segurança dos dados:

Central para a arquitetura do data fabric, esta camada implementa políticas de qualidade, privacidade, conformidade e segurança dos dados.

Assegura que a utilização dos dados cumpre as normas regulamentares e as políticas organizacionais, aplicando encriptação, controlos de acesso e mecanismos de auditoria para proteger informações sensíveis.

5. Camada de acesso e fornecimento de dados:

Esta camada facilita o acesso eficiente e a partilha de dados em toda a empresa e com parceiros externos, quando necessário.

Suporta vários mecanismos de fornecimento de dados, incluindo APIs, serviços de dados e fluxos de eventos, permitindo que os utilizadores e as aplicações obtenham e subscrevam os dados de que necessitam de uma forma conveniente. O data fabric deve suportar uma grande variedade de protocolos de acesso, incluindo relacional, documental, REST, etc., sem necessidade de mapeamento e duplicação de dados.

6. Camada analítica e de informação:

As capacidades de processamento analítico devem ser criadas diretamente no próprio tecido, incluindo:

• Análise avançada
• Aprendizagem automática
• IA generativa
• Inteligência empresarial
• Processamento em linguagem natural
• Regras de negócio
• SQL analítico

e outras capacidades analíticas para gerar conhecimentos e ações programáticas a partir dos dados - tudo isto sem a necessidade de copiar extratos de dados para ambientes externos...
O tecido de dados deve suportar nativamente a análise em tempo real, os fluxos de trabalho operacionais inteligentes e a tomada de decisões, ajudando as organizações a obter informações acionáveis e valor estratégico dos seus dados.

Vamos explorar alguns exemplos hipotéticos de como diferentes tipos de empresas poderiam aproveitar as tecnologias de estrutura de dados para resolver desafios comerciais únicos, destacando a diversidade e a adaptabilidade das soluções de estrutura de dados.

Cenário: uma empresa de retalho global pretende criar uma visão unificada do cliente nas suas plataformas online, lojas físicas e aplicações móveis para oferecer experiências de compra personalizadas e melhorar a fidelização dos clientes.

Utilização de um tecido de dados: a empresa implementa um tecido de dados para integrar os dados dos clientes dos seus sistemas de comércio eletrónico, sistemas de pontos de venda em lojas físicas, sistema CRM, dados de utilização de aplicações móveis e feedback dos clientes nas plataformas de redes sociais

. O tecido de dados fornece uma visão de 360 graus em tempo real das interações e preferências dos clientes e sugestões para as acções e promoções mais adequadas para os clientes

.

Cenário: Um banco multinacional precisa de melhorar as suas capacidades de deteção de fraudes e garantir a conformidade com os requisitos regulamentares globais sem afetar o serviço ao cliente.Utili

zação de umtecido de dados: Ao utilizar um tecido de dados, o banco integra dados de transacções em diferentes unidades de negócio e plataformas em tempo real, aplicando análises avançadas e modelos baseados em IA para detetar actividades fraudulentas de forma mais eficaz. Também automatiza os relatórios de conformidade, assegurando que todos os dados cumprem os regulamentos regionais através de um quadro de governação unificado.

Tecnologias: Aprendizagem automática para detecção de fraudes, capacidades de ingestão de fluxos em tempo real que desencadeiam a execução programática de modelos de aprendizagem automática e ferramentas de conformidade automatizadas no âmbito da arquitetura do data fabric.

Cenário: Um sistema de cuidados de saúde pretende melhorar os resultados dos cuidados prestados aos pacientes e avançar a pesquisa médica através da integração de registos de pacientes, dados de investigação e dispositivos de monitorização da saúde em tempo real.

Utilização do data fabric : O sistema de cuidados de saúde utiliza um data fabric para unificar registos de saúde eletrônicos (EHR), dados de investigação genómica e dados de dispositivos IoT de wearables e equipamento de monitorização hospitalar. Esta integração permite planos de saúde personalizados para os pacientes e elimina os silos de dados que impedem a prestação de bons cuidados aos doentes

.Tecnologias: integração de dados IoT para monitorização da saúde em tempo real, análise de dados para investigação e plataformas seguras de intercâmbio de dados para aceder aos dados de forma segura e privada.

Cenário: Uma empresa de fabrico internacional procura otimizar as operações da sua cadeia de fornecimento para reduzir os custos e melhorar o tempo de colocação no mercado dos seus produtos

.Utilização do tecido de dados: A empresa implementa um tecido de dados para integrar dados dos seus parceiros da cadeia de fornecimento, sensores da linha de produção e sistemas de gestão de inventário.

Utilizando a análise preditiva, o tecido de dados identifica potenciais perturbações da cadeia de fornecimento antes de estas ocorrerem e sugere estratégias de otimização para cumprir os compromissos e os SLAs dos clientes

.Tecnologias: Análise preditiva para obter informações sobre a cadeia de fornecimento, IoT para monitorização da linha de produção e ferramentas de integração de dados para ecossistemas de parceiros.

A virtualização de dados é uma tecnologia que permite a integração, em tempo real ou quase real, de dados provenientes de fontes diferentes, sem exigir o movimento físico ou a replicação dos dados.

Cria uma visão unificada e abstrata dos dados provenientes de várias fontes heterogêneas, incluindo bases de dados, ficheiros, serviços Web e aplicações, tornando-os acessíveis através de uma única camada virtual.

Esta abordagem facilita o acesso aos dados num formato e numa estrutura que são mais úteis para os utilizadores finais ou para as aplicações, independentemente do formato original ou da localização dos dados.

As principais características da virtualização de dados incluem

• Complexidade reduzida: Simplifica o cenário de dados, minimizando a necessidade de replicação de dados e armazenamento físico de dados, reduzindo assim os custos de armazenamento e eliminando a redundância de dados.
• Integração de diversas fontes de dados: Pode combinar dados que residem em vários formatos e localizações, proporcionando uma visão consolidada de dados distribuídos e diferentes.
• Acesso aos dados em tempo real: Oferece a capacidade de acessar e consultar dados em tempo real, garantindo que os utilizadores têm à sua disposição as informações mais atuais.

Uma camada semântica universal é uma camada de abstração que se situa entre os utilizadores empresariais (tais como analistas empresariais, aplicações e decisores) e as fontes de dados subjacentes.

Esta camada abstrai os pormenores técnicos da forma como os dados são armazenados, apresentando uma interface unificada e simplificada para aceder aos dados em toda a empresa.

Uma camada semântica universal suporta:

• Abstração de dados: Apresenta um modelo de dados consistente e de fácil utilização por todos os consumidores de dados.
• Otimização de consultas: As capacidades inteligentes de processamento de consultas garantem que os pedidos de dados são satisfeitos de forma eficiente, otimizando o desempenho e a utilização de recursos.
• Segurança e governação de dados: Controle centralizado do acesso e utilização de dados, implementando regras de segurança, privacidade e conformidade de forma consistente em todos os dados.

A implementação de um data fabric envolve uma abordagem estruturada e a adesão às melhores práticas da indústria para garantir uma solução robusta e escalável.

O processo envolve várias etapas fundamentais, desde o planejamento e design até à implementação e otimização contínua. Aqui está um guia passo a passo para ajudar uma organização a iniciar esta viagem:

1. Identificar objetivos comerciais: Compreender os resultados comerciais específicos que pretende alcançar com um data fabric, tais como uma melhor acessibilidade dos dados, uma melhor tomada de decisões ou uma melhor experiência do cliente.
2. Avaliar os atuais desafios em matéria de dados: Identificar os atuais desafios em matéria de gestão de dados, incluindo silos de dados, problemas de qualidade dos dados ou ineficiências no processamento de dados.

1. Catalogar fontes de dados: inventariar as fontes de dados relevantes na organização, incluindo bases de dados, ficheiros, aplicações no local e na nuvem, armazenamento na nuvem e dados e aplicações de terceiros.
2. Avaliar a infraestrutura de dados: Avalie o estado atual da sua infraestrutura de dados para identificar potenciais lacunas ou áreas a melhorar no tratamento, processamento, armazenamento e análise de dados.

1. Escolha as tecnologias certas: Com base nos objetivos e na avaliação do estado atual, selecione as capacidades adequadas para o seu data fabric. Uma arquitetura de data fabric pode exigir muitas capacidades ou serviços de gestão de dados diferentes. Uma das melhores práticas é procurar plataformas que combinem muitas das capacidades necessárias num único produto, minimizando a complexidade e acelerando o tempo de obtenção de valor.
2. Plano de arquitetura: Desenvolva um plano de arquitetura detalhado que descreva a forma como os diferentes componentes do data fabric irão interagir, garantindo a escalabilidade, a segurança e a conformidade.

1. Políticas de governação de dados: Estabeleça políticas claras de governação de dados que abranjam a qualidade dos dados, a privacidade, a segurança e as normas de conformidade.
2. Funções e responsabilidades: Definir funções e responsabilidades para a gestão de dados, assegurando a responsabilidade e a propriedade dos dados em toda a organização.

1. Selecione uma área piloto: Escolha uma área de negócio específica ou um caso de utilização para testar a implementação da estrutura de dados. Esta deve ser uma área que pode proporcionar ganhos rápidos ou conhecimentos valiosos.
2. Implementar e testar: Implementar a funcionalidade necessária e integrar as fontes de dados selecionadas. Validar a implementação, exercitando o acesso aos dados, a integração e as funcionalidades analíticas num caso de utilização específico.

1. Expandir gradualmente: Com base no sucesso do projeto-piloto, expandir gradualmente o âmbito do data fabrics para incluir fontes de dados e áreas de negócio adicionais.
2. Monitorizar e otimizar: Monitorizar continuamente o desempenho da estrutura de dados, fazendo os ajustes necessários para melhorar a eficiência, a escalabilidade e a qualidade dos dados.

1. Formação e apoio: Fornecer formação e recursos para garantir que os funcionários possam utilizar de forma eficaz o tecido de dados para acesso e análise de dados.
2. Incentivar a colaboração: Promover um ambiente de colaboração em que os dados sejam partilhados e utilizados para orientar os processos de tomada de decisões em toda a organização.

1. Ciclo de feedback: Estabelecer mecanismos para recolher feedback dos utilizadores do data fabric para identificar áreas de melhoria.
2. Mantenha-se atualizado: Mantenha-se a par dos avanços nas tecnologias e práticas de gestão de dados para garantir que o data fabric evolui para satisfazer as futuras necessidades e oportunidades de negócio.

Seguindo estes passos, uma organização pode implementar com sucesso um data fabric que melhore a sua capacidade de aproveitar os dados para obter vantagens competitivas, eficiência operacional e inovação.

Ao quebrar silos e integrar dados de diversas fontes e plataformas, um data fabric não só simplifica a gestão de dados, como também abre um novo domínio de insights, eficiência e inovação.

À medida que as empresas continuam a navegar pelas complexidades da era digital, a agilidade e a inteligência fornecidas por uma arquitetura de tecido de dados tornam-se ativos indispensáveis.

Entre as inúmeras tecnologias que permitem a construção de um data fabric robusto, o InterSystems IRIS destaca-se dos restantes.

O InterSystems IRIS fornece muitas das capacidades necessárias para implementar arquiteturas de data fabrics inteligentes e em tempo real num único produto, eliminando a necessidade de implementar, integrar e manter dezenas de tecnologias diferentes.

Reunir todos esses recursos em um único produto construído em uma base de código única acelera o tempo de valor, reduz a complexidade do sistema, simplifica a manutenção e oferece alto desempenho com menor demanda de recursos do sistema, em comparação com a construção de uma solução usando múltiplas soluções pontuais. Com sua capacidade de lidar com uma ampla variedade de tipos de dados em um único mecanismo de dados, integração de dados em tempo real de alto desempenho, análise sofisticada e recursos de processamento de transações e eventos críticos, o InterSystems IRIS fornece às organizações uma maneira escalável, segura e eficiente de realizar todo o potencial de seus dados. Ao aproveitar tecnologias avançadas como o InterSystems IRIS, as organizações podem acelerar sua jornada para se tornarem verdadeiramente orientadas por dados, garantindo que estejam bem equipadas para enfrentar os desafios e oportunidades do futuro. O caminho para implementar uma malha de dados pode exigir planejamento estratégico, comprometimento e a parceria tecnológica certa, mas os benefícios do acesso aprimorado a dados, da melhor tomada de decisão e da excelência operacional valem a pena.