Federação de Dados: Guia Infalível sobre Gestão de Dados

As empresas gerenciam uma ampla variedade de dados para operar suas operações de forma eficaz.

Elas coletam e armazenam diferentes tipos de dados, como big data, dados estruturados ou não estruturados, e mais. À medida que as empresas crescem, o tamanho de seu armazenamento de dados aumenta, assim como os silos dentro deles.

Em grandes organizações, os dados são frequentemente isolados entre departamentos, tornando difícil obter uma visão geral ao tomar decisões cruciais de negócios. A federação de dados elimina esse problema e permite que você acesse todos os dados de um único local. Muitas organizações implementam a federação de dados por meio de software de virtualização de dados para obter acesso contínuo aos seus dados heterogêneos distribuídos.

Em termos simples, a federação de dados permite que os usuários acessem dados de um único lugar. Você não precisa ir a bancos de dados separados e fazer consultas com base em seu tipo e modelo de dados. Você pode acessá-los facilmente a partir do sistema de federação de dados.

Vamos entender isso com um exemplo simples. Considere a federação de estados nos EUA. Todos os estados têm um conjunto diferente de regras e regulamentos. Ainda assim, a federação funciona como um país governado por leis federais comuns. Da mesma forma, organizações com múltiplos bancos de dados (ERP, CRM e data lake) têm diferentes modelos de dados, e a federação de dados os reúne sob um mesmo teto, permitindo que os usuários visualizem e acessem seus dados de um único lugar.

A tecnologia de federação de dados ajuda as empresas a enfrentar esses desafios relacionados ao armazenamento e recuperação de dados brutos. Ela integra todos os dados virtualmente em um modelo padrão e não requer hardware de armazenamento separado, o que economiza dinheiro e tempo.

Algumas organizações usam processos de extração, transformação e carregamento (ETL) para criar uma cópia dos dados armazenados em vários bancos de dados e, em seguida, armazená-los em seu data warehouse. Não é uma prática nova. Mas se houver um erro ou atraso na extração de dados de um banco de dados, seu impacto se refletirá no processo ETL e tornará um método demorado e intensivo em recursos.

Federação de dados em organizações

As organizações têm múltiplos bancos de dados para armazenar e gerenciar dados. A maior parte dessa informação é isolada na organização com base no sistema ou aplicativos que a utilizam.

Empresas que gerenciam grandes quantidades de dados precisam configurar técnicas de integração de dados para visualizar rapidamente e acessar informações. A federação de dados é uma dessas técnicas que reúne todos os dados empresariais sem hardware de armazenamento separado.

O controle dos bancos de dados individuais fica com os respectivos departamentos na federação de dados, permitindo que eles mantenham a qualidade e a precisão dos dados. Isso também permite que eles obtenham apoio político de todas as partes interessadas envolvidas no processo de adoção e implementação.

A federação de dados ajuda os usuários a obter relatórios precisos que impulsionam os processos de tomada de decisão de negócios. As organizações geralmente usam federação de dados e estratégias de data warehousing em sua estratégia de gerenciamento de dados, dependendo do volume de dados e da capacidade computacional.

Quando ambos são usados em conjunto, é criado um processo contínuo para armazenar e acessar dados. O data warehouse aborda os desafios ou fraquezas da federação de dados, e ambos juntos fornecem uma solução ideal para problemas comuns de gerenciamento de dados empresariais.

Virtualização de dados vs. federação de dados vs. consolidação de dados

A federação de dados pode ser vista como parte do framework de virtualização de dados . A federação de dados e a virtualização amadureceram simultaneamente, mas a última cresceu em valor com recursos, aplicativos e funcionalidades extras.

Embora a federação de dados seja um componente do framework de virtualização de dados, eles não são necessariamente semelhantes.

Virtualização de dados é uma abordagem de gerenciamento de dados que cria uma camada de extração lógica. Ela permite que os usuários acessem e modifiquem conjuntos de dados diversos sem se preocupar com detalhes técnicos, como o formato dos dados no sistema de origem ou onde estão armazenados.

A virtualização de dados não replica ou converte dados distribuídos em um modelo comum. Ela ajuda um usuário a se conectar aos dados necessários e os entrega em tempo real. A virtualização de dados também permite que as empresas apliquem uma gama de análises, como preditiva, visual e de streaming, às atualizações de dados mais recentes.

Por outro lado, a federação de dados converte diferentes dados em um modelo comum e fornece uma única fonte de dados para aplicativos de front-end acessarem dados distribuídos.

A virtualização de dados e a federação de dados são maneiras de integrar dados, tornando mais simples para aplicativos de front-end acessá-los.

Consolidação de dados, por outro lado, significa trazer todos os dados armazenados em múltiplos sistemas para um único repositório que as empresas podem acessar para tomar decisões estratégicas e operacionais. Essa abordagem é majoritariamente usada em data warehousing e data lakes.

A consolidação de dados depende fortemente do processo ETL. Os dados são extraídos de múltiplos sistemas, transformados para se adequar ao modelo de dados comum e, em seguida, carregados em um data warehouse. Essa abordagem permite uma análise de alta velocidade, pois inclui pré-processamento de dados. Ainda assim, você não obtém insights em tempo real do data warehouse, pois ele usa informações antigas.

Ao contrário da consolidação de dados, a federação de dados não traz todos os dados para um único repositório, mas integra os dados virtualmente e fornece uma visão unificada com virtualização.

Desafios da federação de dados

A federação de dados apresenta alguns desafios para os usuários. Esses softwares são caros de implementar, dependendo da complexidade da arquitetura.

Existem vários outros desafios da federação de dados, incluindo:

• Limpeza inadequada de dados complexos: Embora as soluções de federação de dados ajustem e limpem os dados, o desafio surge ao lidar com dados muito inconsistentes ou problemáticos. Seus dados devem estar em formato relacional ou XML para implementar a federação de dados; caso contrário, seria desafiador integrar bancos de dados complicados.
• Falta de dados históricos: A federação de dados relata os dados mais recentes e não retém dados históricos de nenhuma forma, tornando difícil rastrear, detectar e resolver erros. Você precisaria de um sistema de armazenamento de dados físico para armazenar dados históricos.
• Requisito de poder computacional: Se seus sistemas estão operando em sua capacidade máxima, você precisaria atualizar seus sistemas para executar a federação de dados e garantir que isso não prejudique tarefas vitais de processamento de dados.

Além disso, você precisa garantir que tenha uma governança substancial em torno da propriedade dos dados. É melhor verificar se você tem o apoio de todas as partes interessadas antes de iniciar o processo de implementação, pois isso exigiria colaboração e coordenação entre as equipes.

Benefícios da federação de dados

Com o foco crescente das organizações em criar uma solução de acessibilidade de dados fácil de usar e eliminar silos de dados, a federação de dados ganhou popularidade na última década.

A federação de dados oferece múltiplas vantagens para as organizações, incluindo:

• Sem necessidade de armazenamento adicional: O software de federação de dados não copia dados de bancos de dados individuais para nenhum repositório. Como a integração de dados é realizada virtualmente, você não precisa alocar espaço de armazenamento ou hardware separado.
• Acesso mais rápido aos dados: A federação de dados oferece uma única fonte para acessar qualquer dado. Ela elimina o problema de fazer consultas em bancos de dados individuais para obter o que você precisa, fornecendo uma única plataforma, permitindo que você acesse dados de forma contínua e economize tempo.
• Facilidade de uso: As ferramentas de federação de dados não exigem que você possua conhecimento de diferentes linguagens de programação. Você precisa de conhecimento mínimo de programação para fazer consultas e acessar os dados.
• Opção mais barata com risco mínimo: Como a federação de dados não cria uma cópia separada dos dados, ela evita que você gaste em hardware de armazenamento caro. Ao mesmo tempo, minimiza o risco de perda de dados, pois não há movimentação física de dados.
• Facilita o papel do cientista de dados: A federação de dados cuida da limpeza de dados, tornando mais fácil para os cientistas de dados usarem dados precisos e consistentes e coletarem insights a partir deles.
• Use dados precisos para apoiar decisões de negócios: A federação de dados permite que as empresas obtenham insights de relatórios sobre os dados mais recentes. Ela permite que os usuários de negócios acessem dados em tempo real sem exigir amplo conhecimento de programação e os usem para inteligência de negócios, bem como para tomar decisões estratégicas e operacionais para sua organização.

Federação de dados: perguntas frequentes (FAQs)

O que são bancos de dados federados?

Bancos de dados federados são sistemas onde múltiplos bancos de dados funcionam como uma única entidade, permitindo que os usuários acessem dados heterogêneos de forma unificada.

Qual é a diferença entre integração de dados e federação de dados?

A integração de dados fornece relações significativas entre dados armazenados em vários locais, replicando todos os dados de diferentes fontes e fornecendo uma única plataforma para acessá-los. Por outro lado, a federação de dados não replica dados, mas cria virtualmente um único modelo de dados e permite que você acesse dados armazenados em sistemas díspares a partir de uma única plataforma.

Quais são exemplos de federação de dados?

Uma integração de informações empresariais (EII) é um exemplo de tecnologia de federação de dados. Ela fornece uma camada de acesso universal a dados que permite aos usuários visualizar fontes de dados dispersas.

O que é uma fonte de dados federada?

Uma fonte de dados federada integra múltiplas fontes enquanto oferece acesso com uma consulta federada.

O que são modelos federados?

Modelos federados são modelos de dados padronizados que obtêm dados de diferentes plataformas DBMS e mantêm um local virtual centralizado de dados. Isso fornece ao front-end um fornecimento fresco de dados, e se algo estiver errado durante a transferência de dados, apenas uma parte do modelo é examinada e corrigida sem prejudicar os dados em outros locais. Faz parte de um framework de virtualização de dados.

Os dados não são de alta manutenção, mas auto-mantidos.

Com um sistema de federação de dados funcionando ao lado de um data warehouse e outras soluções de integração, você pode fornecer acesso contínuo a dados em sua organização. A desvantagem da federação de dados é compensada pelas vantagens dos data warehouses, que fazem uma solução ideal para problemas de banco de dados.

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