O que é uma malha de dados?
Malha de dados é definida como uma arquitetura de dados integrada que abrange processos de gerenciamento de dados e facilita a integração de ponta a ponta de inúmeros pipelines de dados em uma organização. É uma arquitetura que ajuda a padronizar inúmeros processos de gerenciamento de dados em vários ambientes, como locais ou na nuvem. Pode ser implantada "em qualquer lugar", o que inclui nuvem (híbrida, pública e privada), locais, borda e dispositivos IoT. A malha de dados ajuda a garantir consistência em vários ambientes integrados.
Benefícios do uso de malha de dados
Alguns benefícios da malha de dados incluem:
- Aumento da visibilidade em todo o panorama de dados: Como a malha de dados é uma plataforma unificada, ela oferece aos seus usuários maior visibilidade no panorama de dados altamente complexo e heterogêneo em uma organização.
- Análises aprofundadas e insights: Como a malha de dados ajuda a conectar vários pipelines de dados nas organizações e fornece visibilidade completa, torna mais fácil para os usuários de dados controlar e gerenciar dados, permitindo insights mais eficazes para ajudar a impulsionar decisões de negócios baseadas em dados. Isso ajuda as empresas a se tornarem mais "orientadas por dados" e a fornecer uma justificativa sólida para qualquer decisão de negócios.
- Casos de uso em toda a organização: A malha de dados pode beneficiar quase todos os departamentos dentro de uma empresa e não se limita a alguns poucos selecionados. Detecção de fraudes e gerenciamento de segurança, equipes de governança e conformidade, departamentos de vendas e marketing, departamentos de engenharia, etc., todos podem fazer uso de plataformas de malha de dados.
- Otimização: As plataformas de malha de dados ajudam a monitorar e observar os custos de armazenamento (em uma nuvem híbrida ou local), ajudando a melhorar a eficiência geral. As empresas podem decidir escalar para cima/baixo com base nos insights recebidos e focar na otimização de recursos.
Elementos básicos de uma malha de dados
É essencial identificar os elementos fundamentais da malha de dados. Alguns deles estão listados abaixo:
- Grafo de conhecimento: Um grafo de conhecimento é um tipo de representação de dados que usa grafos para identificar interligações, relacionamentos e conexões. Como o núcleo da malha de dados depende de integrações, um software de malha de dados deve ser capaz de criar um grafo de conhecimento que possa conectar inúmeras fontes de dados díspares.
- Capacidades de integração: As plataformas de malha de dados devem ser capazes de integrar vários pipelines de dados. Isso inclui a capacidade de extrair, transformar e gerenciar dados para garantir eficiência de desempenho.
- Governança de dados: Políticas de dados, governança de dados e conformidade de dados devem ser seguidas ao construir integrações de dados.
- Gerenciamento do ciclo de vida dos dados: A malha de dados deve supervisionar o gerenciamento do ciclo de vida dos dados de ponta a ponta.
- Suporte à nuvem: As plataformas de malha de dados devem ser capazes de operar em ambientes locais, bem como em nuvem.
- Suporte a ferramentas analíticas: Como a malha de dados visa fornecer dados limpos e completos, uma plataforma de malha de dados adequada deve ter algumas capacidades analíticas ou conectividade com outras ferramentas analíticas.
Malha de dados vs. malha de dados
A malha de dados é frequentemente confundida com a malha de dados, mas as duas têm algumas diferenças fundamentais. Embora ambos os softwares se relacionem com a arquitetura de gerenciamento de dados e sua integração, a diferença é que a malha de dados envolve um componente humano—entregando dados para pessoas e equipes específicas do domínio de negócios. Adapta o conceito de "dados como produto", o que significa que diferentes equipes lidarão apenas com os dados em seu pipeline. É altamente descentralizado e garante que cada domínio permaneça responsável por seu pipeline de dados. A malha de dados, por outro lado, permite que qualquer dado de qualquer local seja extraído, transformado e trabalhado e abrange todo o ciclo de vida dos dados.
Preethica Furtado
Preethica is a Market Research Manager at G2 focused on the cybersecurity, privacy and ERP space. Prior to joining G2, Preethica spent three years in market research for enterprise systems, cloud forecasting, and workstations. She has written research reports for both the semiconductor and telecommunication industries. Her interest in technology led her to combine that with building a challenging career. She enjoys reading, writing blogs and poems, and traveling in her free time.
