Com a rápida evolução tecnológica e o crescente volume de dados nas empresas, a arquitetura de dados precisa acompanhar inovações que promovam competitividade e agilidade.
Conceitos como Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh e Inteligência Artificial (IA) estão transformando a maneira como as organizações armazenam, analisam e gerenciam suas informações. Com base nisso, separamos as tendências emergentes em arquitetura de dados e compartilhamos como elas podem impulsionar a estrutura de dados da sua empresa.
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Data Lake e Data Warehouse: a base para dados flexíveis e estruturados
Duas estruturas que são a base para o armazenamento de dados em muitas empresas são o Data Lake e o Data Warehouse.
Enquanto o Data Lake permite armazenar dados em seu formato bruto, promovendo flexibilidade, o Data Warehouse é orientado para a análise estruturada de dados, adequado para insights e projeções. A vantagem do Data Lake está na possibilidade de manter dados diversos e em diferentes formatos, permitindo uma abordagem analítica abrangente. Por outro lado, o Data Warehouse é ideal para análises de longo prazo, já que organiza dados estruturados de forma consistente. Dessa forma, ambas as arquiteturas podem ser complementares e atender a necessidades específicas de diferentes áreas da empresa.
Data Mesh: descentralização para mais agilidade
O conceito de Data Mesh surge como uma solução à centralização que limita a escalabilidade e a agilidade nas operações de dados. Essa abordagem permite que diferentes áreas de negócio administrem seus próprios dados, o que melhora a autonomia e facilita o atendimento de necessidades específicas com rapidez.
Segundo Carlos Pedrosa, IT Superintendent do Banco Inter, a implementação de uma estrutura descentralizada permitiu ao banco responder de forma ágil às demandas de áreas como investimentos, seguros e marketplace, atendendo mais de 33 milhões de clientes. Essa estrutura não apenas promove a escalabilidade, mas também melhora a experiência do cliente e facilita o gerenciamento de dados por setor.
Democratização dos dados
A democratização dos dados permite que colaboradores de diferentes níveis e áreas tenham acesso aos dados, mesmo sem conhecimento técnico profundo. Isso elimina gargalos e promove uma cultura organizacional orientada por dados. No Banco Inter, a implementação do ambiente DEDE (Data Engineer Developer Environment) é um exemplo de sucesso: a ferramenta permite que colaboradores acessem e manipulem dados facilmente, mesmo sem serem especialistas em SQL. Essa acessibilidade democratiza o uso de dados, permitindo que as equipes tenham informações atualizadas para tomar decisões rápidas e alinhadas com a realidade do mercado.
Decisões em tempo real com o apoio de Analytics
A capacidade de analisar dados em tempo real é uma necessidade crescente em setores como financeiro e atendimento ao cliente, onde a agilidade pode ser um diferencial competitivo. A análise de dados em tempo real permite que as empresas ajustem estratégias e tomem decisões no momento em que os dados são gerados. Para implementar essa tendência, é necessária uma arquitetura de dados robusta e preparada para o processamento contínuo e ágil de grandes volumes de informação, o que exige investimento em tecnologias de ponta e práticas de DataOps.
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DataOps e a integração contínua entre desenvolvimento e operações
O DataOps se destaca como uma metodologia inovadora ao integrar práticas de desenvolvimento e operações voltadas para dados, melhorando a qualidade dos dados e a colaboração entre equipes.
Ao promover a automação e o monitoramento contínuos, o DataOps reduz erros e aumenta a confiabilidade das informações processadas. Essa prática é essencial para garantir que os dados fluam sem problemas através dos sistemas e estejam prontos para alimentar análises em tempo real e modelos preditivos, impactando diretamente a performance e os resultados do negócio.
Segurança de dados
Com o aumento das regulamentações e a preocupação crescente com a privacidade, a segurança dos dados é uma prioridade para empresas que gerenciam grandes volumes de informações sensíveis. Tecnologias como criptografia e autenticação multifator são essenciais para proteger dados e garantir a conformidade com normas regulatórias. No caso do Banco Inter, a criação de frameworks específicos para compliance e segurança de dados em processos de machine learning e IA generativa fortalece a governança e reduz os riscos, preservando a integridade e a confiança nos dados.
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Essas tendências emergentes são fundamentais para empresas que buscam otimizar suas estratégias de dados e se alinhar às melhores práticas do mercado. Para continuar evoluindo na gestão de dados e atender melhor aos seus clientes, é essencial investir em uma arquitetura que equilibre inovação, descentralização e segurança, criando uma estrutura sólida e preparada para o futuro.
