Watson

O que é Data Fabric?

Compartilhe:

Não é segredo para ninguém que as empresas estão coletando dados de diversas plataformas e com uma velocidade nunca vista.

Data Fabric

Toda essa coleta, combinada à capacidade computacional disponível atualmente, aos algoritmos avançados e ao armazenamento cada vez mais econômico, está consolidando o poder inovador e transformador dos dados.

Mas os dados, geralmente ficam isolados em aplicativos e sistemas diferentes. E para realizar o cruzamento dessas informações e adicionar análises para podermos explorar de forma mais eficaz as potencialidades dessas informações, hoje contamos com o conceito de Data Fabric, ou malha de dados.

Em uma definição bem simples, Data Fabric é uma arquitetura que simplifica o acesso aos dados, para que as organizações consumam informações por autoatendimento.

Para essa arquitetura, os ambientes, processos, utilitários e áreas geográficas dos dados são indiferentes, e elas conseguem integrar os recursos para gerenciamento dos dados de ponta a ponta.

Um data fabric fornece uma experiência uso unificada, além de consistente acesso aos dados para qualquer membro de uma organização em todo o mundo e em tempo real.

Opa, esse termo “qualquer membro” ficou pesado né? Na próxima semana vou publicar um material que fala sobre Governança de Segurança de Dados ok?

Voltando ao assunto, de uma forma bem reduzida, Data Fabric não é um produto único, é uma arquitetura de Dados distribuída que inclui dados compartilhados e processos otimizados de gerenciamento e integração.

O data fabric foi projetado para ajudar as organizações a resolver problemas de dados e casos de uso complexos, independentemente dos vários tipos de aplicativos, plataformas e locais onde os dados são armazenados. Ele permite acesso e compartilhamento de dados sem atrito em um ambiente de dados distribuído.

Eu preciso de Data Fabric?

Uma pesquisa da Gartner mostrou que na maioria das empresas 68% dos dados não são analisados. Imagine a quantidade de informações valiosas são desperdiçadas por não serem nem ao menos notadas, e com a velocidade do mundo, esses dados se tornam irrelevantes muito rapidamente.

A integração tradicional de dados já não atende mais às novas demandas de negócios em tempo real, autoatendimento, automação e transformações. Embora a coleta de dados geralmente não seja o problema, muitas organizações não podem integrar e processar dados com outras fontes.

Essa parte crucial do processo de gerenciamento de dados precisa acontecer para fornecer uma visão abrangente dos clientes, parceiros e produtos. Dando às organizações vantagem competitiva, permitindo que elas atendam melhor às demandas dos clientes, modernizem seus sistemas e acelerem as tomadas de decisões.

Casos de uso

O caso de uso mais comum para uma malha de dados é a criação de um banco de dados virtual para gerenciamento de negócios centralizado. As fontes de dados distribuídas mantêm a acessibilidade para uso local ou regional, além de serem acessíveis pela organização em geral.

As organizações que têm uma força de trabalho distribuída ou segmentação regional geralmente escolhem essa abordagem, permitindo acesso central, coordenação e gerenciamento de dados.

Outro caso de uso comum é quando ocorrem fusões ou aquisições. Uma estratégia de malha de dados pode unificar fontes diferentes trazendo as informações da empresa adquirida para o armazenamento de dados virtual sem precisar substituir a arquitetura legada.

Embora a criação de dados unificados e harmonizados sempre exija algum nível de esforço, uma malha de dados permitirá acesso de dados integrado e centralizado dentro e em toda a empresa.

Alguns dos benefícios

  • Governança unificadas

Os “silos de dados” criam grandes dores de cabeça e desafios quando se trata de integração de dados. Muitas organizações têm seus dados espalhados por vários bancos de dados, arquivos, data warehouses, várias nuvens e locais.

As empresas também costumam construir silos de data lakes, armazéns e plataformas para atender às necessidades específicas das equipes.

Além disso, um número crescente de regulamentações de privacidade de dados está pressionando as organizações a implementar medidas de segurança de dados e protocolos de conformidade mais fortes – o que pode atrasar insights ou desenvolvimento de novos aplicativos

  • Agilidade

Em uma pesquisa da Forrester, os tomadores de decisão citaram o suporte de dados em tempo real como um dos principais requisitos do gerenciamento de informações, especialmente para oferecer suporte a novos aplicativos móveis.

No entanto, as arquiteturas de dados tradicionais não atendem a esses novos requisitos em tempo real, retardando insights e o desenvolvimento de aplicativos.

Para tornar os dados organizacionais prontamente disponíveis para todas as partes interessadas, as equipes de dados precisam “religar” os sistemas existentes para que os dados não fiquem em repositórios bloqueados que não possam ser acessados sem a ajuda das equipes de tecnologia.

Uma das principais vantagens de estabelecer uma arquitetura de malha de dados em uma organização é que os dados estarão prontamente disponíveis para funcionários, parceiros e clientes em tempo real.

  • Democratização de Dados

Os usuários estão cada vez mais acostumados a gerenciar plataformas de dados e análises. Na verdade, eles exigem mais soluções de dados de autoatendimento, para que não precisem depender de equipes de tecnologia para acessar os insights de que precisam.

Essa democratização dos dados só pode acontecer se, por um lado, o usuário de negócios tiver o nível de “alfabetização de dados” necessário para produzir os insights ou relatórios necessários, mas também se existir a infraestrutura certa para que ele não precise depender de dados ou de equipes para “minerar” os dados certos do repositório certo.

Essa independência será um passo crucial para capacitar as equipes com a agilidade de que precisam para ter sucesso.

  • Redução de custos

A arquitetura de dados aberta e acessível é muito mais eficiente do que aquelas sobrecarregadas por inúmeros silos de dados. E todos nós sabemos que quando a eficiência aumenta, o custo diminui.

Por exemplo, como todos terão acesso às informações de que precisam, não haverá necessidade de pedir ajuda constantemente ao setor de TI. Em outras palavras, seus funcionários podem se concentrar em outros aspectos mais importantes do negócio.

Além disso, a arquitetura de malha de dados fornece análise em tempo real e dados precisos, facilitando as coisas para sua arquitetura de informações e permitindo que os funcionários tomem decisões e análises corretas e pontuais.

Isso era tudo que eu gostaria de compartilhar hoje, o assunto fez sentido para você?

Preparei um vídeo sobre o assunto:

Como comentei, na próxima semana vou postar um material que fala como segurança e governança de dados estão andando juntas.

Até a próxima!

Automation Sales Specialist

Leia mais sobre

Bee Smart – RAG demo com watsonx.ai e watson.data

Esta demonstração usa a API (application programming interface) de serviços de embeddings watsonx disponível para implementar um fluxo de RAG. Os modelos de embeddings disponíveis em watsonx.ai (veja mais sobre watsonx.ai aqui) criam embeddings de texto que capturam o significado de frases ou passagens para uso em seus aplicativos de IA generativa. A conversão de […]

Como o Autoscaling do IBM Kubernetes Pode Impedir a Interrupções das suas Aplicações.

Confrontados com o desafio de aplicações sendo encerradas inesperadamente, muitas organizações se deparam com a realidade de que seus ambientes de Kubernetes não estão preparados para lidar eficazmente com uma demanda inesperada. A causa raiz frequentemente aponta para uma falta crítica de recursos, onde nós (worker nodes) trabalhadores físicos ou virtuais estão sobrecarregados ou subutilizados, […]

Do Ataque à Recuperação de Grandes Incidentes

Replay de nosso evento online para você que não teve a oportunidade de acompanhar ao vivo e agora pode assistir o que rolou sobre Disaster Recovery e Backup em Nuvem – Descubra como as soluções IBM Cloud podem te ajudar a enfrentar os desafios da segurança cibernética e garantir a recuperação rápida após incidentes. Caso […]