Usabilidade Threads de Conexão: Desvendando a Data Fabric para Dados Disparatados
A geração de insights acionáveis em meio ao crescimento exponencial de dados e à desconexão entre silos de dados está se tornando um desafio cada vez mais complexo para as organizações. Trabalhar em meio a ilhas de dados leva a um pensamento segmentado e à incapacidade de implementar iniciativas de negócios críticas, como a visão 360 do Cliente, Produto ou Ativo. À medida que os dados são gerados, armazenados e utilizados em centros de dados, borda e provedores de nuvem, a gestão de um ambiente de armazenamento distribuído se torna complexa, sem um mapa para orientar os profissionais de tecnologia.
De acordo com a McKinsey, os usuários frequentemente gastam 30% do seu tempo tentando encontrar os dados corretos. Como resultado, as organizações estão adotando a data fabric para criar um ambiente virtualmente unificado, permitindo que os consumidores de dados acessem informações dispersas entre aplicativos e processos.
Conexão de Dados para Melhor Usabilidade
Usabilidade Threads de Conexão é a chave para superar os desafios da gestão de dados em um cenário altamente distribuído. Imagine uma solução que costura os dados provenientes de diferentes fontes e formatos em uma única tapeçaria coesa, permitindo que profissionais e sistemas encontrem e utilizem informações de maneira eficiente e eficaz. É exatamente isso que a Data Fabric oferece: uma abordagem inovadora para unificar, gerenciar e explorar dados quebrados.
A Essência da Data Fabric
No cerne do conceito de Usabilidade Threads de Conexão, a Data Fabric se revela como um design inteligente que conecta e integra dados dispersos. Conforme definido pelo Gartner, a Data Fabric é uma camada integrada que se estende sobre ativos de metadados existentes, permitindo a criação, implementação e utilização de dados de maneira harmoniosa em ambientes empresariais diversos, incluindo plataformas híbridas e multicloud.
A magia da Data Fabric reside na sua capacidade de criar uma visão unificada dos dados corporativos, independentemente dos locais e formatos em que estão armazenados. Isso é alcançado por meio da utilização de metadados, aprendizado de máquina (ML) e automação. A Data Fabric facilita a federação e a virtualização de dados, proporcionando um acesso transparente e um compartilhamento contínuo em ambientes de dados distribuídos. Além disso, ela capacita as empresas a capturar e conectar dados com base em categorias de negócios ou domínios, criando uma estrutura de dados coesa.
Envolvendo a Inteligência dos Dados
Um dos aspectos mais intrigantes da Data Fabric é sua capacidade de melhorar a usabilidade e a qualidade dos ativos de uma organização. Graças aos metadados incorporados, as empresas podem não apenas reconhecer diferentes tipos de dados, mas também determinar a relevância de cada dado e a necessidade de aplicar controles de privacidade. Isso resulta em um ecossistema de informações mais inteligente e eficaz.
A Data Fabric não é uma substituição para as soluções de armazenamento de dados tradicionais, como data warehouses, data lakes ou data lakehouses. Em vez disso, ela aprimora essas soluções, alavancando a IA e a análise baseada em gráficos, além de fluxos de trabalho e aplicativos de gerenciamento de dados profundamente integrados. A Data Fabric agrega dados de diferentes fontes por meio de uma camada de virtualização que assimila informações sem a necessidade de cópias. Isso garante a privacidade e a conformidade com regulamentos de proteção de dados.
A Importância da Data Fabric
Agora que entendemos o que é a Data Fabric e como ela beneficia a usabilidade e a integração de dados, é fundamental explorar quando, onde e por que essa abordagem é mais eficaz.
A Data Fabric é especialmente adequada para organizações de grande porte com volumes crescentes de dados, espalhados por diversas fontes e formatos e armazenados em múltiplos centros de dados. Além disso, sua utilidade é evidente quando se trata de democratizar o acesso a dados para construir inteligência competitiva. Isso é particularmente valioso em organizações com necessidades complexas de dados, onde a falta de contexto de domínio e a semântica não unificada dificultam o uso eficaz das informações.
Alcançando Metas com a Data Fabric
A implementação da Data Fabric pode ser adaptada às necessidades específicas de cada organização. Ela não é uma abordagem única que se aplica a todos os casos. Em vez disso, as empresas podem escolher entre diversas tecnologias e produtos para construir sua própria Data Fabric, adequada às suas demandas. Muitas vezes, os fornecedores oferecem catálogos de dados pré-integrados como parte da solução Data Fabric, mas também é possível construir uma solução sob medida a partir de componentes de diferentes fornecedores.
É importante destacar que a Data Fabric depende de uma representação universal de dados para permitir uma busca, automação, integração e reutilização eficientes e eficazes em todo o ambiente de dados. O uso de algoritmos orientados por aprendizado de máquina é essencial para automatizar a descoberta, catalogação e preparação de dados, garantindo que as equipes de dados possam lidar com a constante evolução dos dados e esquemas.
A Base do Conhecimento: Grafos de Conhecimento
Uma das bases mais importantes da Data Fabric é a utilização de grafos de conhecimento. Essa abordagem agrega semântica e contexto aos dados, permitindo a conexão de elementos de dados entre conjuntos estruturados e não estruturados diversos. Por meio de um grafo de conhecimento, os dados são mapeados para padrões semânticos, criando um modelo que facilita a descoberta de padrões em todos os tipos de metadados.
Os modelos de grafos de conhecimento permitem que a Data Fabric misture conjuntos de dados diversos de forma significativa, tornando-os acessíveis em produtos de dados. Além dis
so, esses modelos oferecem suporte para padronização, validação de dados, consistência e interoperabilidade, garantindo a qualidade semântica dos dados. A Data Fabric precisa constantemente encontrar, integrar, catalogar e compartilhar metadados em plataformas híbridas, multicloud e borda. Esses metadados, com suas interconexões e relacionamentos, são representados como um grafo de entidades e atributos conectados com uma ontologia.
Rumo ao Futuro com a Data Fabric
A Data Fabric representa uma evolução fundamental na arquitetura de dados empresariais. Seu objetivo é enfrentar os desafios que surgem da expansão dos dados e da falta de integração. Ao aproveitar a força dos grafos de conhecimento semântico, a Data Fabric permite a criação de catálogos de dados inteligentes e abordagens de virtualização que proporcionam acesso uniforme e governado a dados em toda a organização, independentemente das fronteiras e dos centros de dados.
A medida que as organizações continuam a lidar com a crescente complexidade dos ambientes de dados, a Data Fabric emerge como uma solução essencial para desvendar o verdadeiro potencial dos dados e proporcionar insights valiosos. Com seu enfoque na usabilidade e na conexão de threads de dados, a Data Fabric está definida para revolucionar a maneira como as organizações gerenciam e utilizam seus ativos de informação.
