O que é uma malha de dados?

Você já deve ter ouvido as boas notícias: o mundo dos negócios tem adotado a tomada de decisões impulsionada por dados e aumentado as práticas de dados aplicadas a um ritmo sem precedentes. A pandemia pode ter acelerado as coisas, mas, independentemente disso, o valor dos dados ficou em evidência e as empresas nunca mais voltarão a tomar decisões com base em palpites.

Mas há também notícias não tão boas: o mundo dos negócios se transformou tão rapidamente que acumulou mais dados do que é capaz de analisar. As organizações, em média, gerenciam 10 vezes mais dados do que há cinco anos. Elas têm dificuldade para usar seus dados de maneira eficiente, adequada, intuitiva e segura. 

E se o problema não estiver no volume de dados, mas em onde eles estão e na dificuldade de coletá-los? Afinal, uma empresa geralmente tem 900 aplicativos e apenas um terço deles está conectado. Nove em cada 10 líderes de TI relatam que essas desconexões, ou silos de dados, criam desafios comerciais significativos.* Isso normalmente inclui ineficiências de custo, erros de integração de dados e dados ausentes ou imprecisos, o que resulta em uma falta geral de confiança nos dados.

Nesse ponto, há uma grande oportunidade para as empresas de hoje. Ao conectar os silos e aproveitar o poder dos dados que já foram coletados, elas podem capacitar todos a tomar decisões comerciais impulsionadas por dados agora e no futuro. Para isso, é preciso implementar um design emergente de gerenciamento de dados chamado de malha de dados. 

O que é um design de malha de dados?

Uma malha de dados é um design emergente de gerenciamento de dados que permite que as empresas acessem, integrem, modelem, analisem e provisionem dados uniformemente. Em vez de centralizar os armazenamentos de dados, as malhas de dados estabelecem um ambiente federado e usam a inteligência artificial e a automação de metadados para proteger o gerenciamento de dados de maneira inteligente. 

Com a malha de dados, que é uma arquitetura única capaz de abordar os níveis de diversidade, distribuição, escala e complexidade dos ativos de dados de uma organização, os líderes podem refinar suas estratégias e aprimorar a produtividade e as análises.

Na Tableau, acreditamos que as melhores decisões são tomadas quando todos são capacitados para colocar os dados no centro de todas as conversas. Nossos valores são integrados à plataforma, que dá suporte a designs de malha de dados com uma camada de gerenciamento de dados interna. Assim, podemos ajudar você a lidar com os silos e a simplificar o suporte a todo o ciclo de vida dos dados e das análises. 

Com o Tableau, você encontra o equilíbrio necessário para acessar seus dados, melhorar a qualidade, preparar e modelar os dados para casos de uso de análise, além de realizar write-back nas fontes de gerenciamento de dados. Vamos analisar brevemente cada um desses recursos.
Catálogo de dados de análise. Verifique a qualidade e as informações estruturais dos dados e das fontes de dados para melhorar o monitoramento e a seleção para uso

• Gerenciamento de metadados. Revele metadados avançados aos usuários onde for necessário ao longo da jornada de análise e garanta a comunicação bilateral com as ferramentas empresariais
• Qualidade e linhagem de dados. Monitore as fontes de dados de acordo com suas políticas personalizadas e ajude os usuários a saber se há dados novos e de qualidade prontos para uso. Descubra quem ou o que usa dados específicos para acelerar a colaboração ou reduzir a interrupção devido a mudanças
• Modelagem de dados. Aproveite as camadas semânticas e físicas para oferecer mais opções de combinação de dados com esquemas adequados às suas análises
• Preparação de dados. Forneça uma maneira visual e direta de combinar, moldar e limpar dados com apenas alguns cliques
• Dados, segurança e governança de recursos: Forneça dados ao longo do ciclo de vida com políticas permanentemente consistentes. Garanta sempre o mesmo comportamento desejado, especialmente com relação a acessos e dados confidenciais
• Integração de dados. Obtenha informações úteis de dados armazenados em diferentes plataformas e fontes de dados, como data warehouses, lagos de dados e CRMs
• Virtualização e descoberta. Aumente a compreensão dos conjuntos de dados disponíveis para integração ou análise de dados
• Orquestração. Automatize diretamente no fluxo de trabalho a coordenação dos acontecimentos de dados, como falhas de fluxo ou qualidade de dados
• Análise aumentada. Integre e aplique a IA para simplificar a realização dos processos de análise, como o gerenciamento, a preparação e a análise de dados, com apenas alguns cliques

A abordagem que prioriza as análises

Os líderes empresariais já reconheceram há muito tempo a importância da análise de dados para o futuro de suas organizações. A International Data Corporation, uma empresa global de inteligência de mercado, relata que 83% dos CEOs desejam que suas organizações sejam mais impulsionadas por dados e estão investindo no crescimento de suas culturas de dados. Aqueles que estão na liderança devido ao uso de dados agora têm 23 vezes mais chances de adquirir novos clientes e 1,5 vezes mais chances de aumentar a receita em 10%. 

Ao iniciar sua jornada de malha de dados, é fundamental que as organizações se concentrem nas áreas de maior valor comercial. Se, para sua empresa, essa área for a área de análises, como é para a maioria, mantenha seu curso. A implementação da malha de dados levará vários anos, por isso, é importante definir metas de curto prazo para mostrar valor e manter as partes interessadas envolvidas. 

Ao utilizar o Tableau como parte de seu design de malha de dados, você pode superar alguns problemas clássicos que surgem durante a última parte das iniciativas de dados. Por exemplo: 

• Falta de adoção pela empresa. Ao aumentar a adoção de milhares de usuários por meio do foco no trabalho que a empresa já realiza, a plataforma se torna a zona de colaboração ou o ambiente federado para os usuários corporativos acessarem dados e os analistas de governança/TI implementarem seus projetos empresariais 
• Implementação lenta de padrões de governança. Gere confiança e possibilite a verificação nos locais em que os visualizadores consomem os dados. O Tableau fornece informações contextuais sobre atualização dos dados, status de certificação, avisos de qualidade de dados, definições de campo, fontes de dados e uso geral
• Perda de visibilidade depois que os dados saem do EDW. A parte boa dos dados hoje é que eles podem ser usados de muitas maneiras diferentes, o que também se torna um desafio quando o assunto é governança. Com métricas sobre quem consome os dados e como esses consumidores interagem com eles, a área de TI pode obter informações reais sobre quais fontes de dados fornecem mais valor e descobrir e corrigir automaticamente o uso de dados confidenciais 

Saiba mais sobre o design de malha de dados e confira a visão da Forrester sobre o mercado de malha de dados no artigo “Now Tech: Data Fabric Vendors Q1 '22”.