No Universo da Ciência de Dados, há muitos tópicos considerados “sexies”, como: Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning, Big Data Anlytics, entre outros.

A Arquitetura de Dados não é um desses tópicos “sexies”.

Os executivos das empresas de tecnologia nunca atraíram a atenção da mídia dizendo: “Construímos uma verificação de integridade de dados de alto nível” ou “Temos a melhor plataforma de gestão de metadados do mercado”.

Mas a Arquitetura de Dados está lá. É trabalho duro. É preciso muita disciplina para construir a arquitetura ideal. No entanto, se você conseguir acertar, provavelmente trará mais valor do que qualquer um desses tópicos “sexies”. Sem dados de qualidade e em quantidade suficiente, não existe Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning, Big Data Analytics. Pode fechar o computador e ir para casa descansar. Uma boa Arquitetura de Dados é o “segredo” do sucesso em qualquer iniciativa ligada à Ciência de Dados.

Mas por que não é um tópico que tenha atraído a atenção? Porque ainda estávamos na fase do deslumbramento em Ciência de Dados, com todos encantados com os muitos benefícios de uma estratégia de análise de dados. Essa fase está acabando e uma nova fase está começando: implementação. Cada vez mais empresas iniciam seus projetos de Ciência de Dados. E não dá mais para ficar gerenciando dados no Excel. Se realmente quiserem extrair valor de suas iniciativas de Ciência de Dados, as empresas terão que investir em Arquitetura de Dados, cedo ou tarde. E isso, claro, vai gerar muitas oportunidades no mercado de trabalho. Sem falar na LGPD, a Lei Geral de Proteção aos Dados, que vai exigir que as empresas brasileiras, ou que atuam em território brasileiro, adequem suas iniciativas baseadas em dados, da mesma forma que muitas empresas fizeram quando o GDPR entrou em vigor na Europa.

À medida que a Ciência de Dados amadurece e se consolida como parte das estratégias corporativas, líderes e gestores atentos sabem que deverão dedicar um bom tempo para construir Arquiteturas de Dados sólidas, escaláveis, seguras, aderentes às novas diretrizes da LGPD e GDPR e integradas aos sistemas atuais. Será trabalho árduo para os próximos anos.

Vamos discutir um pouco sobre essa área. Quem sabe você pode se tornar um Arquiteto de Dados.

E o que é Arquitetura de Dados?

Arquitetura de Dados é um conjunto de modelos e regras que governam os dados e controlam como os dados coletados devem ser armazenados, organizados, integrados e usados nos sistemas de dados de uma organização. Em suma, a Arquitetura de Dados define padrões para todos os sistemas de dados como uma visão ou um modelo do funcionamento das interações dos sistemas de dados.

Uma arquitetura de dados deve definir padrões de dados para todos os sistemas de dados como uma visão ou um modelo das possíveis interações entre esses sistemas de dados. Uma arquitetura de dados, em parte, descreve as estruturas de dados usadas por uma empresa. As arquiteturas de dados abordam dados em armazenamento, dados em uso e dados em movimento; descrições de armazenamentos de dados, grupos de dados e itens de dados; e mapeamentos desses artefatos de dados para controle de qualidade, gestão de metadados, etc.

A Arquitetura de Dados descreve como os dados são processados, armazenados e utilizados em um sistema de informações. Ele fornece critérios para operações de processamento de dados, a fim de possibilitar o design de fluxos de dados e também controlar o fluxo de dados no sistema.

E à medida a Ciência de Dados cresce, os desafios associados em construir uma arquitetura que permita extrair o melhor dos dados, cresce na mesma proporção.

– Analisar e modelar os dados é fundamental (papel do Cientista de Dados).
– Executar os pipelines de dados é fundamental (papel do Engenheiro de Dados).
– Construir um fluxo de aplicação de modelos preditivos é fundamental (papel do Engenheiro de Machine Learning).
– Desenvolver aplicações baseadas em Inteligência Artificial é fundamental (papel do Engenheiro de IA).
– Automatizar todo esse processo é fundamental (papel do Engenheiro Data Ops).

Mas quem vai olhar para tudo isso, planejando a integração com todos os demais sistemas da empresa e garantindo que os regulamentos de proteção aos dados estejam sendo seguidos? Entra em cena o Arquiteto de Dados.

O Arquiteto de Dados normalmente é responsável por definir o estado de destino dos dados, alinhando as necessidades durante o desenvolvimento e depois fazendo o acompanhamento para garantir que as melhorias sejam feitas no de acordo com o blueprint original.

O Que Faz um Arquiteto de Dados?

O trabalho dos Arquitetos de dados é examinar os requisitos da empresa e melhorar a Arquitetura de Dados já existente ou criar uma. Os Arquitetos de Dados mantêm essas informações seguras e incluem medidas de segurança. Eles projetam e ajudam na construção de bancos de dados e data stores para  as organizações. Eles são responsáveis por definir os padrões da organização para coleta e interpretação dos dados. O trabalho deles também é projetar a estrutura do banco de dados, incluindo como os dados serão movidos entre os departamentos. Eles também têm o poder de decidir qual pessoa fora da organização e também dentro de uma organização tem permissão para acessar dados, além de saberem a finalidade de acessar os dados. Eles desenvolvem um sistema para permitir o crescimento à medida que a empresa cresce e um sistema para backup de dados em caso de falha do sistema. Eles também precisam manter a interface de dados igual em todos os aplicativos.

Em linhas gerais, um Arquiteto de Dados pode ser responsável por:

  • – Colaborar com equipes de gerenciamento de TI para conceber uma estratégia de dados que atenda aos requisitos da empresa.
  • – Criar um inventário de dados necessários para implementar a arquitetura.
  • – Pesquisar novas oportunidades para aquisição de dados.
  • – Identificar e avaliar as tecnologias atuais de gerenciamento de dados.
  • – Criar uma visão completa de como os dados fluirão através de uma organização.
  • – Desenvolver modelos de dados para estruturas de banco de dados.
  • – Projetar, documentar, construir e implantar arquiteturas e aplicativos de banco de dados (por exemplo, bancos de dados relacionais e data stores).
  • – Integrar funcionalidade técnica (por exemplo, escalabilidade, segurança, desempenho, recuperação de dados, confiabilidade, etc.).
  • – Implementar medidas para garantir a precisão e acessibilidade dos dados.
  • – Monitorar, refinar e relatar constantemente o desempenho dos sistemas de gerenciamento de dados.
  • – Combinar novos sistemas com estruturas de dados existentes.
  • – Produzir e aplicar padrões de desenvolvimento de banco de dados e data stores (Hadoop HDFS, por exemplo).
  • – Manter um repositório corporativo de todos os artefatos e procedimentos da arquitetura de dados.

 

Você ficaria surpreso em saber como esse trabalho é difícil. Algumas empresas precisam de Arquitetos de Dados que sejam ninjas nas técnicas de modelagem de dados; outras podem querer especialistas em Data Warehouse, ferramentas ETL, bancos de dados SQL ou administração de dados. E há ainda o Big Data, que vai requerer profissionais com conhecimento em Hadoop, Spark, Cassandra, MongoDB, etc…

Um Arquiteto de Dados precisa criar um blueprint no nível conceitual e lógico primeiro, antes de aplicar as tecnologias aos projetos e implementações detalhadas de aplicações e sistemas.

Governança de Dados a Chave Para o Sucesso da Arquitetura de Dados

Como a Arquitetura de Dados reflete e suporta os processos e o fluxo de negócios, ela está sujeita a alterações sempre que o processo de negócios é alterado. À medida que o sistema de banco de dados é alterado, a arquitetura de dados também precisa ser ajustada. A Arquitetura de Dados, portanto, não é estática, mas precisa ser continuamente gerenciada, aprimorada e auditada. A governança de dados deve ser adotada para garantir que a arquitetura de dados corporativos seja projetada e implementada corretamente, à medida que cada novo projeto é iniciado.

Dentro de uma arquitetura de dados bem-sucedida, um design conceitual baseado no processo de negócios é o ingrediente mais crucial, seguido por um design lógico que enfatiza a consistência, a integridade e a eficiência em todos os bancos de dados e pipelines de dados. Depois que a arquitetura dos dados é estabelecida, a organização pode ver quais dados estão disponíveis e garantir que os dados sejam protegidos, armazenados com eficiência e processados ​​com precisão.

Além disso, quando um banco de dados ou um componente é alterado, a arquitetura de dados pode permitir que a organização avalie o impacto rapidamente e orienta todas as equipes relevantes nos projetos e implementações. Por fim, a arquitetura de dados é um documento ativo dos sistemas corporativos, que é constantemente atualizado e oferece uma imagem clara de ponta a ponta. Em resumo, uma arquitetura holística de dados que reflete o processo e as operações de ponta a ponta é essencial para que uma empresa avance rápida e eficientemente enquanto passa por mudanças significativas, como aquisições, transformação digital ou migração para a plataforma de próxima geração.

Estamos iniciando uma nova fase da evolução da Ciência de Dados e a Arquitetura de Dados estará no centro dessa evolução. Não é difícil concluir que o Arquiteto de Dados será um dos profissionais mais requisitados nos próximos anos.

E mantendo seu compromisso de trazer somente treinamentos de alto nível e alinhados com as necessidades do mercado, a DSA sai na frente (mais uma vez) com o lançamento da Formação Arquiteto de Dados.

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Equipe DSA