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À medida que mais dados são gerados, coletados, processados e analisados, empresas de todo o mundo e dos mais diversos setores procuram implementar em suas rotinas protocolos de leitura e governança de dados.
Mas acontece que, para obter o máximo valor comercial dos dados, as organizações precisam de uma mentalidade estratégica juntamente com tecnologias avançadas.
É aí que entra o conceito de arquitetura de dados. Mas você sabe o que isso significa?
Podemos definir a arquitetura de dados como um plano que uma organização define para os dados que tem em mãos.
Uma boa arquitetura de dados deve conter a resposta para perguntas como: como esses dados serão gerenciados? De que formas eles serão úteis para os propósitos da organização? Como os dados vão fluir pelos sistemas de armazenamento? Entre outras questões.
Outra finalidade da arquitetura de dados é garantir que o acesso aos dados aconteça sempre com segurança, em tempo hábil e de forma clara.
A qualidade de dados, ou data quality, é o ingrediente principal de uma arquitetura de dados forte.
Assegurar a qualidade dos dados garante que as informações sejam bem governadas, o que se revela muito útil na hora de criar modelos precisos e esquemas fortes.
O cuidado de garantir a qualidade dos dados também facilita a extração de informações valiosas.
A governança de dados também é muito importante e, como você já deve ter percebido ao ler o tópico anterior, está diretamente relacionado à qualidade de dados.
Na prática, quando falamos de governança aplicada a dados, estamos nos referindo a uma forma de administração de dados que envolve padrões, métricas e processos.
Estabelecer medidas de governança de dados é um movimento obrigatório para o êxito de uma estrutura de arquitetura de dados.
A procedência de dados, como o nome já indica, refere-se às informações sobre os dados desde as suas origens.
É pela procedência que ficamos sabendo quando os dados foram coletados, limpos, estruturados ou processados. Ter essas informações em mãos é essencial tendo em vista o estabelecimento de uma arquitetura de dados confiável e eficiente.
Caso os dados sejam analisados sem contexto, corre-se o alto risco de que eles sejam analisados de maneira errônea.
O resultado? Tempo e recursos desperdiçados. O contexto das informações contidas nos dados deve sempre ser levado em consideração para que possam ser extraídos os melhores insights possíveis.
Agora que você está por dentro desses quatro princípios essenciais da arquitetura de dados, que tal contar com o apoio e a expertise da Crawly para chegar mais longe com a transformação digital do seu negócio?
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