Layout do blog

Governança de dados em um Data Lake: desafios e melhores práticas

ago. 17, 2023


Um data lake é um tipo de repositório utilizado para armazenar grandes volumes de dados de maneira bruta , em seu formato nativo. Isso tem grande utilidade para muitas empresas, principalmente aquelas que utilizam diferentes fontes de dados e fazem diversas análises.


A partir dos dados brutos é possível criar uma governança de dados que faça sentido para a regra de negócio da empresa e de acordo com os diferentes tipos de análise que precisam ser feitas. 


No caso do data lake, os dados são processados apenas posteriormente, na hora da análise , o que permite que cada colaborador e analista os capte de forma bruta e os manipule da maneira que achar melhor, sem mexer diretamente no repositório. 


Porém, para organizar todos esses processos de um data lake é preciso ter uma boa estrutura e governança de dados. 

 


PAPEL DA GOVERNANÇA DE DADOS EM UM AMBIENTE DE DATA LAKE

 

 

A governança de dados é um conjunto de práticas e processos que garantem a gestão adequada e o uso eficaz dos dados em uma organização. 

 

É a partir disso que uma empresa consegue definir as políticas, gestão, qualidade, segurança e privacidade dos dados, por exemplo. 

 

Como vimos, o Data Lake é um formato de armazenamento de dados brutos, ou seja, não-organizados. Por isso, as abordagens de processamento são feitas depois que os dados já estão armazenados (diferente de um datawarehouse) e, para isso, a governança se torna fundamental. 

 

Ao mesmo tempo em que os data lakes permitem uma maior flexibilidade no uso dos dados, também é preciso ter esses processos bem definidos para que os dados consigam ser utilizados da maneira correta. 


E a governança de dados atua exatamente nessa questão: estabelecer um ambiente em que os dados sejam utilizados e manipulados com responsabilidade, organização, segurança, qualidade e privacidade respeitadas. 



DESAFIOS COMUNS NA GOVERNANÇA DE DADOS EM UM DATA LAKE



A flexibilidade proporcionada pelo data lake é muito positiva para empresas que utilizam uma grande quantidade de dados advindas de diversas fontes. Porém, esse mesmo ponto positivo também acaba gerando grandes desafios de governança.


Os principais obstáculos de governança de dados, quando se fala em data lake, são a grande quantidade e variedade de dados não-estruturados, a segurança e a privacidade dos dados sensíveis e a complexidade da expansão e manutenção. 


  1. VARIEDADE DE DADOS NÃO-ESTRUTURADOS


Uma grande quantidade e variedade de dados não-estruturados pode dificultar a definição de seus usos, assim como sua utilização. Afinal, os dados não estão manipulados de forma uniforme e cada tipo terá que ser processado de uma maneira diferente. 


A governança de dados consegue entender os dados e catalogar as possibilidades de uso para manter a qualidade desses dados a curto e longo prazo. 


    2.   SEGURANÇA E PRIVACIDADE DOS DADOS SENSÍVEIS


A determinação da LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais) no Brasil trouxe à tona a preocupação com o armazenamento e manipulação de dados sensíveis. E a governança de dados se aplica diretamente a isso. 


A partir de uma boa arquitetura é possível definir a fonte e manutenção dos dados com qualidade, sem colocar em risco a segurança dos clientes e da empresa. 


    3.   COMPLEXIDADE DA EXPANSÃO E MANUTENÇÃO DO DATA LAKE


O data lake é um repositório indicado para grande quantidade de dados, mas como os dados não são tratados antes de serem armazenados, existe uma dificuldade em entender o espaço necessário para todos eles. 


Além disso, sem a manutenção correta, um data lake pode se tornar um “pântano” (um data swamp), com dados inutilizados, inúteis e muito desatualizados. Nesse sentido, é preciso ter um engenheiro ou cientistas de dados que aplique a governança de dados para manter o data lake útil. 



3 MELHORES PRÁTICAS PARA A GOVERNANÇA DE DADOS EM UM DATA LAKE



A governança de dados precisa ser aplicada para lidar com praticamente qualquer tipo de banco ou repositórios atualmente. Mas como se aplica ao data lake


São várias estratégias que precisam ser consideradas por um profissional especializado, como engenheiros e cientistas de dados, além de consultores. Veja a seguir algumas dessas aplicações de governança no data lake. 



  1. GERENCIAMENTO DE ACESSOS E SEGURANÇA DOS DADOS


Por terem dados brutos, muita gente imagina que o data lake seja um grande repositório com a mínima organização possível. Porém, é possível gerenciar camadas de acesso para garantir a integridade dos dados nativos e facilitar o uso pelos analistas. 


Criar um tipo de gerenciamento de acessos garante:


  • controle de acesso e autenticação de usuários
  • proteção de dados sensíveis 
  • auditoria e monitoramento das atividades no Data Lake


Para isso, é possível criar camadas, sendo uma com os dados brutos, outra com acesso de engenheiros e outra apenas para os analistas, por exemplo. 



    2.  MONITORAMENTO E CONTROLE DE QUALIDADE DOS DADOS


Dados que não são mais úteis à empresa apenas ocupam espaço e podem gerar análises errôneas. Por essa razão, é sempre importante ter um controle sobre a qualidade de dados. 


Para isso, é preciso definir métricas de qualidade: qual a validade desse dado? O quanto ele é significante para a empresa? 


Defina e monitore métricas de qualidade e implemente regras de validação, limpeza e padronização dos dados. 


Processos de monitoramento contínuo são imprescindíveis nesse ponto para garantir a conformidade com as políticas e diretrizes estabelecidas, inclusive legais, considerando a LGPD.



    3.   IMPORTÂNCIA DOS METADADOS NA GOVERNANÇA DE DADOS


Estabeleça políticas para a gestão dos metadados, ou seja, aqueles que contém informações sobre os outros dados. No caso do uso de data lake isso é muito importante, pois é a partir dessas informações que os analistas conseguem manipular os dados corretamente. 


Garanta que os metadados sejam precisos, atualizados e estejam alinhados com as práticas de governança de dados da organização. Além disso, é comum o uso de uma boa catalogação desses metadados, para melhorar o uso deles. 



INTEGRAÇÃO DA GOVERNANÇA DE DADOS EM INICIATIVAS DE DATA LAKE



integração da governança de dados em iniciativas de Data Lake é o que promove a confiabilidade, a qualidade e o uso adequado dos dados armazenados. É essa organização que consegue resolver os desafios que esse tipo de aplicação traz para o negócio. 


Por isso a importância de ter uma boa governança, com definições e organizações claras, antes mesmo de fazer uma aplicação de data lake para os dados da empresa.


Como vimos, o data lake é uma ótima escolha de repositório de dados para empresas que precisam armazenar grande quantidade de dados e os utilizarem de maneiras diferentes dentro de seus processos. 


E a aplicação da governança de dados nesse contexto é essencial para que as análises sejam feitas da maneira correta e com segurança. 

Compartilhe

Por Equipe de especialistas Five Acts 23 abr., 2024
Este artigo explora como combinar as capacidades de visualização de dados do Tableau com técnicas de aprendizado de máquina para aprimorar a análise de dados.
Por Equipe de especialistas Five Acts 16 abr., 2024
Processamento de streaming O processamento de streaming é uma abordagem computacional que lida com a análise e processamento de dados que são gerados em tempo real, à medida que são recebidos. Em contraste com o processamento de lote, em que os dados são coletados e processados em blocos, o processamento de streaming permite lidar com a natureza contínua e em tempo real dos dados. No processamento de streaming, os dados são recebidos como fluxos contínuos que podem ser originados de várias fontes, como sensores, dispositivos IoT, mídias sociais, transações financeiras, registros de servidores, entre outros. Esses fluxos de dados são processados em pequenas parcelas ou eventos individuais, à medida que são recebidos, em vez de esperar por uma coleção completa de dados. Essa forma de processamento em tempo real permite que organizações monitorem, analisem e tomem decisões com base em informações atualizadas e em constante evolução. Com o processamento de streaming, é possível identificar eventos ou padrões instantaneamente, detectar anomalias, realizar análises complexas e acionar respostas automáticas em tempo real. O processamento de streaming é amplamente utilizado em várias indústrias, como finanças, mídia, saúde, logística e manufatura. Ele tem aplicações em detecção de fraudes, monitoramento de segurança, análise de sentimentos em tempo real, personalização de conteúdo, previsão de demanda, entre muitos outros casos de uso. Processamento de Streaming utilizando Databricks O Databricks destaca-se como uma plataforma robusta para o processamento de dados em tempo real, capacitando as organizações a extrair insights valiosos e tomar decisões ágeis ao aproveitar o potencial dos dados em movimento. Com o Databricks, é viável absorver grandes volumes de dados de diversas fontes em tempo real e processá-los prontamente para análises imediatas.
Por Equipe de especialistas da Five Acts 09 abr., 2024
Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) tem desempenhado um papel fundamental na transformação digital das organizações, impulsionando inovações que agregam valor e promovem a segurança. Neste cenário, a tecnologia traz a todo momento inovações que têm o potencial de transformar profundamente as operações e os resultados das empresas. Considerando as previsões do Gartner sobre as 10 principais tendências tecnológicas estratégicas para os próximos anos, fica evidente que o sucesso futuro dependerá da capacidade das organizações de se adaptarem e aproveitarem essas mudanças em seu benefício. O Gartner também traz 3 grandes considerações que devem ser feitas para alcançar o sucesso em meio a essas tendências. Confira: 1. Proteção do investimento À medida que as empresas adotam novas tecnologias, é fundamental garantir que elas sejam implementadas de forma a manter e maximizar seus benefícios a longo prazo. Isso inclui a gestão cuidadosa da confiança, risco e segurança da inteligência artificial, a adoção de práticas de gestão contínua de exposição a ameaças e a utilização de plataformas na nuvem específicas para o setor, entre outras medidas. Deste modo, é necessário ter cautela e incluir investimentos em medidas protetivas ao calcular o retorno sobre o investimento percebido. 2. Ascensão dos desenvolvedores Capacitar o pessoal e os desenvolvedores com a tecnologia certa é essencial para impulsionar a inovação e a produtividade. Isso inclui o desenvolvimento de plataformas internas de autoatendimento, a adoção de tecnologias de inteligência artificial para melhorar o desenvolvimento de aplicativos e o aproveitamento de plataformas do setor na nuvem. É fundamental trabalhar em estreita colaboração com as partes interessadas do negócio para determinar o escopo e a capacidade dessas soluções. 3. Fornecer valor contínuo Esse fator é essencial para manter a relevância e o sucesso no mercado. Isso requer um compromisso com um ciclo de refinamento e aceleração da otimização do valor, juntamente com a excelência operacional. Isso inclui o desenvolvimento de aplicativos inteligentes, a exploração das oportunidades apresentadas pelos clientes-máquina e o investimento em uma força de trabalho conectada aumentada. É crucial fazer ajustes contínuos para atender à demanda dos clientes internos e externos, garantindo, ao mesmo tempo, o acesso controlado para alterar rapidamente as ferramentas digitais. Em suma, as organizações que conseguirem construir e proteger sua infraestrutura tecnológica enquanto agregam valor a suas operações estarão bem posicionadas para prosperar na era digital em constante evolução. É hora de abraçar essas tendências e transformar os desafios em oportunidades. Confira agora as 10 tendências tecnológicas estratégicas, identificadas pelo Gartner, que moldarão o cenário empresarial nos próximos anos. Vamos explorar cada uma delas: 1. Gestão da confiança, risco e segurança da IA (AI TRiSM) A gestão da confiança, risco e segurança da IA é uma preocupação crescente para as organizações que buscam integrar a inteligência artificial em seus processos. Os controles AI TRiSM são fundamentais para garantir a governança adequada dos modelos de IA, assegurando sua confiabilidade, imparcialidade, segurança e transparência. Ao aplicar esses controles de forma ativa, as empresas podem melhorar a precisão das decisões baseadas em IA e eliminar informações falhas e ilegítimas. Isso não apenas fortalece a confiança nas soluções de IA, mas também promove uma cultura de governança e responsabilidade no uso dessas tecnologias. 2. Gestão contínua de exposição a ameaças (CTEM) A gestão contínua de exposição a ameaças é uma abordagem proativa e sistemática para lidar com os desafios cada vez mais complexos da segurança cibernética. Ao alinhar as prioridades de segurança com projetos comerciais específicos e vetores de ameaças críticos, as organizações podem reduzir significativamente o risco de violações de segurança. A integração do CTEM aos programas de conscientização e gestão de riscos é essencial para fornecer um foco relacionável liderado pelos negócios e uma priorização eficaz de mitigação de exposição. Além disso, a adoção de tecnologias de validação de segurança cibernética pode melhorar os fluxos de trabalho de priorização existentes e aumentar a prontidão da segurança cibernética. 3. Tecnologia sustentável A tecnologia sustentável desempenha um papel crucial na promoção da responsabilidade ambiental e social das organizações. Ao adotar soluções digitais que habilitam resultados ambientais, sociais e de governança (ESG), as empresas podem contribuir para o equilíbrio ecológico de longo prazo e para o bem-estar da sociedade. A vinculação da remuneração dos diretores de tecnologia ao impacto tecnológico sustentável até 2027 reflete o crescente reconhecimento da importância dessas iniciativas. Ao selecionar e implementar tecnologias que impulsionam a sustentabilidade em seus setores, as empresas podem não apenas reduzir seu impacto ambiental, mas também fortalecer sua reputação e criar valor a longo prazo para todas as partes interessadas. 4. Engenharia de plataforma A engenharia de plataforma é uma disciplina essencial para construir e operar plataformas internas de autoatendimento que suportam as necessidades dos usuários de forma eficiente e escalável. Ao estabelecer equipes de plataforma como provedores internos de serviços reutilizáveis, as organizações podem otimizar a experiência do desenvolvedor, acelerar a entrega de valor comercial e melhorar a retenção de talentos. A abordagem de tratar a plataforma como um produto, combinada com uma cultura de gestão de produtos colaborativa, permite que as empresas identifiquem e priorizem as capacidades técnicas mais úteis para seus usuários finais, garantindo assim a relevância e eficácia contínuas da plataforma. 5. Desenvolvimento aumentado com IA O desenvolvimento aumentado com IA está revolucionando a forma como os engenheiros de software criam, testam e entregam aplicativos. Ao integrar tecnologias de IA em seus fluxos de trabalho de desenvolvimento, as empresas podem aumentar a produtividade de seus engenheiros e acelerar a inovação. A previsão de que, até 2028, 75% dos engenheiros de software usarão assistentes de codificação de IA destaca o potencial transformador dessas ferramentas. Estabelecer uma equipe de engenheiros seniores para avaliar e implementar essas ferramentas é essencial para garantir uma transição suave e maximizar os benefícios para a organização. 6. Plataformas do setor na nuvem As plataformas do setor na nuvem oferecem uma abordagem personalizada para atender às necessidades específicas de cada setor. Ao combinar serviços de software como serviço (SaaS), plataforma como serviço (PaaS) e infraestrutura como serviço (IaaS) em uma oferta de produto completa, as empresas podem obter adaptabilidade e agilidade para responder à rápida disrupção em seus setores. A previsão é de que mais de 50% das empresas utilizarão plataformas do setor na nuvem até 2027 destaca a crescente aceitação e adoção dessas soluções. Ao complementar o portfólio existente de aplicativos com plataformas do setor na nuvem, as empresas podem acelerar suas iniciativas de negócios e obter uma vantagem competitiva significativa. 7. Aplicativos inteligentes Os aplicativos inteligentes estão se tornando cada vez mais prevalentes, impulsionados pelo poder da inteligência artificial e pela disponibilidade de dados conectados. Ao integrar IA e diversos dados em aplicativos para consumidores ou empresas, as empresas podem automatizar tarefas, personalizar experiências e obter insights valiosos em tempo real. A previsão de que 30% dos novos aplicativos utilizarão IA para impulsionar interfaces de usuários adaptativas destaca o potencial transformador dessas tecnologias. Estabelecer um centro de excelência para capturar, explicar e monitorar a inteligência como um recurso é fundamental para garantir o sucesso e a eficácia desses aplicativos. 8. IA generativa democratizada A democratização da inteligência artificial generativa está redefinindo a forma como as empresas competem e operam. Com mais de 80% das empresas previstas para usar interfaces de programação de aplicativos de IA generativa até 2026, essa tendência está se tornando uma realidade cada vez mais presente. Ao democratizar o acesso a essas ferramentas, as empresas podem automatizar tarefas, aumentar a produtividade e criar novas oportunidades de crescimento. No entanto, é crucial implementar uma abordagem de gestão de mudanças eficaz para garantir que os funcionários estejam preparados e capacitados para usar essas ferramentas com segurança e confiança. 9. Força de trabalho conectada aumentada A força de trabalho conectada aumentada visa otimizar o valor entregue pela equipe humana, aproveitando tecnologias inteligentes, análise da força de trabalho e desenvolvimento de habilidades. Com 25% dos diretores de tecnologia da informação previstos para utilizar iniciativas de força de trabalho conectada aumentada até 2027, essa abordagem está se tornando uma prioridade para muitas organizações. Ao priorizar o tempo de aquisição de competência e desenvolver experiências do funcionário aumentadas com tecnologia inteligente, as empresas podem acelerar o desenvolvimento de talentos e obter uma vantagem competitiva significativa. 10. Clientes-máquina O Gartner traz os clientes-máquina como atores econômicos não humanos que compram bens e serviços em troca de pagamento, para atender às necessidades de outras máquinas, sistemas ou até mesmo de seres humanos. Esse é um conceito emergente na economia impulsionada pela Internet das Coisas (IoT) e pela crescente inteligência das máquinas conectadas. Um exemplo deste cenário seria uma fábrica inteligente onde máquinas autônomas estão conectadas à internet e têm a capacidade de tomar decisões de compra com base em dados de estoque, demanda do mercado, e outras variáveis. Essas máquinas podem então comprar materiais, peças de reposição ou, até mesmo, serviços de manutenção de outras máquinas ou fornecedores externos sem intervenção humana direta. Nesse contexto, as máquinas que fazem as compras são os "clientes-máquina". Os clientes-máquina representam uma mudança fundamental na forma como as empresas interagem com os consumidores. Com a previsão de que 20% das lojas digitais legíveis por humanos (isto é, pensadas para tornar a experiência com o site mais fácil e intuitiva para as pessoas) serão obsoletas até 2028, as empresas precisam se preparar para essa nova realidade. Essa ideia está ganhando relevância à medida que avançamos para uma era onde a automação e a inteligência artificial desempenham papéis cada vez mais importantes na tomada de decisões econômicas e comerciais. Ao criar equipes de análise dedicadas aos clientes-máquina e desenvolver cenários que explorem as oportunidades de mercado, as empresas podem se posicionar para capitalizar essa tendência emergente. Arquitetar as fontes de dados e plataformas necessárias para atender a esses clientes é fundamental para garantir uma transição suave para esse novo paradigma de consumo. Em resumo, essas tendências tecnológicas estratégicas estão moldando o futuro dos negócios, promovendo inovação, segurança e sustentabilidade. À medida que as organizações buscam se adaptar a um cenário em constante evolução, é essencial estar atento a essas tendências e incorporá-las de forma eficaz em suas estratégias de negócios. Fonte: https://emt.gartnerweb.com/ngw/globalassets/intl-br/information-technology/documents/principais-tendencias-tecnologicas-2024-ebook.pdf?_gl=1*xjgpjk*_ga*MTYwMjE1ODEzOS4xNzEwNTE0ODc0*_ga_R1W5CE5FEV*MTcxMDg3OTkxOC4zLjEuMTcxMDg4MDE0My4zOC4wLjA .
Share by: