Gestão da arquitetura de dados

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Gestão da arquitetura de dados
Um aspecto importante a ser observado em tudo que permeia os dados da empresa é a arquitetura onde esses dados residem. A arquitetura é um conjunto integrado de especificações para definir os requisitos de dados, guiar a integração e controle dos ativos de dados e alinhar o investimento com a estratégia de negócio. Desse modo, a arquitetura é mais do que a parte técnica, que inicialmente pode ser pensada.
Por definição, faz parte da gestão da arquitetura de dados, as atividades de definir as necessidades de dados da empresa e desenhar um modelo que atenda essas necessidades. Desse modo, tem-se como objetivos: planejar com previsão e se antecipar para oferecer dados de qualidade; identificar e definir requisitos de dados em comum; e desenhar estruturas conceituais e planos para atingir os requisitos imediatos e a longo prazo de dados da empresa.
Na gestão da arquitetura de dados, há diferentes entradas e saídas, entendendo essa gestão como um macroprocesso. As principais entradas são os objetivos e estratégias de negócios e TI, as necessidades dos problemas com dados, as estratégias de dados e a arquitetura técnica. Como saída, tem-se entregáveis primários como: modelos de dados da empresa, arquitetura e tecnologia de dados, integração de dados, arquitetura de business intelligence (BI) e data warehouse (DW) e metadados.
São três os pontos principais na gestão da arquitetura de dados: o modelo de dados em si, porque é o núcleo da arquitetura de dados da empresa; a análise de valor dos dados, visto que ter todos os dados, trabalhar com eles e encontrar valor neles têm custo; e os entregáveis da arquitetura de dados, que basicamente se refere a tudo que essa gestão produz, tais como a própria arquitetura, a integração, a documentação e os metadados.
O modelo de dados da empresa passa por um processo de construção a partir do entendimento da necessidade do cliente, seja ele interno ou externo. Os modelos também podem estar divididos em áreas, com cada área trabalhando em cima do modelo que melhor lhe atende, mas não esquecendo da visão macro, da empresa toda. Na construção do modelo, a empresa deve se preocupar em fazer isso de maneira incremental, preparando as áreas mais críticas para receber as atualizações e depois acoplar as demais áreas.
Na integração de dados e serviços, a arquitetura é importante para garantir que todas as partes continuem comunicantes após estarem integradas. Assim, é necessário perceber como as áreas se comunicam e como novos negócios podem ser conectados aos negócios existentes na empresa. É dessa maneira que a integração acontecerá da forma mais correta. Ainda na integração, são pontos de atenção: quais ferramentas utilizar; como será o processo de extração, transformação e carga dos dados; qual banco de dados será empregado; e como será feita a análise e limpeza dos dados.
Os componentes das soluções providas na integração de dados e serviços têm diferentes classificações, como: atual, aquilo que está em produção; em desenvolvimento, aquilo que almeja estar em produção nos próximos 2 anos; estratégico, aquilo que é considerado para o período após 2 anos; retirada, aquilo que está para ser “aposentado” no mesmo ano; preferência, quando se trata de um componente muito utilizado; específico, quando o componente trata de um problema muito específico da empresa; e emergente, aquilo que está em pesquisa sem previsão de entrar em produção.
Por último, foram discutidos os tópicos de taxonomia e metadados. Ambos estão interligados, e não é comum serem discutidos nas empresas que não adotam gestão e governança de dados. A taxonomia se refere ao vocabulário do negócio e da empresa, de modo a garantir que todas as pessoas e todos os sistemas se refiram aos conceitos de uma maneira única, usando uma expressão em comum. Os metadados se referem às informações adjacentes aos conteúdos principais dos sistemas. Foi citado o exemplo de um sistema de notícias, onde a notícia em si é o conteúdo principal, mas alguns metadados suportam o sistema, como nome do autor, data de publicação, data de atualização, último editor a revisar o documento, entre outras informações.
 
 
Atividade extra:
Vídeo no Youtube, “Taxonomia e metadados”:
https://www.youtube.com/watch?v=JTKC9wvcysI
 
 
Referência Bibliográfica:
· Data Management Body of Knowledge, Dama International, Data Management Association, 2017.
· Barbieri, Carlos. Governança de Dados: práticas, conceitos e novos caminhos. Brazil, Altas Books, 2019.
· Rêgo, Bergson. Simplificando a Governança de Dados: governe os dados de forma objetiva e inovadora. Brasport, 2020.