Plataforma de dados

Nos últimos anos, tem ficado claro que as empresas estão buscando, cada vez mais, maneiras de gerenciar grandes quantidades de dados de forma automática e flexível. Isso se tornou essencial devido ao aumento constante dos dados que precisam ser analisados e à busca por formas mais eficientes de utilizá-los.

Uma Plataforma de Dados é uma ferramenta que serve como um grande armazém para todos os dados de uma empresa. Ela não é importante apenas para os especialistas em dados, mas também para os gerentes de produto, desenvolvedores, analistas de mercado e todos que veem valor na análise de dados para melhorar diferentes aspectos do negócio.

Embora seja claro o benefício dessas plataformas, muitas empresas enfrentam dificuldades para integrar diferentes sistemas e gerenciar dados de forma eficaz e flexível. Alguns dos principais desafios incluem lidar com a complexidade dos sistemas de tecnologia, tomar decisões sem um planejamento adequado, e começar a desenvolver suas próprias plataformas de dados do zero.

Como alguém que liderou equipes responsáveis por essas plataformas em diversas empresas de todos os tamanhos e diferentes setores, quero compartilhar os desafios comuns enfrentados por essas empresas e como eles foram abordados.

Desafios

O sucesso de qualquer tecnologia não se baseia apenas em suas capacidades, mas também em sua habilidade de simplificar processos. Quando falamos sobre os grandes desafios enfrentados por Plataformas de Dados, duas palavras vêm à mente: escalabilidade e autonomia. Para ilustrar, destaco três problemas comuns que encontro em inúmeras empresas:

1. Limitações e Falta de Escalabilidade em Soluções de Data Warehouse

Muitas equipes de dados se veem presas a sistemas de Data Warehouse que são rígidos e difíceis de adaptar. Isso inclui sistemas de autenticação e autorização com poucas opções de personalização, catálogos de estruturas com automação limitada e a gestão simplista de cargas de trabalho. Estes problemas são frequentes em soluções comerciais, que muitas vezes não oferecem flexibilidade para automação e customização.

Além disso, essas soluções comerciais geralmente não permitem uma escalabilidade eficaz, exigindo intervenção manual intensiva.

2. Construção Manual e Centralizada de Aplicações de Dados

Aplicações analíticas estão sendo cada vez mais utilizadas para decisões estratégicas não só por um seleto grupo de gestores, mas potencialmente também por usuários finais do seu produto. Contudo, a maioria das soluções disponíveis não foi desenvolvida pensando em atender as necessidades específicas de SLA das aplicações ou a grande quantidade de usuários finais.

Frequentemente, a solução é desenvolver manualmente um sistema que possa processar grandes volumes de dados e alimentar um banco de dados adequado às necessidades específicas de aplicação e aos usuários. Essas soluções caseiras podem causar problemas como dificuldades de reprocessamento e gestão de dados dispersos entre várias aplicações e bancos de dados.

O maior problema, no entanto, é a centralização do conhecimento e da autonomia na equipe de Engenharia de Dados, limitando a inovação na criação de Produtos de Dados.

3. Centralização Excessiva em Equipes de Dados

O problema mais comum é a centralização da coleta, transformação e disponibilização dos dados nas mãos das equipes de Dados. Isso geralmente limita o potencial transformador de uma cultura de dados autônoma. Este modelo centralizado pode funcionar para empresas menores ou para aquelas que necessitam de análises pontuais. No entanto, ele encontra seus limites em organizações que crescem rapidamente ou que buscam ser exponenciais, tornando a equipe de Engenharia de Dados um gargalo.

Soluções

Após identificar os desafios frequentes que motivam empresas a buscar soluções de dados que sejam ao mesmo tempo autônomas e escaláveis, vamos explorar os princípios e decisões chave que orientaram a criação de Plataformas de Dados eficientes. Além disso, vamos oferecer uma visão geral simplificada da arquitetura dessas plataformas. Esse processo será dividido em dois temas principais: Consumo e Ingestão.