Data Lakes e Data Mesh: O Futuro da Gestão de Dados nas Organizações

Data Lake ou Data Mesh: qual escolher para dominar seus dados? 

No dinâmico mundo dos dados, empresas estão constantemente buscando maneiras eficientes de organizar e gerenciar seus ativos de informação. Neste panorama, duas abordagens se destacam como promissoras para o futuro da gestão de dados: data lake e data mesh. 

Ao longo de mais de uma década, organizações têm adotado tanto os data lake quanto os data mesh para superar as limitações técnicas dos data warehouses e evoluir para estruturas mais centradas em dados. Muitas empresas utilizaram essas soluções para explorar novos casos de uso de dados e melhorar suas abordagens analíticas, enquanto outras enfrentaram desafios na realização dos benefícios esperados. Isso levou à revisão crítica da eficácia e do retorno sobre o investimento de várias iniciativas, buscando otimizar a gestão e o valor dos dados corporativos de maneira mais eficiente e alinhada com as necessidades estratégicas atuais. 

Data lake: armazenamento abrangente de dados brutos  

Um data lake funciona como um repositório central para armazenar dados brutos de diversas fontes, sejam elas estruturadas, semiestruturadas ou não estruturadas. Imagens, vídeos, textos, logs de máquinas e dados de sensores são apenas alguns exemplos do que pode ser armazenado em um lago de dados. 

Mas qual o benefício de armazenar tudo isso em um único local? A resposta está na democratização do acesso à informação. Com um data lake, diferentes equipes da organização podem explorar os dados livremente, extraindo insights valiosos para embasar decisões estratégicas, otimizar processos e impulsionar a inovação. 

Vantagens: 

• Armazenamento abrangente: acomoda qualquer tipo de dado, sem necessidade de pré-processamento. 

• Flexibilidade: permite análises exploratórias e a criação de novos produtos de dados. 

• Agilidade: facilita o acesso rápido aos dados para insights em tempo real. 

• Escalabilidade: suporta grandes volumes de dados com alta capacidade de expansão. 

Desafios: 

• Qualidade dos dados: a falta de governança pode gerar dados inconsistentes e inutilizáveis. 

• Segurança: a proteção dos dados sensíveis exige medidas robustas de segurança. 

• Complexidade: a gestão de um grande volume de dados brutos requer expertise técnica. 

• Custo: a infraestrutura para armazenar e processar grandes volumes de dados pode ser onerosa. 

Data mesh: democratizando a gestão de dados por domínios de negócio 

Em contraste com a centralização dos data lake, o data mesh propõe uma abordagem descentralizada para a gestão de dados. Nessa arquitetura, os dados são organizados em domínios de negócios específicos, sob a propriedade e responsabilidade das equipes que os geram e utilizam. 

Como funciona? Cada domínio de dados possui sua própria estrutura, governança e ferramentas, permitindo que os especialistas em cada área cuidem da qualidade, segurança e disponibilidade dos dados de forma autônoma. Essa autonomia promove agilidade, escalabilidade e colaboração entre as equipes. 

Vantagens: 

• Agilidade: permite decisões mais rápidas e insights em tempo real. 

• Escalabilidade: suporta o crescimento exponencial de dados sem gargalos. 

• Governança: distribui a responsabilidade pela qualidade e segurança dos dados. 

• Colaboratividade: facilita a comunicação e o compartilhamento de dados entre as equipes. 

Desafios: 

• Complexidade: implementar e gerenciar uma arquitetura descentralizada exige planejamento cuidadoso. 

• Padronização: é fundamental garantir a consistência dos dados entre os diferentes domínios. 

• Cultura: requer uma mudança cultural na organização, com foco na autonomia e colaboração. 

• Integração: a integração dos dados entre os domínios pode ser um desafio. 

Data lake vs. data mesh: 5 diferenças 

Compreender as características distintas entre eles é crucial para determinar qual abordagem melhor se adapta às necessidades da sua organização. Aqui estão cinco diferenças fundamentais: 

Escalabilidade dos dados: 

Data mesh: suporta a escalabilidade por domínio individual, permitindo que cada domínio escale sua arquitetura de dados de forma independente, adaptando-se às mudanças sem afetar todo o sistema. 

Data lake: centraliza o armazenamento de dados, dimensionado ao agrupar recursos em um único repositório de grande escala, consolidando os dados, mas exigindo infraestrutura e gestão significativas. 

Foco nos dados: 

Data mesh: adota um foco orientado por domínio, incentivando a criação de produtos de dados específicos para melhorar a usabilidade e compreensão dos dados na organização. 

Data lake: projetado para armazenar o máximo de dados possível, suportando análises extensivas, mas enfrentando desafios na descoberta e relevância dos dados. 

Governança de dados: 

Data mesh: descentraliza a governança, distribuindo a propriedade dos dados a domínios individuais, promovendo responsabilidade e governança personalizada. 

Data lake: depende de modelos de governança centralizados, simplificando a conformidade, mas reduzindo agilidade nos processos de relatório e análise. 

Estrutura organizacional: 

Data mesh: adequado para organizações com cultura de autonomia e equipes multifuncionais, alinhando-se com estruturas ágeis e descentralizadas. 

Data lake: complementa organizações que preferem uma gestão centralizada de dados e possuem recursos para uma infraestrutura de dados em grande escala, alinhando-se com estruturas hierárquicas tradicionais. 

Processamento de dados: 

Data mesh: permite processamento e análise localizados, aplicando ferramentas e métodos específicos para casos de uso particulares, acelerando insights e ações. 

Data lake: oferece uma plataforma unificada para análises abrangentes, mas pode introduzir latência no acesso e processamento de grandes volumes de dados. 

Qual abordagem é ideal para você? 

A escolha depende das necessidades específicas da sua organização. Considere os seguintes fatores: 

Volume e variedade de dados: repositórios centralizados como data lake são ideais para grandes volumes de dados brutos em diversos formatos. 

Cultura organizacional: data mesh, que organiza dados em domínios específicos, é mais adequado para culturas descentralizadas com alta autonomia das equipes. 

Habilidades técnicas: data lake exige expertise em engenharia de dados, enquanto o data mesh demanda habilidades relacionadas ao domínio de negócios. 

Objetivos de negócio: data lake apoia análises exploratórias e inovação, enquanto o data mesh facilita decisões ágeis e escalabilidade. 

Estudos de caso: aplicações práticas  

Para ilustrar melhor a prática de cada conceito, vejamos alguns exemplos: 

Contexto para data lake: uma empresa de varejo online lida com uma enxurrada de dados de vendas, cliques, comportamento do usuário e redes sociais. Este recurso permite armazenar todos esses dados brutos para análises exploratórias. Cientistas de dados podem descobrir padrões ocultos e desenvolver modelos preditivos para otimizar campanhas de marketing e a experiência do cliente. 

Ambiente para data mesh: um grande banco possui vários domínios de negócios, como gestão de crédito, fraudes e atendimento ao cliente. Cada domínio pode utilizar esta abordagem para gerenciar seus próprios dados de forma autônoma. Por exemplo, a equipe de gestão de crédito pode construir produtos que prevejam o risco de calote, enquanto a equipe de atendimento ao cliente pode criar painéis para analisar a satisfação dos clientes. 

O futuro da gestão de dados: uma fusão de abordagens? 

Data lake e data mesh não são abordagens mutuamente exclusivas. Algumas organizações podem se beneficiar de uma estratégia híbrida. Por exemplo, um data lake central pode ser utilizado para armazenar dados brutos, enquanto o data mesh pode ser implementado para domínios de negócios específicos que necessitam de maior autonomia e agilidade. 

Além disso, novas tecnologias como data fabrics estão surgindo para facilitar a integração e governança de dados em arquiteturas descentralizadas. O futuro da gestão de dados provavelmente envolverá uma combinação de abordagens e tecnologias para atender às necessidades específicas de cada organização. 

E a AWS nesse cenário? 

A AWS oferece um conjunto robusto de serviços para suportar data lake e data mesh: 

Amazon S3: armazenamento escalável de dados. 

Amazon Glue: simplifica catalogação e processamento de dados. 

Amazon Athena: consultas interativas. 

Amazon Redshift Spectrum: análises escaláveis. 

Conforme Matthias Patzak, principal advisor em arquitetura de soluções na AWS, destaca: “A AWS está comprometida em oferecer ferramentas que capacitam as organizações a implementarem arquiteturas de dados flexíveis e eficientes, como data lake e data mesh. Com soluções como AWS Lake Formation para governança de dados e AWS Glue para catálogo de dados unificado, estamos ajudando nossos clientes a maximizar o valor de seus dados, promovendo inovação e agilidade nos negócios.” 

Essas ferramentas não apenas facilitam a gestão e a análise de dados em larga escala, mas também garantem conformidade com os mais altos padrões de segurança e governança.  

Navegue com confiança no mar de dados 

Com a compreensão das duas abordagens, você está mais bem equipado para navegar no oceano de dados da sua organização. Avalie cuidadosamente suas necessidades e objetivos para escolher a solução ideal ou, quem sabe, implementar uma estratégia híbrida. Não importa o caminho escolhido, não esqueça: dados de qualidade e facilmente acessíveis são o combustível da inovação e do sucesso nos negócios. 

Próximos passos para sua jornada de dados 

A dataRain é uma consultoria especializada em data lake e data mesh. Oferecemos soluções para impulsionar a cultura de dados em sua empresa. Entre em contato para saber mais sobre como podemos te ajudar a desbloquear o poder dos seus dados.