Data mesh: o que é esse tipo de arquitetura e como implementá-la em sua empresa

Nos últimos anos, a gestão de dados nas empresas evoluiu significativamente. Com a explosão do big data, Machine Learning e a necessidade crescente de análises mais complexas, surgiram novas arquiteturas e estratégias para lidar com o volume, a variedade, velocidade e os processos de dados. 

Uma dessas abordagens inovadoras é o data mesh, um conceito que tem ganhado popularidade entre os profissionais de TI e de gestão de dados. Neste artigo, tudo sobre data mesh, conceito, como ele funciona, seus benefícios e desafios. Entenda também como ele se compara com outras arquiteturas tradicionais como o data lake.

O que é data mesh?

Data mesh é uma nova abordagem descentralizada para a gestão de dados, que visa democratizar o acesso e a responsabilidade das informações em uma organização. Diferentemente das dos modelos tradicionais, que centralizam o controle de dados em um único departamento, a arquitetura data mesh distribui a responsabilidade entre várias equipes, cada uma cuidando de seu próprio domínio de dados.

O conceito de data mesh foi introduzido por Zhamak Dehghani, da ThoughtWorks, como uma resposta aos desafios enfrentados pelas empresas ao escalar suas plataformas de dados centralizadas. Com a proliferação de dados, torna-se impraticável e ineficiente gerenciar todos os dados de forma centralizada. 

Como ele funciona?

O data mesh permite e promove a colaboração entre as equipes e domínios, facilitando o compartilhamento de conhecimento, boas práticas e soluções para desafios comuns. Pipelines de dados, métricas e indicadores são estabelecidos para monitorar a qualidade, o desempenho e o valor dos produtos de dados, auxiliando na tomada de decisões e possibilitando melhorias contínuas.

Em relação às fontes de dados, cada equipe tem autonomia para escolher as tecnologias e infraestrutura mais adequadas para gerenciar seus dados, levando em conta aspectos como escalabilidade, desempenho e segurança. 

Logo, o data mesh propõe uma abordagem mais escalável e flexível, permitindo que diferentes equipes gerenciem seus dados como produtos, com propriedade clara e responsabilidade definida. O conceito se baseia em 5 itens-chave:

1. Domínio autônomo: identificar os diferentes domínios e atribui a propriedade dos dados aos domínios de negócios que os produzem e os utilizam;
2. Propriedade de produto de dados: tratar os dados como produtos com seus próprios ciclos de vida e requisitos de qualidade.;
3. Arquitetura federada: implementar estrutura para cada domínio possuir sua própria infraestrutura e tecnologias para gerenciar e armazenar seus dados;
4. Coleta de dados autoatendida: fornecer uma infraestrutura que permita às equipes acessar e gerenciar seus dados de forma autônoma;
5. Descoberta de dados e catálogo: ter repositório que facilita a descoberta, a compreensão e o acesso aos diferentes conjuntos de dados existentes na organização. Esse recurso fornece informações sobre a origem, qualidade, proprietários e outros metadados relevantes.

Para compreender de forma abrangente e com mais detalhes sobre a prática, baixe gratuitamente o nosso e-book com o guia definitivo sobre data mesh.

Como e por que implementar data mesh na sua empresa

Agora que compreendemos os conceitos que baseiam o data mesh e como ele funciona, vamos a um passo a passo para implementar essa estratégia aí na sua empresa:

1. Identificação dos domínios de dados: mapear os domínios de negócios e identificar quais dados são gerados e consumidos por cada domínio.
2. Definição de proprietários de dados: atribuir responsabilidade clara para a gestão dos dados dentro de cada domínio.
3. Desenvolvimento de produtos de dados: tratar os dados como produtos, com documentação, qualidade garantida e APIs bem definidas.
4. Construção da plataforma self-serve: desenvolver uma infraestrutura que permita às equipes gerenciar seus dados de forma autônoma.
5. Implementação da governança federada: definir políticas e padrões de governança que podem ser aplicados de forma descentralizada.

Ferramentas e tecnologias recomendadas para suportar data mesh

Para implementar o data mesh, várias ferramentas e tecnologias podem ser utilizadas, como:

• Plataformas de orquestração de dados (ex.: Apache Airflow);
• Sistemas de gestão de dados (ex.: Apache Kafka);
• Soluções de infraestrutura de dados na nuvem (ex.: AWS, Azure).

A expertise da Sysvision é o diferencial para destravar a implantação do data mesh

A Sysvision tem mais de 20 anos de experiência com os principais desafios na gestão de dados. Para projetar, implementar e gerir a arquitetura de data mesh na sua empresa, conte com a nossa expertise. 

Nossa equipe está pronta para ajudar sua organização a adotar essa abordagem inovadora para melhorar a gestão dos seus dados. Entre em contato conosco e facilite a transformação dos dados do seu negócio! 

Benefícios do data mesh para empresas

Além da descentralização, promoção da autonomia das equipes e otimização do acesso aos dados, implementar esse conceito pode trazer diversas vantagens competitivas para sua empresa:

• Escalabilidade: facilita o crescimento dos dados sem sobrecarregar uma única equipe ou sistema.agiliza o processo de obtenção dos dados necessários para análises, tomada de decisões e desenvolvimento de produtos.
• Qualidade dos dados: melhora a qualidade e a integridade dos dados, pois cada equipe é responsável pelo seu próprio conjunto de dados.
• Decisões estratégicas e insights: aumenta a visibilidade dos dados disponíveis e permite que as equipes encontrem e utilizem os recursos de dados de forma mais eficiente. Isso agiliza o processo de obtenção dos dados necessários para análises, tomada de decisões e desenvolvimento de produtos.
• Segurança e confiabilidade: fortalece a segurança da informação, garantindo que os dados sejam gerenciados de acordo com políticas de segurança rigorosas.

Quais problemas posso resolver com data mesh na minha empresa?

1. Permitir e aumentar a escalabilidade: permite que a empresa cresça sem enfrentar os gargalos típicos das arquiteturas centralizadas.
2. Melhor governança: com a governança federada, é possível manter a conformidade e a qualidade dos dados de forma descentralizada.
3. Melhorar organização na estrutura: o data mesh promove uma melhor organização, tornando os dados mais acessíveis e utilizáveis.

Como o data mesh pode melhorar a segurança dos dados?

Com a descentralização, é possível aplicar políticas de segurança mais específicas e adaptadas a cada domínio de dados, aumentando a proteção e a conformidade.

Práticas recomendadas para garantir a proteção dos dados

• Criptografia de dados: implementar criptografia para proteger os dados em trânsito e em repouso.
• Acesso controlado: utilizar controles de acesso baseados em funções para garantir que somente pessoas autorizadas possam acessar determinados dados.
• Monitoramento contínuo: implementar soluções de monitoramento para detectar e responder rapidamente a qualquer incidente de segurança.

Desafios e boas práticas na adoção do data mesh

A principal complexidade reside na mudança cultural necessária dentro da organização. Transitar para um modelo descentralizado requer que diferentes equipes de negócios assumam a responsabilidade pela gestão dos seus próprios dados.

Outro desafio significativo é a integração de diversas ferramentas e tecnologias necessárias para suportar a infraestrutura do data mesh. Empresas que adotam essa arquitetura precisam escolher e configurar soluções que permitem a gestão descentralizada dos dados.

A governança de dados federada é outro aspecto crítico e desafiador. Embora a descentralização promova a autonomia das equipes, é fundamental manter a conformidade com as políticas corporativas de dados. 

Dicas para superar barreiras e garantir uma adoção bem-sucedida

Superar essas barreiras exige um planejamento cuidadoso e uma abordagem estratégica. As empresas devem começar com projetos piloto para testar e ajustar a abordagem do data mesh antes de uma implementação completa.

Treinamento

O treinamento é um dos pilares fundamentais para a adoção bem-sucedida do data mesh. É crucial que todas as equipes envolvidas compreendam os princípios e as práticas. Isso inclui desde a gestão e governança de dados até a utilização das ferramentas e tecnologias específicas. 

Investir em programas de capacitação contínua ajuda a garantir que os membros da equipe estejam preparados para gerenciar seus próprios domínios de dados de maneira eficiente e segura. 

Comunicação

A descentralização dos dados requer uma coordenação rigorosa para garantir que todos os domínios estejam alinhados com as políticas de dados e práticas de governança da empresa. Criar canais de comunicação regulares, como reuniões de alinhamento e plataformas de colaboração, pode ajudar a manter todos informados e a resolver rapidamente quaisquer problemas que surjam. 

Pilotagem

Começar com projetos piloto é uma estratégia eficaz para testar e ajustar a abordagem antes de uma implementação completa. Esses projetos permitem identificar e resolver problemas em pequena escala, oferecendo insights valiosos sobre a viabilidade e os desafios do data mesh na organização. 

Escolher um ou dois domínios de dados para o piloto permite que a empresa experimente com a infraestrutura, ferramentas e processos, e faça ajustes necessários. 

Alinhamento com a governança corporativa

Implementar uma governança federada significa que cada domínio de dados deve seguir políticas e padrões definidos pela organização. Isso pode ser alcançado através da criação de um framework de governança claro, que seja facilmente compreendido e aplicado por todas as equipes. 

A supervisão contínua e auditorias regulares também são necessárias para garantir que as práticas de governança estejam sendo seguidas corretamente.

Suporte de tecnologia e ferramentas adequadas

A escolha e implementação das ferramentas tecnológicas adequadas são cruciais para o suporte ao data mesh. As empresas devem investir em plataformas de orquestração de dados, sistemas de gestão de dados em tempo real e soluções de infraestrutura em nuvem que facilitem a gestão descentralizada dos dados. 

Data mesh vs data lake: quais são as diferenças

A escolha entre data mesh e data lake pode depender das necessidades específicas e da estrutura organizacional de cada empresa. Ambas as arquiteturas têm suas vantagens e desvantagens, e a compreensão dessas diferenças é essencial para tomar a decisão correta.

Data mesh é uma arquitetura descentralizada, que promove a autonomia e responsabilidade clara pela qualidade, e integridade dos dados. Essa prática é projetada para escalar horizontalmente, facilitando a gestão de grandes volumes de dados de maneira eficiente.

Por outro lado, data lake é uma abordagem centralizada que armazena todos os dados da organização em um único repositório, que pode lidar com informações estruturadas, semiestruturadas e não estruturadas, oferecendo uma base unificada para análises e processamento de data. Isso facilita a coleta e a gestão de grandes quantidades de dados, mas pode levar a problemas de escalabilidade e governança à medida que o volume cresce.

O data mesh é ideal para organizações que:

• Precisam de escalabilidade;
• Desejam promover a autonomia;
• Buscam melhorar a governança e a qualidade dos dados.

Já o data lake é adequado para organizações que:

• Necessitam de um repositório centralizado;
• Têm grandes volumes de dados variados;
• Buscam uma solução rápida para coleta e armazenamento de dados.

Se tem dúvida do melhor modelo, procure quem pode te ajudar!

Implementar o Data Mesh requer uma mudança de mentalidade e uma abordagem cuidadosa. Algumas grandes empresas da tecnologia tiveram sucesso com a aplicação, como a Netflix. A empresa encontrou uma solução eficiente para lidar com essas questões de dados que vinham sendo problemas recorrentes. 

O data mesh representa uma evolução significativa na forma como as empresas gerenciam seus dados, oferecendo maior escalabilidade, autonomia e qualidade. Se sua empresa está buscando uma solução inovadora para otimizar a gestão de dados, o data mesh pode ser a escolha ideal. Para saber mais sobre como a Sysvision pode ajudar na implementação do data mesh, entre em contato conosco através da nossa página de contato.