Com a tecnologia evoluindo rapidamente para atender às nossas necessidades, alguns recursos, práticas e ferramentas ficam obsoletos.
A chegada do Google Maps, por exemplo, revolucionou a maneira como nos locomovemos. Antes dependíamos de mapas rodoviários e GPS. Agora, há tecnologias capazes de criar a rota mais curta e mais simples para chegar onde queremos em menos de um segundo. Existem até aplicativos de transporte que oferecem a possibilidade de nos levar ao nosso destino da maneira mais rápida e confortável possível. Embora não nos importemos com isso agora, é incrível como a tecnologia evoluiu em termos de nossas necessidades e conveniência. Algo semelhante aconteceu no mundo do Data Management.
Data Management: o gerenciamento dos dados da empresa
Atualmente, todas as empresas do mundo precisam lidar com dados: desde a menor loja do seu bairro administrada por uma família, até a maior empresa multinacional composta por milhões de pessoas. Os dados estão em toda parte e, para que se tornem uma ferramenta poderosa, precisam ser gerenciados adequadamente.
A disciplina que lida com o gerenciamento e a administração de dados é chamada de Data Management e pode ser definida como um conjunto de arquiteturas que mantêm as informações organizadas, limpas, utilizáveis e seguras. Com o gerenciamento adequado, é possível evitar ônus operacionais e custos de manter cópias duplicadas, ruins ou desnecessárias, além de economizar muito tempo e armazenamento.
Além disso, o Data Management estabelece a base para a análise de dados subsequente, que é o que permitirá tomar decisões corretas. Portanto, sem um bom gerenciamento de informações, a análise não pode ser executada adequadamente, pois isso seria um verdadeiro desastre, se não impossível.
A questão é a seguinte: as implementações de gerenciamento de dados usadas até agora são cada vez menos eficientes e morrem logo após serem implementadas nas empresas porque se tornam obsoletas, desatualizadas ou exigem muito esforço de configuração e manutenção. Por quê? Devido à enorme quantidade de dados que são produzidos, as infraestruturas tecnológicas estão mudando cada vez mais e os tempos de resposta são muito exigentes por parte dos usuários.
Mas para todo problema, é preciso encontrar uma solução: nasce o Data Fabric. Essa nova tecnologia vem para dar vida a um Data Management 3.0 de forma eficaz e duradoura, onde todos os dados explodem em todos os lugares. Aconteceu o mesmo que com os mapas: eles sempre existiram, mas surgiram novas tecnologias, como essa que nos permite gerenciar os dados com muito mais eficiência, conforto e simplicidade.
O que é um Data Fabric?
Como vimos, um Data Fabric é o próximo nível do que foi mencionado acima; é a evolução da maturidade das disciplinas de gerenciamento de dados que tivemos até agora e, portanto, uma grande oportunidade tecnológica. Antes de nos aprofundarmos em seus muitos benefícios, precisamos definir o conceito.
Data Fabric é uma arquitetura de um conjunto de serviços tecnológicos muito específicos que é responsável por gerenciar os dados de uma organização de forma abrangente e em tempo real, conectando todos os silos de informações e garantindo sua qualidade, privacidade e disponibilidade para todos os usuários que precisarem, em um ambiente seguro e confortável.
Essa plataforma fornece treinamento tecnológico aos usuários, o que facilita, simplifica e unifica os processos Data Management para torná-los muito mais eficientes por meio de recursos e ferramentas que geram valor e lucratividade para os negócios.
Benefícios do Data Fabric
Ainda estamos em um estágio inicial e ainda há muito a ser feito. Mas é necessário começar a decidir, unificar critérios e definir os objetivos do gerenciamento de dados, pois sua implementação em empresas traz grandes benefícios:
Acesso universal aos dados na empresa
Um Data Fabric possibilita a integração de praticamente qualquer tipo de dados de qualquer fonte de dados a qualquer destino de dados, no local ou na nuvem. Em outras palavras, ele cuida da virtualização das informações para que haja uma única fonte de verdade.
Integridade e governança dos dados
Por que queremos dados se eles não são bons, limpos e acessíveis? É por isso que a integridade e a governança dos dados são dois pontos indispensáveis para Data Fabric.
A plataforma oferece a capacidade de encontrar, consumir e trocar dados confiáveis com ferramentas de autoatendimento simples e intuitivas para automatizar os processos de dados, capacitar as equipes e garantir a qualidade dos dados. Dessa forma, as barreiras entre TI e negócios são removidas e todos podem acessar e usar os dados em seu trabalho diário.
Metadados como energia para ativar o Data Fabric
É fundamental que as empresas não apenas usem os dados para gerar insights valiosos, mas também usem os metadados para aprimorar seus próprios dados e seu consumo. Essa é uma parte que, até o momento, não está sendo muito explorada e é necessário valorizá-la. Essa é outra das funcionalidades do Data Fabric: a capacitação desses metadados.
Automação de processos por meio de Aprendizado de Máquina/Machine Learning e Inteligência Artificial
Os Data Fabrics oferecem a possibilidade de automatizar a maioria das áreas de gerenciamento de dados, como integração de dados, preparação de dados, qualidade de dados e gerenciamento de dados mestres.
Essas automações, impulsionadas pela Inteligência Artificial e pelo Aprendizado de Máquina, possibilitam fazer recomendações para resolver problemas de qualidade de dados, descobrir padrões ocultos e detectar anomalias por meio de estatísticas resumidas e representações gráficas.
Estrutura tecnológica importante: integração de APIs
Serviços e dados confiáveis podem ser compartilhados entre departamentos internos e grupos externos com APIs fáceis de usar.
Assim, há uma única plataforma unificada para o desenvolvimento e a integração desses aplicativos e a qualidade dos dados, o que ajuda a aumentar a eficiência da equipe e a fornecer soluções mais rapidamente.
Eficiência de custos
Quando é possível modularizar a funcionalidade, padronizar e unificar os processos e falar a mesma língua, você pode otimizar o investimento de recursos em “como”, “para se concentrar em o quê” e “para quê”.
Desse ponto de vista, há uma grande evolução, pois a capacidade técnica é reduzida e o esforço é redirecionado para a integração de áreas de negócios que também precisam começar a gerenciar dados e a falar a linguagem dos dados.
Existem barreiras para essa nova tecnologia?
Apesar de grandes benefícios do Data Fabrics, implementar isso não é tão fácil quanto parece.
O problema está na falta de cultura de dados. Hoje, para que as empresas se tornem orientadas por dados e consigam implementar e usar essas plataformas em seus negócios diários, é necessária uma mudança na cultura tradicional da empresa para uma cultura de dados. Mas ninguém gosta de mudanças. Os departamentos mais técnicos usam interfaces com as quais estão acostumados a trabalhar e os departamentos comerciais não têm ideia do mundo dos dados.
Portanto, mais do que uma mudança tecnológica, tudo depende das pessoas. E elas devem primeiro querer abraçar a mudança, adotar uma nova mentalidade data-driven e sair de sua zona de conforto, caso contrário, será impossível ter sucesso.
O próximo passo é treinar os funcionários de forma contínua e persistente no mundo dos dados por meio de ferramentas que lhes permitam usá-los em seu trabalho diário, ou seja, torná-los funcionários orientados por dados. Os dados devem se tornar a nova linguagem das empresas que querem fazer a diferença.
Concluindo, as empresas estão produzindo volumes de dados cada vez maiores e incontroláveis que exigem arquiteturas mais evoluídas e eficientes do que as existentes até agora.
Portanto, o Data Management dá um passo adiante com os Data Fabrics que surgem para atender a essas necessidades por meio de uma plataforma que permite o acesso universal a todos os dados da empresa, rompe os silos entre os departamentos fornecendo autoatendimento técnico e comercial, explora metadados, automatiza processos por meio do uso de tecnologias modernas como Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina/Machine Learning e integra APIs em um único ambiente, tudo para aproveitar o grande valor fornecido pelos dados e, com eles, tomar melhores decisões no dia a dia dos negócios