Data Mesh possibilita a modelagem e análise escalável de dados

Por Rogério Athayde, CTO na keeggo

Uma das abordagens que está se mostrando como tendência é o Data Mesh, que tem o objetivo de superar os desafios tradicionais de governança de dados. Ao invés de um modelo centralizado de gerenciamento de dados, o Data Mesh propõe uma estrutura distribuída, na qual cada equipe, ou unidade de negócio, é responsável por seus próprios dados. Isso implica em uma descentralização do controle, onde os especialistas em domínios de conhecimento têm maior autonomia sobre seus bancos de informações.

No Brasil, o Data Mesh vem ganhando tração à medida que as empresas buscam promover a colaboração e a responsabilidade compartilhada em relação aos dados, bem como evitar gargalos de comunicação e permitir que as equipes respondam mais rapidamente às necessidades específicas de seus respectivos domínios e competências. Essa abordagem traz a oportunidade de promover a transparência e a visibilidade dos dados, facilitando a descoberta e o uso de informações relevantes em toda a organização.

Os Data Lakes por sua vez, têm sido uma tendência cada vez mais comum no mercado brasileiro. Estes repositórios de dados armazenam informações em seu formato bruto em um ambiente único, sem a necessidade de uma estrutura pré-definida, diferentemente dos tradicionais Data Warehouses.

Com a crescente diversidade de dados, como dados de sensores, dados de mídia social, dados de streaming e muito mais, as empresas começam a centralizar e armazenar uma quantidade significativa de dados, e a utilização de técnicas avançadas de análise, como processamento distribuído, Machine Learning e Data Mesh podem ajudar em um cenário composto por um volume enorme e complexo de dados.

Apesar do Data Mesh e os Data Lakes serem conceitos distintos, eles podem ser combinados para fornecer uma abordagem completa e eficaz para o gerenciamento e a utilização de dados. Com o Data Mesh, as equipes podem ter autonomia sobre seus próprios dados, estabelecendo domínios e responsabilidades claros por suas respectivas áreas. Por sua vez, os Data Lakes servem como uma fonte centralizada de dados brutos, acessíveis a todas as equipes. Essa combinação pode trazer vantagens significativas, promover a colaboração, a agilidade e a inovação, ao mesmo tempo em que permite que as equipes acessem uma ampla variedade de dados para suas análises, ajudando a superar os desafios de governança, garantindo que os dados estejam disponíveis, confiáveis e seguros.

Vale ressaltar que a implementação e o uso de Data Mesh e dos Data Lakes requer planejamento cuidadoso, investimento em tecnologia adequada e engajamento de toda a organização. No entanto, os benefícios potenciais são imensos, permitindo que as empresas transformem seus dados em insights acionáveis e tomem decisões para impulsionar o crescimento e a inovação dos mercados cada vez mais competitivos.