Governança de dados centralizados ou descentralizados?
Você deve centralizar seu gerenciamento de dados para obter melhor controle ou descentralizá -lo para mais agilidade? A resposta pode não ser tão direta quanto parece.
Tecido de dados e a malha de dados oferece duas abordagens distintas para gerenciar e compartilhar dados em uma empresa. Eles são frequentemente discutidos em oposição um ao outro: o tecido de dados enfatiza o acesso a dados, governança e segurança centralizados, enquanto a malha de dados promove um modelo mais democratizado e descentralizado.
Ambas as abordagens visam enfrentar desafios comuns de dados, incluindo:
- Garantir que os dados certos atinjam as pessoas certas no momento certo para maximizar a produtividade.
- Garantindo precisão, consistência e integridade dos dados.
- Proteger dados confidenciais do acesso não autorizado.
Nenhum dos modelos é uma solução perfeita para a maioria das organizações, pois cada uma tem seus pontos fortes e limitações. No entanto, existe uma grande oportunidade para combinar elementos de ambas as abordagens para criar um modelo de governança que melhor atenda às necessidades do seu negócio.
O que é tecido de dados?
O Data Fabric é uma camada semântica unificada que integra fontes e aplicativos de dados díspares. Ele permite pipelines de dados reutilizáveis, armazenamento de dados de dados e gerenciamento de metadados. Essa abordagem melhora a interoperabilidade, simplifica o acesso aos dados e centraliza a segurança e a conformidade.
No entanto, a dependência excessiva de um único paradigma de arquitetura pode levar a dependências caras, aumento da complexidade e desafios de escalabilidade que impedem a inovação. O construto “plataforma de dados” é um exemplo prático do conceito de tecido de dados, mas quando aplicado rigidamente, pode criar gargalos que podem ser difíceis de superar.
O que é malha de dados?
A malha de dados é uma arquitetura de dados descentralizada e um modelo operacional que permite que as equipes específicas do domínio assumam a propriedade de seus dados e o tratem como um produto. Promovendo um Modelo de Governança Federadaa malha de dados adere aos padrões de políticas em toda a empresa, ao mesmo tempo em que capacita as equipes a tomar decisões autônomas. Esse modelo cultiva uma cultura de responsabilidade, garantindo a qualidade dos dados na fonte.
No entanto, o alinhamento de diversos padrões de governança em vários domínios pode levar a inconsistências nas definições de dados e riscos de segurança se não forem gerenciados de forma coesa. A execução adequada de uma estratégia de malha de dados requer uma forte estrutura de governança para manter a interoperabilidade entre as equipes.
Lições da era do “big data”
Historicamente, as grandes empresas se inclinaram para o Fabric Data, pois fornecedores de nuvem como Microsoft, Amazon, Google, Snowflake e Databricks promoveram a análise centralizada de Big Data. O Warehouse da Cloud se tornou a “fonte única de verdade” designada, destinada a padronizar e governar vastas quantidades de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
No entanto, à medida que os volumes de dados explodiram, as equipes de dados lutaram para manter a clareza e a consistência. Muitas equipes acabaram sem acesso a dados bem governados, recorrendo a planilhas não gerenciadas ou confiando nos departamentos de TI, criando atrasos e complexidade adicionais. A promessa de análise de big data transformada em uma enxurrada de dados confusos e incontroláveis.
Uma abordagem híbrida é o futuro?
Para enfrentar os desafios dos big data, as organizações estão cada vez mais considerando uma abordagem híbrida combinando princípios de tecido de dados e malha de dados. De acordo com a Pesquisa de Gerenciamento de Dados 2024 do Gartner, 22% das organizações implementaram tecidos de dados, 26% adotaram malha de dados e 13% já utilizam os dois.1 O número de organizações que adotam uma abordagem híbrida deve crescer nos próximos anos.
Uma abordagem híbrida aproveita os pontos fortes complementares da malha de dados e dos dados. O Gartner prevê: “Até 2028, 80% dos produtos de dados autônomos que suportam os casos de uso de dados AI-I-Proy” surgirão de um tecido e arquitetura complementar de malha “.2 Aqui, o Data Fabric atua como a infraestrutura de gerenciamento de dados fundamental, enquanto a malha de dados fornece a estrutura de entrega para produtos de dados de alta qualidade.
Por que uma abordagem híbrida é importante
Um modelo híbrido garante forte mordomia de dados, unificando o design e a governança de dados (tecido de dados), mantendo a agilidade e o contexto específico do domínio (malha de dados). Essa abordagem transforma as equipes de dados centrais de gatekeepers em mediadores que suportam equipes específicas de domínio na manutenção da qualidade e consistência dos dados. A governança centralizada estabelece os padrões de toda a empresa, enquanto a autonomia federada garante a experiência do domínio molda o uso de dados de maneira eficaz.
A colaboração multifuncional permanece essencial em uma arquitetura de dados híbridos. As organizações devem equilibrar os princípios centralizados de governança com informações específicas do domínio para garantir que os produtos de dados permaneçam descobertos, confiáveis e fáceis de acessar.
Escolhendo a abordagem certa
A escolha da estratégia de governança de dados da sua organização deve refletir fatores como tamanho da empresa, diversidade e complexidade das fontes de dados, estrutura departamental e requisitos regulatórios.
Muitas empresas em crescimento são bem-sucedidas pela implementação de governança centralizada primeiro e depois expandindo os princípios para áreas específicas de domínio. No entanto, algumas empresas grandes e complexas podem precisar colaborar inicialmente com as equipes de domínio para estabelecer padrões de governança de maneira eficaz, considerando os volumes de dados e a complexidade existentes.
Por fim, a abordagem híbrida é o estado final desejado, oferecendo a flexibilidade e o controle necessários para aproveitar seus dados e operar no desempenho máximo.
1 2024 Gartner Evolution of Data Management Survey, Gartner, 2024
2 How Data Leaders can Settle the Data Fabric and Mesh Debate, Gartner, 2025
Luis es un experto en Inteligência Empresarial, Redes de Computadores, Gestão de Dados e Desenvolvimento de Software. Con amplia experiencia en tecnología, su objetivo es compartir conocimientos prácticos para ayudar a los lectores a entender y aprovechar estas áreas digitales clave.
