Construa uma arquitetura de dados moderna

Como líder de dados, você sabe que o fluxo dos dados ao nosso alcance pode criar uma abundância de oportunidades e desafios. Temos mais dados para treinar modelos de IA e abordar casos de uso importantes, mas também temos que lidar com o aumento da complexidade em todo o conjunto de dados.

Uma arquitetura de dados moderna e adequada à finalidade pode oferecer a escalabilidade necessária para lidar com o crescimento iminente de dados para você operacionalizar a tecnologia de IA e otimizar seu patrimônio de dados. É a chave para dimensionar IA de nível empresarial e pode se tornar seu maior diferencial competitivo.

O que é arquitetura de dados?

Ela descreve como seus dados serão gerenciados, da coleta ao consumo, com modelos, políticas, regras e padrões definidos pela sua organização. Ajuda os analistas de dados a desenvolverem uma compreensão real dos seus dados, independentemente de onde eles estiverem localizados, e considera novos requisitos de implementação e aplicação enquanto seu negócio cresce.

Arquiteturas de dados são essenciais para atender às necessidades especializadas de organizações modernas, aplicar análises avançadas e usar dados e IA em escala.

Por que é um imperativo nas empresas?
 
Como relata o IBV, "Sem dados confiáveis, mesmo a melhor IA apresentará resultados incorretos, tendenciosos ou perigosos. No entanto, a tarefa de pôr ordem nos seus dados não é fácil e para muitas empresas está longe de ser concluída."²

Em outras palavras, a qualidade, a segurança e a acessibilidade dos seus dados nunca foram tão importantes como agora.

Uma arquitetura de dados eficaz tem a flexibilidade e a estrutura de alto nível para suportar a velocidade, a escala e a direção de suas necessidades organizacionais em constante mudança e oferece suporte a vários casos de uso, desde a automação de processos com IA generativa até a otimização de dados.

Desenvolver uma estratégia de dados detalhada que defina a tecnologia, os processos e as pessoas necessárias para gerenciar seus dados é a primeira etapa para criar uma arquitetura adequada à finalidade, que forneça dados de forma consistente e com qualidade para cada caso de uso.

Ao construir sua arquitetura de dados moderna, considere os seguintes elementos.

Data lakehouse

Uma arquitetura de data lakehouse permite o acesso a dados em toda a sua nuvem híbrida a partir de um único ponto de entrada, permitindo unificar, selecionar e preparar dados para modelos de IA. Combina a flexibilidade de um data lake com o desempenho e a estrutura de um data warehouse. A maioria das soluções de lakehouse tem camadas de metadados inteligentes que facilitam a categorização e a classificação de seus dados não estruturados.

Os data lakehouses também ajudam as organizações a criar fluxos de trabalho com bom desempenho em termos de preço, com base em um entendimento genuíno de seus dados e de seus requisitos reais de negócios. Isso permite a otimização do fluxo de trabalho, o que melhora os custos e o desempenho, e a descoberta de conexões ocultas nos dados.

Para democratizar o acesso aos dados que foram otimizados e controlados pelo seu data lakehouse, você deve considerar a implementação de um data fabric.

Bancos de dados



Um banco de dados é um repositório digital para armazenar, gerenciar e proteger conjuntos de dados e é um elemento essencial de uma arquitetura de dados.

Os aplicativos precisam ser capazes de armazenar, gerenciar e controlar grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados em um ambiente de nuvem híbrida para oferecer suporte a análises avançadas e casos de uso de IA.

Para operacionalizar a IA com sucesso, sua organização precisa encontrar o banco de dados certo para as cargas de trabalho certas pelo preço certo. Cada banco de dados precisa ser confiável, seguro, responsivo e criado especificamente para suas cargas de trabalho e requisitos específicos.

Ao mapear como seus dados serão acessados e gerenciados, você deverá dar atenção especial à sua infraestrutura, pois é nela que seus dados são acessados e gerenciados.

Pode ser necessário modernizar sua infraestrutura para dimensionar a IA e ajudar seus engenheiros de dados a responder às cargas de trabalho e demandas modernas. Muitas organizações estão passando para uma abordagem intencional de nuvem híbrida que se concentra no alinhamento da tecnologia com as metas de negócios, aumentando a escalabilidade e melhorando o desempenho geral dos negócios.

Uma plataforma de nuvem híbrida cria experiências consistentes entre ambientes, fluxos de trabalho e equipes.