O que é uma nuvem de dados?

A maioria das empresas modernas depende de grandes e complexas infraestruturas de TI que combinam  provedores de serviços de nuvem (CSPs) com recursos locais, como servidores e software. As nuvens de dados auxiliam na unificação dessas fontes, aumentando a eficiência do gerenciamento de dados, melhorando a integridade dos dados e eliminando silos (coleções isoladas de dados que podem ser difíceis de acessar pelos usuários). 

Quando implementadas corretamente, as nuvens de dados ajudam empresas em setores como saúde, serviços financeiros, marketing, aeroespacial e outros a acelerar a transformação digital e adquirir novos recursos tecnológicos.

Uma nuvem de dados é composta por três componentes principais: fontes de dados, arquitetura de dados e plataformas de dados (conhecidas como plataformas de dados de nuvem). Veja cada um desses componentes e como eles funcionam.

As fontes de dados são coleções de dados em sua forma original. Alguns exemplos comuns de fontes de dados de clientes incluem transações, endereços de email, publicações em redes sociais e informação de identificação pessoal (PII) (por exemplo, nome, idade e localização física de uma pessoa). As nuvens de dados devem coletar, integrar, transformar, armazenar e gerenciar dados de várias fontes com segurança para funcionar.

Arquitetura de dados, também chamada de data warehouse arquitetura, refere-se ao projeto de repositórios de dados e descreve como a organização gerencia os dados desde a coleta até a transformação, distribuição e consumo. As empresas utilizam diversas arquiteturas de dados e modelos de dados conforme suas necessidades, incluindo data warehouse, data lake, pipelines de dados, malha de dados e outros.

Em uma nuvem de dados, a arquitetura de dados inclui protocolos específicos criados para tornar a coleta e o processamento de dados mais eficientes em um ecossistema de nuvem. Por exemplo, muitas nuvens de dados modernas usam aprendizado de máquina (ML) para processar dados com mais eficiência.

O ML viabiliza recursos como análise de dados preditiva e tomada de decisão automatizada com arquitetura de nuvem, evitando o custo de construir e gerenciar a arquitetura de TI necessária no local. Os recursos de ML são uma das funcionalidades que tornam as nuvens de dados uma solução escalável para muitas empresas.

As plataformas de dados são soluções tecnológicas que permitem coletar, armazenar, analisar e governar dados. Em um ambiente de nuvem, uma plataforma de dados é conhecida como plataforma de dados em nuvem e é projetada especificamente para ajudar a ingerir dados e movê-los do armazenamento no local para a nuvem.

As plataformas de dados em nuvem modernas auxiliam as organizações a governar e analisar dados em uma nuvem ou em uma arquitetura multinuvem, otimizando tanto conjuntos de dados estruturados e não estruturados.

As nuvens de dados podem ajudar as organizações de várias maneiras, desde identificar novos insights de clientes até automatizar tarefas que antes exigiam input humano. Aqui estão alguns dos benefícios mais populares de executar uma nuvem de dados no nível empresarial:

As nuvens de dados permitem que os líderes de TI gerenciem e processem dados a partir de uma única plataforma unificada, em vez de muitos sistemas isolados e interconectados. Por exemplo, ao alocar permissões para dados entre usuários em uma empresa, os administradores em uma nuvem podem controlar as políticas usando um único ponto de controle em vez de vários locais, melhorando a gestão de dados e a segurança.

As nuvens de dados permitem que os dados sejam controlados e compartilhados além dos espaços de trabalho físicos, um componente essencial de uma força de trabalho remota. Usando uma nuvem de dados, os usuários podem acessar com segurança dados críticos de qualquer lugar do mundo sem aumentar os riscos de segurança. 

Eles também conseguem mover dados sem interrupções entre sistemas populares, como data lake e data warehouse, para um processamento seguro e eficiente, e podem acessar provedores de nuvem de dados populares, como Salesforce Data Cloud, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform (GCP), para obter as soluções de nuvem de dados mais recentes por meio de um modelo altamente escalável, software as a service (SaaS).

As nuvens de dados dependem de protocolos modernos de compartilhamento de dados para melhorar o intercâmbio entre soluções de armazenamento em nuvem e otimizar o desempenho dos aplicativos que dependem de dados para funcionar. Usando interfaces de programação de aplicativos (APIs), as nuvens de dados conectam aplicativos externos a bancos de dados e auxiliam os aplicativos a processar dados, independentemente de seu tipo, formato ou estrutura. 

As soluções de nuvem de dados lidam facilmente com os diversos tipos de dados empresariais dos quais os aplicativos dependem, como dados transacionais e analíticos e até dados não estruturados, como imagens e vídeos. As métricas de nuvem de dados auxiliam os gestores de TI a monitorar a eficácia de sua solução de nuvem de dados e a identificar oportunidades de maior eficiência e economia de custos. 

As soluções modernas de nuvem de dados contam com tecnologias de segurança robustas que ajudam a proteger as organizações contra ciberataques e vazamentos de dados custosos. No ano passado, um relatório colocou o custo médio de uma violação de dados em USD 4.88 milhões, um aumento de 10% em relação ao ano anterior e o valor mais alto já registrado. 

As soluções de nuvem de dados simplificam e agilizam a proteção de dados ao automatizar diversas tarefas de segurança que antes exigiam input humano, como a conformidade com regras regulatórias e de governança. 

As nuvens de dados ampliam o acesso dos usuários a diversos tipos de dados, simplificando processos de negócio e garantindo aos colaboradores de toda a empresa acesso seguro e protegido às informações necessárias para colaborar de forma eficaz, muitas vezes a partir de um único dashboard.

Com uma solução de nuvem de dados moderna e robusta, os funcionários podem acessar tanto conjuntos de dados estruturados quanto não estruturados e aplicar análises de dados avançadas para descobrir insights valiosos. 

Embora operar uma nuvem de dados ofereça muitos benefícios, as organizações também enfrentam alguns desafios. Especificamente, organizações que buscam transferir grandes volumes de dados de um ambiente local para a nuvem enfrentam três obstáculos comuns: ingestão de dados, integridade dos dados e a capacitação dos profissionais que operam a nuvem de dados.

Mover conjuntos de dados grandes e variados para a nuvem muitas vezes implica transferir dados de fontes que podem ter formatações diferentes e necessitar de ambientes distintos para serem movidos e gerenciados com segurança, um processo conhecido como data ingestion. 

Na ingestão de dados, diversos arquivos são coletados e importados de fontes diferentes para um banco de dados, onde passam por limpeza e armazenamento para torná-los acessíveis à organização.

Se dados de fontes diferentes precisarem ser limpos ou padronizados antes de serem transferidos para um novo ambiente de armazenamento, como um data lake ou data warehouse, isso pode causar atrasos e até erros no processo.

Para manter a integridade dos dados (a precisão, consistência e completude dos dados), as empresas devem preservar um alto nível de exatidão ao longo de todo o processo de transferência de dados. Um aspecto especialmente arriscado é preservar a integridade dos dados diante de múltiplos conjuntos de regulamentações.  

Ao transferir dados para a nuvem, as organizações devem cumprir as regulamentações sobre privacidade de dados que variam de um território para outro. Os dados armazenados no local em infraestrutura pertencente e operada por uma organização são regidos por um conjunto de leis de conformidade, enquanto, ao serem guardados na nuvem, provavelmente ficarão sujeitos a outro. 

Metadados sobre a origem de um conjunto de dados ficam especialmente vulneráveis a agentes mal-intencionados, pois frequentemente incluem PII sensíveis, tais como nomes, endereços IP e localizações físicas de pessoas associadas aos dados. 

Mover dados do armazenamento no local para a nuvem exige expertise em gerenciamento de dados na computação em nuvem, o que pode obrigar as empresas a contratar novos talentos ou requalificar suas equipes de TI existentes (capacitação), medidas que costumam ser dispendiosas e demandam muitos recursos. 

Exemplos populares de novas habilidades que as equipes de TI precisam adquirir para trabalhar em um ambiente de nuvem incluem lidar com a gestão de dados e a segurança, dominar a modelagem de dados e os fluxos de trabalho para a nuvem e aprender as especificidades da ingestão e integração de dados em um ambiente de armazenamento.

Desde o desenvolvimento de aplicativos criativos até o aprimoramento da experiência do cliente, as nuvens de dados capacitam as organizações a encontrar métodos inéditos para administrar e utilizar seus dados mais importantes. Aqui estão alguns dos casos de uso mais populares e eficazes para nuvens de dados na atualidade.

A computação em nuvem está no centro do moderno desenvolvimento de aplicativos, permitindo que desenvolvedores agilizem seus ciclos ao escrever código, implantar e gerenciar bancos de dados e testar funções de aplicativos, tudo na nuvem. 

As nuvens de dados simplificam a interação dos desenvolvedores com conjuntos de dados e a integração desses dados nos aplicativos que estão criando. Ao usar edge computing e recursos de Internet das Coisas (IoT), as nuvens de dados aproximam aplicativos das fontes de dados, permitindo que aplicações que transmitem grandes volumes de dados em tempo real (conhecidos como fluxos de dados), como Twitch e TikTok, funcionem.

As nuvens de dados modernas armazenam tanto dados estruturados quanto não estruturados , permitindo aos usuários analisar ambos de forma fácil e segura para diversos fins analíticos. Por exemplo, os analistas podem usar nuvens de dados para entender melhor o gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) e os dados do cliente e criar perfis de clientes para ajudar a resolver problemas de negócios, um processo conhecido como resolução de identidade. 

As nuvens de dados também são amplamente usadas na análise de sentimentos e na criação de plataformas de dados de clientes para processar grandes volumes de dados textuais e determinar se expressam sentimento positivo ou negativo.

As organizações que desejam usar a inteligência artificial (IA) para empresas contam com a nuvem como uma solução de armazenamento centralizada e escalável, permitindo processar quantidades massivas de dados durante o treinamento de modelos de IA. Em uma nuvem de dados moderna, texto, imagens, áudio, vídeo, dados sensoriais e outros tipos de dados podem ser armazenados com segurança e facilmente acessados a partir de um local seguro. 

As nuvens de dados em marketing (conhecidas como nuvens de marketing) ajudam a permitir que recursos de IA de ponta, como análise preditiva de dados, processamento de linguagem natural (NLP) e reconhecimento de imagens, sejam programados em aplicações avançadas. Por exemplo, o Agentforce da Salesforce é uma solução de IA que executa ações baseadas em dados em diversas funções de negócios que antes requeriam intervenção humana.¹

As nuvens de dados modernas desempenham um papel importante em processos de continuidade de negócios e recuperação de desastres (BCDR) , ajudando as empresas a retomar as operações normais quando ocorre um desastre.

Antes das nuvens de dados, era preciso mover dados entre sistemas de armazenamento em diferentes plataformas, um processo que se tornava cada vez mais difícil conforme aumentava o volume de dados que as empresas precisavam armazenar. 

A nuvem pode hospedar cargas de trabalho de missão crítica em uma infraestrutura conectada, fornecendo acesso rápido e seguro e um pacote robusto de opções de segurança e recuperação.