O que é otimização de dados?

A otimização de dados é o processo de melhorar a organização e a qualidade dos conjuntos de dados para garantir armazenamento, processamento e análise de dados eficientes por empresas e outras entidades.

A otimização de dados abrange uma ampla gama de técnicas de gerenciamento de dados. Inclui estratégias para simplificar a limpeza, o armazenamento, a transformação e o processamento de dados, além de estratégias para otimizar as consultas. Ao otimizar dados com sucesso, as organizações podem ter uma tomada de decisão mais informada, estabelecer operações mais econômicas e apoiar iniciativas de inteligência artificial escaláveis.

À medida que as empresas se concentram cada vez mais na otimização de seus ativos de dados, muitas estão implementando soluções orientadas por IA para aprimorar os processos de otimização de dados. Essas soluções incluem ferramentas de limpeza de dados impulsionadas por IA, software de gestão e observabilidade de dados, soluções de armazenamento em nuvem híbrida e plataformas de data lakehouse.

Embora o acesso a dados relevantes e de alta qualidade sempre tenha sido importante para uma análise de dados confiável e uma melhor tomada de decisão, ele assume uma urgência adicional no cenário de dados moderno. As razões são três: volume de dados, complexidade e pressão competitiva relacionada à IA.

Atualmente, as organizações lidam com volumes de dados em ordens de magnitude maiores do que o disponível na maior parte da história da humanidade: um estudo global de 2024 com organizações de diferentes tamanhos constatou que quase dois terços gerenciavam pelo menos um petabyte de dados.¹

Grande parte desses dados é big data: conjuntos de dados maciços em vários formatos, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Os dados não estruturados, em particular, não se conformam facilmente aos esquemas fixos dos bancos de dados relacionais, o que significa que as ferramentas e os métodos convencionais normalmente não podem ser usados para o processamento e a análise de dados não estruturados .

Ao mesmo tempo, as empresas estão sob pressão para aproveitar dados preparados para IA — informações de alta qualidade, acessíveis e confiáveis que as organizações podem usar com confiança para treinamento e iniciativas de inteligência artificial.

Mas a maioria das empresas ainda não tem dados preparados para IA: de acordo com uma pesquisa de 2024 do IBM Institute for Business Value, apenas 29% dos líderes de tecnologia concordam fortemente que seus dados empresariais atendem às principais normas para escalar com eficiência a IA generativa.²

Extrair valor de conjuntos de dados maciços e complexos e,ao mesmo tempo,garantir a preparação da IA requer as ferramentas, infraestrutura e estratégias de gerenciamento de dados certas. No entanto, as empresas geralmente não podem se dar ao luxo de recursos infinitos de computação e armazenamento. Elas devem equilibrar esforços para liberar valor com medidas projetadas para maximizar a eficiência e o retorno sobre o investimento.

A otimização de dados as ajuda a fazer isso.

Por meio da otimização de dados, as organizações podem melhorar o desempenho e a eficiência dos fluxos de trabalho de dados. Várias técnicas de otimização de dados ajudam as empresas a elevar a qualidade e a acessibilidade de seus dados, ao mesmo tempo em que reduzem o ônus que o armazenamento e o processamento representam em seus recursos e orçamentos.

A otimização de dados pode ajudar as organizações a enfrentar desafios em seus pipelines e orçamentos de dados. Os benefícios da otimização de dados incluem:

As técnicas de otimização de dados ajudam a melhorar a usabilidade e eficiência das cargas de trabalho de dados em pontos-chave do ciclo de vidados dados — como armazenamento de dados, transformação de dados e uso de dados.

A otimização do armazenamento de dados inclui a redução do espaço de armazenamento necessário para tabelas e índices de dados. Também engloba estratégias para usar diferentes opções de armazenamento para distribuir dados de forma mais eficiente e econômica.

• Redução do espaço de armazenamento: uma abordagem comum para reduzir os custos de armazenamento e o espaço necessário é a compactação. Esse processo usa algoritmos para codificar e decodificar dados, o que diminui os bits necessários para seu armazenamento.

• Uso de armazenamento em camadas: no armazenamento em camadas, os dados são agrupados de acordo com os requisitos de acesso. Opções de armazenamento de dados mais caras (que normalmente permitem uma recuperação mais rápida) são reservadas para dados "quentes" acessados com frequência. Enquanto isso, os dados "frios" ou "frescos" (dados que são usados com menos frequência) residem em ambientes de armazenamento que são mais baratos e exigem mais tempo para acesso a dados.

• Escolha da arquitetura de armazenamento de dados: além de usar camadas de armazenamento, a organização também pode escolher um ou mais métodos de armazenamento para otimizar a velocidade, a economia de custos e outros objetivos. Os três principais tipos de sistemas de armazenamento são object storage, file storage e block storage, cada um com diferentes pontos fortes e fracos.

Ocorre uma melhoria significativa da qualidade de dados durante os processos de transformação de dados e limpeza de dados executados com sucesso.

A transformação de dados é a conversão de dados brutos em um formato e estrutura unificados. A primeira etapa da transformação de dados é a limpeza de dados. Também chamada de limpeza de dados ou depuração de dados, essa é a identificação e correção de erros e inconsistências em conjuntos de dados.

As principais técnicas de limpeza de dados incluem:

• Padronização: quando os dados são representados em diferentes estruturas e formatos dentro do mesmo conjunto de dados, as inconsistências resultantes podem dificultar o uso. A padronização de estruturas e formatos de dados pode ajudar a garantir uniformidade e compatibilidade para análises precisas.

• Eliminação de duplicação de dados: dados duplicados ou redundantes podem distorcer a análise. A eliminação de duplicação de dados elimina registros duplicados (como aqueles criados por problemas de integração de dados, erros de entradas manuais ou falhas no sistema). Além de melhorar a qualidade de dados, a eliminação de duplicação de dados também pode reduzir os custos e a utilização de recursos, pois menos computação e armazenamento são gastos em registros duplicados.

• Lidar com missing values: missing values também podem distorcer a análise de dados. Táticas implementadas por profissionais de dados para lidar com essas lacunas incluem a substituição dos missing values por dados estimados ou a remoção de entradas incompletas.

• Validação de dados: validação de dados é o processo de verificar se os dados estão limpos, precisos e prontos para uso. Isso envolve o estabelecimento e a aplicação de business rules e verificações de validação de dados, incluindo verificações de consistência, tipo de dados, formato, intervalo e singularidade.

Para lidar com a má qualidade de dados no treinamento de modelos de IA, os pesquisadores frequentemente recorrem a medidas adicionais para melhorar a qualidade dos conjuntos de dados de treinamento, incluindo aumento de dados e geração de dados sintéticos.

O gerenciamento de metadados é a organização e o uso de metadados para melhorar a acessibilidade e a qualidade dos dados.

Exemplos de metadados incluem:

• Metadados descritivos: Inclui informações básicas, como títulos e palavras-chave. Esse tipo de metadados ajuda as organizações a melhorar a capacidade de busca e descoberta dos dados em catálogos, plataformas de redes sociais e mecanismos de busca.

• Metadados administrativos: abrangem propriedade, permissões e políticas de retenção. Esse tipo de metadados ajuda as organizações a cumprir exigências legais, regulatórias e políticas internas.

• Metadados de preservação: garantem a usabilidade e acessibilidade dos dados a longo prazo. Esse tipo de metadados ajuda as organizações a atender às exigências de retenção de dados estendida, especialmente em setores onde os registros devem permanecer acessíveis para conformidade.

A otimização de consultas acelera a execução de consultas (recuperação e manipulação de dados) em bancos de dados SQL e NoSQL e, ao mesmo tempo, minimiza o uso de recursos como memória e CPU. Embora as técnicas de otimização de consultas variem de acordo com o tipo de banco de dados, as mais comuns incluem:

• Filtragem: garantir que o sistema não esteja analisando dados irrelevantes para as consultas.

• Adição de um índice: os índices podem pré-classificar informações para impulsionar pesquisas mais inteligentes.

• Cache: o cache dos resultados de consultas repetitivas reduz a necessidade de novos cálculos cada vez que a consulta se repete.

• Particionamento: durante o projeto do banco de dados, os bancos de dados podem ser divididos em segmentos menores para consultas mais rápidas e direcionadas.

A escolha do mecanismo de consulta certo e adequado à finalidade também pode ser um componente essencial da otimização de consultas, porque mecanismos diferentes podem ser mais adequados a diferentes cargas de trabalho de dados. Por exemplo, o Presto C++ pode ser usado para consultas de alto desempenho e baixa latência em grandes conjuntos de dados, enquanto o Spark funciona bem para tarefas complexas e distribuídas.

Outras técnicas implementadas para a otimização de dados incluem processamento paralelo (divisão das tarefas de processamento de dados em partes menores para serem executadas simultaneamente em vários processadores); controle de acesso baseado em regras, ou RBAC (limitação do acesso a dados confidenciais, o que ajuda a evitar a perda acidental de dados e violações de dados intencionais); e visualização de dados (a representação gráfica de dados para auxiliar na análise de dados).

A otimização de dados pode ser considerada um componente do gerenciamento de dados ou pode ser vista como uma prática complementar. Em última análise, o que importa é que a otimização de dados permite um gerenciamento de dados mais eficaz, melhorando a qualidade e a acessibilidade dos dados que estão sendo gerenciados.

A gestão de dados é uma disciplina de gerenciamento de dados que ajuda a garantir a integridade e a segurança de dados, ao definir e implementar políticas, normas de qualidade e procedimentos para a coleta, propriedade, armazenamento, processamento e uso de dados. Dessa forma, ela pode ser compatível com várias técnicas de otimização de dados.

Por exemplo, o programa de gestão de dados de uma organização pode estabelecer métricas de qualidade de dados para medir o progresso em direção à melhoria da qualidade de dados e definir políticas de retenção de dados que ajudem a otimizar o armazenamento de dados.

As ferramentas para otimização de dados variam de soluções direcionadas a plataformas abrangentes, geralmente com componentes impulsionados por IA que reduzem processos manuais e apoiam a eficiência operacional.

Ferramentas de limpeza de dados impulsionadas por IA podem identificar automaticamente padrões, anomalias e inconsistências nos dados de origem. Modelos de IA baseados em regras ou aprendizado também podem consolidar ou eliminar duplicatas ao decidir qual registro deve "sobreviver", com base na precisão, atualização ou confiabilidade. Os modelos de IA podem automatizar a criação e a aplicação de regras de limpeza de dados ao aprender com correções históricas e feedback do usuário.

Ferramentas de observabilidade de dados permitem monitoramento automatizado, alertas de triagem, análise de causa raiz, linhagem de dados e rastreamento de acordos de nível de serviço (SLA), o que ajuda os profissionais a entenderem a qualidade dos dados de ponta a ponta. Essas ferramentas permitem que as equipes detectem problemas como missing values, registros duplicados ou formatos inconsistentes desde o início, antes que afetem as dependências posteriores, levando a uma solução de problemas mais rápida e à resolução de problemas.

As ferramentas de gestão de dados ajudam as empresas a aplicar as políticas definidas por meio de programas de gestão de dados, incluindo políticas de apoio à otimização de dados. As funcionalidades comuns das soluções de gestão de dados incluem a descoberta e classificação automática de dados, a imposição de regras de proteção de dados e controles de acesso baseados em funções, além de funcionalidades para atender aos requisitos de privacidade e conformidade de dados.

As soluções de nuvem híbrida oferecem uma abordagem flexível e adaptável ao armazenamento de dados, com plataformas de nuvem pública , ambientes de nuvem privada e infraestrutura no local disponíveis para ajudar as organizações a armazenar dados de forma flexível, escalável e com custo otimizado.

As organizações podem escolher a opção melhor e mais econômica de armazenamento para atender às suas necessidades comerciais e transferir cargas de trabalho de dados conforme a necessidade. As abordagens de multinuvem híbrida oferecem flexibilidade adicional, pois as empresas podem usar serviços de mais de um provedor de nuvem.

Um data lakehouse é uma plataforma de dados que combina o armazenamento de dados flexível de data lakes com os recursos de análise de dados de alto desempenho de data warehouses. Data lakehouses usam cloud object storage para armazenamento rápido e de baixo custo de uma ampla gama de tipos de dados.

Além disso, sua arquitetura híbrida elimina a necessidade de manter vários sistemas de armazenamento de dados, tornando-os menos caros para operar. Funcionalidades das soluções líderes incluem múltiplos mecanismos de consulta para execução eficiente de consultas e recursos integrados para gestão de dados, limpeza e observabilidade de dados.

Estratégias e ferramentas de otimização de dados podem melhorar a eficiência e o desempenho em uma variedade de campos e setores.

• Redes da Internet dascoisas (IoT): a compactação de enormes quantidades de dados coletados por sensores em redes de IoT pode permitir um armazenamento em nuvem mais eficiente.⁵

• Gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM): a limpeza e a eliminação de duplicação de dados em sistemas de CRM podem ajudar a melhorar o gerenciamento de leads, o forecasting e o gerenciamento da comunicação com o cliente.

• Veículos autônomos: a filtragem de imagens coletadas para treinamento de modelos de veículos autônomos pode garantir que os dados de treinamento incluam as imagens mais valiosas, ao mesmo tempo em que acelera a velocidade do treinamento.⁶

• Eventos esportivos: a visualização de dados pode ajudar a informar e acelerar a narrativa baseada em dados e a criação de conteúdo durante eventos esportivos ao vivo.⁷