A evolução da plataforma de dados moderna
Principais conclusões
Nossas seis etapas
- Dados como um produto: Criar e gerenciar saídas de produtos de dados que são uma coleção de ativos de dados.
- Mercado de dados: Adicione uma camada para comercializar produtos de dados. A adição dessa camada mostrará claramente a integridade entre os produtos de dados, aumentando a confiança nos domínios.
- Arquitetura em nível de domínio: Foque mais na criação de soluções de dados para cada domínio, o que agregará valor por domínio. Domínios diferentes são mais ou menos e tão complicados quanto os outros.
- Design da frente para trás: A partir da arquitetura em nível de domínio, coloque o consumidor final em primeiro lugar. Como eles usarão os dados?
- Gerenciamento de metadados: O gerenciamento de metadados produzidos por todos esses produtos é fundamental para rastrear não apenas dados redundantes, mas também para governar o cenário.
- Orientado por fluxo aprimorado: Remova a dependência constante do processamento no final do dia quando os fluxos estiverem disponíveis. Aprimore a plataforma fornecendo dados atualizados para que o valor das informações possa ser obtido mais cedo.
Perguntas frequentes: Plataformas de dados modernas
Quais são os principais componentes de um modelo de plataforma de dados moderna?
Uma plataforma de dados moderna consiste em três camadas principais: sistemas de registro, sistemas de armazenamento e processamento e sistemas de interação. Os dados fluem pelas camadas de dados brutos/de chegada, de curadoria e de distribuição, cada uma projetada para atender a requisitos específicos de cada domínio.
Os principais recursos incluem mercados de dados, estruturas de dados, catalogação automática e pipelines de MLOps/DataOps para automatizar o rastreamento de linhagem, a validação e o retreinamento de modelos.
Explore o projeto completo e as considerações de design no relatório.
Como a plataforma de dados evoluiu de data warehouses para lakehouses?
As plataformas de dados evoluíram de data warehouses relacionais rígidos para arquiteturas de big data mais flexíveis e, posteriormente, para lakehouses, que combinam a otimização de sistemas estruturados com a agilidade do tratamento de dados não estruturados. Os data warehouses lidavam com desafios de duplicação e integridade, mas careciam de escalabilidade. Os sistemas de big data permitiam a ingestão rápida sem modelagem prévia, mas sacrificavam a otimização de desempenho. Os lakehouses foram desenvolvidos para preencher essas lacunas por meio do cache de metadados e aprimoramentos arquitetônicos.
Para obter uma linha do tempo completa da evolução e insights sobre os rumos futuros das plataformas, baixe o relatório.
Como as organizações podem fazer a transição para uma plataforma de dados moderna?
A transição requer uma abordagem orientada por MVP: avaliar as necessidades do domínio, transformar usando recursos modernos de dados, gerenciar a governança e monetizar insights. Esse modelo ATMM evita que as equipes tentem “fazer o impossível” e, em vez disso, as ajuda a entregar valor incremental.
A abordagem moderna integra tecnologias existentes - data lakes, data warehouses e lakehouses - em soluções focadas no domínio, orientadas pelo valor de negócios em vez de uma uniformidade técnica rígida.
Baixe o relatório completo para obter orientações passo a passo sobre a transição.
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