Data Management é o processo de coleta, armazenamento, organização e gestão de dados criados e obtidos pelas organizações. A execução apropriada desta atividade é fundamental para que a área de TI mantenha todos os sistemas operando de forma eficiente, e também para que os objetivos do negócio sejam atingidos.
A análise de dados fornece diferentes tipos de insights para embasar a condução dos processos dentro de um negócio. As informações analisadas podem ser referentes a diferentes públicos dentre os stakeholders de uma empresa, como clientes, colaboradores e fornecedores, pode ter relação com o uso de um produto ou serviço, pode trazer feedbacks etc.
Sendo assim, compreender alguns termos e conhecer tipos de soluções e ferramentas de gestão de dados (Data Management) é fundamental para que a equipe de TI da sua organização contribua para a evolução do negócio. Continue a leitura deste artigo e saiba mais!
O que são soluções de Data Management
Com a expansão da quantidade de dados gerados e disponibilizados, e o consequente aumento de interesse das empresas por aproveitar melhor esses ativos , as soluções de Data Management têm ganhado mais espaço no dia-a-dia da TI.
Segundo o Gartner, existem três principais tipos de estruturas que suportam operações de Data Management e podem ser utilizadas de forma combinada para serem potencializadas. São elas: Data Warehouse (trazendo também a visão de Data Mart), Data Lake e Data Hub.
Por se tratar de um assunto ainda relativamente novo no mercado brasileiro, muitos profissionais e organizações têm dúvidas quanto às diferenças entre essas soluções. Porém, elas possuem, sim, padrões de acesso, tipos de dados e propósitos primários diferentes entre si. Entenda melhor a seguir e saiba qual a melhor alternativa de adaptação para o seu negócio.
Data Warehouse
Dentre as soluções de Data Management, uma das alternativas que iremos abordar neste artigo é o Data Warehouse. Trata-se de um repositório central de dados integrados e estruturados oriundos de, pelo menos, duas fontes diferentes — no caso de empresas, as fontes podem ser as áreas, como RH, vendas, marketing etc.
Por armazenar com eficiência somente dados estruturados, é preciso que estes estejam limpos, tratados e organizados ao serem importados para o sistema. Para isso, o processo utilizado é o de ETL (Extração, Transformação e Carga, ou Load em inglês), que promove a preparação dos dados para a análise.
O sistema de Data Warehouse é comumente utilizado para apoiar as equipes de TI na geração de relatórios e análise de dados, fazendo parte das estratégias de Business Intelligence (BI) dentro dos negócios.
Data Mart
O conceito de Data Mart quando falamos em soluções de Data Management está relacionado a um subconjunto de um Data Warehouse voltado para o armazenamento e apresentação de dados para equipes, setores ou unidades de negócio específicas — e não da organização como um todo.
Através desse tipo de solução, a abordagem torna-se muito mais direcionada e possibilita uma otimização dos processos de forma micro. Isso quer dizer que as equipes ou unidades conseguem realizar a curadoria, aproveitamento e manipulação dos dados que as competem de forma direta. Com o Data Mart, essas equipes investem seu tempo nas ações estratégicas e não tanto nas operacionais de selecionar as informações que precisam em meio ao grande volume de dados da empresa inteira.
Data Lake
Diferentemente do Data Warehouse, o Data Lake oferece uma abordagem menos estruturada e mais flexível para organizações que precisam compilar e analisar dados vindos de fontes variadas.
Isso porque neste formato de solução de Data Management podem ser armazenados dados sem que haja organização prévia, ou seja, recebe dados brutos. No entanto, não se preocupe: você terá acesso às informações de forma organizada para apresentá-las à sua equipe ou aos gestores da empresa a partir do momento que gerar um requerimento para tal dentro do sistema.
Com relação aos tipos de dados armazenados, o Data Lake traz para as empresas a opção de coletar dados estruturados (assim como o Data Warehouse), mas também semi-estruturados e não estruturados ou binários. Com essa gama de possibilidades, os usuários de sistemas de Data Management como o Data Lake podem visualizar, criar dashboards, montar apresentações, implementar processos de machine learning e diversas outras funcionalidades a partir dos dados.
Data Hub
O objetivo principal de um sistema de Data Management no formato de Data Hub é coletar e conectar dados para produzir insights que visam a colaboração e o compartilhamento dessas informações. A definição deste tipo de sistema varia de acordo com as necessidades de uso da organização e os parâmetros elencados como prioritários ou importantes dentro do negócio.
Os dados a serem armazenados também podem vir de múltiplas fontes e estar postos em diferentes formatos. Seu grande benefício é a sua função de centralizar todos os dados da empresa e permitir esse compartilhamento que mencionamos anteriormente entre todos os setores conforme a necessidade.
Principais diferenças entre as soluções de Data Management
Para resumir a abordagem deste artigo de uma forma simplificada, podemos dizer que os sistemas de Data Management possuem diferentes funções, e você pode selecionar aquela que faz mais sentido para o seu negócio conforme a sua necessidade.
Além disso, destacamos que as estruturas de Data Warehouse e Data Lake constituem pontos finais para a coleta dos dados, enquanto aquelas de Data Hub funcionam mais como plataformas para compartilhamento e mediação. A seguir, apresentamos mais especificamente as diferenças entre os modelos de solução de Data Management.
A estrutura de Data Warehouse, em essência, tem foco em Business Intelligence (BI). Através da coleta e armazenamento de dados estruturados — seja da organização como um todo, ou mesmo de equipes ou unidades específicas de negócio, como o Data Mart — é possível realizar análises de cenário que levam à tomada de decisão mais certeira a respeito dos rumos do negócio.
O modelo de solução focado em Data Lake já traz um benefício diferente, devido à sua estrutura. Por conta do armazenamento de dados não estruturados e não refinados, há uma grande variedade de dados, que podem alimentar amplamente sistemas de Machine Learning e também demandas avançadas de análise de dados.
O Data Hub, por sua vez, traz como característica principal o foco na governança de dados de forma proativa, uma vez que reúne os dados permitindo compartilhamento. Por conta dessa permissão, é preciso que as equipes de TI por trás do gerenciamento deste tipo de solução de Data Management estejam atentas à correção máxima possível dos dados. Isso resulta no benefício voltado à governança que mencionamos.
Para finalizar, é importante sinalizar que soluções de Data Warehouse + Data Mart, Data Lake e Data Hub não são intercambiáveis, ou seja, não substituem uma à outra, devido justamente às suas especificidades.
No entanto, elas podem — e devem! — ser utilizadas em conjunto na sua organização, se assim fizer sentido, pois os resultados serão complementares e poderão contribuir diretamente com a transformação digital do seu negócio.
Com a leitura deste artigo, ficou mais claro para você as diferenças entre estes conceitos? Comenta aqui se você quiser saber mais, e também continue acompanhando nosso blog. Além disso, confira nossos cursos com matrículas abertas para aprofundar ainda mais a sua capacitação profissional!