O que é uma plataforma de dados?

Para ajudá-lo a entender melhor as plataformas de dados, esta página aborda:

• Camadas em uma plataforma de dados
• Tipos de plataformas de dados
• Exemplo de plataforma de dados
• Vantagens da plataforma de dados
• Como escolher uma plataforma de dados
• Conclusão

Uma plataforma de dados é uma infraestrutura que permite que as organizações gerenciem, armazenem, processem e analisem grandes volumes de dados. Normalmente, ela inclui uma combinação de hardware, software e ferramentas projetadas para dar suporte a atividades relacionadas a dados. O objetivo de uma plataforma de dados é permitir que as empresas usem dados em aplicativos e tomem decisões melhores com base em insights derivados dos dados.

Camadas em uma plataforma de dados

Uma plataforma de dados pode consistir em até cinco camadas: uma camada de ingestão de dados, uma camada de armazenamento de dados, uma camada de processamento de dados, uma camada de pipeline de dados e uma camada de interface de aplicativo/usuário. A camada de ingestão de dados é responsável por coletar e trazer dados de várias fontes, enquanto a camada de armazenamento armazena os dados. A camada de processamento transforma e prepara os dados para análise ou consumo pelos aplicativos, enquanto a camada de pipeline lida com a movimentação de dados entre as camadas e outros aplicativos. A camada de interface do usuário oferece uma maneira de os usuários finais interagirem e obterem insights dos dados por meio de painéis ou ferramentas de business intelligence.

Camada de ingestão de dados

A camada de ingestão de dados é a primeira camada de uma plataforma de dados e é responsável por coletar dados de várias fontes, inclusive:

• Sensores
• APIs
• Bancos de dados
• Arquivos
• Aplicativos
• Fontes de terceiros

Essa camada recupera dados em diferentes formatos, estruturas e protocolos e os converte em formatos comuns que podem ser armazenados e processados. A ingestão de dados é um processo contínuo que requer agendamento, monitoramento, agregação e tratamento de erros para garantir a qualidade e a integridade dos dados.

Os dados ingeridos podem ser armazenados em um formato bruto ou quase bruto em um lago de dados, onde podem ser acessados e analisados por camadas posteriores. O sucesso de uma plataforma de dados depende muito da eficácia e da confiabilidade da camada de ingestão de dados, pois essa camada determina a qualidade e a atualidade dos dados usados para a tomada de decisões.

O que é um data lake e como ele beneficia uma plataforma de dados? Um data lake é um repositório centralizado que armazena grandes quantidades de dados brutos, não estruturados e semiestruturados, permitindo que as organizações analisem grandes quantidades de dados de várias fontes sem nenhuma limitação ou necessidade de um esquema predefinido. Ele oferece uma solução econômica para gerenciar e processar grandes conjuntos de dados.

Camada de armazenamento de dados

A camada de armazenamento de dados de uma plataforma de dados é responsável pelo armazenamento de dados em um formato bruto ou processado. Normalmente, ela inclui um data lake ou data warehouse, bem como outras tecnologias de armazenamento, como um banco de dados NoSQL (como Couchbase Capella™ ou Servidor Couchbase) para armazenar e obter dados operacionais e de aplicativos. Os dados são organizados, indexados e otimizados para acesso e recuperação rápidos por camadas posteriores. A camada de armazenamento geralmente incorpora políticas de governança de dados, como controles de acesso, linhagem, backup e regras de retenção. O sucesso de uma plataforma de dados depende da escalabilidade, da confiabilidade e da segurança da camada de armazenamento de dados.

Camada de processamento de dados

A camada de processamento de dados de uma plataforma de dados é responsável por transformar e preparar os dados para análise. Essa camada inclui ferramentas para processamento, limpeza e agregação de dados e, muitas vezes, incorpora algoritmos de aprendizado de máquina ou técnicas de inteligência artificial. Os dados processados podem ser armazenados na camada de armazenamento de dados ou passados para a camada de análise para análise e consulta adicionais. A camada de processamento de dados também lida com verificações de qualidade de dados, tratamento de erros e tarefas de enriquecimento de dados, como a adição de metadados ou o cálculo de métricas derivadas. A eficiência e a precisão da camada de processamento de dados são cruciais para fornecer os insights derivados dos dados.

Camada de pipeline de dados

A camada de pipeline de dados de uma plataforma de dados é responsável pela movimentação de dados entre as diferentes camadas da plataforma. Ela pode incluir ferramentas para:

• Integração de dados - combinação de dados de diferentes aplicativos, fontes e formatos
• Transformação de dados - converter, mapear ou remodelar dados de um formato ou estrutura para outro
• Enriquecimento de dados - adicionar dados como metadados, métricas derivadas ou fontes de dados externas aos conjuntos de dados existentes
• Entrega de dados - fornecimento de dados com curadoria para outros sistemas, como processadores de modelos de inteligência artificial, aplicativos, lagos de dados ou depósitos

A camada de pipeline pode oferecer suporte ao processamento de dados em lote ou em tempo real e geralmente incorpora filas de mensagens ou estruturas de processamento de fluxo. As tarefas do pipeline de dados podem incluir replicação de dados, limpeza de dados ou formatação de dados para garantir que os dados sejam entregues às camadas downstream no formato e na estrutura corretos. A eficácia e a confiabilidade da camada de pipeline de dados são essenciais para garantir que os dados certos sejam entregues no lugar certo e na hora certa.

Camada de interface do usuário/camada de aplicativo

A camada de interface do usuário de uma plataforma de dados é a camada superior que permite que os usuários finais, analistas e consumidores de dados interajam com os dados e as análises. Essa camada inclui dashboards, relatórios e ferramentas de visualização que fornecem interfaces para os dados. A camada de interface do usuário também pode fornecer ferramentas para análises de autoatendimento, consultas ad hoc e exploração de dados. A camada de interface do usuário é essencial para garantir que os usuários possam acessar e entender os insights derivados dos dados. A camada de interface do usuário pode ser personalizada para diferentes grupos de usuários, funções ou permissões para garantir que os dados certos sejam fornecidos ao usuário certo. Por fim, a camada de interface do usuário pode incorporar loops de feedback ou recursos de colaboração, permitindo que os usuários compartilhem insights, façam perguntas ou forneçam feedback para aprimorar a plataforma de dados.

Os aplicativos, tanto comerciais quanto personalizados, podem criar, fornecer, processar, analisar e consumir dados dentro da plataforma de dados. Os aplicativos são um dos principais beneficiários de uma plataforma de dados bem implementada, pois podem fornecer dados de origem para insights analíticos, bem como colocar insights analíticos e derivados artificialmente em ação no momento e local exatos para que os dados sejam mais úteis. As camadas de aplicativos geralmente têm as seguintes características:

• Mobilidade - aplicativos executados em dispositivos móveis e de Internet das Coisas (IoT)
• Criação de dados - os aplicativos geralmente são a fonte original dos dados
• Interação com o usuário - como outras interfaces de usuário para uma plataforma de dados; os aplicativos geralmente são o intermediário entre humanos e dados
• Processamento no local - Os aplicativos geralmente são onde a interação, o tempo, o local e a situação se encontram para consumir dados e criar novas percepções ou informações instantâneas (por exemplo, onde fica a Starbucks mais próxima?).
• Criação de metadados - os dados geralmente são acompanhados de metadados úteis, como quando foram criados, por quem, onde e em que circunstâncias

Tipos de plataformas de dados

As plataformas de dados são ferramentas essenciais para as empresas criarem, coletarem, processarem, analisarem e reutilizarem dados. Há vários tipos de plataformas de dados disponíveis no mercado, cada uma com seus recursos e capacidades exclusivos. Quatro exemplos de plataformas de dados são a plataforma de dados em nuvem, a plataforma de dados do cliente, a plataforma de big data e a plataforma de dados corporativos.

Plataforma de dados na nuvem

Uma plataforma de dados na nuvem armazena, processa e analisa dados na nuvem (diferentemente das plataformas de dados tradicionais que exigem hardware e software no local).

Em comparação com as plataformas de dados tradicionais no local, uma plataforma de dados na nuvem geralmente tem mais flexibilidade e escalabilidade e pode ser mais econômica. Com pouco esforço, as organizações podem aumentar ou diminuir seus recursos de computação com base em suas necessidades de dados em constante mudança, sem investir em novo hardware ou software.

Além disso, as plataformas de dados na nuvem podem fornecer recursos avançados de análise e aprendizado de máquina, permitindo que as organizações obtenham insights de seus dados e tomem decisões informadas. As plataformas de dados do cliente, as plataformas de big data e as plataformas de dados corporativos podem ser executadas na nuvem ou no local.

Plataforma de dados do cliente

Uma plataforma de dados do cliente (CDP) concentra-se na coleta e no gerenciamento de dados do cliente em vários canais e pontos de contato e, às vezes, é conhecida como "Cliente 360." Diferentemente de outros tipos de plataformas de dados, uma CDP é projetada para criar uma visão unificada do cliente, integrando dados de várias fontes, como sistemas de CRM, ferramentas de automação de marketing e análise de sites.

Em comparação com outras plataformas de dados, uma CDP é mais centrada no cliente e foi projetada especificamente para fornecer insights e análises sobre o comportamento e as preferências do cliente. Ela ajuda as empresas a personalizar suas interações com o cliente, melhorar o envolvimento do cliente e aumentar sua fidelidade.

Outros tipos de plataformas de dados também podem coletar e analisar dados de clientes, mas não são especificamente projetados para fornecer uma visão unificada do cliente como uma CDP.

Plataforma de Big Data

Uma plataforma de Big Data é projetada para lidar com grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, geralmente em tempo real ou quase em tempo real. Normalmente, uma plataforma de Big Data usa computação distribuída para processar dados em vários servidores e nós. Uma plataforma de Big Data pode lidar com dados de diversas fontes, como mídia social, dispositivos da Internet das Coisas (IoT) e dados gerados por máquinas.

Leia mais sobre o Couchbase Mobile 3 para dispositivos móveis modernos, desktops e dispositivos IoT incorporados.

Em comparação com outros tipos de plataformas de dados, uma plataforma de Big Data foi projetada para lidar com grandes quantidades de dados em uma velocidade muito alta. Normalmente, ela é usada para aplicativos com uso intensivo de dados, como análise preditiva, detecção de fraudes e sistemas de recomendação.

Embora outros tipos de plataformas de dados também possam lidar com grandes volumes de dados, elas não foram projetadas especificamente para o processamento e a análise de big data em tempo real.

Plataforma de dados corporativos

Uma plataforma de dados corporativos é projetada para gerenciar e integrar dados em toda a organização. Normalmente, ela é usada para armazenar e processar dados estruturados, como dados de clientes, dados financeiros e dados da cadeia de suprimentos. Uma plataforma de dados corporativos fornece um repositório centralizado para todos os dados usados por uma organização, com o objetivo de tornar o gerenciamento e a governança de dados mais eficientes.

Como as plataformas de dados corporativos lidam com dados em escala empresarial, elas oferecem recursos como gerenciamento de qualidade de dados, integração de dados e governança de dados, que são cruciais para garantir a consistência e a conformidade dos dados. (Leia mais sobre o GDPR e o Couchbase.)

Exemplo de plataforma de dados

Há muitas opções na construção de uma plataforma de dados. Aqui está um exemplo de implementação para uma grande empresa de varejo:

A plataforma armazenará e analisará vários tipos de dados, incluindo dados de clientes, dados de vendas e dados de estoque. A plataforma consistirá em várias camadas:

• Camadas de aplicativos/UI: As camadas de aplicativos são criadoras e consumidoras de dados. Essas camadas podem ser fornecidas por vários meios, incluindo aplicativos da Web, móveis ou incorporados. As camadas de aplicativos geralmente são o intermediário entre os usuários e a tecnologia. Por exemplo, uma empresa de varejo terá um site, um aplicativo móvel nativo e uma API.
• Camada de ingestão de dados: Essa camada é responsável por coletar dados de várias fontes, como os sistemas de ponto de venda da empresa, plataformas de comércio eletrônico e aplicativos móveis. Os dados serão transmitidos em tempo real para uma plataforma de ingestão de dados, como Apache Kafka.
• Camada de armazenamento de dados: Essa camada é responsável por armazenar os dados de forma escalonável e eficiente. Para essa camada, usaremos Couchbase CapellaO Capella é um banco de dados NoSQL como serviço (DBaaS) que pode lidar com dados de alta velocidade e alto volume. O Capella oferece recursos como cache na memória, fragmentação automática e replicação, o que o torna ideal para armazenar e processar grandes quantidades de dados.
• Camada de processamento de dados: Essa camada será responsável pelo processamento dos dados e pela execução de várias tarefas de análise. Para essa camada, usaremos o Apache Spark, uma estrutura de computação distribuída que pode processar grandes conjuntos de dados em paralelo. O Spark pode se conectar ao Couchbase usando o Conector do Couchbase Sparkque permite que o Spark leia e grave dados de e para o Couchbase.
• Camada de visualização de dados: Essa camada é responsável por visualizar os dados e torná-los acessíveis aos usuários corporativos. Para essa camada, usaremos uma ferramenta de business intelligence (BI), como Tableau ou Power BI. A ferramenta de BI pode se conectar à camada de processamento de dados e gerar painéis e relatórios interativos com base nos dados.

De modo geral, essa arquitetura de plataforma de dados permite que a empresa de varejo colete, armazene, processe e visualize grandes volumes de dados de forma escalonável e eficiente. Ao usar o Couchbase como camada de armazenamento de dados, a empresa pode se beneficiar da velocidade, da escalabilidade e da confiabilidade do banco de dados.

Vantagens da plataforma de dados

Há inúmeras vantagens em ter uma plataforma de dados para as empresas:

• Gerenciamento centralizado de dados - um local centralizado para armazenar, processar e gerenciar dados pode facilitar o acesso e a análise de dados em toda a organização
• Melhoria da qualidade dos dados - ferramentas para limpeza, padronização e validação de dados garantem que os dados sejam precisos e consistentes
• Segurança de dados aprimorada - recursos como criptografia, controles de acesso e monitoramento protegem os dados confidenciais contra acesso não autorizado
• Insights e tomada de decisões mais rápidos - analisar os dados mais rapidamente e com maior percepção, fornecendo ferramentas para visualização de dados, análise e aprendizado de máquina
• Escalabilidade e flexibilidade - aumentar ou diminuir a escala para atender às necessidades de dados em constante mudança e acessar dados de qualquer lugar com uma conexão à Internet

Possíveis desvantagens da plataforma de dados

Embora existam muitas vantagens em ter uma plataforma de dados, há também algumas possíveis desvantagens a serem consideradas:

• Alto custo - a implementação e a manutenção de uma plataforma de dados podem ter um custo proibitivo, especialmente para empresas menores ou organizações com orçamentos limitados
• Implementação complexa - a implementação de uma plataforma de dados pode ser um processo complexo que exige conhecimento técnico especializado, o que pode aumentar o custo
• Preocupações com a privacidade dos dados - uma plataforma de dados pode gerar problemas de privacidade de dados se os dados sensíveis ou confidenciais não forem protegidos ou gerenciados adequadamente
• Possíveis silos de dados - Se não for devidamente integrada, uma plataforma de dados pode criar silos de dados dentro de uma organização, com diferentes equipes ou departamentos tendo seus próprios armazenamentos de dados separados que não são facilmente compartilhados
• Adoção limitada - Se não for devidamente integrada aos sistemas e fluxos de trabalho existentes, uma plataforma de dados pode não ser amplamente adotada pelos funcionários ou partes interessadas, limitando sua eficácia

Nenhuma ferramenta isolada pode resolver todos os problemas, mas o Couchbase Capella DBaaS pode ajudar a superar os desafios mais comuns da implementação e manutenção de uma plataforma de dados, fornecendo:

• Um baixo TCO e uma implementação de baixo esforço que pode ser ampliada ou reduzida de acordo com as necessidades da empresa
• Recursos avançados de segurança e a capacidade de se integrar facilmente aos sistemas e fluxos de trabalho existentes
• A familiaridade de SQLa flexibilidade de JSONe suporte para Transações ACID para ajudar a aumentar a adoção

Como escolher uma plataforma de dados

Ao escolher uma plataforma de dados, é importante considerar suas necessidades comerciais, avaliar as opções disponíveis e testar e implantar a plataforma escolhida. Isso envolve a identificação dos tipos de dados que você precisa gerenciar, a pesquisa de diferentes opções de plataforma e o teste da plataforma com seus dados e casos de uso. Seguindo essas etapas, você pode selecionar uma plataforma de dados que atenda às necessidades da sua organização e o ajude a atingir suas metas de negócios.

Etapa 1: Identifique suas necessidades comerciais
1. Determine os tipos de dados que você precisa armazenar e gerenciar, como dados estruturados ou não estruturados
2. Identifique os problemas comerciais que você deseja resolver com sua plataforma de dados, como melhorar a experiência do cliente ou otimizar as operações
3. Determine a escala de seus dados e o crescimento previsto de suas necessidades de dados ao longo do tempo

Etapa 2: Avaliar as plataformas disponíveis
1. Pesquise diferentes opções de plataformas de dados e compare seus recursos e capacidades
2. Considere fatores como escalabilidade, segurança, desempenho, facilidade de uso e custo
3. Avalie a compatibilidade de cada plataforma com sua infraestrutura e ferramentas de TI existentes

Etapa 3: teste e implantação
1. Realize uma prova de conceito ou piloto para testar a plataforma de dados com seus dados e casos de uso
2. Avaliar o desempenho, a escalabilidade e a facilidade de uso da plataforma durante os testes
3. Treine os funcionários e as partes interessadas sobre o uso da plataforma de dados e implante-a em toda a organização

Conclusão

Uma plataforma de dados é uma solução abrangente para coletar, armazenar, processar e analisar dados. Geralmente, ela consiste em pelo menos cinco camadas, cada uma com responsabilidades exclusivas: ingestão de dados, armazenamento de dados, processamento de dados, pipeline de dados e interface do usuário. A camada de ingestão de dados é responsável pela coleta de dados de várias fontes, e a camada de armazenamento é responsável por armazená-los. A camada de processamento transforma e prepara os dados para análise, enquanto a camada de pipeline lida com a movimentação de dados entre as camadas. Por fim, a camada de interface do usuário fornece uma maneira de os usuários finais interagirem com os dados e obterem insights deles.

Há diferentes tipos de plataformas de dados, cada uma com seus recursos e capacidades exclusivos, incluindo plataformas de dados em nuvem, plataformas de dados de clientes, plataformas de big data e plataformas de dados empresariais.

Em geral, uma plataforma de dados é uma ferramenta valiosa para que as empresas gerenciem e aproveitem seus dados para tomar decisões informadas e obter uma vantagem competitiva.

Se estiver procurando uma plataforma de dados que o ajude a alcançar seus objetivos, a metas de negóciosconsidere a possibilidade de se envolver com o Couchbase. Nossa equipe pode ajudá-lo a avaliar suas necessidades de dados, identificar a plataforma certa para sua organização e fornecer suporte durante a implantação e o uso da plataforma. Entre em contato conosco hoje mesmo para saber mais.