O que é orquestração de dados? Saiba como ela simplifica os pipelines de dados e descubra a plataforma certa de orquestração de dados para gerenciar seus fluxos de trabalho.
Assim como o dinheiro é a matéria-prima do sistema financeiro global, os dados são a moeda das organizações modernas, em especial daquelas baseadas em análises de dados e inteligência artificial (IA).
A orquestração de dados é a base da engenharia de dados moderna, pois ela oferece uma maneira de automatizar e gerenciar o fluxo de dados, também conhecido como pipeline de dados. O processo inclui organizar, transformar e ativar os dados para torná-los prontamente utilizáveis em aplicações empresariais, contribuindo assim para uma tomada de decisão mais embasada.
Em termos bancários, a orquestração de dados pode ser comparada a uma grande caixa registradora virtual que armazena moedas de todos os países, organizadas numericamente por valor e alfabeticamente por país. Automatizar a forma como esse dinheiro é gerido e organizado significa que, sempre que novos valores entram, eles são automaticamente classificados por denominação, e os totais em dólares por país são atualizados.
A orquestração de dados inclui atividades e processos automatizados em torno da coordenação e do gerenciamento de pipelines de dados e fluxos de trabalho complexos, coletando, transformando e processando uma variedade de dados para que eles possam ser usados em IA e análise de dados. Nesta definição, o conceito de automação é fundamental. As grandes organizações possuem enormes repositórios de dados que muitas vezes ficam isolados em silos entre os grupos que os geram e utilizam diariamente. O uso de ferramentas de orquestração para automatizar várias tarefas dentro dos fluxos de trabalho de dados traz ordem e consistência ao tratamento de dados brutos, melhorando a qualidade e a disponibilidade dos mesmos, ao mesmo tempo em que apoia a conformidade com as regulamentações de segurança.
A maioria das empresas baseadas em dados pode se beneficiar da orquestração de dados, pois a automação dos pipelines de dados otimiza o processo de uso dos dados de diferentes fontes e sistemas dentro da empresa, ao mesmo tempo em que ajuda a melhorar a qualidade e a legibilidade das máquinas.
Quanto maior a organização, mais complexo tende a ser o seu universo de dados. A orquestração ajuda você a fazer uso dos dados e prepará-los para uso em sistemas de IA e análise de dados que orientam a tomada de decisões, operam com mais eficiência, ajudam a manter os dados seguros e atendem melhor aos clientes. Em termos simples, a orquestração de dados é indispensável para gerenciar a complexidade operacional, garantir a confiabilidade e fortalecer a credibilidade junto aos stakeholders.
A orquestração de dados não é apenas uma prática de armazenamento ou gerenciamento de dados. É uma série de processos em que as ferramentas trabalham com dados brutos de várias fontes e os preparam para diversos usos comerciais baseados em dados. Em detalhes:
Em termos de orquestração, a primeira etapa envolve extrair os dados dos sistemas e fontes relevantes e, em seguida, centralizá-los. As fontes de dados podem incluir sistemas internos de gerenciamento do relacionamento com o cliente (customer relationship management, CRM) ou recursos empresariais (enterprise resource planning, ERP) locais ou baseados em nuvem, por exemplo, ou fontes externas, como redes sociais ou sites de notícias. A organização dos dados inclui agregar informações semelhantes em um único local, como todos os dados de vendas ou todos os números de telefone de novos clientes em potencial, para que estejam prontos para serem otimizados na próxima etapa.
Na etapa de transformação, a ferramenta de orquestração recebe dados brutos e os padroniza, aplicando regras de negócios e formatação consistente. Se houver informações faltando, a ferramenta pode precisar enriquecer os dados preenchendo as falhas e corrigindo quaisquer erros. O objetivo é obter dados precisos e consistentes em um formato padrão para que os modelos de aprendizado de máquina e as ferramentas de análise de dados possam utilizá-los com mais facilidade, e para que as organizações possam manipular esses dados e compartilhar prontamente as informações por meio de dashboards e ferramentas de visualização.
Depois de normalizar os dados para que fiquem em um formato legível e razoavelmente livres de erros, é necessário disponibilizá-los para os sistemas que os analisarão ou os fornecerão para ferramentas de visualização e dashboards. Esse processo é chamado de ativação de dados.
As ferramentas de orquestração tornam os dados mais acessíveis para uso nas decisões de negócios, análise de dados ou aplicações de IA. Essas ferramentas ajudam a automatizar as etapas descritas acima e a extrair mais valor dos dados brutos de negócios, reduzindo o tempo necessário para transformar os dados em insights. Vamos conhecer esses benefícios.
Ao inserir informações limpas e precisas no aprendizado de máquina e na análise de dados, é possível obter resultados mais confiáveis e consistentes.
Quanto maior e mais complexa for a sua organização, maior será a quantidade de dados que ela gerará. As ferramentas de orquestração de dados podem ajudar a eliminar os silos de dados e facilitar o acesso a eles. Elas também ajudam você a melhorar a qualidade dos dados, o que é essencial para dimensionar iniciativas baseadas em dados e permanecer ágil.
Ferramentas que automatizam e otimizam a orquestração de dados ajudam você a detalhar com rapidez informações específicas, facilitando a identificação de anomalias e melhorando a qualidade dos dados ao longo do tempo.
O conceito de mais agilidade de acesso aos dados (time to data, TTD) refere-se ao tempo decorrido desde a criação dos dados até o momento em que eles podem ser acessados e utilizados como um ativo comercial. Às vezes, isso também é chamado de latência de dados. As ferramentas de orquestração de dados ajudam a reduzir a latência, o que oferece suporte a processamento de dados mais fácil e rápido. Um TTD mais rápido também reduz o tempo necessário para extrair valor dos dados, melhorando a velocidade do processo geral de tomada de decisão.
Empresas globais estão sujeitas a regulamentações de segurança e privacidade de dados, como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD), Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguros de Saúde (HIPAA) e Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA). As ferramentas de orquestração podem ajudar a automatizar determinados controles de segurança de dados para simplificar a conformidade com essas regras.
A orquestração de dados também pode apresentar algumas armadilhas potenciais, que podem ser exacerbadas pelo volume e pela complexidade cada vez maiores das informações. Aqui estão três desafios comuns.
As próprias ferramentas de orquestração de dados podem ser difíceis de trabalhar, assim como as ferramentas que as equipes utilizam para automatizar partes do processo. Além disso, as ferramentas nem sempre funcionam de forma integrada, o que pode exigir a personalização de softwares ou a adaptação de alguns processos de tratamento de dados para atender a necessidades específicas.
Na programação, as dependências referem-se a tarefas que devem ser concluídas em uma ordem determinada. As dependências ocorrem quando a capacidade de concluir uma etapa em um processo linear depende dos resultados de uma operação anterior. Quanto mais complexos forem os fluxos de trabalho de dados, maior será o número de dependências a serem geridas. Os engenheiros de dados usam gráficos acíclicos direcionados (directed acyclic graphs, DAGs) para mapear visualmente fluxos de dados e ilustrar dependências.
Quanto maior o volume de dados provenientes de diferentes sistemas, mais desafiadora se torna a tarefa de otimizar todos os processos necessários para conduzir esses dados pelas diversas etapas de orquestração. Em outras palavras, o armazenamento de dados precisa ser escalável, assim como a própria função de orquestração.
Os sistemas de dados (e os próprios dados) nem sempre são simples de integrar. Como observado anteriormente, os sistemas de dados nem sempre funcionam bem juntos sem alguma personalização ou reformulação, e integrar dados de diferentes fontes nem sempre é simples, sendo a incompatibilidade de formatos de dados um problema recorrente. Também podem surgir obstáculos ao combinar dados de sistemas herdados com informações mais recentes, otimizadas para plataformas de dados modernas baseadas na nuvem.
Adotar as práticas recomendadas de orquestração de dados pode ajudar você a superar muitos dos desafios acima. Confira abaixo cinco dicas importantes.
Fluxos de trabalho de dados são instruções de como os dados se movem e passam por transformação em todos os sistemas de TI de sua empresa. Definir de forma clara as sequências e etapas que compõem esse processo, desde a extração até a organização e a ativação, ajudará a criar as bases para o sucesso.
Da mesma forma, é necessário selecionar a ferramenta de orquestração de dados que melhor atenda tanto às necessidades gerais da organização quanto aos requisitos específicos de cada projeto. Para orientar essa escolha, é importante considerar a facilidade de uso da ferramenta, sua compatibilidade com os sistemas já existentes e sua capacidade (e eficiência) em lidar com fluxos de trabalho complexos.
Como você vai saber se a orquestração de dados está funcionando? Acompanhe o processo para detectar gargalos, falhas no tratamento de dados e oportunidades de otimização em todas as etapas.
Se você estiver começando com a orquestração de dados, reduza o escopo dos primeiros projetos. Use provas de conceito para avaliar o desempenho dos seus fluxos de trabalho e ferramentas. Em seguida, evolua com diferentes melhorias para descobrir o que funciona melhor.
É sempre recomendável documentar os processos utilizados nos fluxos de trabalho de orquestração de dados. Manter esse registro torna mais fácil revisar os fluxos de trabalho regularmente, registrar erros e realizar as alterações necessárias.
A orquestração de dados pode aumentar as chances da sua empresa de utilizar os dados de forma eficaz para promover melhorias estratégicas de negócios. A capacidade de definir e automatizar fluxos de trabalho para coletar, transformar e ativar dados é uma característica fundamental de organizações de alto desempenho baseadas em dados. A orquestração de dados vai além da gestão de informações, proporcionando sistemas inteligentes e integrados que reduzem a complexidade e permitem extrair valor dos dados de forma mais rápida e confiável.
São ferramentas responsáveis por automatizar o processo de orquestração de dados. Elas se integram a outras ferramentas de tratamento e visualização de dados para acelerar o processo de obtenção de insights a partir de informações brutas.
Se você já utilizou algum serviço de streaming de mídia, já conheceu a orquestração de dados em ação. Isso ocorre porque a mídia que você consome é composta por dados, e os serviços utilizam orquestração para disponibilizá-la com base em suas buscas, preferências e nos conteúdos que você curtiu ou adicionou às suas listas.
Outro exemplo que você provavelmente já vivenciou em primeira mão: quando os varejistas precisam sincronizar o estoque online e físico, eles usam a orquestração para extrair dados de vendas de ambos os locais, o que inclui dados atualizados de estoque de lojas físicas e armazéns que abastecem as vendas online. Isso os ajuda a monitorar os padrões de demanda, o que, por sua vez, orienta a melhor forma de gerenciar o estoque.
A orquestração e a ingestão de dados são componentes distintos, mas relacionados, da gestão de dados. A ingestão é apenas um componente da orquestração, que descreve o processo de coleta de dados brutos de onde quer que eles estejam na sua empresa. A orquestração de dados é o processo mais amplo de ingerir, organizar e processar dados para que eles possam ser usados na IA ou em outros sistemas baseados em dados.
