Produtos de dados 101: o que são, por que são importantes, como começar?
A maioria das organizações raramente carece de dados, mas frequentemente ouvimos líderes de dados dizerem: "Gerenciamos petabytes de dados, mas chegar a um insight preciso consome tempo". A maioria das equipes de dados não carece de dados; elas carecem de resultados confiáveis e reutilizáveis. Os sinais estão por toda parte: custos altos, processos mais lentos, insights imprecisos, esforços duplicados e um painel desorganizado. Sem abordagens curadas e "produtizadas", os dados brutos se tornam um passivo, muitas vezes sobrecarregando as empresas em vez de melhorar seus lucros e resultados.
O que é um produto de dados?
Por definição, um produto de dados é um conjunto de ativos de dados, confiável e documentado, que resolve um problema real do usuário. Pense em produtos de dados como um software: ele tem um proprietário, um contrato, uma versão e SLOs. Bons produtos de dados são prontos para consumo, totalmente governados e reutilizáveis.
Principais atributos dos produtos de dados
Excelentes produtos de dados são detectáveis (catalogados, marcados e com propriedade), endereçáveis (URIs estáveis e endpoints versionados), seguros (acesso com privilégios mínimos, mascaramento, criptografia), compreensíveis (glossário de negócios, linhagem, exemplos), governados (políticas como código, SLAs, retenção ou retenções legais) e confiáveis (SLOs de qualidade, trilhas de auditoria, leituras reproduzíveis). Esses atributos para produtos de dados em termos de entradas, semântica, armazenamento, acesso, serviço e documentação são inegociáveis para a criação de produtos de dados confiáveis e resilientes que os consumidores possam encontrar, usar e confiar com segurança.
Por que os produtos de dados são importantes?
Produtos de Dados Curados em fluxos de trabalho de gerenciamento de dados ajudam a reduzir o tempo de tomada de decisão, reduzir riscos de conformidade e dissociar produtores e consumidores de dados, promovendo a reutilização de dados por meio de contratos e alterações mais seguras com controle de versão. Organizacionalmente, isso ajuda a otimizar processos, criando uma propriedade clara e evitando desafios de combate a incêndios de dados pontuais.
Anatomia de uma boa produção de dados
Assim como um software bem desenvolvido, um bom produto de dados, por baixo dos panos, possui diversas camadas e componentes trabalhando em conjunto. Aqui está uma ampla anatomia dos produtos de dados, dividida em elementos-chave:
- Entradas de dados: Cada produto de dados possui entradas de dados associadas, incluindo bancos de dados operacionais, fluxos de eventos e conjuntos de dados de terceiros. Um produto de dados define claramente como consome os dados de entrada, ao mesmo tempo em que estabelece um esquema, expectativas de qualidade de dados e SLAs para trocas de dados entre o produtor e o consumidor de dados.
- Semântica e Transformações: Esta é a lógica central do produto de dados. Ela abrange quaisquer transformações, regras de negócios e algoritmos aplicados aos dados de entrada, bem como metadados, semântica essencial e um glossário de negócios bem definido com definições documentadas.
- Camada de armazenamento e serviço: Uma vez transformados, onde os dados residem e como os consumidores os acessam? Dependendo da complexidade e do caso de uso comercial, isso pode ser feito por meio de data marts, armazéns, lagos ou até mesmo arquiteturas de casas de lago. A camada de armazenamento deve ser efetivamente escalável, de baixa latência e alto rendimento para otimizar o desempenho e lidar com as crescentes necessidades de uma empresa.
- Governança de dados, segurança e privacidade: Todos os produtos corporativos devem garantir uma estrutura adequada de governança e segurança de dados. Isso inclui controles de acesso, autenticação de API, medidas de privacidade como mascaramento e ofuscação, políticas de privacidade incorporadas para retenção e eliminação, e registros de auditoria.
- Interface de acesso: Um ótimo produto de dados oferece múltiplas interfaces para diferentes usuários. Por exemplo, um produto de métricas pode permitir SQL, um conjunto de dados de aprendizado de máquina pode incluir notebooks e aplicativos externos podem acessar produtos de dados por meio de APIs seguras. Os produtos de dados devem ter pelo menos uma interface bem definida e permanecer estáveis ou compatíveis com versões anteriores à medida que o produto evolui.
- Documentação: Se ninguém entender o conteúdo dos seus produtos de dados, eles não serão utilizados. Bons produtos de dados são completamente documentados e facilmente acessíveis. A documentação deve incluir a finalidade, o esquema, as especificações da API, exemplos de consultas, o proprietário/contatos e as frequências de atualização dos produtos de dados. A maioria dos produtos de dados armazena essas informações em um catálogo de dados, permitindo que os usuários os descubram por meio de pesquisa.
Usando o Solix Data Lake Plus para criar produtos de dados prontos para IA
Os clientes podem usar o Solix Data Lake Plus (como parte da Solix Common Data Platform (CDP)) para criar produtos de dados prontos para IA mais rapidamente porque a plataforma concentra os principais recursos necessários em ingestão, governança e serviço:
- Ingestão unificada para lote e tempo real: O Solix oferece suporte a fluxos de dados contínuos e streaming em tempo real para capturar transações, eventos de IoT, logs e feeds sociais sem esperar por lotes noturnos, que são cruciais para produtos operacionais e de ML que dependem de sinais de baixa latência.
- Catálogo e metadados integrados: A catalogação de dados/gerenciamento de metadados prontos para uso ajuda você a publicar interfaces detectáveis e documentadas (esquemas, proprietários, exemplos), a espinha dorsal dos dados produtizados.
- Governança, privacidade e controles de acesso: O Plataforma de dados comuns Solix Oferece um glossário de negócios, descoberta e criação de perfil de dados, classificação, mascaramento, visualizações baseadas em funções, fluxos de trabalho e gerenciamento de políticas. Facilita a execução de contratos, a proteção de PII e o cumprimento da conformidade, ao mesmo tempo em que permite ampla reutilização.
- Preparação para IA/ML em bases nativas da nuvem: O CDP unifica dados estruturados, semiestruturados e não estruturados para análise e aprendizado de máquina/IA, com ILM para manter os dados atuais e históricos em conformidade e disponíveis para treinamento e avaliação de modelos.
- Arquitetura de dados moderna: Solix Data Lake Plus enfatiza a integração e engenharia de dados de ponta a ponta em uma plataforma segura e escalável, implantável em sistemas de nuvem, híbridos e locais, o que é útil quando seus produtos de dados precisam passar de MVP para adoção em toda a empresa.
Pensamentos de Encerramento
Ter um produto focado em dados sob gestão é crucial. Estabelecer propriedade, contratos, SLOs, testes e documentação claros garante produtos de dados de alta qualidade. Para garantir o sucesso do projeto, comece pequeno, escolha apenas uma decisão de alta alavancagem, entregue um produto minimalista, mas de nível de produção, de ponta a ponta, meça a adoção e o tempo para obtenção de insights e, em seguida, reforce deliberadamente para reduzir riscos e substituir a dispersão de painéis por dados seguros, governados, reutilizáveis e produtizados.
Plataformas como Solix Data Lake Plus pode permitir que os clientes acelerem isso unificando ingestão, governança, catalogação e acesso. Isso permite que as equipes de dados se concentrem na curadoria da qualidade dos dados em vez de na canalização de pipelines.
Agende uma ligação para saber mais sobre como a Solix pode ajudar a aumentar e ampliar sua prática de gerenciamento de dados.
