Publicação de Anderson Paulucci

Qual a importância da propriedade de domínio de dados na arquitetura de Data Mesh? A propriedade do domínio de dados por equipes especializadas resolve esses desafios e promove a agilidade e a escalabilidade. O artigo fornece diretrizes para a implementação de uma arquitetura Data Mesh e conclui destacando os benefícios e desafios da propriedade do domínio de dados. #datamesh #dominiodedados #governancadedados #bigdata #arquiteturadedados

Olá, pessoal! 👋 Acabei de publicar um artigo sobre Data Mesh no blog da Rox Partner e como essa abordagem pode transformar a forma como as empresas lidam com dados. No texto, falo sobre o que é Data Mesh, como ele muda a organização dos dados e por que isso faz tanta diferença. Se você está buscando uma maneira mais ágil e descentralizada de gerenciar dados (sem perder a governança e a qualidade!), vale a pena dar uma olhada. 👉 https://lnkd.in/d4KZHDDJ Ficarei feliz em ouvir o que acham! Já conheciam o conceito de Data Mesh? Como vocês estão lidando com o crescimento dos dados nas empresas?

Eu não acredito em estruturas de times de dados centralizadas e vou explicar de cara o porque. Porque diferente dos outros, eu trabalhei em areas de negócio que eram consumidoras de dados e sei o quanto era ruim depender e ter que esperar sem visibilidade de retorno. Nao tem coisa pior que o seu manager ou diretor pedindo análises e respostas e você não ter como responder de maneira adequada rapidamente uma coisa simples. E muitas vezes você até tem o conhecimento para executar, mas não tem os acessos ou autonomia. Eu acredito muito na ideia da democratização de dados com autonomia mas também muita responsabilidade, não pode ser bagunçado. Eu acredito muito que o presente e o futuro será predominante com times centralizados de governança e de plataforma com foco em entregar e otimizar toda data stack e arquitetura com foco em reuso de componentes e código e com foco em necessidades internas dos usuários que lidam com Data&AI na ponta. Posso mencionar benefícios que isso tem: - Entrega com autonomia - Colaboração entre pessoas de diferentes experiências - Diferentes perspectivas - Escalabilidade - Redução de gargalos - Maior responsabilidade, envolvimento e engajamento com entregas entre areas tecnicas e de business Quando vemos um time centralizados de dados, eu automaticamente paro e fico sabendo: imagina o tamanho de demandas infinitas de dados. O que você acha sobre isso? Me conta! Eu vejo todo mundo falando sobre Data Mesh da Zhamak Dehghani, mas ninguém fala o porque e como isso é desenvolvido na pratica, então eu vou começar explorar isso nos proximos dias!

Entender mais sobre Data Mesh e a importância do domínio de dados é fundamental para as empresas que desejam democratizar o acesso aos dados e acelerar a tomada de decisões baseadas em insights precisos. 🚀   Confira nosso artigo e descubra como a arquitetura de Data Mesh pode transformar a gestão de dados na sua organização.   Acesse o conteúdo completo aqui: https://lnkd.in/dV_ZDjb4   #triggoai #DataMesh #GestãoDeDados #ArquiteturaDeDados #DataProduct

Data Mesh - Conhecendo os Princípios Na semana passada fiz um post sobre Data Mesh (http://surl.li/suwjf), onde falei sobre minhas primeiras impressões e meu entendimento sobre o assunto. Continuando de forma direta, hoje quero apresentar os princípios que regem a cultura organizacional Data Mesh. Data Mesh está fundamentado em quatro princípios: 1 - Princípio de Domínio 2 - Dados como Produto 3 - Plataforma de Autoatendimento de dados 4 - Governança Federada É preciso deixar claro que não são princípios isolados, se comunicam entre si e entre outros domínios. A definição do Princípio de Domínio diz que as áreas de negócio atuam de forma independente e descentralizada, não mais esperando que o setor de T.I entregue os dados, mas que o domínio atue próximo a fonte, obtendo em primeira mão, com agilidade. Essa abordagem de aproximar os domínios da fonte de dados permite que experimentações e produtos sejam criados, testados e validados com maior rapidez. Já Dados como Produtos considera que os dados que os domínios geram serão produtos utilizados tanto pelo domínio de origem, quanto por outros domínios. Isso quer dizer que um domínio de compras pode usar os produtos do domínio de produção para otimizar e reduzir gastos desnecessários. Vale destacar que os produtos não são apenas dashboards, mas dados tratados em formatos para armazenamento, tabelas de banco de dados, modelos de ML e afins. O Princípio da Plataforma de Autoatendimento prega que os produtos de dados criados devam ser facilmente localizados e utilizados por outros domínios. Apesar da plataforma ser globalmente acessível pela organização, pelo DM, a governança é federada, como dito no próximo princípio. O Princípio da Governança estabelece que cada DPO (Data Product Owner) tenha controle sobre os seus produtos, permitindo que outros domínios acessem e que tipo de permissões tenham. Ainda sobre a governança, é dito que cada domínio tenha um especialista da área para compor o quadro federado. Como podemos perceber, implementar o Data Mesh não é tão simples e arrisco a dizer que é custoso. Apesar dos princípios serem bem estabelecidos e claros em suas obrigações, eles necessitam de uma estrutura robusta, ainda que descentralizada e enxuta. Outro ponto que me chama atenção é que para organizações que estão começando, com pouco caixa, montar times de DM pode ser inviável - o que as obrigaria a utilizar uma estrutura mais centralizadora e tradicional - não há problema algum nessa escolha. Por outro lado, é fato que ela tem muito para agregar no cenário atual que exige inovação rápida e uso de dados com base em decisões. Uma ótima Segunda e semana! Deus vos abençoe! 🙏 E se você curtiu, deixe o like e se possível, compartilha! Muito obrigado 🙌

Serie - Parte 02: Perfil e Responsabilidades da Área de Dados #datamodeler #ad #domainanalyst #data #datagovernance #dataplataform #cloud O post é sobre o dinamismo dos perfis com as mudanças que o mercado, estruturações, arquiteturas, tecnologias trazem com as práticas das atividaddes de um AD (Modelagem de Dados / Analista de Domínio / Enegenheiro de Dados) para uma repositório cloud (Data Lakehouse, Data Mesh). Vejo algumas descrição de perfil como Analista de Domínios, que também compete um conhecimento de #modelagemdedados, e também uma atuação mais técnica, e também levantar os requisitos de negócio: 1a parte: 👉🏻 criar e definir #modelagensdedados para atender requisitos de negócio; 2a parte: um #modelador com perfil de engenheiro de dados: 👉🏻 desenvolver o #pipelinededados, então cade ao perfil ser contratado para levantar #requisitostécnicos e propor soluções eficientes no âmbito de dados; 👉🏻 desenvolver e dar #manutençãopipelines de dados utilizando as melhores práticas de organização e otimização dos fluxos; 👉🏻 desenvolver soluções seguras e escaláveis para coleta e transformação de dados em pipelines; 👉🏻 implementar segurança e criptografia para ambientes de dados; 👉🏻 implementar sistemas e rotinas que monitore e garanta a qualidade e a consistência das nossas bases de dados; 👉🏻 manter documentação técnica de soluções implementadas.

“Coletamos toneladas de dados, mas não conseguimos acessá-los.” “Passamos reuniões inteiras discutindo sobre quem tem os números certos, em vez de tomar decisões.”  “Queremos que as pessoas utilizem a informação para apoiar uma tomada de decisão mais baseada em fatos.” “Os times de negócio precisam obter os dados com facilidade.” “Apenas mostre-me o que é importante.” Se na sua empresa ainda tem esse tipo de reclamação saiba que estas questões já eram velhas a quase 30 anos. No livro Data Warehouse Toolkit, lançado em 1996, Kimbal já trazia estas questões e colocava o BI tradicional como uma solução. E realmente é a solução. Hoje os problemas evoluíram, estão mais complexos, mas os mesmos acontecem todos os dias em muitas empresas. Aqui na Stack Tecnologias trabalhamos em vários clientes com diferentes níveis de maturidade e também vejo estes problemas na maioria deles. Sempre digo que não precisamos ter a plataforma mais avançada, precisamos de algo que vai realmente mudar a forma que a empresa vai usar dados no seu dia a dia. Um exemplo disso é o impacto de um processo de governança bem feito, só isso já resolve muitos dos problemas levantados aqui e a um custo muito baixo. Se você precisa de ajuda para implementar uma plataforma de dados eficiente, me envie uma mensagem que agendamos uma conversa. Faz sentido? Comenta aqui o que você acha. #dataengineering

O uso eficiente dos dados depende de um fluxo confiável e eficiente de informações, desde o processo de coleta até a visualização. 📊 Entenda, no artigo de hoje, o que é pipeline de dados, quais os principais tipos e como estruturá-lo. Leia agora! 🚀 🔍

Por que você deve investir em Data Contracts? Se você trabalha com pipelines de dados, já deve ter passado pela frustração de lidar com mudanças inesperadas nos dados ou sistemas quebrados. É aqui que entram os data contracts. Mas o que exatamente são eles? Data contracts são acordos formais entre os produtores de dados (engenheiros) e os consumidores de dados (analistas, cientistas) que definem a estrutura, qualidade e expectativas de entrega dos dados. Eles garantem que os dados permaneçam consistentes e confiáveis em toda a organização. Aqui estão alguns motivos para investir neles: 1) Maior Confiabilidade dos Dados: Acabam as surpresas de dashboards quebrados ou conjuntos de dados corrompidos. Os data contracts aplicam regras que evitam mudanças inesperadas que possam quebrar seus pipelines. 2) Melhor Colaboração: Comunicação clara entre equipes é uma grande vantagem. Com os data contracts, engenheiros e analistas estão alinhados sobre o que esperar dos dados e como eles devem se comportar. 3) Automação de Testes e Monitoramento: Os data contracts podem ser integrados em pipelines de CI/CD, o que significa que as alterações de esquema são automaticamente testadas e monitoradas. Isso permite uma detecção e resolução de problemas mais rápida. 4) Maior Responsabilidade: Quando algo dá errado, fica muito mais fácil identificar onde e por quê. Os data contracts trazem um novo nível de transparência e responsabilidade entre as equipes. Em um mundo cada vez mais orientado por dados, manter seus pipelines estáveis e previsíveis é fundamental para o sucesso. Os data contracts podem exigir uma mudança de mentalidade, mas os benefícios em qualidade de dados, confiabilidade e eficiência das equipes valem o investimento. Você já tentou implementar data contracts em seus projetos? Vamos conversar! #DataContracts #EngenhariaDeDados #QualidadeDeDados #AnáliseDeDados #Automação #CI/CD

📊 Saiba como o #DataCatalog pode transformar a forma como sua empresa organiza e acessa dados! Ele funciona como um verdadeiro "Google dos Dados", oferecendo eficiência, automação e segurança para análises confiáveis. 🚀 👉 Quer entender as funcionalidades e benefícios? https://lnkd.in/eMa7YzM6 #GestãoDeDados #BigData #GovernançaDeDados #DataScience #GestãoEmpresarial