Publicação de Leonardo Oliveira

Entendendo o Data Mesh: O futuro da governança de dados 🚀 Seguindo o conselho de Tyrion Lannister, a mente precisa de livros assim como a espada precisa da pedra para se manter afiada 🧠 Então, decidi abrir mais uma leitura de dados, agora sobre o tema Data Mesh. 📚 O Data Mesh é uma abordagem moderna e descentralizada para a gestão de dados, que busca resolver os desafios dos modelos tradicionais, como os Data Lakes e Data Warehouses. Mas o que exatamente ele propõe e por que está sendo chamado de futuro da governança de dados? Vamos lá: A diferença entre Data Mesh e Data Lake 🌊 Data Lake: É um repositório central onde os dados são armazenados em grandes volumes, de forma bruta, esperando para serem processados. Ele é ótimo para consolidar informações, mas centralizar tudo pode gerar gargalos, atrasos e falta de contexto. 🕸️ Data Mesh: Em vez de centralizar os dados em um único time ou repositório, ele distribui a responsabilidade para cada domínio de negócio (marketing, finanças, vendas, etc.), transformando os dados em produtos gerenciados por especialistas dessas áreas. Por que o Data Mesh é o futuro? 1️⃣ Escalabilidade: Em empresas grandes, centralizar dados não acompanha o crescimento das demandas. O Data Mesh distribui o trabalho, evitando sobrecargas e agilizando processos. 2️⃣ Agilidade e contexto: Cada domínio é responsável pelos dados que conhece melhor, o que melhora a qualidade e a utilidade da informação. 3️⃣ Governança federada: Mesmo descentralizado, o Data Mesh mantém padrões e regras consistentes entre todos os domínios. É como unir autonomia com ordem. 4️⃣ Dados como produto: Os dados são tratados como ativos valiosos, com “times donos” que garantem sua confiabilidade, usabilidade e acessibilidade. Por que é indispensável para especialistas e gestores? Se você atua ou deseja atuar como especialista de dados, consultor ou até em cargos de gestão, entender o Data Mesh é fundamental. Ele não é apenas um conceito técnico, mas uma transformação na cultura de dados: 🚀 Empresas que adotam o Data Mesh conseguem responder rapidamente às mudanças do mercado. 🤝 A descentralização exige líderes que entendam como alinhar tecnologia, negócio e governança. 🧠 Consultores que dominam Data Mesh podem ajudar organizações a implementar essa mudança com sucesso. 💡 “Dominar Data Mesh não é só sobre dados, é sobre liderar o futuro das decisões estratégicas.” E ai, já conhecia sobre esse conceito antes? Me fala nos comentários👇 #dados #datamesh #culturadedados #datadriven #governançadedados

Um ótimo resumo sobre Data Mesh!

No mundo dinâmico dos dados, a arquitetura tradicional pode não ser suficiente para lidar com as demandas modernas. É por isso que o conceito de Data Mesh está ganhando destaque como uma abordagem revolucionária para a gestão de dados. Em nosso blog, exploramos o que é Data Mesh, como ele difere das abordagens tradicionais e os benefícios que oferece para grandes empresas. Descubra como essa arquitetura descentralizada pode melhorar a escalabilidade, a governança e a qualidade dos dados em sua organização. Quer saber mais sobre como o Data Mesh está moldando o futuro da gestão de dados? Leia o artigo completo e fique à frente nas tendências de tecnologia e inovação! https://lnkd.in/dBG9f8UV

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?

Lakehouse e Data Mesh: porque você precisa ENTENDER sobre isso! Nessa nova era de Data&AI, duas abordagens estão revolucionando a maneira como as empresas lidam com seus dados: Lakehouse e Data Mesh. Eu vou te explicar cada um deles de forma prática e com exemplos de como isso pode transformar os negócios! LAKEHOUSE: Combina o que há de melhor nos Data Warehouses (estruturados e performáticos) e Data Lakes (flexíveis e escaláveis). Imagina que você está em uma empresa de e-commerce como Magazine Luiza ou Fast Shop S/A. Em vez de ter um Data Warehouse para relatórios e um Data Lake para dados brutos (como cliques e visitas), com um Lakehouse, você centraliza tudo em uma única plataforma. Isso significa na pratica: • Redução de altos custos: Em vez de manter dois sistemas complexos, você economiza com infraestrutura e manutenção. • Velocidade: Times de marketing e operações conseguem acessar dados quase em tempo real, permitindo, por exemplo, ajustes rápidos nas campanhas durante uma promoção. • Simplicidade de Governança: Com uma única plataforma, fica mais fácil definir regras de segurança e privacidade, o que é essencial em setores como saúde e finanças. DATA MESH: É uma abordagem DESCENTRALIZADA que visa principalmente DEMOCRATIZAÇÃO e independencia analítica de domínios de negócios, onde cada área ou domínio da empresa é responsável por seus próprios dados, transformando-se em “donos” de seus ativos de dados. Pense em uma empresa de varejo com diferentes áreas, como logística, vendas e atendimento ao cliente. Com Data Mesh: • Autonomia e Agilidade: Cada equipe pode gerenciar seus dados e criar insights específicos para suas necessidades, sem depender de um único time de dados central que normalmente é gargalo. • Eficiência Operacional: Equipe logística pode desenvolver painéis de entrega em tempo real, enquanto a equipe de atendimento analisa dados de satisfação de forma independente. • Escalabilidade: Permite que cada domínio expanda seus dados, a empresa se torna mais adaptável a mudanças e novas demandas, com menor gargalo. Nilton, qual é a conclusão disso tudo se os dois conceitos são diferentes? Lakehouse e Data Mesh representam duas abordagens ESSENCIAIS para uma estratégia de dados moderna. Enquanto Lakehouse simplifica e integra, Data Mesh democratiza e empodera. Essas mudanças trazem uma VANTAGEM competitiva enorme para empresas que precisam de dados de alta qualidade e acessíveis para todos os times. Plataformas de dados que você pode implementar Lakehouses e Data Mesh: - Databricks com Spark e Delta - Snowflake com Spark e Iceberg - Cloudera com Spark e Iceberg - Microsoft com Synapse Analytics e Fabric - Amazon Web Services (AWS) com Lake Formation - Google Cloud com DataPlex e Big Query E você, pensou em como essas estratégias podem transformar a cultura de dados na sua organização? Fez sentido pra você? Curta, comente e compartilhe se gostou desse conteúdo.

Transformando dados em produto: conheça o Data Mesh 🚀 Nos últimos anos, o volume de dados gerados por empresas tem crescido exponencialmente. Junto a isso, o gerenciamento eficaz dessas informações se tornou uma prioridade. Se você nunca ouviu falar em Data Mesh, prepare-se para uma revolução na forma como as organizações pensam sobre sua arquitetura de dados. O termo "Data Mesh" foi introduzido por Zhamak Dehghani, diretora de tecnologia da ThoughtWorks, como uma resposta às limitações dos tradicionais Data Lakes e Data Warehouses. Ao invés de centralizar dados em um único repositório, o Data Mesh propõe um modelo descentralizado que transforma dados em produtos, acessíveis por meio de APIs e outras integrações. Isso significa que cada domínio de negócio é responsável por seus dados, promovendo maior autonomia e agilidade. Os princípios do Data Mesh são fundamentais para entender como essa abordagem pode ser implementada com sucesso. Primeiramente, a disponibilização de dados como produto é uma mudança de mentalidade. Cada conjunto de dados é tratado como um produto que deve atender às necessidades de seus "clientes" – outras equipes e setores da empresa. Em segundo lugar, a governança federada de dados garante que haja políticas e responsabilidades bem definidas, permitindo que diferentes domínios interajam de maneira harmoniosa. O uso de uma infraestrutura self-service, terceira premissa, permite que as equipes gerenciem seus próprios dados sem dependência de um time centralizado. Por fim, uma arquitetura de dados descentralizada garante que os times se tornem responsáveis pelo ciclo de vida dos dados, assegurando qualidade e valor. Os benefícios dessa abordagem são evidentes. A entrega de dados se torna mais rápida e eficiente, já que as equipes não precisam mais esperar por solicitações para acessar informações. A descentralização também democratiza o acesso aos dados, permitindo que as equipes operacionais analisem e utilizem as informações na tomada de decisões em tempo real. E, à medida que as regulamentações de dados se tornam mais rigorosas, o Data Mesh facilita a conformidade, gerenciando dados localmente e evitando complicações com servidores centralizados. Para implementar o Data Mesh em sua organização, é crucial considerar a cultura organizacional e os requisitos técnicos. A transição pode apresentar desafios, mas os ganhos potenciais em eficiência e agilidade são imensos. As empresas que adotam esse modelo podem não apenas superar a dificuldade de centralização de dados, mas também criar uma vantagem competitiva significativa no mercado. Se você está na vanguarda da transformação digital, vale a pena considerar como o Data Mesh pode impactar positivamente sua estratégia de dados. Em um mundo onde velocidade e adaptabilidade são essenciais, essa abordagem pode ser o divisor de águas que sua empresa precisa. Vamos juntos nessa jornada rumo a um futuro de dados mais eficiente e integrado!

Para fechar o ano, compartilho um artigo opinativo que escrevi em parceria com Eduardo de Rezende Francisco, referência em Big Data e Data Science no Brasil e um dos professores mais brilhantes que encontrei em minha trajetória. No artigo, discutimos como os modelos centralizados (Data Lakes e Data Warehouses) têm perdido força diante do volume crescente de dados e da necessidade de agilidade nos negócios. O Data Mesh surge como uma mudança de paradigma, descentralizando a gestão de dados e transformando-os em verdadeiros produtos — com qualidade, governança e acessibilidade garantidas por equipes específicas. No entanto, adotar essa abordagem exige mais do que tecnologia: é uma transformação organizacional e cultural que redefine responsabilidades e alinha TI e áreas de negócio. Aproveito a oportunidade para agradecer à Vivianne Vilela pelo espaço, incentivo e suporte para compartilhar nossas ideias. O artigo está publicado na Revista eCommerce Brasil e pode ser acessado aqui: https://lnkd.in/dvRJd5zh. Para quem leu o artigo, deixo as provocações: o Data Mesh será o fim do caos dos dados ou apenas mais uma promessa no já complexo mundo da gestão de informações? E a sua empresa, está preparada para essa transformação?

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 🙌

#datamesh #datafabric Data Mesh e Data Fabric são duas concepções de arquitetura de dados concorrentes. Elas se referem formas de governar e disponibilizar os dados dentro de uma organização. Ambos apontam ao gerenciamento de grandes quantidades de dados, mas Data Mesh é uma concepção descentralizada e user centric e Data Fabric visa o controle centralizado, homogeinização e automação.

Quer entender Data Mesh na prática? Esse foi um dos slides que eu apresentei na minha palestra e que quando eu olhei pra minha audiência, pelo menos uns 60 celulares tirando foto! Data Mesh é uma abordagem de arquitetura de dados que visa descentralização, principalmente com foco em democratização de dados para domínios relacionados e também criação de produtos. Esse desenho explica muito bem, como sabemos nessa abordagem os domínios podem consumir dados internos e externos de diferentes fontes, sendo composto também por uma camada de governança federada e de componentes de plataforma como catalogo, gerenciamento de acessos, motor de consultas, políticas de automação e também de monitoramento. Pensando nisso, eu trouxe aqui 5 pontos positivos e 5 pontos negativos: - Vantagens do Data Mesh 1. Escalabilidade: Permite que diferentes equipes sejam responsáveis por seus próprios domínios de dados, evitando gargalos centralizados e permitindo o crescimento rápido.    2. Velocidade: Com responsabilidade descentralizada, as equipes podem desenvolver e manter seus pipelines de dados com maior agilidade, sem depender de uma equipe central de TI. 3. Sinergia: tende estar mais alinhada com a lógica do negócio, cada domínio de dados é gerido pelas próprias equipes que melhor entendem suas necessidades. 4. Redução de Gargalos: Como gerenciamento dos dados é distribuído, evita-se dependência de uma equipe central para realizar ajustes ou implementações, reduzindo o risco de atrasos. 5. Qualidade de Dados: Equipes são diretamente responsáveis pela qualidade e consistência dos seus dados, o que pode levar a uma melhor governança de dados dentro de cada domínio. - Desvantagens do Data Mesh 1. Implementação: Exige um nível alto de maturidade organizacional. Ferramentas, padrões e práticas precisam estar bem estabelecidos para evitar silos de dados mal geridos. 2. Governança Fragmentada: Com muitas equipes sendo responsáveis por seus próprios dados, governança pode se tornar inconsistente se não houver uma estrutura bem definida para manter padrões e interoperabilidade entre os domínios. 3. Custos: Implementação e manutenção de uma arquitetura de data mesh podem ser caras, exigindo mais recursos (tanto humanos quanto tecnológicos) em comparação arquiteturas mais centralizadas. 4. Riscos de Redundância: Sem uma coordenação eficaz entre os domínios, pode haver redundância de dados e esforços duplicados, levando ineficiências e custos extras. 5. Curva de Aprendizado: Como ainda é uma abordagem relativamente nova, as equipes precisam de treinamento para entender e implementar corretamente o conceito, o que pode ser desafiador em termos de tempo e recursos. Em resumo, oferece modelo flexível e escalável para organizações grandes e complexas, mas vem com desafios de governança e custo que precisam ser cuidadosamente geridos.