Explorando Data Mesh: Um Caminho para Escalar Dados de Forma Descentralizada

Oi, pessoal! 💁♀️

Em conjunto com meu colega de trabalho Rodrigo Henrique , estruturamos um artigo com um aprofundamento de negócio e técnico sobre Data Mesh, para que dos mais leigos aos experts se divirtam na leitura, vamos lá?

No último artigo comentei superficialmente sobre duas situações práticas que atuei, com duas estruturas de dados diferentes, sendo uma data lake e outra o data mesh.

Mas aqui dentro o que já escrevi para vocês, não cheguei a trazer um aprofundamento sobre o que realmente é federalização dos dados.

Então vamos lá que esse dia chegou!

Hoje eu quero conversar com vocês sobre um tema super interessante e cada vez mais presente no nosso mundo de dados: o Data Mesh. Pode parecer um conceito complicado à primeira vista, mas vou tentar explicar de uma forma bem simples e clara. Afinal, a gente sabe que dados são o coração da tomada de decisão em qualquer empresa, né? E o Data Mesh vem como uma solução super moderna para lidar com a complexidade e o volume de dados que só crescem.

O que é Data Mesh?

O Data Mesh é um modelo descentralizado de arquitetura de dados. Enquanto no Data Lake a gente tem uma abordagem mais centralizada, com todos os dados indo para um único "lago", no Data Mesh a ideia é espalhar esses dados por diferentes domínios dentro da organização. Em vez de ter uma equipe única responsável por gerenciar todo o pipeline de dados, os times que realmente conhecem os dados – como o pessoal de marketing, vendas, finanças, etc. – são os responsáveis pelos seus próprios domínios de dados.

Parece diferente, né? E é mesmo! O Data Mesh busca resolver aqueles problemas típicos de gargalos, como quando a gente fica dependendo de uma equipe central para liberar os dados que precisamos, ou quando as equipes de engenharia de dados ficam sobrecarregadas com todas as demandas da empresa. No Data Mesh, cada time vira "dono" do seu pedaço de dados e entrega isso como produto para o restante da empresa.

Data Mesh vs Data Lake: Qual a diferença?

Para quem já trabalhou com Data Lake, o Data Mesh pode parecer uma quebra de paradigma. Vou explicar assim: no Data Lake, a gente tem uma estrutura mais parecida com um grande repositório, onde todo mundo coloca dados de todos os cantos. Isso é ótimo quando você quer centralizar e integrar tudo, mas também pode gerar uns problemas, como falta de governança e dificuldade em escalar.

Já o Data Mesh é mais sobre domínio e descentralização. Cada área da empresa cuida dos dados que conhece e usa diariamente. Por exemplo, o time de vendas cuida dos dados de vendas, o time de RH cuida dos dados de RH, e assim vai. Isso não só distribui melhor a responsabilidade, mas também faz com que os dados sejam tratados de forma mais contextual e especializada. A ideia é entregar dados como produtos, o que significa que os times que produzem esses dados precisam garantir que eles são de qualidade, bem documentados, e que possam ser consumidos facilmente por outros times.

Ah! E tem outra diferença importante: no Data Mesh, a governança dos dados é federada. Ou seja, cada domínio cuida da governança dos seus próprios dados, mas com padrões que são acordados de forma geral na empresa. Isso ajuda a garantir que, mesmo com essa descentralização, os dados continuem consistentes e seguros.

Exemplo de Aplicação: Onde o Data Mesh Brilha ✨

Um exemplo prático de onde o Data Mesh pode brilhar é no setor de e-commerce. Imagine uma empresa grande com várias áreas operacionais: tem o time que cuida das vendas, o time de logística, o time de marketing, e assim vai. Cada um desses times gera uma quantidade enorme de dados, que precisa ser acessada e analisada o tempo todo.

Num cenário tradicional, essas equipes teriam que enviar todos os seus dados para um Data Lake central, e a equipe de dados seria a responsável por processar tudo. Com o Data Mesh, essa lógica muda: o time de vendas é responsável por manter o seu domínio de dados de vendas, e isso inclui criar os pipelines, limpar e enriquecer os dados, e fornecer esses dados como produto para as outras equipes. O mesmo vale para os outros times. Cada um vira responsável pelo seu “produto de dados”, mas de forma que todo mundo dentro da empresa possa acessar quando precisar.

E a camada Consumer, o que é?

Essa parte é super importante! A camada consumer é basicamente onde os dados são consumidos e transformados em valor. No Data Mesh, ela é essencial, porque é ela que permite que os dados saiam do domínio produtor e sejam usados pelos outros times da empresa. Aqui, a camada consumer pode incluir uma série de ferramentas e processos, desde o uso de consultas em SQL, até integrações com ferramentas de visualização, como Power BI ou Tableau, para que os dados possam ser analisados de forma prática.

O interessante é que, como cada domínio é responsável pelo seu dado, a camada consumer deve ser construída de uma maneira que facilite o consumo desses dados pelos outros times. Isso significa ter APIs bem documentadas, schemas de dados claros e consistentes, e garantir que os dados estão sempre atualizados e disponíveis.

Ferramentas para Data Mesh na AWS e Azure 🛠️

Agora, vamos para uma parte técnica! Se você está pensando em implementar uma arquitetura de Data Mesh, aqui estão algumas ferramentas que podem te ajudar, tanto na AWS quanto no Azure:

AWS:

1. AWS Glue: Ferramenta poderosa para fazer ETL de forma escalável. Ideal para processar e preparar dados em diferentes domínios.
2. Amazon Athena: Perfeita para consultar os dados diretamente no S3, sem precisar carregar para outro ambiente.
3. Amazon Lake Formation: Ajuda a gerenciar os dados descentralizados, facilitando a criação de lagos de dados e controle de acessos.
4. AWS Step Functions: Para orquestrar os processos de dados entre os diferentes domínios.

Azure:

1. Azure Data Factory: Assim como o AWS Glue, é uma ferramenta de ETL bem robusta para movimentar dados entre os diferentes domínios.
2. Azure Synapse Analytics: Oferece a flexibilidade de consultar dados de forma unificada, integrando data lakes e armazéns de dados.
3. Azure Databricks: Ferramenta excelente para processamento em larga escala, com suporte ao Spark, muito útil para manipular e analisar os dados nos domínios.
4. Azure Purview: Ajuda na governança de dados, sendo fundamental para manter o controle dos dados em uma estrutura descentralizada como o Data Mesh.

Essas ferramentas são só um ponto de partida. O importante é montar uma estrutura que permita que cada domínio tenha autonomia para gerenciar seus dados, mas de forma que todos na empresa possam acessar e consumir esses dados facilmente.

Por que adotar o Data Mesh?

Então, por que as empresas estão adotando o Data Mesh? A resposta é simples: escalabilidade e autonomia. À medida que as empresas crescem, fica cada vez mais difícil gerenciar todo o fluxo de dados de forma centralizada. O Data Mesh permite que a gente escale as operações de dados de forma eficiente, delegando a responsabilidade para quem conhece melhor os dados. Isso traz mais agilidade e também uma visão mais contextual e precisa dos dados.

Além disso, a descentralização dos dados aumenta a colaboração entre os times, porque cada um vira responsável por seu domínio, mas ao mesmo tempo compartilha esses dados como um produto para o restante da empresa.

Desvantagens do Data Mesh: Todo conceito tem seu lado B, né?

Bom, pessoal, toda moeda tem dois lados, e com o Data Mesh não é diferente. Embora ele ofereça vários benefícios (como autonomia dos times e escalabilidade), existem algumas desvantagens que a gente precisa ter em mente. Vamos dar uma olhada nesses desafios!

1. Custos e Desempenho

Uma das principais desvantagens do Data Mesh é que ele pode gerar problemas de custo e desempenho, principalmente quando a comunicação entre os diferentes domínios de dados não é bem planejada. Como a responsabilidade pelos dados é distribuída, a orquestração precisa ser impecável. Caso contrário, os custos podem aumentar de maneira significativa

Imagina o seguinte: uma empresa de e-commerce, onde os departamentos de vendas, marketing e logística gerenciam seus próprios dados. Se o time de marketing começar a fazer consultas repetidas e desnecessárias nos dados de vendas, por exemplo, isso pode aumentar o consumo de recursos computacionais de forma descontrolada. Isso significa mais gastos com infraestrutura e um sistema que pode acabar ficando lento, simplesmente por falta de comunicação eficiente entre os domínios.

2. Exigência de Profissionais Especializados

Outra desvantagem que vale destacar é que, para o Data Mesh funcionar corretamente, a gente precisa de profissionais altamente especializados. O desenvolvimento e a manutenção de pipelines, governança de dados, e a segurança dos domínios exigem habilidades técnicas específicas, e contratar e manter esses profissionais não é algo simples – ou barato.

Um exemplo prático: em uma empresa que adota o Data Mesh, cada equipe é responsável por criar e gerenciar seus próprios pipelines de dados. Isso significa que você vai precisar de engenheiros de dados em cada um desses domínios, pessoas que saibam usar ferramentas como AWS Glue ou Azure Data Factory. E convenhamos, esses profissionais são caros no mercado, né? Além disso, mesmo após a contratação, pode ser necessário investir em treinamentos contínuos para garantir que esses engenheiros sigam os padrões estabelecidos pela empresa e se mantenham atualizados nas tecnologias mais recentes.

3. Complexidade na Governança de Dados

Com a descentralização do Data Mesh, a governança de dados também se torna mais distribuída, o que pode aumentar a complexidade de garantir que todos os domínios sigam as mesmas regras de segurança e compliance. Cada domínio pode adotar suas próprias práticas, tornando o controle centralizado um desafio.

Por exemplo: empresas que operam em múltiplas regiões precisam garantir que seus domínios respeitem regulamentações locais, como o GDPR na Europa. A falta de uma supervisão centralizada pode levar a falhas de conformidade, expondo a empresa a riscos legais.

4. Fragmentação de Ferramentas e Tecnologias

Com cada domínio gerenciando seus próprios dados, há uma tendência de fragmentação nas ferramentas e tecnologias usadas. Embora isso permita flexibilidade para cada time, também pode gerar desafios quando se trata de integrar esses sistemas e garantir que os dados fluam de forma coerente entre eles.

Por exemplo: o time de marketing pode preferir trabalhar com Google BigQuery, enquanto o de logística escolhe Azure Synapse. A falta de padronização nas ferramentas pode dificultar a integração, tornando o processo de unificação dos dados mais complexo e demorado.

5. Desafios na Integração e Qualidade dos Dados

Como cada domínio tem autonomia sobre seus próprios dados, garantir a consistência e a qualidade em toda a organização pode ser desafiador. A falta de uma supervisão centralizada aumenta o risco de dados inconsistentes ou mal formatados, o que pode prejudicar a análise e tomada de decisões.

Por exemplo: dois departamentos podem definir a mesma métrica de formas diferentes. Se o time financeiro e o de vendas tiverem interpretações diferentes sobre "lucro líquido", os relatórios gerados por cada um podem apresentar dados divergentes, impactando as decisões de negócios.

6. Difícil Escalonamento de Governança

Com o crescimento da empresa e a expansão de novos domínios de dados, garantir que as políticas de governança e segurança estejam devidamente implementadas em todos os domínios pode ser difícil. Em um ambiente altamente escalável como o Data Mesh, essa descentralização exige um nível de coordenação complexo.

Por exemplo: uma empresa que adota o Data Mesh pode começar com poucos domínios, mas à medida que novas áreas são incluídas, como filiais internacionais, garantir que todas as unidades sigam as mesmas políticas de segurança e governança pode se tornar um pesadelo logístico.

7. Conflitos de Prioridades entre Domínios

Outro desafio que o Data Mesh pode trazer é o surgimento de conflitos de prioridades entre os diferentes domínios. Como cada time tem autonomia para gerenciar seus dados, é possível que alguns domínios priorizem suas próprias necessidades em detrimento da cooperação entre equipes, o que pode prejudicar a integração e a fluidez dos dados.

Por exemplo: o time de vendas pode priorizar o lançamento de um novo pipeline para analisar dados de consumidores, enquanto o time de finanças está focado em ajustar as métricas de receita. Sem uma coordenação central, esse desalinhamento pode criar atrasos ou inconsistências nos dados entre os departamentos.

Conclusão

Para concluir, o Data Mesh é uma abordagem promissora para lidar com a crescente complexidade e volume de dados nas empresas. Ele promove autonomia, agilidade e descentralização, ao mesmo tempo que traz desafios em termos de governança, custo e integração. Embora não seja uma solução mágica para todos os problemas, sua adoção pode transformar a forma como gerenciamos dados, especialmente em organizações de grande porte.

E você, já trabalhou com Data Mesh ou tem interesse em explorar essa arquitetura? O que acha dos desafios e benefícios que ele traz? Compartilhe sua opinião nos comentários, adorariamos saber o que você pensa sobre o tema! 💻🚀