Construa Arquiteturas de Dados Modernas com os Serviços de Dados do Azure

Arquitetura de dados moderna é necessária para organizações que buscam se manter competitivas. Não é uma escolha. As organizações estão encontrando dificuldades para utilizar de forma eficaz as quantidades de dados que estão crescendo exponencialmente.

Importância das Arquiteturas de Dados Modernas

Arquiteturas de dados modernas continuam relevantes, considerando que oferecem às empresas uma forma sistemática de lidar com grandes quantidades de dados e, em troca, tomar decisões mais rápidas e assertivas. As empresas modernas dependem dessas arquiteturas porque elas fornecem processamento em tempo real, análises poderosas e numerosas fontes de dados.

Compreendendo as Arquiteturas de Dados Modernas

Arquiteturas de dados modernas são estruturas que permitem a coleta em massa, processamento e análise de dados. Geralmente, elas incluem elementos como lakes de dados, data warehouses, processamento em tempo real e ferramentas de análise. Componentes importantes incluem:

• Escalabilidade. A capacidade de lidar com o aumento do volume de dados ao longo do tempo e ainda assim ser eficiente.
• Flexibilidade. Capacidade e/ou adequação para trabalhar com diferentes tipos de dados, independentemente de seus formatos.
• Segurança. Medidas para garantir que as medidas corretas sejam tomadas para proteger e/ou manter confidenciais os dados.

Arquiteturas de dados modernas proporcionam melhor integração de dados, mais poder de análise e custos operacionais mais baixos. Comumente são empregadas análises preditivas, processamento de dados em tempo real e soluções únicas para cada cliente.

Recursos principais do Azure para Arquitetura de Dados

No Microsoft Azure, existem serviços de dados adaptados para arquiteturas de dados modernas. Esses recursos capacitam organizações a armazenar, manter, processar e analisar dados de forma segura, escalável e eficiente, tendo em mente a necessidade de soluções de dados robustas e escaláveis. A seguir, está uma descrição de algumas das ferramentas importantes do Azure necessárias para a arquitetura de dados moderna:

1. Azure Data Factory

O Azure Data Factory é uma ferramenta ETL que oferece integração de dados baseada em nuvem, orientada para a construção de processos centrados em dados. Permite aos usuários criar fluxos de trabalho que são usados para agendar e controlar o movimento e transformação de dados. Garante a integração adequada de dados, pois as organizações podem centralizar dados de várias fontes em um único local.

2. Azure Synapse Analytics

O Azure Synapse Analytics é um serviço de análise sofisticado que permite tanto big data quanto data warehousing. Permite que empresas realizem análises em grande escala de dados e oferece uma abordagem unificada para a ingestão, preparação, governança e disponibilização de dados.

3. Armazenamento do Azure Data Lake

O Azure Data Lake Storage é destinado para armazenamento em nuvem seguro e escalável. Possui armazenamento de baixo custo e altas capacidades de expansão, maximizando assim as tecnologias de big data.

4. Azure Databricks

Azure Databricks é uma ferramenta analítica colaborativa, rápida e simples baseada no Apache Spark. É uma ótima escolha para criar pipelines de dados escaláveis, modelos de aprendizado de máquina e aplicativos orientados a dados, pois se integra perfeitamente aos serviços do Azure.

Projeto de uma Arquitetura de Dados Moderna

A arquitetura de dados moderna é projetada com uma estratégia deliberada para combinar ferramentas analíticas, frameworks de processamento e diversas fontes de dados. As organizações podem desenvolver arquiteturas escaláveis, seguras e eficientes que suportam seus objetivos orientados a dados usando uma abordagem de design disciplinada.

Passos para o Design: Avaliar, Planejar, Projetar, Implementar e Gerenciar

Passo 1. Avaliar

Determinar o quão longe a implementação atual de dados avançou e onde precisa de melhorias.

Passo 2. Planejar

Providenciar um plano que descreve a implementação dos requisitos de conformidade e a necessidade de capacidade e governança dos dados.

Passo 3. Projetar

Modele um sistema que forneça uma arquitetura composta por controles de aplicativos analíticos e sistemas de aplicativos de processamento e bancos de dados.

Passo 4. Implementar

Aplicar a arquitetura usando os serviços Azure apropriados para seus requisitos específicos.

Passo 5. Gerenciar

Monitorar e maximizar o nível aplicável de segurança, cálculo, disponibilidade e eficiências de desempenho em toda a área.

Melhores Práticas para Escalabilidade, Desempenho e Segurança

Uma arquitetura de desenvolvimento baseada em sistemas na plataforma acima melhora o desempenho operacional dos dados e a disponibilidade dos serviços. Isso foi diagnosticado como a frequência de auditorias, limitação do acesso dos usuários e criptografia de dados.

Passos de Implementação

Os princípios da arquitetura de dados modernos exigem um planejamento adequado e sistemático e a implementação do escopo de dados, design estrutural, manipulação e análise estatística. As organizações podem otimizar esses processos para desenvolver um ecossistema de dados organizado e eficiente usando as poderosas ferramentas do Azure.

1. Estratégias de Ingestão de Dados

A ingestão de dados é o processo de levar dados de várias fontes para um sistema. As capacidades eficazes de ingestão do Azure Data Factory e Azure Event Hubs permitem a fusão de dados em lote e em tempo real.

2. Transformação e Processamento de Dados

Use o Azure Databricks e o Azure Synapse Analytics para interpretar e processar os dados. Essas ferramentas auxiliam na limpeza, transformação e preparação dos dados para análise.

3. Gestão e Armazenamento de Dados

O Azure Cosmos Database e o Azure Data Lake Storage fornecem opções de armazenamento abundantes, eficientes e seguras. Eles permitem a implementação de boa disponibilidade e desempenho, além de suportarem vários tipos de dados.

4. Visualização e Análise de Dados

A análise aprimorada e as visualizações oferecidas pelo Azure Machine Learning, Power BI e Azure Synapse Analytics permitem que os tomadores de decisão executem estratégias com base em insights em tempo real.

Desafios e Soluções

A nova arquitetura de dados aborda as necessidades modernas, mas também traz problemas de integração, segurança e escalabilidade. No entanto, esses desafios concedem à Microsoft Azure grandes capacidades que permitem que as organizações explorem e maximizem seus planos de dados de forma mais eficiente.

Desafios Comuns na Construção de Arquiteturas de Dados

Corrigir dados, integrar várias fontes de dados e garantir a segurança dos dados são tarefas complexas. Além disso, há o problema de dimensionar os projetos quando grandes quantidades de dados aumentam.

Como o Azure Aborda Esses Desafios

Para resolver esses problemas, o Azure formula recursos de segurança e verifica automaticamente os tipos de dados testados. As estruturas e formas de dados do Azure são muito flexíveis e podem crescer de acordo com as necessidades do negócio.

Tendências Futuras da Arquitetura de Dados

Nessa relação, é muito provável que a ‘arquitetura de dados’ seja caracterizada pela computação de borda, análises baseadas em inteligência artificial e pelo uso da tecnologia de blockchain para proteger ativos de dados.

Olhando para o futuro, o padrão de constantes melhorias no Azure coloca a empresa em uma posição favorável em relação às novas tendências mundiais e provisão de recursos relevantes para as empresas competirem.

Conclusão

Organizações que buscam maximizar o valor dos dados dependem de estruturas de dados modernas. O Microsoft Azure oferece soluções abrangentes e escaláveis em todos os aspectos de gerenciamento de dados. Essas tecnologias permitem às empresas criar sistemas de dados robustos que estimulam a inovação e a expansão.