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

Uma arquitetura de dados moderna é necessária para organizações que buscam se manterem competitivas. Não é uma escolha. As organizações estão achando difícil usar efetivamente as quantidades de dados que estão se expandindo exponencialmente.

Importância das Arquiteturas de Dados Modernas

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

Compreensão das Arquiteturas de Dados Modernas

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

• Escala. A capacidade de lidar com o aumento do volume de dados ao longo do tempo e ainda 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 certas sejam tomadas para proteger e/ou manter confidenciais os dados.

As arquiteturas de dados modernas proporcionam melhor integração de dados, mais poder analítico e custos operacionais mais baixos. Comumente utilizadas estão a análise preditiva, processamento de dados em tempo real e soluções exclusivas 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, levando em consideração a necessidade de soluções de dados robustas e escaláveis. A seguir, uma descrição de algumas das ferramentas importantes do Azure necessárias para arquitetura de dados moderna:

1. Azure Data Factory

O Azure Data Factory é uma ferramenta ETL que oferece integração de dados baseada em nuvem, voltada para a construção de processos centrados em dados. Permite aos usuários criar fluxos de trabalho utilizados 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 as empresas realizem análises em grande escala de dados e oferece uma abordagem unificada para a ingestão, preparação, governança e disponibilização de dados.

3. Azure Data Lake Storage

Azure Data Lake Storage destina-se a armazenamento em nuvem seguro e escalável. Possui armazenamento de baixo custo e alta capacidade de sobrecarga, maximizando assim as tecnologias de big data.

4. Azure Databricks

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

Projetando uma Arquitetura de Dados Moderna

A arquitetura de dados moderna é projetada com uma estratégia deliberada para combinar ferramentas de análise, frameworks de processamento e muitas fontes de dados. As organizações podem desenvolver arquiteturas escaláveis, seguras e eficientes que suportem 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 até onde a implementação de dados atual chegou e onde precisa de melhorias.

Passo 2. Planejar

Fornecer um plano que descreva a implementação dos requisitos de conformidade e a necessidade de capacidade e governança dos dados.

Passo 3. Projetar

Modele um sistema que fornece uma arquitetura consistindo em controles de aplicativos analíticos e sistemas de processamento de aplicativos e bancos de dados.

Etapa 4. Implementar

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

Etapa 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 os dados de desempenho operacional e a disponibilidade de serviços. Isso foi diagnosticado como a frequência de auditorias, limitação de acesso de usuários e criptografia de dados.

Passos de Implementação

Princípios de arquitetura de dados modernos exigem um planejamento adequado e sistemático e implementação de 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 a ação de levar dados de várias fontes para um único sistema. As capacidades eficazes de ingestão do Azure Data Factory e dos 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. Esses instrumentos auxiliam na limpeza, transformação e preparação dos dados para análise.

3. Gerenciamento e Armazenamento de Dados

O Azure Cosmos Database e o Azure Data Lake Storage oferecem opções de armazenamento abundantes, eficientes e seguras. Eles permitem a implementação de boa disponibilidade e desempenho e suportam múltiplos tipos de dados.

4. Visualização e Análise de Dados

As análises aumentadas e 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 atende às necessidades modernas, mas traz consigo problemas de integração, segurança e escalabilidade. No entanto, esses desafios proporcionam ao Microsoft Azure grandes capacidades que permitem que as organizações explorem e maximizem melhor seus planos de dados.

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 Resolve 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 blockchain para proteger ativos de dados. 

Olhando para o futuro, o padrão de melhorias constantes no Azure coloca a empresa em uma posição favorável em relação às novas tendências mundiais e à 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 da gestão de dados. Essas tecnologias permitem que as empresas criem sistemas de dados robustos que estimulam a inovação e a expansão.