A arquitetura de dados correta pode desempenhar um papel importante ao determinar o sucesso ou fracasso dos esforços de governança de dados.. Se ele arquitetura de dados complexo ou mal integrado, torna-se um grande obstáculo para poder aplicar padrões comuns para a entrega de dados fiáveis e seguros em toda a empresa.
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A arquitetura de dados é essencial para permitir a governança de dados, desenhando e promovendo a arquitetura de gestão de dados para suportar os requisitos de qualidade e privacidade.
E o que é mais, Esta arquitetura de dados deve estar apoiada por tecnologias que permitam gerir os fluxos de trabalho de uma forma que auxilie o processo de descoberta, definição, inscrição, medição e monitorização.
É essencial não cair na tentação de escolher as ferramentas antes de ter os objetivos, a estratégia e os processos para que a governação de dados esteja no seu lugar.
Componentes da arquitetura de dados a considerar para uma governação de dados integral
Para obter isso arquitetura de dados que suporta a governação de dados, é necessário prestar atenção ao ciclo de vida completo dos dados comerciais críticos. O primeiro passo deve ser localizar quais são os dados e descobrir onde se encontram. Isso inclui:
- Desde aplicações, sistemas e processos transacionais e operacionais tradicionais que se dedicam a importar ou atualizar dados, até aqueles que consolidam, entregam e consomem dados.
- E desde aplicações e plataformas sustentadas na nuvem, dados sociais, Dispositivos móveis, fontes de dados de terceiros, datos de sensores y entornos de análisis de Hadoop, hasta la infraestructura interna.
Una vez que tenga visibilidad sobre este aspecto, debe concentrarse en evaluación y entrega de capacidades compartidas que debería estar disponível en todo el arquitetura de dados o negócio. Se trata de evitar la compartimentación y los silos de información y hacer una correcta elección tecnológica.
En ocasiones se utilizará investimento en plataformas, otras buscarán aprovechar al máximo el diseño de la arquitetura de dados basado en la infraestructura existente, además aprovechando el software. En cualquiera de los casos es esencial garantir la padronizaçãoA padronização é um processo fundamental em várias disciplinas, que busca estabelecer padrões e critérios uniformes para melhorar a qualidade e a eficiência. Em contextos como engenharia, Educação e administração, A padronização facilita a comparação, Interoperabilidade e compreensão mútua. Ao implementar normas, a coesão é promovida e os recursos são otimizados, que contribui para o desenvolvimento sustentável e a melhoria contínua dos processos...., reutilización y cumplimiento de políticas en este tipo de ecossistemas.
Por último, no olvide asegurarse ciertas capacidades de software de habilitación específicas, aquellos que mejoran la eficacia de la gobernanza de datos y ayudan a mejorar los resultados en términos de administración de activos de información. É sobre:
- Perfil de dados: Este tipo de software posibilita comprender mejor el tipo de datos disponibles, su formato y la forma en que ocurren las relaciones entre los datos de diferentes sistemas.
- Descoberta de dados: posibilita identificar dónde pueden ocurrir anomalías en los datos y, ao mesmo tempo, facilitan la tarea de conocer la información disponible que puede ser más relevante para el análisis o la toma de decisiones.
- Glosario empresarial: es el instrumento que da contexto a los datos y en el que, al mismo tiempo de las definiciones esperadas de entidades y atributos básicos de los datos, se incluyen reglas, políticas y titulares de los datos, entre outros. O glossário empresarial possibilita a colaboração, minimizando o risco de redundância e conflitos entre diferentes versões.
- Gestão de metadados e linhagem de dados: a arquitetura de dados Necessita deste suporte para examinar o impacto de possíveis alterações nas definições de dados ou para responder a falhas de segurança ou qualidade de dados.
Em conclusão, quando se pretende maximizar a eficácia de um arquitetura de dados Não se esqueça de discutir a modelação, a qualidade, os dados mestres e o seu monitoramento, ou os problemas de segurança. Cada organização deve examinar onde se encontra para, a partir daí, avançar introduzindo melhorias até que se confirme que a infraestrutura e os seus componentes estão alinhados com a governação.
