No artigo anterior vimos uma definição do Data Mesh. Agora vejamos seus benefícios.
Data Mesh conecta dados em silos para ajudar as empresas a avançar para análises automatizadas em escala.
A arquitetura Data Mesh permite que as empresas escapem da armadilha consumista das arquiteturas de dados monolíticas e evitem enormes custos operacionais e de armazenamento.
Essa nova abordagem distribuída visa eliminar os gargalos de acesso a dados causado pela propriedade centralizada de dados, fornecendo gerenciamento e propriedade de dados a equipes de negócios.
Aqui estão os principais benefícios do Data Mesh:
Agilidade e Escalabilidade de Negócios
Data Mesh potencializa operações de dados descentralizadas, desempenho de equipe independente e infraestrutura de dados como prestação de serviço, resultando em melhor tempo de lançamento de soluções de dados no mercado, escalabilidade e agilidade no domínio dos negócios. Ele elimina as complexidades do processo e o backlog de TI para reduzir os custos operacionais e de armazenamento.
Acesso Mais Rápido e Entrega de Dados Precisa
Data Mesh oferece infraestrutura facilmente governável com base em um modelo de autoatendimento sem complexidade para acesso mais rápido aos dados e entrega precisa. As empresas podem acessar dados de qualquer lugar com consultas SQL com latência muito menor. A arquitetura distribuída reduz as camadas de processamento e intervenção que atrasam o tempo de coleta dos insights.
Flexibilidade e Independência
As empresas que adotam a arquitetura Data Mesh estão se tornando independentes de fornecedores pois não estão “presas” a uma plataforma de dados. A infraestrutura distribuída permite às empresas flexibilidade e escolhas incomparáveis devido aos conectores para muitos sistemas.
Conectividade e Segurança de Dados
A estrutura descentralizada permite que os aplicativos em nuvem sejam conectados a dados confidenciais localmente na rede da empresa, que podem ser transmitidos ao vivo em dispositivos em tempo real. Data Mesh consulta/compila análises de dados onde os dados residem, em vez de exigir que os usuários façam uma cópia e a encaminhem por meio de uma rede pública para um Data Warehouse.
Ele elimina o risco de violação de dados ou perda de informações para melhorar a segurança e reduz a latência de dados para melhorar o desempenho geral em vários casos de uso, incluindo transmissão ao vivo, jogos online, negociação financeira, etc., por meio de conectividade em um modelo distribuído.
Governança de Dados Para Conformidade de Ponta a Ponta
A arquitetura distribuída reconcilia a ingestão de dados com suas fontes, formatos e volumes para permitir que as empresas controlem sua segurança no sistema de origem. As operações de dados descentralizadas simplificam a conformidade com as diretrizes globais de governança de dados para entrega de dados de qualidade e facilidade de acesso a dados.
Equipes Multifuncionais Para Maior Transparência
A propriedade de dados centralizada de plataformas de dados tradicionais isola as equipes de especialistas, cria falta de transparência e não fornece contingência contra controle de dados/perda de propriedade. A arquitetura Data Mesh descentraliza a propriedade dos dados distribuindo-os entre equipes de domínio multifuncionais, incluindo especialistas de domínio, equipes de negócios, TI e equipes virtuais ágeis por meio de sua abordagem orientada ao domínio para melhorar a transparência e a qualidade dos dados.
Aproveita Melhor os Dados Distribuídos
A arquitetura Data Mesh abre infinitas possibilidades para empresas em vários cenários de consumo, incluindo modelagem de comportamento, análise e aplicativos com uso intenso de dados. Podem ser dados essenciais que incluam os dados de vendas da empresa e/ou dados não essenciais que incluam dados da Web e fluxo de cliques; a arquitetura distribuída permite fácil acesso aos dados e entrega mais rápida sem a dependência de um único fornecedor.
David Matos
Referências:
Olá, bom dia! Tudo bem?
Há exemplos de case desta arquitetura rodando na prática?
Eduardo Trapp
Olá Eduardo. Tudo bem. Vou trazer exemplos no próximo artigo.