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Governança de dados em um Data Lake: desafios e melhores práticas

17 de agosto de 2023


Um data lake é um tipo de repositório utilizado para armazenar grandes volumes de dados de maneira bruta , em seu formato nativo. Isso tem grande utilidade para muitas empresas, principalmente aquelas que utilizam diferentes fontes de dados e fazem diversas análises.


A partir dos dados brutos é possível criar uma governança de dados que faça sentido para a regra de negócio da empresa e de acordo com os diferentes tipos de análise que precisam ser feitas. 


No caso do data lake, os dados são processados apenas posteriormente, na hora da análise , o que permite que cada colaborador e analista os capte de forma bruta e os manipule da maneira que achar melhor, sem mexer diretamente no repositório. 


Porém, para organizar todos esses processos de um data lake é preciso ter uma boa estrutura e governança de dados. 

 


PAPEL DA GOVERNANÇA DE DADOS EM UM AMBIENTE DE DATA LAKE

 

 

A governança de dados é um conjunto de práticas e processos que garantem a gestão adequada e o uso eficaz dos dados em uma organização. 

 

É a partir disso que uma empresa consegue definir as políticas, gestão, qualidade, segurança e privacidade dos dados, por exemplo. 

 

Como vimos, o Data Lake é um formato de armazenamento de dados brutos, ou seja, não-organizados. Por isso, as abordagens de processamento são feitas depois que os dados já estão armazenados (diferente de um datawarehouse) e, para isso, a governança se torna fundamental. 

 

Ao mesmo tempo em que os data lakes permitem uma maior flexibilidade no uso dos dados, também é preciso ter esses processos bem definidos para que os dados consigam ser utilizados da maneira correta. 


E a governança de dados atua exatamente nessa questão: estabelecer um ambiente em que os dados sejam utilizados e manipulados com responsabilidade, organização, segurança, qualidade e privacidade respeitadas. 



DESAFIOS COMUNS NA GOVERNANÇA DE DADOS EM UM DATA LAKE



A flexibilidade proporcionada pelo data lake é muito positiva para empresas que utilizam uma grande quantidade de dados advindas de diversas fontes. Porém, esse mesmo ponto positivo também acaba gerando grandes desafios de governança.


Os principais obstáculos de governança de dados, quando se fala em data lake, são a grande quantidade e variedade de dados não-estruturados, a segurança e a privacidade dos dados sensíveis e a complexidade da expansão e manutenção. 


  1. VARIEDADE DE DADOS NÃO-ESTRUTURADOS


Uma grande quantidade e variedade de dados não-estruturados pode dificultar a definição de seus usos, assim como sua utilização. Afinal, os dados não estão manipulados de forma uniforme e cada tipo terá que ser processado de uma maneira diferente. 


A governança de dados consegue entender os dados e catalogar as possibilidades de uso para manter a qualidade desses dados a curto e longo prazo. 


    2.   SEGURANÇA E PRIVACIDADE DOS DADOS SENSÍVEIS


A determinação da LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais) no Brasil trouxe à tona a preocupação com o armazenamento e manipulação de dados sensíveis. E a governança de dados se aplica diretamente a isso. 


A partir de uma boa arquitetura é possível definir a fonte e manutenção dos dados com qualidade, sem colocar em risco a segurança dos clientes e da empresa. 


    3.   COMPLEXIDADE DA EXPANSÃO E MANUTENÇÃO DO DATA LAKE


O data lake é um repositório indicado para grande quantidade de dados, mas como os dados não são tratados antes de serem armazenados, existe uma dificuldade em entender o espaço necessário para todos eles. 


Além disso, sem a manutenção correta, um data lake pode se tornar um “pântano” (um data swamp), com dados inutilizados, inúteis e muito desatualizados. Nesse sentido, é preciso ter um engenheiro ou cientistas de dados que aplique a governança de dados para manter o data lake útil. 



3 MELHORES PRÁTICAS PARA A GOVERNANÇA DE DADOS EM UM DATA LAKE



A governança de dados precisa ser aplicada para lidar com praticamente qualquer tipo de banco ou repositórios atualmente. Mas como se aplica ao data lake


São várias estratégias que precisam ser consideradas por um profissional especializado, como engenheiros e cientistas de dados, além de consultores. Veja a seguir algumas dessas aplicações de governança no data lake. 



  1. GERENCIAMENTO DE ACESSOS E SEGURANÇA DOS DADOS


Por terem dados brutos, muita gente imagina que o data lake seja um grande repositório com a mínima organização possível. Porém, é possível gerenciar camadas de acesso para garantir a integridade dos dados nativos e facilitar o uso pelos analistas. 


Criar um tipo de gerenciamento de acessos garante:


  • controle de acesso e autenticação de usuários
  • proteção de dados sensíveis 
  • auditoria e monitoramento das atividades no Data Lake


Para isso, é possível criar camadas, sendo uma com os dados brutos, outra com acesso de engenheiros e outra apenas para os analistas, por exemplo. 



    2.  MONITORAMENTO E CONTROLE DE QUALIDADE DOS DADOS


Dados que não são mais úteis à empresa apenas ocupam espaço e podem gerar análises errôneas. Por essa razão, é sempre importante ter um controle sobre a qualidade de dados. 


Para isso, é preciso definir métricas de qualidade: qual a validade desse dado? O quanto ele é significante para a empresa? 


Defina e monitore métricas de qualidade e implemente regras de validação, limpeza e padronização dos dados. 


Processos de monitoramento contínuo são imprescindíveis nesse ponto para garantir a conformidade com as políticas e diretrizes estabelecidas, inclusive legais, considerando a LGPD.



    3.   IMPORTÂNCIA DOS METADADOS NA GOVERNANÇA DE DADOS


Estabeleça políticas para a gestão dos metadados, ou seja, aqueles que contém informações sobre os outros dados. No caso do uso de data lake isso é muito importante, pois é a partir dessas informações que os analistas conseguem manipular os dados corretamente. 


Garanta que os metadados sejam precisos, atualizados e estejam alinhados com as práticas de governança de dados da organização. Além disso, é comum o uso de uma boa catalogação desses metadados, para melhorar o uso deles. 



INTEGRAÇÃO DA GOVERNANÇA DE DADOS EM INICIATIVAS DE DATA LAKE



integração da governança de dados em iniciativas de Data Lake é o que promove a confiabilidade, a qualidade e o uso adequado dos dados armazenados. É essa organização que consegue resolver os desafios que esse tipo de aplicação traz para o negócio. 


Por isso a importância de ter uma boa governança, com definições e organizações claras, antes mesmo de fazer uma aplicação de data lake para os dados da empresa.


Como vimos, o data lake é uma ótima escolha de repositório de dados para empresas que precisam armazenar grande quantidade de dados e os utilizarem de maneiras diferentes dentro de seus processos. 


E a aplicação da governança de dados nesse contexto é essencial para que as análises sejam feitas da maneira correta e com segurança. 

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Por Equipe de especialistas Five Acts 16 de agosto de 2024
Introdução Em um mundo onde as decisões orientadas por dados são importantes para o sucesso do negócio, a consistência e a governança das métricas empresariais se tornam essenciais. Porém, com o crescente volume de informações que são gerados a todo momento, realizar um bom gerenciamento de dados tornou-se bastante desafiador. Deste modo, o Unity Catalog Metrics, da Databricks, surge como uma solução robusta que permite às equipes de dados definirem e utilizarem métricas empresariais de forma consistente em toda a organização, podendo ter uma visualização clara e de ponta a ponta de todos os seus dados. Assim, este artigo busca esclarecer como o Unity Catalog Metrics possibilita essas definições consistentes, promovendo decisões de negócios mais informadas e eficazes. O que é o Unity Catalog Metrics? O Unity Catalog Metrics é uma funcionalidade dentro do Unity Catalog da Databricks, projetada para fornecer um sistema de governança de dados que unifica a forma como as métricas empresariais são definidas, gerenciadas e acessadas. Ele permite que as empresas estabeleçam uma única fonte de verdade para suas métricas, garantindo que todos os usuários e aplicações utilizem as mesmas definições e cálculos para tomar decisões de negócios. Principais Funcionalidades 1. Definições Consistentes de Métricas : O Unity Catalog Metrics assegura que todas as métricas empresariais sejam definidas de maneira uniforme. Isso é alcançado por meio da centralização das definições de métricas em um catálogo governado, onde as regras de cálculo e os critérios de medição são claramente especificados e padronizados. 2. Governança de Dados : Com controles de acesso baseados em funções (RBAC) e trilhas de auditoria detalhadas, o Unity Catalog Metrics proporciona um ambiente seguro e auditável para a definição e uso de métricas. Isso ajuda a evitar discrepâncias e promove a conformidade com regulamentações e políticas internas. 3. Integração com Ferramentas de BI e Análise : A integração nativa com diversas ferramentas de Business Intelligence (BI) e plataformas analíticas permite que as métricas sejam facilmente acessadas e utilizadas por diferentes equipes, garantindo que todos os insights derivem das mesmas bases de dados e cálculos. 4. Gerenciamento Centralizado de Metadados e Usuários: Antes do Unity Catalog, cada workspace do Databricks utilizava um metastore Hive separado, o que exigia sincronização manual de metadados, levando a inconsistências. O Unity Catalog unifica metadados entre workspaces, armazenando-os no nível da conta, permitindo uma visão consistente de usuários e grupos e facilitando a colaboração.
Por Equipe de especialistas Five Acts 8 de agosto de 2024
No mundo financeiro, a busca por eficiência e precisão tem sido incansável. Processos fiscais, contábeis, de auditoria e FP&A (Planejamento e Análise Financeira) exigem não apenas precisão, mas também rapidez e adaptabilidade. Neste cenário, o Alteryx surge como uma solução que oferece uma plataforma de automação e análise de dados com o objetivo de transformar a maneira como os departamentos financeiros operam. Neste artigo, exploramos como o Alteryx pode impactar seu setor financeiro, detalhando os benefícios e explicações técnicas associadas. Setor Fiscal Entenda como simplificar a previsão e tomada de decisões estratégicas A previsão fiscal e a tomada de decisões estratégicas são cruciais para a saúde financeira de uma empresa. Com o Alteryx, é possível simplificar esses processos utilizando suas poderosas ferramentas de automação e análise de dados. Ele permite a integração de dados de diversas fontes, limpeza e preparação dos mesmos, facilitando a construção de modelos preditivos precisos. Isso resulta em previsões fiscais mais robustas e decisões estratégicas bem informadas. Escalabilidade e Automação A análise fiscal se beneficia da escalabilidade e automação proporcionadas pelo Alteryx. A plataforma permite escalar operações em todo o departamento fiscal, abrangendo desde o uso geral até impostos diretos e indiretos. A gestão de dados fiscais é automatizada, reduzindo o desperdício de tempo manual e proporcionando insights detalhados em minutos através do Alteryx Auto Insights. Isso permite visualizar tendências e oportunidades, identificar a causa raiz com facilidade e tomar decisões orientadas por dados. FP&A Aprimore a previsão e análise de variações hipotéticas No campo de FP&A, a capacidade de realizar previsões precisas e análises de variações hipotéticas é essencial. 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Auditoria Reduza custos, crie testes e validações de ponta a ponta A auditoria pode ser um processo demorado e custoso. O Alteryx transforma essa realidade ao automatizar testes e validações de ponta a ponta. Utilizando suas ferramentas de análise e visualização de dados, o Alteryx permite identificar anomalias e padrões suspeitos com rapidez. Isso não só reduz os custos operacionais, mas também aumenta a precisão e a confiança nos processos de auditoria. Contabilidade Automatize o fechamento do mês, lançamento contábil e consolidação A contabilidade é uma área que se beneficia enormemente da automação. O Alteryx oferece soluções para automatizar o fechamento do mês, o lançamento contábil e a consolidação. Isso inclui a automação da reconciliação de contas e a eliminação de tarefas manuais, resultando em processos mais rápidos e menos propensos a erros. Além disso, a plataforma facilita a análise de grandes volumes de dados contábeis, proporcionando insights valiosos para a tomada de decisões. Economia de Tempo e Precisão com Analytics No contexto contábil, o Alteryx economiza centenas de horas de extração de dados, limpeza e manutenção de registros. A automação da reconciliação de contas, dos lançamentos contábeis manuais e do fechamento no fim do mês permite que os contadores se concentrem em atividades de maior valor agregado. A precisão é aumentada e os processos são significativamente acelerados. Automatização do Analytics: Elevando a Análise Fiscal, Financeira e de Auditorias Por fim, o Alteryx eleva o patamar da análise fiscal, financeira e de auditorias, juntando-se a empresas líderes do setor no desenvolvimento de bases sólidas para evitar desperdícios significativos nos processos de coleta e reconciliação. A automatização dessas etapas permite que especialistas se libertem de tarefas repetitivas e concentrem seus esforços em análises estratégicas, gerando valor real para a organização.  Conclusão O Alteryx oferece uma transformação significativa para o setor financeiro, automatizando processos complexos e melhorando a eficiência e a precisão. Desde a simplificação da previsão fiscal até a automação da contabilidade, auditoria e FP&A, o Alteryx capacita as equipes financeiras a focarem em estratégias de crescimento e tomadas de decisão baseadas em dados. Adotar o Alteryx é um passo decisivo para qualquer organização que deseja maximizar seu desempenho financeiro e se manter competitiva no mercado.
Por Equipe de especialistas Five Acts 18 de julho de 2024
O Databricks Mosaic AI Model Serving é uma plataforma que permite aos usuários criar, treinar e implementar modelos de inteligência artificial personalizados, utilizando dados específicos de sua organização. Ele se integra com outras ferramentas da Databricks, como o Databricks Lakehouse Platform, para facilitar a análise de dados e a geração de insights avançados. Deste modo, esta ferramenta representa um avanço significativo na integração de LLMs em fluxos de trabalho analíticos, prometendo transformar a maneira como os analistas de dados e profissionais de BI interagem com a inteligência artificial e oferecendo uma abordagem sem código, que torna a tecnologia avançada acessível e eficaz. O que é o Mosaic AI Model Serving? O Mosaic AI Model Serving fornece uma interface unificada para implantar, controlar e consultar modelos de AI. Cada modelo servido está disponível como uma API REST que pode ser integrada ao seu aplicativo da Web ou cliente. O serviço oferece alta disponibilidade e baixa latência para modelos implantados, ajustando-se automaticamente à demanda, economizando custos de infraestrutura e otimizando o desempenho. Essa funcionalidade utiliza computação serverless. A plataforma oferece suporte para: Modelos personalizados: Pacotes de modelos Python no formato MLflow, que podem ser cadastrados no Unity Catalog ou no workspace do registro de modelo. Exemplos incluem Scikit-Learn, XGBoost, PyTorch e Hugging Face. Modelos de última geração: Modelos básicos selecionados que suportam inferência otimizada, como Llama-2-70B-chat e Mistral-7B, disponíveis para uso imediato. Modelos externos: Modelos de IA generativos hospedados fora da Databricks, como GPT-4 da OpenAI e Claude da Anthropic. O que são LLMs? Large Language Models (LLMs) são modelos de inteligência artificial treinados em grandes quantidades de dados textuais para entender, gerar e responder a texto de maneira semelhante à humana. Eles são capazes de realizar uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural (NLP), como tradução de idiomas, resumo de textos, resposta a perguntas e geração de texto. Integração Eficiente de LLMs Embora os LLMs ofereçam respostas rápidas e precisas a perguntas específicas, seu verdadeiro valor é realizado quando integrados aos processos de ponta a ponta. O Databricks Model Serving facilita essa integração, permitindo que respostas geradas por LLMs alimentem fluxos de trabalho contínuos no Databricks Lakehouse Platform e aplicativos de IA em tempo real. Aplicações de IA na Prática As capacidades desta solução são vastas, englobando três principais áreas de aplicação: Mineração de Texto: Estruturação de informações não estruturadas para acelerar a obtenção de insights a partir de grandes volumes de dados. Exemplos incluem a classificação e o resumo de textos. Geração de Conteúdo: Criação de novos conteúdos a partir de dados existentes, como a elaboração de e-mails comerciais, apresentações de PowerPoint e até mesmo código de programação. Recuperação de Informações: Extração e reorganização de informações de múltiplas fontes para facilitar o consumo e a tomada de decisão. Exemplos incluem a pesquisa em documentos e a criação de relatórios detalhados. Facilitação do Processo Analítico O Databricks Model Serving é mais do que uma interface de chat. Ele oferece uma integração profunda com o Databricks Lakehouse Platform, abrangendo desde a preparação de dados até a validação de respostas e tarefas específicas de casos de uso. Essa integração proporciona uma navegação intuitiva e sem código através do complexo cenário da IA generativa. Escolhendo o LLM Certo Um dos principais desafios na utilização de LLMs é selecionar o modelo adequado para cada tarefa. O Databricks Model Serving simplifica esse processo com uma estrutura de avaliação que considera tamanho, velocidade e custo, além de fornecer métricas de desempenho líderes do setor. Personalização com Dados Proprietários O desempenho dos LLMs pode ser significativamente aprimorado com a incorporação de dados proprietários. O Databricks Model Serving oferece várias formas de fazer isso: Ajuste Fino do Modelo: Para um controle detalhado sobre o desempenho do modelo. Geração de Aumento de Recuperação (RAG): Para adicionar conhecimento externo e reduzir a alucinação. Segurança e Privacidade de Dados A segurança é uma prioridade no Databricks Model Serving. A ferramenta permite que os LLMs sejam hospedados em ambientes de dados privados, garantindo que as interações e dados permaneçam seguros dentro da organização. Isso proporciona controle total e aderência às políticas de governança de dados. Benefícios e Vantagens Interface unificada: Gerencie todos os modelos em um único local e consulte-os com uma única API, simplificando o processo de experimentação, personalização e implantação. Personalização segura: Integração com o Databricks repositório de recursos e Mosaic AI Vector Search, permitindo ajuste fino com dados proprietários. Governança e monitoramento: Gerencie centralmente todos os endpoints do modelo, definindo permissões e monitorando a qualidade. Redução de custos: Otimizações garantem a melhor taxa de transferência e latência, ajustando-se automaticamente à demanda. Alta disponibilidade e segurança: Suporta mais de 25 mil consultas por segundo com latência de menos de 50 ms, protegendo dados com múltiplas camadas de segurança. Conclusão O Databricks Model Serving é uma ferramenta que capacita analistas a alavancar o poder dos LLMs de maneira eficiente e segura. Com sua abordagem sem código e integração perfeita com o Databricks Lakehouse Platform, ele transforma processos analíticos, impulsionando a automação e a tomada de decisões rápidas e informadas. A Five Acts já está conduzindo seus clientes nessa jornada de inovação, pronta para se adequar a essa tendência do mercado que promete transformar o futuro das análises de dados nos próximos anos. Entre em contato com um de nossos consultores e descubra como podemos ajudar sua empresa a tratar os dados como um diferencial estratégico.
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