Data Mesh: Transformando a Gestão de Dados no Setor Financeiro
O Data Mesh é uma abordagem que surge como uma alternativa às tradicionais práticas de gestão de dados.
Em um mundo onde as organizações estão inundadas de informações e a necessidade de acessar dados relevantes e confiáveis é primordial, centralizar todos os dados em armazéns ou lagos nem sempre é a opção mais eficaz.
Então, Zhamak Dehghani reconheceu esse desafio e propôs o Data Mesh, destacando a importância de uma estrutura descentralizada e orientada ao domínio. Vamos explorar esse conceito.
O Que é Data Mesh?
Data Mesh representa uma mudança significativa na gestão de dados. Esta abordagem inovadora, descentralizada, foi primeiramente proposta por Zhamak Dehghani.
Por exemplo, ao invés dos tradicionais modelos de centralização, como os data warehouses e data lakes, o Data Mesh foca em tratar os dados de maneira distinta, vendo-os como produtos e distribuindo sua gestão por domínios específicos.
Além disso, esse conceito surgiu no artigo “How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh” de Dehghani.
Nesse contexto, ela desafiou a prática comum de armazenar todas as informações em um repositório centralizado.
Contudo, o Data Mesh propõe algo diferente, apoiando-se em quatro pilares fundamentais:
- Arquitetura Descentralizada Orientada ao Domínio: Primeiramente, encoraja a gestão de dados por domínios específicos.
- Dados como Produto: Adicionalmente, os dados são vistos como produtos valiosos.
- Infraestrutura Self-Service para Dados: Esta prática, por outro lado, permite autonomia na gestão de dados.
- Governança Federada: Por último, mas não menos importante, assegura padronização e qualidade.
Em resumo, o Data Mesh se apresenta como uma solução essencial para as organizações adaptarem sua gestão de dados às necessidades contemporâneas.
Abordagens Modernas vs. Abordagens Tradicionais
Em qualquer discussão sobre arquitetura de dados, é essencial distinguir o paradigma emergente do Data Mesh das abordagens mais convencionais, como Data Warehouses e Data Lakes.
Primeiramente, é crucial entender que, enquanto o Data Mesh é um chamado para uma gestão mais flexível e autônoma dos dados, as metodologias tradicionais tendem a uma estrutura mais rígida e centralizada.
Por isso, esses sistemas tradicionais acabam por apresentar desafios significativos, como:
- Ambiguidade na Propriedade dos Dados: Frequentemente, não está claro quem é o verdadeiro “dono” ou responsável pelos dados.
- Questões de Qualidade de Dados: A equipe encarregada da infraestrutura, embora especializada, muitas vezes carece de familiaridade íntima com os dados, o que pode comprometer a qualidade.
- Problemas de Escalabilidade Organizacional: A dependência de uma equipe centralizada pode obstruir a democratização dos dados, tornando-se um impedimento à agilidade e inovação.
Em contraste, o Data Mesh promove a descentralização, encorajando equipes a se especializarem em domínios específicos, proporcionando uma visão mais holística e integrada dos dados.
Data Mesh no Setor Financeiro
O setor bancário e financeiro está experimentando uma revolução silenciosa. Historicamente, esse setor foi caracterizado pela aversão ao risco, mas agora lidera a inovação graças a abordagens como o Data Mesh.
Descentralização no Core Banking
Bancos e instituições financeiras têm diversas funções, de operações de varejo a gestão de risco. O Data Mesh promove descentralização e gerenciamento específico de domínio.
Isso se traduz em maior precisão e agilidade, fundamentais para a lucratividade no mundo financeiro.
Agilidade e Conformidade
O mundo financeiro é notório por suas regulamentações. O Data Mesh permite rápida adaptação a novas normas, implementando mudanças em domínios específicos sem afetar todo o sistema.
Inovação em Finanças
Com fintechs desafiando modelos tradicionais, bancos estabelecidos precisam inovar rapidamente. O Data Mesh, ao descentralizar dados, facilita a inovação ao dar aos times controle direto sobre seus dados.
Quebrando Silos para Melhores Decisões
O Data Mesh combate silos de dados. Em setores como o financeiro, onde decisões cruzam departamentos, acessar dados de forma integrada é vital.
Como implementar?
A implementação da Data Mesh em uma organização do setor financeiro envolve várias etapas cruciais:
Entendimento das Necessidades Organizacionais
Antes de tudo, é vital entender profundamente as necessidades específicas da organização financeira.
Isso inclui saber como lidar com grandes volumes de dados, cumprir as regulamentações do setor, melhorar continuamente a qualidade dos dados e promover a colaboração entre os diversos departamentos.
Capacitação sobre Data Mesh
Da mesma forma, outra etapa fundamental é a educação de todos os membros da equipe, especialmente os líderes, nos princípios e práticas da Data Mesh.
Isso assegura uma compreensão compartilhada e uma base sólida para a adoção da iniciativa.
Formação de Equipes Dedicadas
É crucial identificar e formar equipes que se dedicarão a gerenciar diferentes domínios de dados.
Essas equipes são responsáveis pela qualidade, disponibilidade e governança dos dados, garantindo que cada domínio opere eficazmente dentro da arquitetura Data Mesh.
Padronização de Dados e Metadados
Padronizar dados e metadados é essencial para permitir a interoperabilidade e facilitar uma compreensão clara dos dados em toda a organização.
Isso é particularmente importante no setor financeiro, onde a precisão e a clareza dos dados são vitais.
Implementação de Tecnologia Adequada
Selecionar e implementar a infraestrutura tecnológica correta é fundamental para apoiar a estrutura do Data Mesh.
Isso envolve escolher as ferramentas e tecnologias que melhor se adaptam às necessidades específicas da organização para gerenciar dados de forma eficiente.
Desenvolvimento de Dados como Produtos
Os dados devem ser tratados como produtos, o que implica na criação de APIs e interfaces que sejam amigáveis para o usuário, promovendo assim o acesso facilitado e o uso efetivo dos dados pelas demais equipes.
Segurança e Conformidade Regulatória
No setor financeiro, a segurança dos dados e a conformidade com as regulamentações são de suma importância.
É necessário estabelecer controles de segurança rigorosos e assegurar que todas as práticas estejam em conformidade com as leis aplicáveis, como o GDPR.
Promoção de uma Cultura de Dados
Para que a implementação da Data Mesh seja bem-sucedida, é preciso promover uma cultura organizacional que valorize a colaboração, o compartilhamento e a responsabilidade em relação aos dados.
Isso inclui comunicar efetivamente os objetivos e benefícios da Data Mesh em toda a organização e alinhar todos os membros à visão de dados como um ativo compartilhado.
Concluindo, com estas etapas bem delineadas, as organizações financeiras podem se preparar para implementar a Data Mesh de forma eficaz, garantindo não apenas a adoção tecnológica, mas também a evolução cultural necessária para sustentar essa mudança.
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