Data Mesh vs Data Lake: Arquitetura, Autonomia e Escalabilidade

Você lerá nesse artigo: 

• • O que é Data Lake? 
  • O que é Data Mesh? 
  • Data Mesh vs. Data Lake: As Principais Diferenças  
  • Promovendo a Escalabilidade e a Autonomia das Equipes com o Data Mesh 
  • Quando adotar o Data Mesh?

Data Mesh vs Data Lake: entenda as diferenças e quando usar cada um no universo da gestão de dados, a busca por arquiteturas que ofereçam agilidade, escalabilidade e governança é constante. Duas abordagens populares, Data Mesh e Data Lake, frequentemente surgem nas discussões, mas representam filosofias fundamentalmente diferentes. Para empresas que buscam extrair o máximo valor de seus dados, entender a distinção entre esses dois conceitos é crucial. 

Enquanto o Data Lake se consolidou como um repositório centralizado para grandes volumes de dados, o Data Mesh emerge como uma abordagem descentralizada, focada em promover a autonomia das equipes e a escalabilidade na gestão de dados.  

Neste artigo, exploraremos em detalhes o que é Data Mesh, como ele se diferencia do Data Lake e os benefícios de sua implementação para a cultura de dados de uma organização. 

O que é Data Lake? 

Um Data Lake é um repositório centralizado que permite armazenar uma vasta quantidade de dados brutos, em seu formato nativo. A ideia principal por trás de um Data Lake é ter um local único para todos os dados da empresa, sejam eles estruturados (como bancos de dados tradicionais), semiestruturados (como arquivos JSON ou XML) ou não estruturados (como e-mails, documentos e mídias). 

Essa abordagem oferece grande flexibilidade, pois os dados são armazenados sem a necessidade de uma estrutura predefinida, o que é conhecido como "schema-on-read". Isso significa que a estrutura dos dados é aplicada somente quando eles são lidos para análise, permitindo que cientistas e analistas de dados explorem diferentes tipos de dados de forma mais livre. 

No entanto, o modelo centralizado do Data Lake pode apresentar desafios significativos, especialmente em organizações de grande porte: 

• Gargalos operacionais: a equipe central de dados, responsável por gerenciar o Data Lake, pode se tornar um gargalo, retardando o acesso aos dados e a implementação de novas análises. 

• Falta de contexto de negócio: por estarem distantes das áreas de negócio que geram os dados, a equipe central pode não ter o conhecimento de domínio necessário para garantir a qualidade e a relevância dos dados. 

• Complexidade de governança: garantir a segurança, a privacidade e a qualidade dos dados em um repositório tão vasto e heterogêneo pode ser extremamente complexo. 

 O que é Data Mesh? 

O Data Mesh, ou malha de dados, é uma abordagem sociotécnica que propõe uma mudança de paradigma na arquitetura de dados, saindo de um modelo centralizado para um descentralizado e orientado a domínios de negócio. 

Concebido por Zhamak Dehghani, o Data Mesh se baseia em quatro princípios fundamentais: 

• Propriedade de dados orientada por domínio: a responsabilidade pelos dados é distribuída para as equipes de domínio que os geram e os utilizam no dia a dia. Por exemplo, a equipe de marketing é dona dos dados de marketing, a equipe de vendas, dos dados de vendas, e assim por diante. 

• Dados como produto: cada domínio é responsável por tratar seus dados como um produto, o que significa que eles devem ser detectáveis, acessíveis, interoperáveis e seguros. As equipes de domínio devem pensar em quem são seus "clientes" de dados e fornecer produtos de dados de alta qualidade para eles. 

• Plataforma de dados de autoatendimento (self-serve): para que as equipes de domínio possam gerenciar seus produtos de dados de forma autônoma, é necessária uma plataforma de infraestrutura de dados de autoatendimento que forneça as ferramentas e os recursos necessários. 

• Governança federada e computacional: em vez de uma governança centralizada e impositiva, o Data Mesh propõe um modelo federado, no qual um comitê de governança, composto por representantes dos domínios e da equipe central de dados, define as regras e os padrões globais. A aplicação dessas regras é automatizada na plataforma. 

Data Mesh vs. Data Lake: As Principais Diferenças 

Promovendo a Escalabilidade e a Autonomia das Equipes com o Data Mesh 

A principal vantagem do Data Mesh reside em sua capacidade de promover a escalabilidade organizacional e a autonomia das equipes na gestão de dados. Ao descentralizar a propriedade e a responsabilidade pelos dados, o Data Mesh elimina os gargalos da arquitetura centralizada e capacita as equipes que estão mais próximas dos dados. 

Com o Data Mesh, as equipes de domínio têm a liberdade de escolher as tecnologias e as ferramentas mais adequadas para seus produtos de dados, desde que estejam em conformidade com os padrões globais de governança. Isso resulta em uma maior agilidade para responder às necessidades de negócio, uma vez que as equipes não precisam mais esperar por uma equipe central para obter acesso aos dados ou desenvolver novas soluções analíticas. 

Além disso, ao tratar os dados como produtos, as equipes de domínio são incentivadas a garantir a qualidade, a confiabilidade e a usabilidade de seus dados, o que leva a uma melhoria geral da qualidade dos dados em toda a organização. A governança federada, por sua vez, garante que, mesmo com a autonomia das equipes, a empresa mantenha a conformidade com as regulamentações e as políticas de segurança. 

Quando adotar o Data Mesh? 

A abordagem Data Mesh é ideal para organizações de grande porte e com estruturas complexas, que enfrentam desafios de escalabilidade em suas plataformas de dados centralizadas. Empresas que desejam promover uma cultura de dados mais forte, na qual as equipes de negócio sejam protagonistas na utilização de dados para a tomada de decisão, também podem se beneficiar enormemente do Data Mesh. 

No entanto, é importante ressaltar que a implementação do Data Mesh não é uma tarefa trivial. Ela exige uma mudança cultural significativa, além de investimentos em tecnologia e na capacitação das equipes. 

 Caminhos para evoluir sua arquitetura de dados: Tanto o Data Mesh quanto o Data Lake têm seu valor no cenário atual de dados. Enquanto o Data Lake pode ser uma solução eficaz para empresas que buscam centralizar o armazenamento de dados a um baixo custo, o Data Mesh oferece um caminho para a escalabilidade e a agilidade em organizações complexas. 

Ao promover a autonomia das equipes e a responsabilidade pelos dados, o Data Mesh não apenas resolve os gargalos técnicos das arquiteturas centralizadas, mas também fomenta uma cultura de dados mais forte e orientada a resultados. 

Para empresas que buscam se tornar verdadeiramente data-driven, o Data Mesh representa uma evolução natural na forma como os dados são gerenciados, governados e utilizados para gerar valor. Na NCS, temos a expertise para auxiliar sua empresa a avaliar a melhor abordagem de arquitetura de dados para suas necessidades específicas. 

Entre em contato conosco para saber como podemos ajudar a transformar a gestão de dados do seu negócio e a impulsionar a inovação por meio de uma estratégia de dados sólida e escalável.