10 dicas para otimizar a infraestrutura de dados

O estoque de dados de uma empresa pode ser uma mina de ouro. Quando usados corretamente, esses dados podem alimentar análises que ajudam a empresa a funcionar com mais eficiência, evitar erros e aproveitar as oportunidades, incluindo IA generativa, que precisa de um fluxo de dados limpos e bem organizados para fazer seu trabalho. Para aproveitar as possibilidades de todos esses dados, no entanto, uma organização deve implementar as estratégias certas e otimizar sua infraestrutura de dados.

O que é infraestrutura de dados?

Uma infraestrutura de dados é o ecossistema de tecnologia, processos e pessoas responsáveis pelos dados de uma organização, incluindo sua coleta, armazenamento, manutenção e distribuição. O componente de tecnologia da infraestrutura inclui hardware on-premises, como servidores e dispositivos de armazenamento, e software, incluindo bancos de dados OLTP e data warehouses, bem como tecnologias de rede. Normalmente também inclui vários serviços de nuvem. As pessoas envolvidas incluem desenvolvedores de aplicativos, administradores de banco de dados, analistas de dados e cientistas de dados.

Um dos principais objetivos de uma infraestrutura de dados é fornecer um repositório de armazenamento seguro, bem como os recursos de computação para processamento e análise de dados. Igualmente importantes são as regras e políticas que regem a forma como os dados são usados e quem tem acesso a eles. Em última análise, o objetivo é obter o máximo valor dos dados de uma organização com gerenciamento e análise eficientes para a tomada de decisões orientada por dados.

Principais conclusões

• Uma infraestrutura de dados é a coleta de tecnologias e políticas que uma organização usa para ajudar a garantir o uso adequado e eficiente de seus dados.
• Os componentes de tecnologia de uma infraestrutura de dados incluem hardware on-premises, como servidores e redes; software, incluindo sistemas operacionais, bancos de dados e ferramentas para análise de dados; e vários serviços de nuvem.
• Os principais objetivos de qualquer estratégia de infraestrutura de dados são segurança, privacidade e conformidade regulatória.
• Uma maneira de simplificar e atualizar uma infraestrutura de dados é descarregar mais cargas de trabalho para serviços de nuvem modernos.

Infraestrutura de Dados Explicada

A infraestrutura de dados consiste em uma infraestrutura física da organização, incluindo componentes de hardware, como servidores e dispositivos de armazenamento, bem como o software para armazenar, recuperar, compartilhar e analisar dados. Os principais componentes incluem bancos de dados, data lakes e data warehouses que as empresas usam para armazenar e analisar vários tipos de dados, como gráfico, espacial, texto, imagens, JSON e dados vetoriais, entre muitos outros.

Sobrepostas a essas tecnologias são medidas de segurança que protegem dados confidenciais contra acesso não autorizado. Além disso, estão as ferramentas e tecnologias que suportam a tomada de decisões com base na análise de dados, incluindo painéis e copilotos de IA generativa.

O que a infraestrutura de dados faz?

Uma infraestrutura de dados funcional permite o tratamento, a análise e a tomada de decisões de dados eficientes, ao mesmo tempo em que ajuda a lidar com a segurança e a conformidade com os regulamentos. Organizações com infraestruturas de dados eficazes podem obter valor transformando o que muitas vezes é uma combinação complexa de tipos de dados em insights facilmente compreensíveis e acionáveis.

Esses insights podem fluir de painéis interativos que permitem que os usuários explorem e analisem informações, idealmente em tempo real, para identificar tendências, padrões e relacionamentos que podem não ser aparentes dos dados brutos. Os painéis podem incluir gráficos, mapas de calor e infográficos que facilitam a comparação dos possíveis resultados de diferentes decisões.

Uma infraestrutura de dados eficaz também terá como objetivo democratizar o acesso aos dados sem comprometer a segurança. Quando as partes interessadas em diferentes níveis podem colaborar e contribuir para a tomada de decisões estratégicas, a organização se beneficia. Além disso, uma infraestrutura de dados pode alimentar iniciativas de IA generativa, incluindo automações inteligentes, que podem tornar as operações de negócios mais eficientes.

Por que a infraestrutura de dados é importante?

O uso eficaz de dados tem sido uma parte vital da tomada de decisões de negócios há anos. Quando uma empresa pode analisar facilmente seus dados operacionais, ela pode ver com mais clareza o que está funcionando e o que não está, tomar decisões de dois segundos com precisão ou ter uma visão mais longa e ver tendências para explorar ou evitar. Agora, com as possibilidades emergentes de IA generativa, a infraestrutura de dados é mais importante do que nunca. A IA é executada em dados e somente com a infraestrutura de dados adequada, que agora deve incluir tecnologias como geração aumentada de recuperação (RAG) e armazenamentos de vetores, os modelos de IA generativa mais recentes podem funcionar em todo o seu potencial.

10 dicas para otimizar a infraestrutura de dados

Há muitos ângulos a serem considerados ao otimizar uma infraestrutura de dados. Aqui estão 10 ideias para ajudá-lo a cobrir todas as suas bases.

1. Implemente a governança de dados

Juntamente com os investimentos em hardware e software, a governança de dados é um ingrediente essencial para liberar o poder dos dados. A governança de dados é a estrutura para gerenciar e usar dados de forma eficaz - garantindo sua precisão, consistência, disponibilidade e segurança - e alinhando práticas relacionadas a dados com as metas e os objetivos da organização.

Um plano de governança de dados deve definir funções e responsabilidades claras para os indivíduos envolvidos no gerenciamento de dados para garantir a responsabilidade. Uma primeira etapa é definir funções e designar proprietários de dados, administradores de dados e usuários de dados, cada um com direitos e responsabilidades específicos. A governança de dados também inclui regras e diretrizes para equipes de TI que têm acesso aos dados. As políticas devem abordar tópicos como segurança de dados, qualidade de dados, retenção de dados e compartilhamento de dados.

Por fim, uma governança sólida exige a realização de auditorias regulares de dados e o monitoramento de métricas de qualidade de dados para identificar e resolver prontamente quaisquer problemas.

2. Use tecnologias de automação e nuvem

Os profissionais de TI envolvidos na construção e manutenção de uma infraestrutura de dados são bons em automatizar tarefas, geralmente escrevendo scripts para automatizar as etapas envolvidas no provisionamento, monitoramento e atualização de software. Mais recentemente, os provedores de nuvem têm usado poderosas ferramentas de IA e machine learning (ML) para ajudar as organizações a automatizar uma gama mais ampla de tarefas, incluindo provisionamento, carregamento de dados, execução de consultas e tratamento de falhas, e obter alto desempenho de consultas em escala.

No lado dos negócios, esse nível de desempenho pode impulsionar a análise preditiva, o que pode ajudar a melhorar a precisão e a velocidade da tomada de decisões em áreas como finanças, segurança de dados, logística e muitas outras.

3. Organizar os dados em agrupamentos lógicos

É importante que qualquer infraestrutura de dados organize dados em agrupamentos lógicos para gerenciamento e transferência eficientes. Há duas partes neste esforço: categorização de dados e classificação de dados. A categorização agrupa dados em categorias com base em atributos compartilhados, como origem ou sensibilidade, enquanto a classificação atribui dados a classes predefinidas com base em regras ou algoritmos.

Um documento de pesquisa e desenvolvimento de produtos, por exemplo, poderia se encaixar em várias categorias, como "dados técnicos" e "pesquisa de mercado", mas será apenas uma classificação dentro de uma hierarquia específica, como "público", "confidencial-interno" ou "secreto".

4. Armazenar metadados para rastrear a origem dos dados

Metadados são informações que descrevem um ativo de dados. Quando você tira uma foto, os metadados dizem onde e quando a imagem foi tirada, entre muitos outros atributos possíveis. Um armazenamento de metadados em uma infraestrutura de dados organiza e retém metadados sobre ativos de dados, processos e esquemas no sistema. Os armazenamentos de metadados podem melhorar a capacidade de descoberta e a governança de dados em ambientes híbridos, como data lakehouses. Os armazenamentos de metadados também podem ajudar na conformidade regulatória, fornecendo informações sobre linhagem de dados, controle de acesso, criptografia e registro de auditoria, que contribuem para a privacidade e proteção de dados. Cada vez mais, os sistemas de IA generativa aproveitam os metadados para trazer transparência e explicabilidade às suas saídas.

5. Use protocolos de segurança para proteger sua infraestrutura

A infraestrutura de dados certa pode ajudar a proteger os ativos digitais da sua organização, o que, por sua vez, gera a confiança dos clientes e das partes interessadas e ajuda a cumprir as regulamentações do setor.

Na segurança de dados, existem vários ângulos a considerar, alguns técnicos, alguns sociais. Comece criptografando dados no rest e em trânsito caso eles sejam interceptados ou acessados por pessoal não autorizado. Em seguida, proteja-se contra essas ameaças implementando controles para restringir quem pode ver dados confidenciais. Isso pode ser obtido por meio de autenticação de usuário e controle de acesso baseado em função. Como as ameaças à segurança de dados evoluem constantemente, monitore e atualize regularmente as medidas de proteção e, é claro, fique atualizado com os patches de segurança e as atualizações de software mais recentes. Os provedores de nuvem geralmente corrigem e atualizam proativamente o software assim que as vulnerabilidades são descobertas.

Outra linha de defesa é a educação dos funcionários. Certifique-se de que os funcionários entendam a segurança dos dados como parte de seu dia de trabalho. Estabeleça treinamento para aumentar a conscientização sobre senhas fortes, golpes de phishing e ataques de engenharia social - e forneça uma estrutura de relatórios para atividades suspeitas. No final, as violações de dados acontecem, mas você pode minimizar o impacto delas com protocolos para etapas a serem tomadas, incluindo contenção e recuperação, bem como procedimentos de comunicação para ajudar a manter a confiança de seus clientes e partes interessadas.

6. Monitore o desempenho do sistema regularmente

É crucial monitorar sua infraestrutura de dados para identificar possíveis problemas antes que eles prejudiquem a produtividade. Para monitorar uma variedade de componentes de infraestrutura, os engenheiros de dados usam agentes de software para coletar dados de desempenho em sistemas operacionais, utilização de CPU, uso de memória, tráfego de rede e muitos outros componentes. Quando um problema é detectado que pode afetar os usuários, o sistema de monitoramento pode ajudar a diagnosticar e até mesmo corrigir o problema. Com o monitoramento em tempo real em data centers e provedores de nuvem, a tecnologia pode até prever interrupções ou lentidões para que eles possam ser resolvidos antes que os usuários os detectem.

7. Planeje cenários de crescimento futuros

Sua organização provavelmente está gerando e coletando grandes quantidades de dados. É prudente planejar o ritmo para acelerar. Como você pode ajudar a garantir que sua infraestrutura de dados possa lidar com o crescimento e se adaptar às demandas em constante mudança?

Trabalhe para entender como seu hardware, software e serviços de nuvem atuais se adaptarão ao aumento dos volumes de dados e à demanda computacional. Saiba onde as interrupções e os gargalos provavelmente ocorrerão e comece a projetar em torno deles. Isso exigirá que você se mantenha atualizado sobre as tecnologias emergentes e seu impacto potencial em suas estratégias de gerenciamento de dados. Com a crescente influência da IA generativa, por exemplo, você vai querer entender como se beneficiar de novos tipos de dados, como vetores e RAG.

8. Foco na escalabilidade e flexibilidade

As necessidades de computação de uma organização mudam ao longo do dia, semana, mês e ano. Os varejistas on-line, por exemplo, precisam se planejar para uso intenso durante as férias, e as universidades precisam se expandir rapidamente durante esses períodos curtos, quando potencialmente dezenas de milhares de alunos se inscrevem para aulas. O uso de uma infraestrutura de dados com recursos de aumento e redução automatizados pode reduzir os custos gerais de TI, especialmente ao pagar por instâncias em um cloud service.

Além de escolher o provedor de nuvem certo, você pode ajudar a garantir a escalabilidade com uma arquitetura e ferramentas projetadas para integração, modelagem, orquestração, monitoramento e visualização. Tecnologias como balanceadores de carga podem distribuir o tráfego entre servidores. Além disso, a solução de banco de dados certa, seja on-premises ou como uma oferta de banco de dados como serviço, empregará técnicas para maximizar a escalabilidade, como indexação, armazenamento em cache e otimização de consultas.

9. Priorize a velocidade e a capacidade de armazenamento

O processamento rápido de dados e a ampla capacidade de armazenamento são os pilares de uma arquitetura de dados eficiente. A maneira mais simples e geralmente a mais barata de chegar lá é descarregar algumas cargas de trabalho para a nuvem. Isso pode incluir serviços de banco de dados e armazenamento definido por software como serviço, usando um conjunto de máquinas virtuais em um único servidor de nuvem para melhorar a utilização de recursos.

Para cargas de trabalho que permanecem no seu data center, invista em hardware moderno e de alto desempenho para substituir equipamentos desatualizados e melhorar a taxa de transferência. O hardware e o software de rede modernos são importantes para mover dados em seu data center ou entre sua localização e data centers em nuvem. Ao atualizar, evite o requisito de mover dados entre bancos de dados para machine learning e análise; usar um serviço de banco de dados em nuvem que faça tudo melhora a velocidade e reduz a complexidade.

10. Investir na formação de pessoal sobre novas tecnologias

Há muitas partes móveis em uma infraestrutura de dados eficiente, incluindo infraestrutura física, que inclui hardware de armazenamento, hardware de processamento e redes; infraestrutura de informação, incluindo aplicativos de negócios e repositórios de dados; e infraestrutura de negócios, como sistemas e ferramentas de análise de business intelligence. Manter cada um desses elementos funcionando e seguro requer conjuntos de habilidades que devem permanecer atualizados. Por exemplo, os sistemas de dados modernos precisam considerar a IA generativa, que pode exigir proficiência em novos tipos de dados, ferramentas de software, arquiteturas de computação e estruturas organizacionais. Incentive a equipe a buscar treinamento de empresas de capacitação, grupos de usuários e eventos de tecnologia para que eles possam ficar por dentro dos sistemas de dados modernos, aprender sobre bancos de dados em processos de desenvolvimento full-stack, explorar arquiteturas de malha de dados e compreender os princípios envolvidos na análise de dados e na apresentação de descobertas.

Os profissionais de tecnologia também podem acessar treinamentos oferecidos por provedores de nuvem ou pela comunidade em torno de uma determinada tecnologia.

Otimize sua infraestrutura de dados com a Oracle HeatWave

O MySQL é o banco de dados de código aberto mais popular do mundo, mas até agora a análise de dados tinha que acontecer em um banco de dados separado. Agora, o HeatWave MySQL fornece um database cloud service totalmente gerenciado que combina transações e análises em tempo real, eliminando a complexidade, a latência, os custos e os riscos da duplicação de ETL. Simplifique ainda mais sua infraestrutura de dados usando outros recursos integrados do HeatWave que eliminam a necessidade de mover dados para serviços de nuvem separados:

• HeatWave Lakehouse permite consultar dados no armazenamento de objeto, em bancos de dados MySQL ou em uma combinação de ambos com velocidade de registro.
• O HeatWave GenAI fornece IA generativa integrada, automatizada e segura com grandes modelos de linguagem (LLMs) no Banco de Dados; um armazenamento de vetores automatizado no Banco de Dados; processamento de vetores escalável; e a capacidade de ter conversas contextuais em linguagem natural.
• O HeatWave AutoML inclui tudo o que o usuário precisa para criar, treinar e explicar modelos de machine learning em HeatWave sem custo adicional.

O HeatWave está disponível na Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS) e Microsoft Azure.

Perguntas frequentes sobre otimização de infraestrutura de dados

O que acontece se o seu sistema de infraestrutura de dados estiver defeituoso?

Uma infraestrutura de dados defeituosa pode levar a vários resultados, nenhum deles bom. Isso pode levar a tempos de resposta mais lentos para sites, aplicativos, ferramentas analíticas e sistemas de IA que dependem de dados eficientes e limpos. Pior ainda, sistemas de infraestrutura defeituosos podem abrir vulnerabilidades, colocando os dados em risco de perda por causa de erro humano ou uma falha no sistema, ou os dados podem ser comprometidos se os agentes mal-intencionados obtiverem acesso à infraestrutura de dados defeituosa.

Como você gerencia a infraestrutura de dados?

Você gerencia a infraestrutura de dados com um conjunto de tecnologias e políticas que ajudam a garantir que os dados permaneçam seguros e cheguem às pessoas para as quais foram projetados. As áreas de foco incluem hardware de armazenamento de dados, software de banco de dados e software e equipamento de rede projetados para garantir fluxos de dados de forma eficiente entre sistemas internos e provedores de cloud service. Gerenciar a infraestrutura de dados é uma habilidade altamente procurada, especialmente à medida que a IA generativa se torna mais comum, pois requer um fluxo constante de dados limpos para operar.

Como sei em quais tecnologias investir para minha infraestrutura de dados?

Priorize tecnologias que agregam valor sem adicionar complexidade. Por exemplo, você pode investir em um banco de dados capaz de lidar com o processamento de transações e o machine learning, o que pode evitar processos ETL demorados. Você também pode procurar um banco de dados que funcione nativamente com muitos tipos de dados diferentes, como texto, espacial, gráficos, JSON e vetores. Isso também ajudará você a simplificar sua infraestrutura de dados.

Com que frequência devo revisar minha infraestrutura de dados?

As infraestruturas de dados são muitas vezes complexas de montar e manter. É melhor revisar sua infraestrutura de dados para atualizações quando você quiser adotar uma nova tecnologia, como machine learning ou IA, ou quando precisar de novas medidas de segurança de dados. O crescimento ou mudança organizacional, como uma fusão ou aquisição, também deve desencadear uma revisão. Para manutenção contínua, verifique se a infraestrutura de dados coleta logs sobre o funcionamento de vários componentes e revise-os regularmente. Esses logs alertarão os especialistas em dados sobre problemas que estão ocorrendo ou estão no horizonte.