Esta é uma postagem de blog patrocinada por Saurav Gupta, engenheiro de vendas, Intersistemas
As organizações de serviços financeiros estão inundadas de dados e há um claro apetite no setor para utilizá-los para uma ampla variedade de iniciativas, incluindo análises de dados transacionais em tempo real e redução da rotatividade de clientes. Mas fazer isso requer implementar a arquitetura de gerenciamento de dados correta. Isso raramente é fácil. Ao longo dos anos, as organizações têm tentado diferentes formas de fornecer visualizações consistentes dos dados empresariais para apoiar as suas necessidades de negócio, mas as rápidas mudanças nas exigências do que a sua infraestrutura de TI e ambientes de dados precisam de fornecer, como a implementação de data lakes e data warehouses, significam que os desafios ainda permanecem.
Embora os dados nas organizações de serviços financeiros sejam muitas vezes isolados e difíceis de aceder e consumir, estamos agora a assistir ao surgimento de novas abordagens à gestão de dados que podem superar estes desafios. Dois dos mais promissores: malha de dados e malha de dados, foram projetados para ajudar as organizações a aproveitar ao máximo o valor comercial de seus dados e da infraestrutura de dados existente.
Existem muitas semelhanças entre as duas abordagens. Ambos permitem que os dados permaneçam armazenados na origem – um diferencial importante em relação aos sistemas legados que exigem que os dados sejam copiados e movidos usando processos em lote.
Além disso, tanto uma malha de dados quanto uma malha de dados conectam dados e aplicativos diferentes, inclusive locais, de parceiros e na nuvem pública, para descobrir, conectar, integrar, transformar, analisar, gerenciar e utilizá-los. Ao aproveitar esses recursos, ambas as abordagens permitem que a empresa atinja as metas de negócios com rapidez e eficiência.
Apesar dos paralelos entre os dois, há também algumas diferenças importantes a serem consideradas aqui, que destacam por que são complementares e não intercambiáveis. Com uma malha de dados, os metadados, a governança e a semântica são gerenciados centralmente. Essa estrutura é encontrada com mais frequência em empresas de serviços financeiros que empregam um Diretor de Dados que adota uma abordagem de cima para baixo no gerenciamento de dados.
A última iteração, smart data fabrics, baseiam-se na base da estrutura de dados e incorporam uma ampla gama de recursos analíticos, incluindo exploração de dados, inteligência de negócios, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina diretamente na própria estrutura. Para serviços financeiros, isso significa que existe a capacidade de realizar análises de eventos e dados transacionais em tempo real, sem impactar o desempenho do sistema transacional. As organizações podem deixar de consultar números off-line ou intradiários e passar a tomar decisões no momento com insights em tempo real.
Uma malha de dados, por outro lado, permite que as equipes de domínio local assumam a entrega de produtos de dados com base na premissa de que estão mais próximas de seus dados e os compreendem melhor. É apoiado por uma arquitetura que aproveita um design de autoatendimento orientado a domínio, permitindo que equipes locais descubram, entendam, confiem e usem dados para informar decisões e iniciativas e desenvolver e implantar produtos e aplicativos de dados.
Uma diferença importante entre os dois é que uma malha de dados permite que a governança de dados seja definida e gerenciada nos sistemas de origem (endpoints), enquanto uma malha de dados fornece uma malha abrangente que inclui governança, linhagem, segurança, etc., aplicada e gerenciada centralmente. , por exemplo, pelo CDO. Olhando para isto em termos práticos, uma malha de dados pode ser apropriada para situações em que existem preocupações de soberania de dados, enquanto uma malha de dados pode ser a abordagem correta quando o escritório do CDO está a definir uma taxonomia organizacional com privilégios de acesso.
Estes pontos de diferenciação realçam o facto de as duas abordagens não serem mutuamente exclusivas – longe disso. Na verdade, quando se trata de determinar qual tipo de arquitetura usar, a seleção depende do caso de uso de negócios. Se a equipe sênior quiser ter uma visão empresarial de seus ativos de dados com governança de nível empresarial, por exemplo, provavelmente optará por implementar uma malha de dados corporativos. Se a organização quiser capacitar certas partes confiáveis da empresa com flexibilidade para criar e gerenciar seus próprios aplicativos para acelerar iniciativas de inovação e transformação digital, ou se questões de soberania de dados forem motivo de preocupação, uma malha de dados pode ser um componente apropriado de sua estratégia geral. arquitetura.
No entanto, é igualmente verdade que, nas circunstâncias certas, as duas abordagens podem, e muitas vezes funcionam, trabalhar juntas de forma positiva para alcançar resultados positivos. Como afirma um dos nossos principais clientes de serviços financeiros: “O tecido e a malha partilham o mesmo objetivo de acesso fácil aos dados e, nas circunstâncias certas, podem, de facto, ser abordagens complementares”.
A realidade é que as arquiteturas de malha de dados podem coexistir com iniciativas de malha de dados onde isso faz sentido, como em grandes organizações que devem gerenciar dados de campanha localmente dentro das regiões.
Um exemplo em que uma estrutura de dados e uma malha de dados funcionam simultaneamente pode ser visto nas demandas de uma grande empresa multinacional de gestão de patrimônio com iniciativas de cliente 360.
Neste caso de utilização, a estratégia global de dados da empresa é gerida centralmente (estrutura de dados), mas questões de soberania sobre a retenção e processamento de dados estão presentes em determinados países onde estão a ser executadas campanhas de marketing locais. Aliado a isso, há um conhecimento local específico dos clientes nas regiões, que informa variações na gestão de campanhas locais. Essas variações são tratadas pelas equipes de TI regionais, nacionais ou locais (malha de dados).
Estes tipos de exemplos práticos de como a malha de dados e a estrutura de dados podem trabalhar em conjunto para proporcionar benefícios empresariais tangíveis são, em última análise, muito mais esclarecedores do que o debate sobre os respectivos méritos de cada abordagem.
É tudo uma questão de como as abordagens podem ajudar a agilizar e simplificar as arquiteturas de negócios para que as organizações possam se concentrar em aproveitar seus dados de maneiras significativas que proporcionem valor comercial tangível. Com o tempo, esperamos ver uma maior evolução das duas abordagens com inovações em malha de dados em áreas como propriedade de dados orientada a domínio, unidas à arquitetura de malha de dados cada vez mais madura. Porém, o foco pragmático deve permanecer sempre no que esta combinação de capacidades proporciona aos resultados financeiros. Para muitas organizações, a infraestrutura de dados ainda é vista como um centro de custos, mas estes novos paradigmas estão a abrir caminho para uma nova compreensão do seu valor, permitindo-lhe ser apreciada sob uma nova luz, como um centro de lucro que contribui com o seu próprio valor substancial. para o negócio.
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