A Arquitetura de Dados, a infraestrutura corporativa que conecta estratégias de negócios e de dados, enfrentará prioridades concorrentes em 2024. Por um lado, quase metade das organizações gravitarão em torno da modernização de suas arquiteturas de dados para aumentar a análise operacional em tempo real e habilitar recursos de IA e ML (aprendizado de máquina). Simultaneamente, com preocupações sobre os impactos da IA, sobre 80% priorizará a segurança e a governança de dados em 2024.
Embora os arquitetos de dados tenham tido que encontrar um compromisso entre segurança e análise, 2024 promete ser um equilíbrio mais delicado entre os dois, dependendo do estado da empresa. Qualidade de dados. A qualidade da qualidade dos dados de uma empresa definirá o ritmo para a adaptação das tendências da arquitetura de dados de 2024.
Os problemas de qualidade de dados aumentaram às 15 horas entre 2022 e 2023. Em 2023 e além, 25% ou mais das receitas estarão sujeitas a problemas de qualidade de dados.
Com orçamentos reduzidos devido à incerteza económica, objectivos de capitalizar projectos de IA e foco na Qualidade dos Dados, as organizações procederão cuidadosamente na configuração e implementação das seguintes tendências de Arquitectura de Dados:
- Aplicando responsabilidade Governança de dados
- Modernizando a infraestrutura técnica para lidar com dados em tempo real
- Implementando arquiteturas distribuídas com cautela
- Aumentar o interesse em clientes de máquinas ou custobots
- Incluir dados de terceiros no ecossistema de dados de uma organização
Aplicando Governança de Dados Responsáveis
A ligação entre uma boa Governança de Dados e Arquitetura de Dados não é segredo. Sobre 54% dos executivos fizeram da Governança de Dados uma prioridade máxima para 2024 a 2025, de acordo com Donna Burbank, uma reconhecida especialista do setor com mais de 25 anos de experiência. Em vez disso, os gestores enfrentam o desafio de promover uma Governança de Dados responsável que sirva a infraestrutura de dados da organização.
William McKnight, consultor de muitas das organizações mais conhecidas do mundo, enfatiza que a Governança de Dados, ser útil, deve estabelecer responsabilidade e entrega tangível. Esta Governança de Dados responsável também deve estar alinhada com as necessidades de Qualidade de Dados de uma organização para o avanço de sua Arquitetura de Dados.
A evolução das ferramentas de governança de dados avançou nos processos de qualidade de dados nos componentes da arquitetura de dados, e isso continuará. Gartner observa que a adoção de metadados ativos, gerenciados por meio da governança de dados, se tornará vital para a modernização da arquitetura de dados na década de 2020.
No entanto, enfatizar apenas as ferramentas de Governança de Dados não conseguirá dar à Arquitetura de Dados uma vantagem significativa. Dr. Peter Aiken, uma autoridade reconhecida em gerenciamento de dados (DM), define Arquitetura de Dados como uma estrutura de ativos baseados em dados que apoia a implementação de uma estratégia organizacional.
Para colmatar esta lacuna, a governação de dados responsável é uma ponte crítica para as organizações que utilizam as suas arquiteturas de dados de forma mais eficaz, exigindo uma boa qualidade de dados para apoiar as implementações estratégicas. Assim, à medida que as organizações avançam em direção a uma Governança de Dados responsável em 2024, fará sentido implementar uma estrutura sólida ligada a estratégias organizacionais para avançar na Arquitetura de Dados.
Modernizando para lidar com dados em tempo real
Uma subida mercado de streaming de dispositivos IoT, como sensores, dispositivos domésticos inteligentes, feeds de mídia social, etc., promete atrair as empresas para que obtenham insights mais eficientes a partir de análises em tempo real por meio de suas arquiteturas de dados. As empresas que o fizerem poderão entrar numa arena que cresce a uma taxa anual composta de 21.5%.
Além disso, os dados não estruturados, incluindo as redes sociais, representam menos de 33% de dados gerenciados hoje. Este número indica a necessidade de modernizar a Arquitetura de Dados, como utilizando computação em nuvem para insights rápidos e relevantes em tempo real.
Consequentemente, as organizações devem gerenciar e dimensionar integrações de dados e atualizar seus pipelines para processamento e entrega de dados suficientes. De acordo com uma pesquisa Komprise 2023, 47% da TI e das empresas identificaram o principal desafio dos dados não estruturados: mover dados sem interromper os usuários. Portanto, o estado da Qualidade dos Dados definirá o ritmo e a disponibilidade de recursos para a implementação de componentes da Arquitetura de Dados para lidar com dados em tempo real.
Com o aumento das ferramentas de IA e de aprendizado de máquina, fundamentais para o processamento de dados em tempo real, a pressão para usar essas tecnologias aumentará à medida que as organizações cedem 40% de seus principais gastos com TI para IA até 2025. Esse esforço para modernizar a arquitetura de dados e controlar a qualidade dos dados levará à turbulência na infraestrutura e a resultados mistos no tratamento de dados em tempo real em 2024.
Implementando arquiteturas distribuídas com cautela
As arquiteturas de dados distribuídos, que utilizam múltiplas plataformas, não apenas lidam com dados em tempo real, mas também reduzem o tempo de acesso aos dados, oferecem redundância e aumentam a flexibilidade. Esses benefícios estimularão as empresas a impulsionar suas implementações nas organizações ao longo de 2024.
À medida que as empresas consideram quais arquiteturas distribuídas aplicar, elas procederão com cautela. Como as questões de qualidade de dados compreendem uma proporção significativa dos orçamentos de tecnologia e afetam a adesão das empresas aos projetos de TI, muitas empresas pesquisarão opções de arquitetura distribuída mais estabelecidas e compreendidas.
Consequentemente, o data warehouse em nuvem permanecerá no topo da lista, com uma 52% crescimento ano após ano no volume de data warehouse em nuvem. Gartner vê 35% de uma infraestrutura de data center gerenciada a partir de um plano de controle baseado em nuvem em 2027.
Além dos data warehouses em nuvem, 43% das empresas considerarão o data lakehouse. Esta implementação do data lakehouse irá fornecer um ponto de entrada em arquiteturas distribuídas.
As empresas que exigem menos recursos para lidar e têm menos problemas de qualidade de dados investigarão combinações de malha de dados, algoritmos que unificam dados díspares entre sistemas e malha de dados, uma abordagem de microsserviços para gerenciamento de dados corporativos.
Para qualquer arquitetura distribuída, o sucesso da implementação em 2024 dependerá de uma estrutura sólida de arquitetura de dados que funcione bem com outras arquiteturas. Gestão de dados componentes do programa para garantir a qualidade dos dados. Sem confiança nos dados, qualquer arquitetura distribuída funcionará como uma joia da coroa a ser “admirada e analisada, mas não acionável”. Este resultado é um mau presságio para a obtenção de financiamento futuro da Arquitetura de Dados para modernização.
Um interesse crescente em clientes de máquinas ou CustoBots
O Gartner identificou atores econômicos não humanos, clientes de máquinas ou “custobots”, que podem negociar e comprar bens e serviços. O Gartner prevê que as empresas gerarão mais de 21% de suas receitas em 2030 por meio desses algoritmos.
Embora os algoritmos já interajam com as APIs dos sistemas de dados, os custobots mudarão significativamente os resultados, comportamentos e atividades da Arquitetura de Dados. Microsoft Bing afirma:
“Os clientes de máquinas desafiam os paradigmas tradicionais da arquitetura de dados… À medida que os custobots se tornam mais predominantes, os arquitetos de dados estarão na vanguarda da formação de ecossistemas de dados que atendem a participantes humanos e não humanos.”
Embora este cenário de IA retirando dinheiro de uma conta bancária possa parecer muito remoto, as empresas provavelmente começarão a tentar a IA generativa para ajudar nas compras. Google já adicionou um serviço generativo de IA que compara preços de roupas para compradores de férias de 2023.
Antecipe que os custobots, como os do Google, gerarão exponencialmente mais dados e algoritmos por meio de IA generativa. O Microsoft Bing observa: “A escalabilidade torna-se crucial para acomodar o número crescente de custobots e suas interações”. Portanto, as empresas vão querer observar esta tendência emergente em 2024 e planear infraestruturas de dados que proporcionem qualidade de dados fiável, dado o aumento do número de clientes.
Incluindo dados de terceiros no ecossistema de dados de uma organização
Em 2024, o mercado começará a ver a expansão dos ecossistemas de dados, passando dos ativos críticos de uma organização para incluir uma ou mais fontes de dados de terceiros. McKnight identificou aspectos desta tendência através do nuvem de dados, uma arquitetura de dados que permite às organizações compartilhar e trocar dados com subsidiárias, parceiros, terceiros ou usuários na Internet.
A academia já viu o início desta tendência através do Aliança de dados de pesquisa (RDA), com 13,900 membros individuais desenvolvendo e adotando uma infraestrutura que promove o compartilhamento de dados.
Em 2023, as empresas têm pesquisado o uso de dados de terceiros para lidar rapidamente volumes de dados crescentes e para novas oportunidades. Espera-se que esta tendência seja lucrativa, atingindo 3.5 mil milhões de dólares até 2028.
Esta evolução impacta as organizações de pelo menos três maneiras:
- As empresas devem ter arquiteturas de dados que já possuam e forneçam boa qualidade de dados para integrar dados de terceiros e enriquecer os seus próprios.
- As empresas com fraca qualidade de dados terão mais dificuldade em desenvolver a sua infraestrutura de dados para explorar um ecossistema de dados mais extenso e partilhado com vários parceiros.
- As empresas que compartilham uma nuvem de dados devem prestar muita atenção à qualidade dos dados e coordenar os componentes da arquitetura de dados entre si à medida que compartilham seus recursos de dados.
Tendo em conta estes requisitos, as organizações devem antecipar que 2024 trará resultados mistos, com algumas organizações a alcançar realizações e insights surpreendentes a partir desta partilha de dados, enquanto outras poderão ter dificuldades com processos e implementações apressados de Arquitetura de Dados.
Conclusão
As organizações enfrentam prioridades complexas de arquitetura de dados para modernizar e aumentar a receita a partir de oportunidades com dados em tempo real, custobots e dados de terceiros. As empresas querem atingir este objetivo e, ao mesmo tempo, gerir riscos e lidar com ameaças cada vez mais potenciais, como os impactos da IA.
A extensão da Qualidade dos Dados definirá o ritmo das implementações da Arquitetura de Dados e seus sucessos. Esta tendência tornar-se-á evidente à medida que as organizações modernizarem a sua infra-estrutura técnica e adoptarem arquitecturas distribuídas.
Aqueles que continuarem a não resolver os problemas de Qualidade de Dados irão acomodar a sua Arquitetura de Dados num ritmo mais lento. Para remediar esta situação, é mais provável que as empresas adotem uma Governança de Dados responsável. Mesmo aqueles com arquiteturas de dados complexas e elegantes melhorarão a sua governação de dados responsável para melhor orçamentar e implementar atualizações da infraestrutura de dados em 2024.
Imagem usada sob licença da Shutterstock
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- Fonte: https://www.dataversity.net/data-architecture-trends-in-2024/
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