Governança do Data Lake: Benefícios, Desafios e Introdução

Um sucesso governança de dados programa alavanca políticas, padrões e processos para criar dados de alta qualidade e garantir que seja utilizado adequadamente em toda a organização. A governança de dados inicialmente se concentrou em dados estruturados em bancos de dados relacionais e tradicionais armazéns de dados, mas as coisas mudaram. Se sua empresa tem um ambiente de data lake do qual você deseja análises precisas, você também precisa implementar lago de dados governança como parte de um plano geral de governança.

Mas os data lakes apresentam vários desafios para todas as áreas de gerenciamento de dados empresariais, incluindo governança de dados. Abaixo, exploraremos alguns dos principais desafios de governança e os benefícios de governar efetivamente um data lake.

Primeiro, porém, vamos definir o que é um data lake: ele se refere a uma plataforma de dados que contém grandes quantidades de dados brutos, frequentemente incluindo vários tipos de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados. Ele geralmente é construído em cima de Hadoop, Spark e outras tecnologias de big data.

Enquanto a maioria dos data warehouses armazenam dados em tabelas relacionais, os data lakes usam um esquema simples. Cada elemento de dados recebe um identificador exclusivo e é marcado com um conjunto de tags de metadados. Portanto, um data lake não é tão estruturado quanto um data warehouse. Os dados geralmente são mantidos em seu formato original e classificados, organizados e filtrados conforme necessário para fins analíticos específicos, não quando são carregados em um data lake.

Governança do Data Lake

Lagos de dados e pântanos de dados:

Se um data lake não for bem gerenciado e governado, ele pode se transformar em um pântano em vez de um lago. Os dados são despejados em plataformas sem supervisão e registro adequados, dificultando que as equipes de gerenciamento e governança de dados acompanhem o que está no data lake. Isso pode levar a problemas com qualidade, consistência, confiabilidade e acessibilidade dos dados.

Como resultado, cientistas de dados, engenheiros de dados, e outros usuários finais podem não conseguir encontrar dados relevantes para aplicativos analíticos. Pior ainda, pântanos de dados podem levar a erros analíticos e, por fim, a decisões comerciais ruins. A segurança de dados e as proteções de privacidade podem não ser aplicadas adequadamente, colocando os ativos de dados de uma organização e sua reputação comercial em risco. Para evitar essa situação pantanosa, as empresas devem gerenciar o ambiente do data lake.

Benefícios da Governança do Data Lake:

A governança de dados eficaz permite que as empresas melhorem a qualidade dos dados e maximizem o uso de dados para decisões de negócios, o que pode levar a melhorias operacionais, estratégias de negócios mais fortes e melhor desempenho financeiro. O mesmo princípio se aplica aos data lakes de governança, assim como a outros tipos de sistemas. Os benefícios específicos fornecidos pela governança de data lake incluem:

1. Aumente o acesso a dados relevantes para análises avançadas. Em um data lake bem gerenciado, é mais fácil para cientistas de dados e o restante da equipe de análise encontrar os dados necessários para aprendizado de máquina, análise preditiva e outras aplicações de ciência de dados.
2. Gaste menos tempo preparando dados para fins analíticos. Enquanto os dados em um data lake são geralmente mantidos em sua forma bruta, sabendo que uma aplicação específica os requer, em um ambiente regulado o processo de preparação de dados pode ser encurtado. Por exemplo, a limpeza de dados antecipada reduz o tempo para corrigir erros de dados e outros problemas mais tarde.
3. Reduza os custos de TI e gerenciamento de dados. Ao evitar que o data lake fique fora de controle, o processamento e o armazenamento de dados necessários recursos pode ser reduzido. Também reduz as necessidades gerais de gerenciamento de dados ao melhorar a precisão, a limpeza e a consistência dos dados.
4. Melhore a segurança e a conformidade regulatória de dados confidenciais. Um caso de uso comum para um data lake é ajudar com marketing e vendas. Portanto, eles geralmente contêm confiança sensível sobre o cliente. Uma governança forte do data lake ajuda a proteger adequadamente esses dados e não usá-los indevidamente.

Desafios de governança do Data Lake:

As disciplinas de gerenciamento de dados complementares da governança de dados incluem qualidade de dados, gerenciamento de metadados, e segurança de dados, todos os quais afetam a governança do data lake e seus desafios. Aqui estão cinco desafios comuns de governança de dados encontrados em implantações de data lake.

1. Identifique e mantenha as fontes de dados corretas. Em muitas implementações de data lake, os metadados de origem não são capturados ou não estão disponíveis, tornando a validade do conteúdo do data lake questionável. Por exemplo, o proprietário comercial de um sistema de registro ou conjunto de dados não está listado, ou dados aparentemente redundantes podem causar problemas para analistas de dados. No mínimo, os metadados de origem para todos os dados no data lake devem ser documentados e disponibilizados aos usuários para obter insights sobre de onde eles vieram.
2. Problemas de gerenciamento de metadados. Metadados são uma parte importante do fornecimento de contexto para o conteúdo de um conjunto de dados e facilitam sua compreensão e uso em aplicativos. Mas muitas implantações de data lake não aplicam a definição de dados correta aos dados coletados. Além disso, como os dados brutos são normalmente carregados em um data lake, muitas empresas não têm as etapas em vigor para validar os dados ou aplicar padrões de dados organizacionais. Os dados no data lake são de pouca utilidade para análise devido à falta de gerenciamento adequado de metadados.
3. A governança de dados e a qualidade dos dados carecem de coordenação. Esforços descoordenados de governança de data lake e qualidade de dados podem levar à entrada de dados de baixa qualidade no data lake. Quando os dados são usados para analisar e conduzir decisões de negócios, isso pode levar a resultados imprecisos, levando a uma perda de confiança no data lake e a uma desconfiança geral dos dados em toda a organização. Uma implementação eficaz de data lake requer analistas de qualidade de dados e engenheiros para trabalhar em estreita colaboração com a equipe de governança de dados e negócios administradores de dados aplicar políticas de qualidade de dados, analisar os dados e tomar as medidas necessárias para melhorar sua qualidade.
4. Falta de coordenação entre governança de dados e segurança de dados. Neste caso, os padrões e políticas de segurança de dados que não são aplicados adequadamente no processo de governança podem levar a problemas de acesso a dados pessoais e outros tipos de dados sensíveis protegidos por regulamentações de privacidade. Embora os data lakes sejam projetados para serem fontes de dados razoavelmente abertas, os controles de segurança e acesso ainda são necessários, e as equipes de governança de dados e segurança de dados devem trabalhar juntas no design e no processo de carregamento do data lake e nos esforços contínuos de governança de dados.
5. Conflitos entre unidades de negócios que usam o mesmo data lake. Departamentos diferentes podem ter regras de negócios diferentes para dados semelhantes, o que pode levar à incapacidade de reconciliar discrepâncias de dados para uma análise precisa. Ter um programa de governança de dados robusto com uma visão empresarial de políticas, padrões, procedimentos e definições de dados, incluindo um glossário empresarial de negócios, pode reduzir os problemas que surgem quando várias unidades de negócios usam um data lake. Se uma empresa tiver vários data lakes, cada data lake deve ser incluído no processo de governança de data lake e atribuído a um administrador de dados empresariais.

Como começar a gerenciar data lakes?

Assim como na governança de dados em outros tipos de sistemas, as etapas iniciais comuns para governança de data lake incluem:

1. Documente o caso de negócios para gerenciar o data lake, incluindo métricas de qualidade de dados e outras maneiras de medir os benefícios dos esforços de gerenciamento.
2. Encontre executivos ou patrocinadores empresariais para ajudar a obter aprovação e financiamento para esforços de governança.
3. Se você ainda não tem uma estrutura de governança de dados, crie uma que inclua uma equipe de governança, administração de dados e um comitê de governança de dados, composto por líderes empresariais e outros proprietários de dados relevantes.
4. Trabalhe com o comitê de governança para desenvolver padrões de dados e políticas de governança para o ambiente do data lake.

Outro bom passo inicial é criar um catálogo de dados para ajudar os usuários finais a localizar e entender os dados armazenados no data lake. Ou, se você já tem um catálogo de outros ativos de dados, pode expandi-lo para incluir um data lake. O catálogo de dados captura metadados e cria um inventário de dados disponíveis que os usuários podem pesquisar para encontrar os dados de que precisam. Você também pode incorporar informações no catálogo sobre as políticas de governança de dados da sua organização, bem como mecanismos para impor regras e restrições.

Concluindo, o valor de um data lake pode ser significativamente aprimorado ao incluir uma forte governança de dados, bem como processos de gerenciamento de metadados, qualidade de dados e segurança de dados no design, carregamento e manutenção do ambiente de dados. O envolvimento ativo de profissionais experientes em todas essas áreas também é crucial. Caso contrário, seu data lake pode de fato se tornar mais um pântano de dados.

Conclusão

Obrigado por ler nosso artigo e esperamos que ele possa ajudá-lo a ter um melhor entendimento sobre governança de data lake. Se você quiser saber mais sobre governança de data lake, gostaríamos de aconselhá-lo a visitar Gudu SQLFlow para maiores informações.

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