Governança de dados Snowflake

Com o surgimento de aplicativos SaaS e a migração do processamento de dados para a nuvem, inúmeros dados chegam a uma taxa cada vez maior, exigindo decisões de negócios em tempo real. Quer sua organização decida migrar seus dados de seus silos de dados legados ou carregar dados brutos infinitos de fontes distintas, você provavelmente já considerou usar uma nuvem Armazém de dados como o Snowflake para abordar esses dois problemas comuns integração de dados casos de uso.

Governança de dados Snowflake

No entanto, dados de tantas fontes diferentes podem se tornar difíceis de rastrear. Garantir a precisão e a adequação das fontes de dados é a principal prioridade de uma organização e, mais importante, atender às expectativas de autoatendimento de todos os usuários. É aqui que governança de dados é o mais influente.

A governança de dados envolve proteção e controle de dados e permite que pessoas em toda a organização compartilhem, processem e socializem as informações significativas extraídas desses dados. Ela protege a integridade, qualidade e credibilidade dos dados compartilhados em toda a organização. Os benefícios podem ser ampliados quando bem projetados estratégias de governança de dados são aplicados a data warehouses baseados em nuvem.

Snowflake como um Data Warehouse Moderno

Como um data warehouse em nuvem, o Snowflake fornece o desempenho, a simultaneidade e a simplicidade necessários para armazenar e analisar todos os dados de uma organização em um único local. O Snowflake fornece um repositório de dados para ingestão de dados estruturados para relatórios e análise de dados. Sua capacidade de aceitar grandes quantidades de dados não refinados de um grande número de fontes em uma variedade de formatos também torna a TI uma solução de data lake atraente para muitos tomadores de decisão de TI. Devido à sua capacidade de separar seu armazenamento de sua computação recursos, você pode aumentar dinamicamente a capacidade de armazenamento do lago de dados sem considerar os nós de computação e ajustar com flexibilidade o tamanho do cluster de computação para atender à demanda somente quando necessário.

Além do Armazém e em direção ao Lago

Data lakes podem servir como uma alternativa ao armazenamento de conjuntos de dados díspares e, às vezes, limitados em silos de dados dispersos e díspares. Eles devem fornecer um único sistema integrado para armazenar e acessar facilmente grandes quantidades de dados, ao mesmo tempo em que fornecem acesso completo e direto a dados organizacionais brutos (não filtrados), que é onde os profissionais de inteligência empresarial e muitos outros usuários em toda a organização devem ter acesso aos dados.

O data lake construído com base em um data warehouse moderno deve ter as seguintes vantagens:

• Os dados brutos podem ser carregados, analisados e consultados imediatamente, sem análise ou transformação.
• Fluxos de dados estruturados e semiestruturados sem codificação manual ou qualquer intervenção manual.
• Gerencie consultas de esquema SQL nativas e de tempo de leitura em dados estruturados e semiestruturados.
• Armazene grandes quantidades de dados brutos de forma econômica, implantando apenas a capacidade de computação necessária.

A Importância da Governança de Dados

Para qualquer organização orientada a dados que busca obter o máximo dos dados para análise e inteligência de negócios, a governança de dados deve ser uma prioridade máxima e usar um data warehouse em nuvem como o Snowflake é a abordagem certa. Como resultado, os líderes de TI que estão ansiosos para abraçar os desafios da transformação digital, sem planejar uma estratégia de governança de dados adequada, podem cometer o erro de mergulhar de cabeça em seus data lakes já estabelecidos, apenas para se verem ressurgindo em um pântano de dados.

Consequências de não ter governança de dados e qualidade de dados

Com inúmeros dados inundando os data lakes em uma taxa cada vez mais rápida, as decisões de negócios precisam ser tomadas em tempo real. Sem medidas apropriadas, a qualidade dos dados de qualquer tipo é quase impossível de escalar. Idealmente, os conjuntos de dados que vão para o data lake devem enriquecê-lo, mas, infelizmente, às vezes eles o poluem.

Como resultado, as equipes de TI podem levar semanas para publicar novas fontes de dados que podem ser ingeridas em segundos. Pior ainda, os clientes acabarão criando sua própria versão da "verdade" adicionando suas próprias regras sobre a fonte de dados recém-criada quando os consumidores de dados não perceberem que novos dados já estão disponíveis. No final das contas, muito tempo é gasto ou desperdiçado na preparação e proteção de dados em vez de analisar as informações e fornecer insights comerciais valiosos.

De cima para baixo e de baixo para cima

Normalmente, a governança de dados é aplicada por meio de uma abordagem de cima para baixo ao construir um data warehouse empresarial. Primeiro, um modelo de dados central deve ser definido, o que requer a expertise de um profissional de dados, como um administrador de dados, cientista de dados, gestor de dados, encarregado da proteção de dados ou engenheiro de dados, para reconstruir os dados várias vezes para fins semânticos antes de serem extraídos para análise.

Após a ingestão, o catálogo de dados reconciliará linhagem e acessibilidade. Embora essa abordagem seja eficaz no gerenciamento centralizado de dados, essa abordagem tradicional de governança de dados não pode ser dimensionada para a era digital: poucas pessoas têm acesso aos dados.

Outra abordagem é projetar a governança de dados para o data lake por meio de uma abordagem bottom-up. Comparado com o modelo centralizado, esse modelo mais ágil tem várias vantagens. Por exemplo, ele é escalável entre fontes de dados, casos de uso e públicos, e não requer uma estrutura de arquivo específica para ingerir dados. Usando infraestrutura de nuvem e big data, essa abordagem pode acelerar muito o processo de ingestão de dados brutos.

Os data lakes geralmente começam com uma abordagem de laboratório de dados em que apenas os mais experientes em dados podem ter acesso aos dados brutos. Ele precisará então de outras camadas de governança para conectar os dados ao contexto de negócios antes que outros usuários possam usá-los. Uma estratégia de governança de dados como essa garante que o data lake ofereça consistentemente uma única fonte confiável de fatos para todos os usuários.

Equilibre os processos de governança de dados colaborativos

À medida que mais e mais pessoas de diferentes partes da organização trazem mais e mais fontes de dados de entrada, o data lake governado ideal terá a estratégia de governança de dados certa; estabeleça uma abordagem mais colaborativa para a governança desde o início. Isso permite que os usuários empresariais mais experientes se tornem provedores de conteúdo e curadores. Para essa abordagem, trabalhar com os dados como uma equipe desde o início é essencial. Caso contrário, você pode ficar sobrecarregado pela quantidade de trabalho necessária para verificar a confiabilidade dos dados que estão sendo despejados no data lake.

Fornecendo dados confiáveis

Então, agora entendemos por que a governança de dados é tão importante na fase inicial da migração de dados para a nuvem, e por que implementar uma estratégia de governança de dados colaborativa é o único caminho a seguir. Agora, vamos explorar as etapas recomendadas para aplicá-la a um data lake no Snowflake.

Etapa 1: Descobrir e limpar

Use ferramentas modernas de reconhecimento de padrões, criação de perfil de dados e qualidade de dados para capturar e determinar o que é necessário para garantir a qualidade do conjunto de dados. Se você aplicar os dados assim que eles entrarem no ambiente, poderá entender o que está nos dados e torná-los mais significativos. Sua fase de descoberta e limpeza deve incluir as seguintes ferramentas e recursos:

• Criação de perfil automatizada por meio de catalogação de dados. Sistematize o processo aplicando-o automaticamente a cada conjunto de dados principal. Crie perfis de dados automaticamente, crie e categorize metadados para facilitar a descoberta de dados.
• Preparação de dados self-service. Possivelmente permitindo que qualquer um acesse o conjunto de dados e então limpe, normalize, transforme ou enriqueça os dados.
• As operações de qualidade de dados começam com a fonte de dados e o ciclo de vida dos dados para garantir que dados confiáveis estejam disponíveis para qualquer operador de dados, usuário ou aplicativo.
• Pervasiveness através do self-service. Entregue capacidades em todas as plataformas e aplicativos e entregue-as a todos, de desenvolvedores a analistas de negócios.

Etapa 2: Organizar e capacitar

A vantagem de centralizar dados confiáveis em um ambiente compartilhável é que, uma vez acionável, economiza tempo e recursos para a organização. Isso pode ser feito das seguintes maneiras:

• Organize um catálogo de dados e crie uma única fonte de dados confiáveis e protegidos que oferecerá controle sobre os dados registrados e sua linhagem. Essas informações devem incluir de onde os dados vieram, quem teve acesso a eles e quais eram as relações entre os vários conjuntos de dados. Linhagem de dados fornecerá uma visão geral do rastreamento do fluxo de dados da fonte de dados até o destino final, bem como da conformidade com regulamentações de privacidade, como GDPR ou CCPA.
• Capacite as pessoas a gerenciar, remediar e proteger dados. Os recursos de back-office são suportados para designar administradores de dados para manter os dados e tornar a localização e o uso de dados fáceis e atraentes. Deixe a preparação para aqueles que podem identificá-los com precisão, e os dados sensíveis para aqueles que devem examiná-los.
• Envolva colegas na melhoria dos dados. Usando recursos de gerenciamento de dados colaborativos, como administração de dados, você pode criar fluxos de trabalho coordenados e atividades de gerenciamento que envolvam todos na qualidade dos dados.

Etapa 3: Automatizar e habilitar

Depois que todos os dados descobertos e limpos estiverem organizados centralmente e as principais partes interessadas tiverem sido envolvidas no gerenciamento colaborativo dos dados para mantê-los confiáveis e em conformidade, é hora de implementar a fase de automação. Automatizar o processamento de dados é essencial não apenas para manter fluxos de trabalho escaláveis, mas também para eliminar tarefas manuais repetitivas, tediosas e contraproducentes.

• Use o aprendizado de máquina para aprender com a correção e a desduplicação para sugerir a próxima melhor ação a ser aplicada ao pipeline de dados ou para obter conhecimento implícito dos usuários e executá-lo em larga escala por meio da automação.
• Use ou criptografe proteção automática. Compartilhe dados seletivamente dentro de sua organização para desenvolvimento, análise e assim por diante, sem revelar informações pessoalmente identificáveis a pessoas que não estão autorizadas a vê-las.
• Habilite todos. Crie uma plataforma para todos, alavancando aplicativos amigáveis para uma comunidade de stakeholders.
• Use serviços de API para extrair conjuntos de dados valiosos do seu data lake de volta para seus aplicativos de linha de negócios. Canalize seus dados para aplicativos que se beneficiam dos dados confiáveis criados por seus esforços de governança de dados e alimente inteligência valiosa de volta para seus aplicativos de linha de negócios.

Inevitavelmente, à medida que mais organizações implementam suas estratégias de transformação digital e migram para a integração de dados na nuvem, elas terão um grande interesse na governança de dados. Como mencionamos, a Snowflake fornece uma solução moderna de data warehouse na nuvem, onde um data lake pode ser construído para acomodar qualquer coisa, desde migrações de big data até projetos de big data, independentemente do formato ou origem. Esta é uma grande vantagem, considerando que você pode carregar e acessar todos os seus dados de uma única fonte de verdade.

Dito isso, não há garantia de que as informações fornecidas em um data lake sejam confiáveis, a menos que uma estratégia de governança de dados robusta esteja em vigor. A governança de dados só pode ser verdadeiramente alcançada por meio de descoberta e limpeza adequadas, administração, qualidade e autoatendimento.

Conclusão

Obrigado por ler nosso artigo e esperamos que ele possa ajudá-lo a ter uma melhor compreensão da governança de dados do floco de neve. Se você quiser saber mais sobre a governança de dados do floco de neve, gostaríamos de aconselhá-lo a visitar Gudu SQLFlow para maiores informações.

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