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O que é arquitetura de dados? Entenda seus 7 princípios

  • Por: SantoDigital
  • jun 22, 2021
  • 9 minutos
Ilustração retrata como ocorre a arquitetura de dados em data centers

A arquitetura de dados está cada vez mais no centro das estratégias digitais das empresas. Em um mundo onde o volume de informações geradas por ambientes digitais, aplicativos e dispositivos conectados à internet só aumenta, compreender essa arquitetura e como ela impacta o armazenamento de dados tornou-se uma habilidade essencial.

Ferramentas como Big Data já estruturam boa parte dessas informações, mas ainda é fundamental dominar os processos de armazenamento e organização. Afinal, são esses dados que alimentam decisões estratégicas e impulsionam a inovação no dia a dia corporativo.

Vamos entender o conceito de arquitetura de dados e descobrir como ela transforma o uso das informações no ambiente de negócios!

O que é a arquitetura de dados?

Arquitetura de dados é o planejamento estratégico que define protocolos para coleta organizada, armazenamento, integração e uso de informações em uma empresa

Essa estrutura, que pode ser considerada tanto técnica quanto organizacional, oferece um guia essencial para transformar conjuntos de dados em fontes úteis para tomadas de decisão e inovação — funcionando como um alicerce de gerenciamento eficiente e baseado em dados.

Além disso, ela facilita a adaptação às mudanças do mercado e às demandas de crescimento — e assim garante que os sistemas de informações consigam acompanhar a evolução tecnológica. 

Quais são os tipos de arquitetura de dados?

Ao estudar os modelos de arquitetura de dados, encontramos abordagens que atendem a diferentes necessidades e tamanhos de organizações. Esses modelos são essenciais para impulsionar a eficiência organizacional, e assim, trazer mais flexibilidade e inovação ao uso de dados no dia a dia.

Malha de dados

Este tipo prioriza a distribuição autônoma de informações, permitindo que equipes e departamentos acessem dados conforme a necessidade sem demandar centralização completa. 

A malha de dados promove um manejo descentralizado, ideal para contextos em que eficiência e autonomia são essenciais. Essa abordagem favorece, por exemplo, empresas com múltiplos departamentos ou unidades que requerem maior independência no uso de dados para operações específicas. 

Além disso, ao facilitar o acesso fragmentado aos dados, contribui para maior rapidez na tomada de decisões locais enquanto mantém as diretrizes gerais da organização.

Data mesh

Já o modelo data mesh se baseia em princípios operacionais mais amplos para facilitar a inclusão e a análise de dados entre diferentes sistemas. Focado na adaptação e escalabilidade, ele garante que equipes obtenham insights com mais agilidade e colaborem diretamente nos processos de análise e integração. 

O data mesh também se destaca por conectar silos de dados em sistemas mais amplos, criando um ecossistema unificado onde grandes volumes de dados podem ser analisados e interpretados com maior precisão. 

Isso possibilita que empresas gerem análises inteligentes usando tecnologias como Machine Learning e Big Data, enquanto otimizam seus processos de digitalização e integração.

Qual é a importância da arquitetura de dados?

A arquitetura de dados é importante para melhorar o desempenho da empresa, já que ela organiza as informações coletadas pelas tecnologias.

Sem ela fica mais difícil para os gestores identificar o que será útil para as suas decisões e para a criação de planejamentos que atendam as necessidades do empreendimento. Esses profissionais ganham tempo e autonomia.

O cenário corporativo tem diversas possibilidades de captura, processamento e avaliação de dados que originam planos de ações.

Com a curadoria, os gestores traçam uma diretriz para não se perderem no meio de uma imensidão de informações desestruturadas que originam despesas. Ela diminui a complexidade de procedimentos operacionais e gera resultados assertivos.

Quais são os benefícios da arquitetura de dados?

O investimento em arquitetura de dados traz vantagens que vão além da organização interna de sistemas e arquivos. Vamos entender como essas vantagens podem transformar os processos de negócios e impulsionar as empresas rumo à inovação e ao crescimento sustentável.

Melhoria na tomada de decisões

Com acesso constante às informações certas, empresas conseguem analisar contextos com mais clareza e agir com precisão em direção aos seus objetivos estratégicos

Dados bem estruturados permitem que líderes confiem nos insights apresentados, reduzindo incertezas e aumentando a assertividade nas escolhas. Isso se traduz em decisões mais rápidas e alinhadas às metas de curto e longo prazo, além de identificar oportunidades que poderiam passar despercebidas.

Aumento da eficiência operacional

Estruturas de dados alinhadas otimizam processos ao eliminar gargalos, redundâncias e atividades manuais desnecessárias. Isso facilita a pontualidade na entrega de resultados em toda a operação — desde a gestão de recursos até o atendimento ao cliente. 

Assim, as equipes conseguem dedicar mais tempo a iniciativas estratégicas e menos a tarefas repetitivas, promovendo uma cultura organizacional mais produtiva.

Maior segurança e conformidade

Garantir proteção total de informações sensíveis é fundamental no cenário atual, marcado por uma crescente preocupação com a privacidade de dados. Ao adotar uma arquitetura robusta, as empresas conseguem:

  • automatizar verificações de conformidade, como as exigências da LGPD; e
  • mitigar riscos de vazamentos ou ataques cibernéticos. 

É uma abordagem que fornece tranquilidade e confiança para clientes e parceiros comerciais.

Escalabilidade de dados

Com o crescimento do volume de informações gerado diariamente, a arquitetura de dados permite que empresas expandam sua capacidade de armazenamento e análise sem comprometer a qualidade ou eficiência

Essa escalabilidade dinâmica acompanha o ritmo da transformação digital e garante que mesmo grandes quantidades de dados permaneçam organizadas e acessíveis para uso imediato.

Integração de diferentes fontes de dados

Empresas que utilizam dados coletados de múltiplos canais — como plataformas digitais, sistemas de CRM, ERPs e dispositivos IoT — conseguem consolidar informações de diferentes fontes sem perda de contexto

Isso facilita a obtenção de uma visão completa sobre seus negócios e clientes, criando oportunidades para insights mais profundos e estratégias mais conectadas à realidade do mercado.

Redução de custos operacionais

Uma arquitetura de dados bem planejada simplifica o fluxo de dados entre departamentos e processos, resultando em economias significativas. 

Desde a redução de gastos com infraestrutura até uma menor necessidade de tempo e esforço pela equipe de análise, os benefícios financeiros são substanciais. É uma forma de alinhar eficiência e economia enquanto direciona recursos para iniciativas de maior valor estratégico.

Facilidade de inovação e transformação digital

Quando informações estão organizadas de maneira prática e útil, as empresas conseguem acelerar o desenvolvimento de novos produtos, serviços e processos digitais. 

Uma boa arquitetura de dados cria uma base para tecnologias emergentes, como inteligência artificial e Machine Learning, permitindo que a inovação seja integrada ao DNA do negócio

Isso também reflete uma maior capacidade de adaptação a mudanças no mercado e demandas do consumidor.

Como funciona a arquitetura de dados?

Uma arquitetura de dados é um recurso muito valioso, pois a sua ausência causa lacunas de informação e falhas de estrutura que atrapalham o desenvolvimento dos processos e criam outros problemas.

Ela engloba um conjunto de modelos que mostram como as informações deverão ser armazenadas e organizadas para serem úteis às escolhas dos gestores.

Definição de padrões e princípios de dados

A arquitetura de dados é uma estrutura de componentes da empresa, os quais são considerados normas ou diretrizes essenciais para a sua evolução no mercado.

O arquiteto de dados define os padrões e princípios das informações que farão parte dos processos de gerenciamento do negócio. Esse profissional faz a combinação das regras que serão seguidas pelos demais colaboradores.

Gerenciamento de dados corporativos

As empresas que utilizam informações brutas armazenadas sofrem prejuízos por não entenderem que o gerenciamento de dados corporativos é uma necessidade.

A ausência de uma arquitetura de dados apropriada e de medidas para a organização pode levar os clientes desses negócios a terem experiências frustrantes. Já os investimentos nessa área ajudam a valorizar os ativos.

As informações são ativos importantes compartilhados para a superação da concorrência. Eles podem ser úteis para empresas de pequeno, médio e grande porte, por gerarem resultados independentemente do tamanho do empreendimento.

Com o gerenciamento dos dados corporativos, os gestores obtêm mais conhecimento e uma visão ampliada de toda a cadeia de produção.

Eficiência corporativa

Uma visão mais profunda de todos os processos do negócio ajuda o gestor de TI a ter insights relacionados aos clientes e a entender os dados mais relevantes para a empresa.

Ela aumenta a eficiência corporativa e fornece a interface mais adequada aos consumidores. Apenas ter as informações armazenadas em um ambiente único é insuficiente para alcançar o sucesso.

Os sistemas e as pessoas podem ser beneficiados pelos ativos de informações compartilhadas porque interfaces aprimoradas facilitam o consumo.

Uma interface Structured Query Language (SQL), ou Linguagem de Consulta Estruturada, é de extrema importância para os analistas de dados, enquanto a ferramenta Online Analytical Processing (OLAP) possibilita a realização de análises corporativas para Business Intelligence.

Garantia de controles de acesso

A arquitetura de dados facilita a sua disponibilização e compartilhamento, aumenta a segurança do consumo dessas informações e o controle dos acessos.

Ela ajuda os gerentes de TI a criar políticas para o acesso e regras de governança essenciais para negócios bem-sucedidos. A sua aplicação auxilia com a criação de um vocabulário comum, relatórios, catálogos de produtos etc.

O vocabulário compartilhado evita a perda de tempo com discussões e melhora o desempenho dos colaboradores. A arquitetura moderna ainda:

  • reduz os custos;
  • otimiza a agilidade das informações corporativas;
  • aperfeiçoa e atualiza os arquivos; e
  • elimina a necessidade de movimentação.

Por outro lado, também elimina cópias desnecessárias e a complexidade de diversas tarefas.

Quais são os 7 princípios da arquitetura de dados?

Para criar um sistema realmente eficiente, é fundamental começar com uma base sólida, seguindo os princípios essenciais de uma boa arquitetura de dados. Esses princípios funcionam como um guia confiável para garantir que os dados sejam organizados, acessíveis e úteis para os objetivos estratégicos da sua empresa. 

1. Orientada para resultados

Cada decisão no planejamento de armazenamento deve estar vinculada à obtenção de objetivos mensuráveis e vantagens estratégicas concretas. 

Isso significa que a arquitetura de dados precisa alinhar-se com as prioridades de negócio — desde otimizar processos internos até preparar a empresa para a competitividade no mercado. 

O planejamento deve incluir métricas claras de sucesso e revisões regulares para garantir que os sistemas estejam sempre entregando os resultados esperados.

2. Automação

Automatizar processos aumenta a precisão e reduz falhas em tarefas como coleta, organização e compartilhamento de dados. A automação também libera recursos humanos para atividades mais estratégicas — elevando a qualidade da análise e tomada de decisão. 

Com ferramentas compatíveis com Machine Learning e processos automatizados, é possível prever demandas, ajustar fluxos e responder a mudanças com agilidade, sem sobrecarregar as equipes.

3. Flexibilidade

Uma arquitetura eficiente precisa se ajustar facilmente ao crescimento ou à reorganização de sistemas, sem comprometer funcionalidades essenciais. 

Isso inclui a capacidade de escalabilidade horizontal e vertical — seja para suportar mais usuários ou maior volume de dados — além de integrar novas soluções na estrutura sem causar interrupções significativas. 

A flexibilidade deve ser planejada desde o início para garantir que a organização esteja preparada para crescer de forma sustentável.

4. Adaptabilidade

Mais do que flexibilidade, adaptabilidade envolve conectar e integrar tecnologias novas à estrutura existente, sem impacto negativo na operação

É aqui que entra a importância de plataformas como o Google Cloud Platform (GCP), que oferecem soluções modulares para avançar com segurança enquanto acompanham a evolução do mercado.

Esse princípio garante que a arquitetura de dados permaneça atualizada e alinhada às tendências tecnológicas, sem se tornar obsoleta ou exigir reformulações dispendiosas.

5. Inteligência

Em tempos de dados massivos, sistemas baseados em inteligência artificial e aprendizado de máquina (Machine Learning) tornam-se indispensáveis. Essas tecnologias permitem análises detalhadas e preditivas, otimizando a eficiência operacional e reduzindo a carga manual nas equipes. 

Com recursos como Big Data e Smart Analytics, é possível transformar o volume crescente de informações em insights que impulsionam decisões estratégicas e personalizam soluções para o cliente.

6. Segurança

Proteger informações sempre tem prioridade na arquitetura de dados, com sistemas avançados para evitar acessos não autorizados e vazamentos. Isso passa por implementar ferramentas modernas de autenticação e criptoanálises que protegem dados em repouso e em trânsito

Investir em segurança também envolve educar equipes e realizar auditorias regulares, criando uma cultura organizacional que priorize as boas práticas nesse aspecto.

7. Colaboração

Uma boa arquitetura promove interação entre diferentes equipes, assegurando que todas as áreas tenham acesso às ferramentas e dados necessários para contribuir efetivamente em projetos. 

Soluções como o Google Workspace são fundamentais para facilitar essa conectividade, garantindo que a troca de informações ocorra de maneira estruturada e integrada. A colaboração também requer um fluxo de permissões claro, para que os responsáveis por cada área acessem dados na medida certa para suas necessidades.

Como definir quais dados devem ser coletados e armazenados?

Para definir os dados que você precisa olhar, é necessário analisar os objetivos da empresa e fazer a sua tradução para key performance indicators (KPIs), ou indicadores-chave de desempenho

As métricas vão ajudar você a identificar as informações úteis para a otimização e a correção de procedimentos, que levarão ao atingimento das metas e permitirão a mensuração de resultados.

Como estruturar uma arquitetura de dados eficiente?

Um enorme volume de informações é recebido periodicamente pelas empresas e armazenado em um local para ser tratado e depois utilizado.

A otimização desse fluxo depende da criação de um sistema de categorização que pode variar de um empreendimento para o outro. Mas a sua organização precisa fazer sentido dentro do seu ecossistema, cujas particularidades são distintas.

Conforme a área do negócio e os ambientes digitais monitorados, cria-se um mapa de captura ou um documento que orienta a coleta dos dados, o seu armazenamento e a categorização.

A padronização da nomenclatura ajudará a identificar e a localizar as informações de forma lógica e no momento que o gestor necessitar delas para obter vantagens competitivas.

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Resumindo

O que estuda Arquitetura de Dados?

Arquitetura de Dados estuda a coleta, o armazenamento, a organização, a integração e o uso estratégico de informações em uma empresa, garantindo eficiência e suporte para decisões.

Quais são os 4 tipos de Arquitetura?

Os principais tipos incluem arquitetura centralizada, descentralizada, malha de dados e data mesh, variando conforme as necessidades de manejo, da integração e da escalabilidade dos sistemas.

Créditos da imagem: Freepik

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