Em um mundo onde dados são considerados o novo petróleo, gerenciá-los de maneira eficaz torna-se um imperativo estratégico para qualquer empresa que deseje se manter competitiva. No entanto, muitas organizações ainda enfrentam o desafio dos silos de dados — um problema persistente que pode inibir a capacidade de extrair valor real dos dados coletados. Este artigo explora o conceito de silos de dados, suas implicações e como o Fabric pode oferecer uma solução eficaz para esse problema.

O Que São Silos de Dados?

Silos de dados ocorrem quando conjuntos de dados são isoladamente armazenados e gerenciados por diferentes departamentos dentro de uma organização, sem uma estratégia de partilha ou integração eficaz. Essa fragmentação não apenas dificulta o acesso à informação, como também reduz a eficiência operacional, dificulta a análise de dados e pode levar à tomada de decisões baseada em informações incompletas ou desatualizadas.

Implicações dos Silos de Dados

Os silos de dados criam uma série de complicações que podem afetar adversamente as operações, a estratégia e a eficiência de uma organização. Vamos explorar mais a fundo as implicações dos silos de dados com exemplos práticos que ilustram os problemas enfrentados pelas empresas, elas são vastas e variadas, incluindo:

• Ineficiências Operacionais: Quando os dados não são partilhados entre departamentos, cada equipe pode acabar replicando esforços para coletar e analisar as mesmas informações.
• Dificuldades na Tomada de Decisão: A falta de uma visão holística pode levar a decisões que não consideram todas as variáveis relevantes, potencialmente prejudicando o desempenho da empresa.
• Problemas de Compliance: Com regulamentos de dados se tornando cada vez mais rigorosos, os silos de dados podem complicar o cumprimento das normativas, expondo a empresa a riscos legais e financeiros.

Exemplos dessas Implicações dos Silos de Dados

1. Ineficiências Operacionais

Exemplo: Em uma grande corporação, o departamento de marketing pode manter dados de clientes em um sistema, enquanto o serviço de atendimento ao cliente utiliza outro sistema sem acesso às informações de marketing. Essa falta de integração pode resultar em campanhas de marketing que não levam em conta interações recentes dos clientes com suporte, resultando em comunicações repetitivas ou irrelevantes que frustram os clientes e desperdiçam recursos.

2. Dificuldades na Tomada de Decisão

Exemplo: Uma empresa de manufatura pode ter dados de produção armazenados separadamente dos dados de vendas e de suprimentos. Quando a demanda por um produto aumenta, a falta de uma visão integrada pode atrasar a resposta da produção devido à não deteção imediata do aumento de demanda. Isso pode levar a perda de receita devido à incapacidade de atender a demanda do mercado de forma oportuna.

3. Problemas de Compliance

Exemplo: No setor financeiro, os regulamentos exigem que as empresas mantenham um histórico detalhado de todas as transações e comunicações com os clientes. Se essas informações estiverem dispersas em vários sistemas incompatíveis, pode ser extremamente difícil responder às solicitações regulatórias de maneira rápida e completa, o que pode resultar em penalidades significativas.

4. Custo Elevado de Manutenção e Integração

Exemplo: Uma empresa que utiliza diferentes sistemas para cada um de seus departamentos pode enfrentar custos elevados ao tentar integrar essas plataformas. O desenvolvimento de interfaces personalizadas para permitir que os sistemas se comuniquem pode ser caro e muitas vezes resulta em soluções provisórias que não são sustentáveis a longo prazo.

5. Barreiras à Inovação

Exemplo: Uma empresa de tecnologia pode ter vários times trabalhando em soluções similares sem conhecimento um do outro devido à separação de dados e comunicações. Isso não apenas duplica o esforço e desperdiça recursos, mas também impede que a empresa inove de maneira eficaz ao não aproveitar as sinergias entre os departamentos.

6. Qualidade e Consistência dos Dados Comprometidas

Exemplo: No setor de saúde, informações clínicas podem ser armazenadas separadamente das informações administrativas dos pacientes. Se esses dados não forem consistentemente sincronizados, pode ocorrer a administração de tratamentos baseados em informações desatualizadas, o que aumenta o risco de erros médicos.

A Importância e Vantagens da Governança de Dados

A governança de dados é um conjunto de processos, políticas, padrões e métricas que garantem a gestão eficaz e eficiente dos dados de uma organização. Em um cenário onde os dados são um ativo estratégico crucial, a governança de dados assume uma importância vital para garantir que os dados sejam utilizados de forma apropriada, segura e eficiente, ajudando a evitar problemas como os silos de dados. Abaixo, detalhamos a importância e as principais vantagens da implementação de uma sólida governança de dados.

• Compliance e Regulação: Em muitas indústrias, especialmente nas áreas financeira, de saúde e de serviços públicos, o cumprimento de normas legais e regulamentares é essencial. A governança de dados garante que os dados sejam geridos de acordo com as leis e regulamentações aplicáveis, ajudando a evitar sanções legais e multas.
• Qualidade dos Dados: Dados incorretos ou desatualizados podem levar a decisões empresariais mal informadas e potencialmente desastrosas. A governança de dados foca na precisão, consistência e integridade dos dados em toda a organização.
• Segurança dos Dados: Proteger os dados contra acessos não autorizados e vazamentos é uma prioridade em qualquer ambiente de negócios. A governança de dados estabelece políticas de segurança que ajudam a proteger os dados sensíveis e confidenciais.
• Facilitação da Gestão de Dados: A governança de dados fornece um framework que ajuda a gerenciar o acesso, armazenamento, arquivamento e eliminação de dados, garantindo que os recursos de dados sejam otimizados e que os custos sejam controlados.

 Vantagens da Governança de Dados

1. Eliminação de Silos de Dados: A governança de dados promove a integração de dados ao longo de toda a organização, reduzindo a fragmentação dos dados em silos que podem isolar informações críticas e dificultar a análise de dados. Isso é alcançado através da definição de políticas que regulam o armazenamento de dados e facilitam o compartilhamento e a acessibilidade.
2. Melhoria na Tomada de Decisões: Com dados de alta qualidade e de fácil acesso, os tomadores de decisão podem confiar que estão usando informações precisas e atualizadas, levando a decisões mais informadas e eficazes.
3. Aumento da Eficiência Operacional: Reduzindo a duplicidade e melhorando a qualidade dos dados, a governança de dados permite que as operações se tornem mais eficientes. Processos automatizados e menos erros de dados significam que menos tempo e recursos são desperdiçados.
4. Aprimoramento da Transparência: A governança de dados aumenta a transparência no uso e na gestão de dados, o que é crucial tanto para a confiança interna quanto para a reputação externa da empresa.
5. Fomento à Inovação: Com dados bem gerenciados e de fácil acesso, as organizações podem mais facilmente explorar novas oportunidades, realizar análises avançadas e desenvolver novos produtos ou serviços.

Possibilidades de Resolução

O Microsoft Fabric é uma solução SaaS completa e baseada em nuvem para dados e análises.

Ele é construído em cima de um lago aberto (OneLake) e une várias ferramentas da Microsoft para simplificar todos os fluxos de trabalho de dados e análises, desde integração e engenharia de dados até ciência de dados.

A Microsoft lançou o Fabric no último Microsoft Build em 23 de maio de 2023.

O que é o Microsoft Fabric?

O Microsoft Fabric é uma oferta SaaS baseada em nuvem que reúne várias ferramentas de dados e análises de que as organizações precisam. Estes incluem

1. Data Factory,
2. Synapse Data Warehouse,
3. Synapse Data Engineering,
4. Synapse Data Science,
5. Synapse Real-Time Analytics,
6. Power BI e
7. Data Activator
8. Industry Solutions

O Fabric é construído em um design aberto e centrado no lago com um repositório central de várias nuvens chamado OneLake.

O Microsoft Fabric oferece suporte a formatos de dados abertos em todas as suas cargas de trabalho e camadas, atende a profissionais de dados técnicos e corporativos e tem clientes como T-Mobile, Ferguson e Aon.

O Microsoft Fabric reúne as melhores partes de malha de dados, malha de dados e hub de dados para fornecer um balcão único para integração de dados, engenharia de dados, análise em tempo real, ciência de dados e business intelligence sem comprometer a privacidade e a segurança de seus dados.

No seu Power BI Service, procure no menu inicial pelo símbolo do Fabric:

Vantagens do Fabric

• Com o Microsoft Fabric, você não precisa gastar todo o seu tempo combinando vários serviços de diferentes fornecedores. 
• Remove os silos de dados e a necessidade de acesso a vários sistemas, melhorando a colaboração entre profissionais de dados
• O Fabric oferece experiências e ferramentas otimizadas para persona em uma interface de usuário integrada.
• Além de uma experiência de usuário simples e compartilhada, o Fabric é uma oferta unificada de software como serviço (SaaS), com todos os seus dados armazenados em um único formato aberto no OneLake.
• O Fabric oferece escalabilidade, economia, acessibilidade de qualquer lugar com uma conexão com a Internet e atualizações e manutenção contínuas fornecidas pela Microsoft.

Conclusão

Implementar uma robusta governança de dados é fundamental para qualquer organização que deseje maximizar o valor de seus dados. Além de evitar a formação de silos de dados, uma boa governança de dados garante que a informação seja um ativo poderoso e seguro que suporta operações empresariais eficientes e inovações contínuas. Portanto, a governança de dados não é apenas uma necessidade operacional e regulatória, mas também uma alavanca estratégica que pode distinguir uma empresa no mercado competitivo de hoje.

E os recursos do Fabric são atraentes para centralizar as informações e os profissionais da área de dados. É um ecossistema abrangente, que se preocupada com a unificação e governança dos dados, de modo a distribuí-lo de forma segura e performática para os profissionais.

Na nossa formação de Power BI Nível 1 Plus abordamos um pouco sobre o Fabric, em especial sobre o Data Factory, que nos permite realizar o processo de pipeline dos dados e criação de Data Flows.

Você pode perguntar: "Qual é a diferença entre Data Pipeline e Dataflow? Os dois estão fazendo a mesma coisa? Devo usar um em detrimento do outro?" Aqui estou respondendo a essa pergunta.

Dataflows e Data Pipelines não são substitutos um do outro, mas complementam.

Os fluxos de dados são para transformação de dados. Eles usam transformações do Power Query para obter os dados da origem e trazê-los na forma e no formato necessários para o destino.

Os pipelines de dados servem para controlar o fluxo de execução. Eles usam atividades de fluxo de controle, como loops, condições, etc., para colocar as transformações de dados em um contexto maior de um trabalho de ETL. Eles são complementos aos fluxos de dados.