Qual é o seu processo de revisão da arquitetura de dados?

1 Identifique seus stakeholders

A primeira etapa do processo de revisão da arquitetura de dados é identificar as principais partes interessadas envolvidas ou afetadas pela arquitetura de dados. Isso pode incluir usuários corporativos, analistas de dados, engenheiros de dados, cientistas de dados, equipes de governança de dados e gerentes de TI. Você deve se comunicar com eles para entender suas necessidades, expectativas e desafios em relação à arquitetura de dados. Você também deve coletar comentários e sugestões deles sobre como melhorar a arquitetura de dados.

2 Defina seus critérios

A próxima etapa é definir os critérios que você usará para avaliar sua arquitetura de dados. Esses critérios devem seguir os padrões e as práticas recomendadas da arquitetura de dados, bem como os requisitos e objetivos específicos de sua organização. Os critérios comuns incluem qualidade de dados, segurança, acessibilidade, escalabilidade, integração e usabilidade. A qualidade dos dados engloba precisão, consistência, integridade e pontualidade. A segurança de dados se concentra na proteção contra acesso, modificação ou perda não autorizados. A acessibilidade de dados examina a facilidade com que os consumidores de dados podem encontrar, acessar e usar os dados de que precisam. A escalabilidade de dados analisa o quão bem sua arquitetura de dados pode lidar com o aumento do volume, da variedade e da velocidade dos dados. A integração de dados avalia o quão bem suas fontes de dados estão conectadas e harmonizadas em toda a arquitetura de dados. Finalmente, a usabilidade de dados examina o quão bem seus dados são estruturados, documentados e padronizados para apoiar a análise de dados e a tomada de decisões.

3 Realize sua avaliação

A terceira etapa é conduzir sua avaliação de sua arquitetura de dados com base nos critérios definidos. Para medir e comparar sua arquitetura de dados com os resultados e benchmarks esperados, uma combinação de métodos quantitativos e qualitativos deve ser usada. As auditorias de dados podem ser usadas para verificar a qualidade, a segurança e a conformidade de seus dados. As pesquisas de dados podem coletar feedback e classificações dos consumidores de dados. As métricas de dados podem acompanhar e analisar o desempenho, a disponibilidade e o uso de seus componentes de arquitetura de dados. Por fim, as entrevistas de dados podem ajudar a entender os pontos problemáticos, as necessidades e as expectativas das partes interessadas em relação à arquitetura de dados.

4 Analise suas descobertas

A quarta etapa é analisar suas descobertas a partir da avaliação e identificar os pontos fortes e fracos de sua arquitetura de dados. Padrões, tendências, lacunas e oportunidades devem ser identificados para afetar os resultados de negócios e a experiência do usuário. Priorizar questões e áreas que precisam de melhorias com base em seu impacto e urgência é essencial. Exemplos de descobertas incluem problemas de qualidade de dados, como erros, duplicatas, valores ausentes ou informações desatualizadas; riscos de segurança de dados, como criptografia, autenticação ou políticas de backup inadequadas; desafios de acessibilidade de dados, como má catalogação, gerenciamento de metadados ou documentação de linhagem de dados; gargalos de escalabilidade devido à capacidade insuficiente de armazenamento, processamento ou rede; lacunas de integração de formatos, esquemas ou padrões de dados inconsistentes; e problemas de usabilidade por falta de modelagem de dados, governança ou regras de qualidade.

5 Recomende suas ações

Na quinta etapa, você deve recomendar ações para abordar as descobertas e melhorar sua arquitetura de dados. Essas soluções devem ser específicas, viáveis e mensuráveis, e devem estar alinhadas com seus objetivos e prioridades de negócios. Exemplos de tais ações incluem a melhoria da qualidade dos dados por meio da implementação de regras de precisão, coerência, exaustividade e oportunidade; aprimoramento da segurança de dados por meio da aplicação de políticas de criptografia, autenticação e backup; melhoria da acessibilidade de dados, melhorando a catalogação, o gerenciamento de metadados e a documentação de linhagem de dados; aprimoramento da escalabilidade dos dados por meio do upgrade da capacidade de armazenamento, processamento ou rede; melhoria da integração de dados, padronizando formatos, esquemas e padrões para harmonizar fontes de dados; e melhoria da usabilidade de dados por meio da adoção de regras de modelagem, governança e qualidade para estruturar e documentar dados para análise e tomada de decisão. Estime os custos, benefícios e riscos de cada solução antes de prosseguir.

6 Implemente e monitore suas ações

A etapa final é implementar e monitorar suas ações para melhorar sua arquitetura de dados. Você deve planejar e executar suas ações de acordo com o escopo, orçamento e cronograma acordados. Você também deve monitorar e avaliar os resultados e impactos de suas ações usando métricas de dados, pesquisas, auditorias e entrevistas. Você deve comunicar e relatar seu progresso e resultados para as partes interessadas em dados e solicitar seus comentários e sugestões. Você também deve revisar e atualizar sua arquitetura de dados regularmente para garantir que ela atenda às suas necessidades de negócios em constante mudança e às práticas recomendadas.

7 Veja o que mais considerar

Este é um espaço para compartilhar exemplos, histórias ou insights que não se encaixam em nenhuma das seções anteriores. O que mais gostaria de acrescentar?