Você certamente já cansou de ouvir que os dados são o novo petróleo. Essa analogia se aplica à importância desses ativos, mas também à necessidade de refiná-los para extrair valor real. No contexto digital, isso é obtido a partir da gestão de metadados.
Neste artigo, você conhecerá as principais estratégias para lidar com dados dispersos, transformados e acessíveis por pipelines complexos, garantindo a qualidade, conformidade regulatória e eficiência operacional. Boa leitura!
O que são metadados na nuvem?
Os metadados são os dados sobre dados, essenciais para fornecer o contexto necessário para eliminar silos e transformar informações brutas em ativos de negócio valiosos.
Pense em um gigantesco Data Lake ou um Data Warehouse na nuvem. Sem metadados, você pode até saber que tem informações importantes lá, mas não sabe o que é, de onde veio, se é seguro usar ou qual a sua data de validade.
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Em um cenário multicloud e de volumes exponenciais, a gestão de metadados garante que você responda a perguntas cruciais de forma instantânea e transparente:
- Descoberta: “Onde estão os dados que preciso para a minha análise?”
- Linhagem e confiabilidade: “Este campo foi calculado de acordo com qual regra de negócio? Qual a sua origem?”
- Conformidade: “Quem tem permissão para acessar estas informações sensíveis e quando foi o último acesso?”
Pode parecer um conceito simples, porém, uma pesquisa realizada pela Gartner em 2024 afirma que não adotar uma abordagem baseada em metadados na modernização de TI pode resultar em gastos até 40% maiores para as empresas.
Tipos de metadados e diferentes dimensões
Para uma gestão eficaz, é preciso ir além da simples coleta. É fundamental categorizar os metadados para que cumpram suas funções específicas, como veremos a seguir:
- Metadados descritivos: São informações de identificação básica, como título, autor, palavras-chave, gênero, entre outros. Eles facilitam a pesquisa e a descoberta em Catálogos de Dados, permitindo que o usuário encontre a informação correta sem a necessidade de ser um especialista em SQL.
- Metadados estruturais: Descrevem a organização e as relações entre os conjuntos de dados, definindo como as tabelas se interligam e os elementos se agrupam.
- Metadados administrativos: São informações de gerenciamento, como direitos autorais, permissões de acesso e políticas de retenção. É o coração da segurança e conformidade com a LGPD/GDPR, detalhando quem pode modificar os dados e por quanto tempo devem ser armazenados.
- Metadados técnicos: São os detalhes técnicos do arquivo, como formato, resolução, codificação e local. Eles garantem a compatibilidade e o processamento correto entre diferentes sistemas e plataformas na arquitetura multicloud.
- Metadados estatísticos e de processo: Descrevem métodos de amostragem, fontes e etapas de transformação no pipeline de dados. São essenciais para fornecer contexto para o data analytics, garantindo que os cientistas de dados entendam a jornada dos ativos e possam reproduzir análises com confiabilidade.
4 estratégias para a gestão de metadados na nuvem
Uma gestão de metadados eficaz não se resume a uma única ferramenta; é um ciclo de vida que exige processos e tecnologias bem definidos, integrando-se diretamente à sua governança de dados. Veja quais são os passos essenciais:
1. Coleta e catalogação automatizada
A base de tudo é saber o que você tem, sem depender de planilhas manuais. Portanto, a primeira estratégia de gestão de metadados é implementar ferramentas que realizam a coleta de forma automatizada e contínua.
A nuvem é dinâmica, com novos pipelines sendo criados e datasets sendo adicionados a todo momento. É por isso que a solução deve se integrar com provedores como AWS, Google Cloud ou Azure, a fim de descobrir e sincronizar mudanças automaticamente.
A Dedalus, com seu serviço Atlas, ajuda sua empresa a unificar metadados técnicos, de negócio e operacionais em um único ponto de referência. Isso melhora a encontrabilidade, tornando a busca de dados tão fácil quanto uma pesquisa no Google.
2. Implementação da linhagem de dados
A linhagem de dados é imprescindível para garantir a confiabilidade dos metadados. É a capacidade de traçar a jornada de qualquer informação, da sua origem até o seu ponto final de consumo, como um painel de BI ou um modelo de data analytics. Veja como:
- Auditoria e conformidade: Se um auditor questionar a legalidade de um dado, a linhagem deve fornecer instantaneamente a rastreabilidade: qual sistema o criou, quais transformações sofreu e onde está armazenado.
- Análise de impacto: Antes de mudar um esquema de coluna ou regra de negócio, a linhagem revela quais dashboards, modelos de IA e pipelines serão afetados, prevenindo quebras críticas na produção.
- Qualidade de dados: Se um resultado estiver incorreto, o rastreamento detalhado facilita a depuração de erros em segundos, agilizando a eficiência operacional.
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3. Execução da governança de dados
A governança de dados define as regras, enquanto os metadados são o mecanismo que aplica essas regras na prática.
Em ambientes multicloud, gerenciar permissões manualmente é inviável. Uma estratégia moderna de nuvem utiliza metadados para anexar políticas de segurança diretamente a campos específicos, especialmente quando contêm informações sensíveis.
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A Dedalus leva essa execução ao nível granular, aplicando regras de acesso e privacidade de forma consistente e automatizada, não importa onde o dado resida.
4. Impulsionando a usabilidade para IA e ML
Projetos de Inteligência Artificial e Machine Learning dependem de dados limpos, bem organizados e contextuais. Nesse caso, a gestão de metadados garante:
- Preparação simplificada: Metadados estatísticos e de processo detalham a fonte e as transformações, reduzindo o tempo gasto pelos cientistas de dados na preparação e liberando-os para focar na análise.
- Confiabilidade do modelo: A capacidade de rastrear a linhagem do dado de treinamento (metadado estatístico) garante a transparência e a reprodutibilidade dos modelos, um pilar das práticas responsáveis de IA.
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Próximos passos na sua jornada de metadados na nuvem
Gerenciar metadados na nuvem exige não só o conhecimento das melhores práticas, mas a capacidade de integrar essa gestão em arquiteturas nativas, orquestrando as capacidades dos ambientes que você já utiliza.
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Nossa expertise em multicloud, combinada com a eficácia do serviço Dedalus Atlas em gerenciamento de projetos de Data & IA, garantem que sua estratégia de metadados seja moderna, automatizada e, acima de tudo, confiável.
Assim, sua empresa garante total conformidade e segurança, enquanto transforma o tempo gasto procurando e validando dados em tempo dedicado à inovação. É a diferença entre ter dados e ter o contexto que leva a decisões de alto impacto.
