Data mesh x data lake: qual o melhor para usar em procurement?
Comparar data mesh X data lake é uma boa maneira de identificar qual dessas duas tecnologias é a mais adequada para a gestão de dados da sua empresa. Contudo, para isso, é preciso entender profundamente o que contempla cada um desses modelos.
Data mesh é um formato de arquitetura de dados descentralizada, que combina questões tecnológicas e organizacionais, incluindo qualidade, propriedade e autonomia de dados, para promover o compartilhamento, acesso e gerenciamento de dados analíticos estruturados em ambientes complexos e de grande escala.
Já o data lake é um reservatório centralizado de dados que recebe e armazena grandes volumes de dados provenientes de diferentes fontes, os quais podem ser estruturados, não estruturados, brutos ou processados.
Em uma comparação breve entre data mesh e data lake, é possível perceber que o primeiro opera sobre um formato descentralizado, enquanto o segundo é centralizado. Também por conta disso, essas tecnologias de gestão de dados têm aplicações distintas, fazendo com que não sejam aplicáveis a todas as empresas.
Como saber qual modelo usar no seu negócio? No que se refere à melhoria de processos de procurement, por exemplo, qual a mais indicada?
Siga a leitura deste artigo e confira, agora mesmo, tudo sobre esse tema!
Data mesh x data lake: quais são as diferenças?
A principal diferença entre data mesh e data lake é a estrutura, sendo que o primeiro é descentralizado e o segundo centralizado.
Além disso, o data mesh é uma arquitetura usada para construção de plataformas de dados corporativos, enquanto o data lake é um local único de armazenamento de dados estruturados ou não estruturados, em formato bruto, de diversas origens.
Para que esses conceitos fiquem mais claros e fáceis de serem compreendidos, contextuaremos cada um deles a seguir e faremos um breve comparativo entre data mesh e data lake.
O que é data mesh?
Data mesh — que também pode ser chamado de malha de dados —, é uma abordagem de gestão de dados indicada para o gerenciamento de dados analíticos.
Esse recurso permite que usuários finais de sistemas acessem e consultem diversos dados, e tem como principal objetivo eliminar barreiras de disponibilidade e acessibilidade de dados apresentados em grande escala.
Essa tecnologia contribui para deixar os dados mais fáceis de serem detectados, disponíveis para acesso, interoperáveis e seguros. Todavia, por mais interessante que seja a proposta do data mesh, essa estrutura não é indicada para todas as empresas.
Basicamente, a malha de dados é sugerida e gera melhor aproveitamento para companhias que enfrentam incertezas, problemas e alterações em suas operações.
Assim, para resolver essas questões, a organização adota tecnologias mais robustas, que incluem engenharia de dados moderna para atender sua complexidade organizacional.
Por conta disso, o data mesh exige que o negócio tenha uma equipe de gerenciamento de dados mais madura, que opere sobre uma estrutura com a mesma característica.
Dica! Aproveite e leia também: "Como fazer uma boa gestão de dados de fornecedores na sua empresa?"
O que é data lake?
O data lake é um repositório central de dados, utilizado como uma fonte única e de verdade para a empresa. Escalável, simples e econômica, essa estrutura comporta grandes volumes de dados, tanto estruturados quanto não estruturados.
Nesse modelo, os dados podem ser processados e utilizados para basear diversas estratégias analíticas. Essa estrutura também permite:
receber e transformar dados de variadas fontes, contemplando arquivos de diversos formatos e extensões;
acessar rapidamente dados em uma base segura e devidamente organizada;
analisar e usar os dados para obter insights e tomar decisões.
Por conta dessas características, o data lake pode ser usado mesmo por companhias que não possuam equipes de engenharia próprias e/ou robustas, tornando-o um modelo de gestão de dados bastante democrático.
Sugestão de leitura: "Dados transacionais e não transacionais: quais considerar na gestão de fornecedores?"
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Quais as principais vantagens do data lake?
Com base nessa última explicação, você deve estar imaginando que entre data mesh e data lake, o segundo apresenta mais vantagens, certo?
Em linha gerais, sim, e o primeiro motivo é que a malha de dados precisa de vários data lakes para se estruturar. Isso acontece porque um dos blocos de construção de um data mesh é a utilização de uma infraestrutura econômica, escalável e baseada em nuvem — ou seja, um data lake.
Somado a isso, outras vantagens desse modelo de gestão de dados são:
permite o armazenamento de dados sem precisar estruturá-los previamente;
executa diferentes tipos de análise, tais como as preditivas, chegando até a processamento de Big Data;
fornece análise em tempo real, potencializando as tomadas de decisão;
é escalável e pode ser usado mesmo por organizações que não detém grandes estruturas de gestão de dados;
melhora as interações com clientes, fornecedores e demais parceiros de negócio por centralizar dados de diversas fontes e sistemas, dando uma visão mais completa da atuação da empresa e ajudando a traçar suas estratégias;
Como o data lake se aplica em procurement?
Um sistema data lake em procurement pode ser aplicado na construção de uma base de dados centralizada que ajude a potencializar a atuação dos profissionais dessa área, otimizar processos, reduzir falhas e aumentar a produtividade.
Isso é possível porque essa estrutura comporta o recebimento de dados de diferentes fontes de forma simplificada, sejam eles brutos, processados ou não, conforme já mencionamos.
Imagine, por exemplo, uma base de dados de fornecedores compartilhada, disponível em um sistema específico para gestão de empresas fornecedoras. Essa é, justamente, uma das funcionalidades que a Linkana oferece.
O que é a base de dados de fornecedores compartilhada da Linkana?
Trata-se de uma solução que centraliza diversos cadastros de empresas fornecedoras, devidamente preenchidos, atualizados, os quais são compartilhados entre todos os usuários do nosso sistema.
A Linkana é a primeira fundação de dados de fornecedores compartilhada do Brasil. Nossa base de dados de perfis universais de fornecedores permite que compradores busquem, analisem e homologuem fornecedores em alguns cliques.
Com isso, aceleramos radicalmente processos de onboarding, de análise e de monitoramento de fornecedores — graças aos dados dos fornecedores já preenchidos por eles ou por outra empresa —, permitindo o uso de dados e insights compartilhados entre as maiores corporações do nosso país.
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