O que é um repositório de dados?
Um repositório de dados é um local centralizado onde as informações são armazenadas. Essa infraestrutura tem a função de coletar, armazenar e gerenciar dados para preservação e compartilhamento.
O objetivo de um repositório de dados é aceitar dados externos para uso de uma empresa ou instituição. Isso significa que os dados no repositório são padronizados e organizados de maneira que possam ser facilmente pesquisados e utilizados por outros.
Esses repositórios são amplamente utilizados em áreas como ciência de dados, análise de negócios, pesquisa acadêmica e desenvolvimento de software. Eles desempenham um papel fundamental ao fornecer um local central para armazenar e compartilhar dados, facilitando a colaboração e a reutilização de informações em diferentes contextos.
Por que precisamos de repositórios de dados?
Um repositório de dados é essencial por várias razões, uma vez que ele armazena informações utilizadas em diversos setores de negócios, pesquisas e outros contextos. Ele desempenha um papel crucial no processo de compreensão, organização e avanço dos dados em várias áreas.
Aqui estão algumas razões técnicas para o controle de informações ou dados em um repositório central:
Armazenamento centralizado: Um repositório de dados fornece um local centralizado para armazenar e organizar informações. Em vez de ter os dados dispersos em diferentes locais ou sistemas, um repositório permite consolidá-los em um único lugar, facilitando o acesso e a gestão dos dados.
Acesso e compartilhamento de dados: Um repositório de dados permite o acesso controlado e o compartilhamento de informações entre usuários ou equipes. Isso promove a colaboração e facilita a disseminação dos dados para análise, pesquisa, tomada de decisões e outras finalidades.
Recuperação eficiente de dados: Com um repositório de dados bem organizado, é mais fácil localizar e recuperar os dados desejados. Através de recursos de busca e indexação, é possível localizar rapidamente os dados relevantes com base em critérios específicos, como palavras-chave, atributos ou filtros.
Análise e geração de insights: Os repositórios de dados são fundamentais para a análise de dados e a geração de insights. Ao armazenar os dados de forma estruturada e acessível, os analistas podem explorar os dados, identificar padrões, tendências e relações, e obter informações valiosas para suportar decisões informadas.
Preservação e histórico de dados: Em muitos casos, é importante preservar os dados ao longo do tempo e manter um histórico das alterações. Um repositório de dados adequado permite rastrear as versões dos dados, registrar as alterações realizadas e garantir a integridade e a consistência dos dados ao longo do tempo.
Segurança e controle de acesso: Os repositórios de dados permitem implementar medidas de segurança e controle de acesso para proteger informações sensíveis. É possível definir permissões de acesso, autenticação e criptografia para garantir que apenas pessoas autorizadas possam acessar os dados.
Considerações antes da criação de um repositório de dados
Metadata
Metadados são informações sobre outros dados. Eles fornecem detalhes e descrições que auxiliam na compreensão, organização e uso mais eficiente dos dados. Os metadados explicam o que os dados são, como estão estruturados, sua origem e como podem ser utilizados. Podemos considerá-los como “dados sobre os dados”.
Um exemplo simples seria um documento de texto, no qual informações adicionais que facilitam a organização e pesquisa podem incluir: título, assunto, autor, número de páginas, entre outros detalhes relevantes.
Outro exemplo comum para ilustrar os metadados é uma fotografia, algo muito presente em nosso dia a dia. Os metadados de uma foto podem incluir informações como formato, tamanho, data e até mesmo dados mais complexos, como o dispositivo utilizado para capturá-la.
É importante mencionar que na área de proteção de dados é crucial citar a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados). Essa lei exige que cada dado seja acompanhado de uma ficha contendo os metadados correspondentes, garantindo assim uma melhor gestão e proteção das informações.
Dados FAIR
A sigla FAIR representa os princípios de Encontrabilidade (Findable), Acessibilidade (Accessible), Interoperabilidade (Interoperable) e Reutilização (Reusable). Esses princípios de Gestão de Dados são utilizados principalmente para pesquisas científicas.
Encontrabilidade: Os dados devem possuir identificadores únicos que permitam localizá-los de forma eficiente, rotulando os recursos de modo que possam ser facilmente encontrados e pesquisados.
Acessibilidade: Os dados devem ser facilmente acessíveis, tanto em termos de disponibilidade quanto de acesso efetivo. Isso significa que as barreiras para acessar os dados devem ser minimizadas, seja através de restrições técnicas ou de direitos.
Interoperabilidade: Os dados devem ser estruturados utilizando um vocabulário e uma linguagem comum, garantindo que diferentes sistemas e aplicações possam compreendê-los e interoperar entre si. Isso facilita a integração e o compartilhamento de dados entre diferentes contextos e plataformas.
Reutilização: Os dados devem ser descritos de forma adequada para que um novo usuário possa compreender seu conteúdo e contexto. Isso inclui informações claras sobre o uso dos dados, licenças associadas e restrições relevantes. Os dados devem ser preparados de maneira que sejam reutilizáveis em diferentes contextos e por diferentes usuários.
Tipos de repositórios de dados
Por ser utilizado em diversas áreas com diferentes objetivos, temos diversos tipos de repositórios de dados
Banco de Dados Relacional: Um repositório que armazena dados estruturados em tabelas seguindo um modelo relacional. Ele utiliza linguagens de consulta como SQL para acessar e manipular os dados. Exemplos populares incluem MySQL, PostgreSQL e Oracle Database.
Banco de Dados NoSQL: Um repositório que armazena dados não estruturados ou semi-estruturados, como documentos, grafos ou dados chave-valor. Eles oferecem flexibilidade e escalabilidade para lidar com grandes volumes de dados. Exemplos de bancos de dados NoSQL incluem MongoDB, Cassandra e Redis.
Data Warehouse: Um repositório otimizado para análise e relatórios. Ele consolida dados de várias fontes, frequentemente em formatos dimensionais, permitindo consultas complexas e rápidas. Exemplos populares incluem Amazon Redshift, Google BigQuery e Snowflake.
Data Lake: Um repositório que armazena dados brutos em sua forma original, sem uma estrutura pré-definida. Ele pode acomodar dados estruturados, semi-estruturados e não estruturados, sendo utilizado para exploração de dados em larga escala. Exemplos incluem Apache Hadoop, Amazon S3 e Azure Data Lake Storage.
Data Mart: Um repositório especializado que se concentra em uma área ou departamento específico dentro de uma organização. Ele contém um subconjunto de dados de um data warehouse, adaptado às necessidades de um grupo de usuários específico.
Sistema de Arquivos: Um repositório que armazena arquivos e documentos em uma estrutura hierárquica. É comumente utilizado para dados não estruturados, como documentos de texto, imagens e arquivos multimídia. Exemplos incluem sistemas de arquivos locais, compartilhamentos de rede e serviços de armazenamento de arquivos em nuvem.
Grafo de Conhecimento: Um grafo de conhecimento é um repositório que usa nós e arestas para representar dados. Ele captura relacionamentos complexos e permite consultas e raciocínio semântico. Exemplos populares são Neo4j, Stardog e Virtuoso.
Catálogo de Dados: Um repositório que fornece metadados e informações sobre ativos de dados disponíveis em uma organização. Ele auxilia os usuários na descoberta e compreensão dos dados, incluindo origem, estrutura e uso.
Como criar um repositório de dados
Faremos um exercício imaginário, onde você é um(a) engenheiro(a) de dados.
Como engenheiro de dados, você criará um esboço para entender as necessidades do modelo, definindo os objetivos do repositório de dados. Identificará o propósito, os dados a serem armazenados, quem terá acesso e as necessidades das pessoas envolvidas.
Trabalhando em uma empresa, você perceberá a importância de ter um repositório na nuvem. Escolherá uma tecnologia de armazenamento em nuvem, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ou Google Cloud Platform.
Irá, então, planejar a estrutura dos dados, analisando requisitos e objetivos, identificando entidades, atributos, relacionamentos, chaves primárias e estrangeiras, selecionando os tipos de dados adequados e criando o esquema do banco de dados. Ferramentas como Oracle SQL Developer Data Modeler ou ER/Studio Data Architect podem auxiliar nesse processo.
Após o planejamento, criará o ambiente de armazenamento, instalando e configurando o software escolhido, garantindo segurança, escalabilidade e disponibilidade dos dados.
Em seguida, você irá implementar a estrutura de dados, criando tabelas, esquemas e objetos para armazenar os dados de forma eficiente e organizada, aplicando regras de integridade. Ajustando a estrutura com base nos requisitos da empresa.
Com o ambiente e a estrutura prontos, o repositório poderá receber os dados, atendendo aos objetivos estabelecidos. Chegou a hora de importar os conjuntos de dados relevantes e prepará-los por meio do processo de ETL (Extração, Transformação e Carga), utilizando ferramentas especializadas, como as oferecidas pela Kondado.
Para garantir o bom funcionamento, serão implementadas políticas de segurança, acesso e criptografia, documentando e catalogando os dados com metadados que fornecerão informações sobre origem, estrutura e significado.
Serão estabelecidos processos de manutenção e atualização, aplicando atualizações, realizando limpeza e transformação periódica dos dados, e definindo políticas de retenção e descarte conforme necessário.
Por fim, deve-se monitorar e otimizar o desempenho do repositório, acompanhando consultas frequentes, otimizando índices e ajustando recursos de armazenamento e hardware para garantir eficiência e escalabilidade.
Seguindo essas etapas, você criará um repositório de dados eficiente e seguro na nuvem. Isso fornecerá uma base para análises, insights e tomada de decisões informadas na empresa.
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Conclusão
A criação de um repositório de dados é fundamental para a coleta, organização e compartilhamento eficiente de informações em diversos setores. Ele centraliza os dados, facilitando o acesso, a colaboração e a análise. Além disso, oferece vantagens como armazenamento centralizado, recuperação eficiente, segurança e controle de acesso.
A adoção de metadados e princípios FAIR auxilia na compreensão e uso dos dados. Existem diferentes tipos de repositórios, como bancos de dados relacionais, NoSQL, data warehouses, data lakes e sistemas de arquivos.
Ao criar um repositório de dados, é necessário planejar, implementar a estrutura, importar os dados e aplicar processos de ETL.
A segurança, a manutenção e a otimização contínua são essenciais para garantir a eficiência do repositório de dados.
Publicado em 2023-08-02