Data Mesh

Fala pessoal blz? À medida que as organizações crescem e os dados se espalham por diferentes departamentos e equipes, manter um equilíbrio entre controle centralizado e autonomia local se torna um grande desafio. É nesse cenário que a governança de dados federada se destaca, oferecendo uma abordagem que permite que cada domínio gerencie seus próprios dados, mas dentro de um conjunto de diretrizes e padrões compartilhados pela empresa. Mas o que exatamente é governança federada e como ela contribui para uma gestão de dados mais ágil e eficiente? Neste post, vamos explorar esse conceito e entender por que ele se tornou fundamental para empresas que buscam escalabilidade e flexibilidade em suas estratégias de dados.

Governança Federada

O princípio da Governança Federada no Data Mesh estabelece uma abordagem descentralizada para gerenciar e garantir a qualidade, segurança e conformidade dos dados, mantendo ao mesmo tempo um conjunto de diretrizes e políticas centrais. Esse princípio busca o equilíbrio entre a autonomia de cada domínio e a necessidade de governança uniforme em toda a organização. Vamos explorar os principais aspectos dessa governança.

O Que é a Governança Federada?

No Data Mesh, a governança federada significa que a responsabilidade e a autoridade sobre os dados são distribuídas entre os domínios, mas são guiadas por um conjunto de políticas centrais. Cada domínio de dados tem autonomia para implementar as diretrizes de acordo com suas necessidades específicas, desde que respeite os padrões e as práticas recomendadas.

Componentes da Governança Federada

Padrões Centrais de Dados e Qualidade:
- A governança federada define um conjunto de padrões de dados que cada domínio deve seguir, como formatos, nomenclaturas e qualidade mínima.
- Isso garante que os dados, quando compartilhados entre domínios, sejam consistentes e utilizáveis, facilitando a integração e o consumo por diferentes equipes.
Diretrizes de Segurança e Privacidade:
- A governança central também define políticas de segurança e privacidade para assegurar que os dados estejam em conformidade com regulamentações, como a LGPD ou GDPR.
- Os domínios implementam essas diretrizes em seus dados, com práticas como anonimização de dados sensíveis e controle de acesso baseado em funções.
Padronização de Metadados e Documentação:
- A documentação e os metadados são fundamentais para que outros domínios consigam entender e utilizar os dados de forma adequada. A governança federada fornece orientações para a documentação, como o tipo de informação que deve ser incluída nos metadados, o formato de descrição e o contexto.
- Isso melhora a descoberta e a usabilidade dos dados e facilita a integração.
Contratos de Dados e Interfaces:
- Para garantir a comunicação eficiente entre domínios, são estabelecidos contratos de dados e interfaces. Esses contratos definem o que cada domínio se compromete a fornecer, a frequência de atualização dos dados e o formato, além de SLAs.
- Cada domínio é responsável por manter e atualizar os dados conforme definido nos contratos, mantendo a confiança e a consistência.
Controle e Auditoria Descentralizados:
- Em vez de uma equipe central controlar todos os dados, a governança federada permite que os domínios monitorem e auditem seus próprios dados, com ferramentas para controle de qualidade, conformidade e segurança.
- Isso aumenta a eficiência, permitindo que cada domínio responda rapidamente a problemas sem depender de uma equipe central.
Ferramentas de Suporte para Governança:
- A plataforma de autosserviço, que discutimos anteriormente, oferece ferramentas que ajudam os domínios a implementarem as diretrizes de governança. Essas ferramentas incluem controle de acesso, monitoramento de qualidade, e verificações de conformidade.
- As equipes de domínio podem usar essas ferramentas para garantir que os dados atendam aos requisitos de governança de maneira eficiente e com menos intervenção manual.

Vantagens da Governança Federada

Flexibilidade e Autonomia: A governança federada permite que os domínios ajustem e apliquem as diretrizes de maneira que se alinhe aos seus próprios contextos, mantendo-se dentro dos padrões globais da organização.
Escalabilidade: Esse modelo evita o gargalo das estruturas centralizadas, tornando a governança mais ágil e escalável à medida que os dados e os domínios aumentam.
Melhoria da Qualidade dos Dados: Cada domínio é diretamente responsável pela qualidade de seus próprios dados, promovendo uma cultura de responsabilidade e incentivando melhorias contínuas.

Desafios da Governança Federada

Coordenar Padrões Centrais: É necessário um esforço inicial para definir padrões e diretrizes, o que pode exigir colaboração entre várias equipes.
Treinamento e Cultura de Dados: Nem todos os domínios podem ter conhecimento ou práticas estabelecidas em governança de dados, o que pode exigir treinamento e adaptação.
Monitoramento da Conformidade: A conformidade precisa ser monitorada de forma contínua, com ferramentas adequadas para que a organização mantenha a segurança e a confiabilidade dos dados.

Exemplo Prático

Imagine uma organização onde o domínio de Vendas coleta dados de clientes e transações, enquanto o domínio de Marketing acessa esses dados para análises de comportamento. Com a governança federada:

A equipe central define que todos os dados pessoais devem ser anonimizados antes de serem compartilhados.
O domínio de Vendas implementa essas políticas de anonimização e rotula os dados com metadados que indicam a conformidade com o GDPR.
O domínio de Marketing consulta e utiliza esses dados sabendo que estão dentro dos padrões de conformidade e segurança.

Considerações finais

A governança federada no Data Mesh cria um equilíbrio entre autonomia e conformidade, promovendo uma cultura de responsabilidade de dados em cada domínio. Isso resulta em dados confiáveis e de qualidade em toda a organização, ao mesmo tempo que permite flexibilidade para que os domínios operem de maneira independente. Essa abordagem descentralizada é essencial para que o Data Mesh funcione em escala, sem comprometer a integridade e a segurança dos dados.