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Título: Uma análise de implementações de arquitetura orientada a domínios de dados (data mesh): casos, fatos e desafios
Título(s) alternativo(s): Data mesh implementation - theory and cases review: facts and challenges
Autor(es): Firmino, Guilherme Snak
Orientador(es): Berardi, Rita Cristina Galarraga
Palavras-chave: Computação em nuvem
Armazenamento de dados - Custos
Arquitetura de software
Banco de dados
Cloud computing
Data Warehousing - Costs
Software architecture
Data bases
Data do documento: 25-Nov-2022
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Citação: FIRMINO, Guilherme Snak. Uma análise de implementações de arquitetura orientada a domínios de dados (data mesh): casos, fatos e desafios. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização (Ciência de Dados e suas Aplicações) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2022.
Resumo: A Arquitetura Orientada a Domínios de Dados, ou Data Mesh, foi formalizada há poucos anos no seio de uma grande consultoria de tecnologia e atualmente vem ganhando cada vez mais espaço de debate e interesse na indústria. No entanto, carecem trabalhos que foquem nos desafios de implementação ou que reúnam dados empíricos a respeito. O objetivo desse trabalho é buscar mapear quais cenários organizacionais, em função da variedade e quantidade de dados de que dispõem, bem como seus tipos e tamanhos para os quais a arquitetura seja a melhor recomendação. Deste modo, buscou-se uma revisão sistemática dos conceitos teóricos da Arquitetura, bem como elementos que a integrem a conceitos fundamentais da Gestão da Informação e de Governança de Dados. Para a parte empírica, entrevistou-se profissionais de tecnologia que implementaram ou se encontram em processo de implementação no Brasil e no exterior para empresas de distintos ramos industriais e de serviços. Percebeu-se uma melhor adequação da arquitetura para grandes corporações, onde são abundantes as fontes geradoras e consumidoras de dados. Empresas onde a cultura organizacional é horizontalizada, em que mais gestores e times se sentem empoderados em liderar processos de negócios e a própria inovação, tendem a sofrer menos obstáculos na implementação. Embora uma leitura rasa possa indicar que o Data Mesh surge em contraposição aos já consolidados padrões de arquitetura de dados, quais sejam, Data Warehouses e Data Lakes, na verdade o padrão se mostra flexível em integrar essas outas peças de arquitetura na malha (ou Mesh) caso necessário, de modo a possibilitar a democratização dos dados para os processos de negócio e inovação corporativos.
Abstract: The Domain-Driven Data Architecture, or Data Mesh, was formalized a few years ago in the heart of a large technology consultancy group and is currently getting increasing interest in the industry. Nevertheless, there is a lack implementation cases review focusing on challenges in order to determine for which corporate scale and business scenarios it fits better. That is precisely the main goal of this work. Thus, a systematic review of the theoretical concepts of Data Mesh Architecture was sought, as well as elements that integrate it with the fundamental concepts of Information Management and Data Governance. For the empirical part, we interviewed technology professionals who implement or are implementing it in Brazil and abroad for organizations from different industrial and service sectors. It was realized a best fit for larger organizations where there is a multiplicity of data sources and data use cases. Data-driven companies, where the organizational culture is horizontal, where more business process owners, managers and their delivery teams feel empowered to lead business processes and innovation by their own, tend to suffer less difficulties. Although a shallow reading may lead to conclusion that Data Mesh arises in contrast to traditional data architecture patterns such as Data Warehouses and Data Lakes, in fact the pattern proves to be flexible in integrating these pieces of architecture in the Mesh, if necessary, in order to enable the democratization of data for business processes and corporate innovation.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35484
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