O que é um catálogo de dados?

Um catálogo de dados é um inventário detalhado de ativos de dados dentro de uma organização. Ele ajuda os usuários a descobrir, entender, gerenciar, selecionar e acessar dados com facilidade.

Usando metadados e ferramentas de gerenciamento de dados, os catálogos de dados organizam ativos de dados para que os usuários (como analistas de dados, cientistas de dados e administradores de dados) possam encontrar rapidamente os dados certos para seus casos de uso analíticos ou comerciais. Muitos catálogos de dados oferecem suporte à pesquisa em linguagem natural, possibilitando que os usuários descubram dados sem escrever código nem consultas SQL.

Os catálogos de dados normalmente contêm uma ampla gama de ativos de dados, incluindo:

• Dados estruturados (bancos de dados, arquivos de dados)
• Dados não estruturados (documentos, e-mails, imagens e vídeos)
• Relatórios e resultados de consultas
• Visualizações de dados (gráficos, infográficos e dashboards)
• Modelos de aprendizado de máquina (ML)
• Conexões entre bancos de dados (relações de dados e linhagem)

Um catálogo de dados robusto também contém recursos de gerenciamento de metadados para coletar e selecionar os metadados de cada ativo de dados. Essas funcionalidades podem facilitar a identificação, a avaliação e o uso eficaz dos dados. O catálogo deve disponibilizar também ferramentas de governança de dados para ajudar a proteger a qualidade dos dados, a integridade dos dados e  a segurança dos dados.

Metadados são "dados sobre dados". São informações sobre dados separadas do conteúdo dos dados em si, como autor, data de criação ou tamanho do arquivo. Os metadados facilitam a pesquisa, a organização e o uso de dados.

Um exemplo clássico de metadados é o catálogo em cartão ou o catálogo online de uma biblioteca. Nestes metadados, cada cartão ou listagem contém informações sobre um livro: título, autor, assunto, data de publicação, edição, localização na biblioteca ou sinopse.

Essas informações facilitam para os leitores encontrar e avaliar o livro: é atual ou desatualizado? Contém as informações que procuro? O autor é alguém em quem confio ou cujo trabalho aprecio? Da mesma forma, os metadados facilitam para os usuários de dados encontrarem e avaliarem os dados de sua organização.

Tipos de metadados diferentes desempenham funções diferentes. Os catálogos de dados normalmente lidam com várias classes de metadados, incluindo:

Normalmente, um catálogo de dados tem ferramentas de gerenciamento de metadados para selecionar e enriquecer metadados com tags, associações, classificações e anotações.

As organizações modernas abrigam ambientes de dados cada vez mais complexos. Os ativos podem ser originários de vários ambientes de nuvem e sistemas locais, bem como de equipes, regiões geográficas e plataformas isoladas. Um catálogo de dados facilita para qualquer usuário encontrar, avaliar e usar todos esses dados com pouco talento ou esforço técnico.

Considere esta analogia: os sistemas Digital poupam os leitores do tempo e do esforço de vagar por prateleiras em busca de um livro específico. Um catálogo de dados serve a um propósito semelhante, ajudando os usuários a encontrar rapidamente os dados de que precisam, em vez de fazê-los navegar por vastos conjuntos de dados desorganizados. Um melhor acesso a dados melhora consideravelmente a eficiência das iniciativas de geração de insights em toda a organização, assim como um digital library leva os leitores à primeira página mais rápido.

Os catálogos de dados também desempenham papel crucial na gestão de dados, na mitigação de riscos e na conformidade regulatória, principalmente para evitar violações. Os recursos nessa área vão desde a classificação automática de dados para dados confidenciais até notificações quando são detectadas anomalias.

Por meio de catálogos de dados, os profissionais de dados podem acessar dados de forma independente, sem depender de equipes de TI, engenheiros de dados ou arriscar questões de conformidade e governança. Esses fatores criam um ambiente de dados ágil e autossuficiente que traz benefício para a organização.

Os catálogos de dados e os dicionários de dados servem a diferentes propósitos, mas funcionam juntos para tornar os dados mais utilizáveis.

Um catálogo de dados oferece uma visão geral ampla de todos os ativos de dados dentro de uma organização. Apresenta contexto de negócios para ajudar os usuários a descobrir e avaliar conjuntos de dados.

Por outro lado, um dicionário de dados define a estrutura e o conteúdo de conjuntos de dados individuais. Contém detalhes como nomes de campos, tipos de dados, valores permitidos, intervalos e formatos. Também garante que os campos de dados sejam padronizados em diversos projetos, arquivos e programas de dados.

Os catálogos de dados oferecem uma variedade de benefícios que apoiam a descoberta de dados, a governança e o uso em uma organização, incluindo:

• Análise acelerada de dados
• Eficiência operacional
• Tomada de decisão aprimorada baseada em dados
• Riscos regulamentares reduzidos
• Silos de dados aprimorados

Os catálogos de dados possibilitam análises de dados de autoatendimento, facilitando para os analistas de dados encontrar, acessar, preparar e confiar nos dados, acelerando o processo geral de análise de dados.

Criando uma divisão ideal de trabalho entre usuários e TI, os catálogos de dados reduzem os gargalos. Os cidadãos de dados podem acessar e analisar dados de forma independente, permitindo que as equipes de TI se concentrem em tarefas estratégicas e de alta prioridade.

Com dados centralizados, contextuais e confiáveis ao seu alcance, os profissionais de dados podem responder mais rápido e tomar decisões mais bem embasadas, o que os ajuda a atender às métricas de Business Intelligence (BI) e Big Data.

Promovendo, simplificando e automatizando a governança, os catálogos de dados dão aos analistas a confiança de que estão trabalhando com os dados que estão autorizados a usar, em conformidade com as regulamentações do setor e de privacidade de dados.

Os catálogos de dados podem unificar grandes quantidades de dados isolados de todas as fontes de dados de uma organização (como data warehouse, data lake e data lakehouses). A eliminação desses silos promove uma maior acessibilidade aos dados e colaboração entre os stakeholders.

Os catálogos de dados modernos oferecem um amplo conjunto de ferramentas e recursos que ajudam os consumidores de dados a encontrar, entender e usar os dados corporativos de forma responsável. Os principais recursos são:

• Descoberta de dados: um catálogo de dados deve permitir que todos os usuários de dados encontrem dados relevantes de forma rápida e fácil. A experiência de pesquisa deve ser intuitiva e fácil de usar, espelhando a da Netflix, da Amazon ou outras plataformas de consumo.
  
  
• Gerenciamento de metadados: o gerenciamento eficaz de metadados ajuda a melhorar a capacidade de pesquisa e descoberta dos catálogos de dados. Um catálogo de dados robusto mantém os metadados bem estruturados, acessíveis e utilizáveis.
  
  
• Linhagem de dados: por meio de metadados, um catálogo de dados deve visualizar o ciclo de vida dos dados, oferecendo uma visão clara e completa de sua origem, suas mudanças e seu destino dentro do pipeline de dados.
  
  
• Governança de dados: um catálogo de dados robusto integra-se sem dificuldades a políticas e ferramentas de governança, incluindo regras de qualidade de dados, glossários de negócios e fluxos de trabalho.
  
  
• Criação de perfis de dados: os catálogos de dados modernos contêm ferramentas de criação de perfis que podem revisar dados e, em seguida, ajudar a manter os padrões de qualidade de dados por meio de processos de limpeza e validação.
  
  
• Privacidade de dados: Para ajudar a garantir a segurança de dados e a privacidade dos dados confidenciais, um catálogo deve impor controles de acesso e permissões de usuário, dando suporte à conformidade com regulamentos como o Regulamento Geral de Proteção de Dados ou GDPR.
  
  
• Integração de dados: um catálogo de dados deve se conectar ao ecossistema de dados de uma organização— incluindo data warehouse, ferramentas de BI e outras plataformas — por meio de rastreadores, conectores ou interfaces de programação de aplicativos (APIs).
  
  
• Suporte para inteligência artificial (IA): os dados são fundamentais para o sucesso dos modelos de IA. Catálogos de dados empresariais modernos ajudam a marcar e preparar conjuntos de dados para desempenho e transparência ideais do modelo.

Um catálogo de dados de IA usa tecnologias avançadas, como automação, inteligência artificial e aprendizado de máquina para aprimorar e otimizar as funcionalidades tradicionais do catálogo de dados. As principais características de um catálogo de dados de IA podem ser: