O que é otimização de dados?
O que é otimização de dados?
A otimização de dados é o processo de melhorar a qualidade dos dados para maximizar sua utilidade para a finalidade pretendida. As organizações modernas coletam dados de milhares de fontes para inteligência artificial, analytics e tomada de decisões orientada por dados. A otimização de dados envolve classificar e limpar dados para remover redundâncias, inconsistências e outros erros. Ela garante que as informações sejam relevantes, significativas e abrangentes para analytics de alta qualidade.
Quais são os benefícios da otimização de dados?
A otimização de dados é importante para a precisão do analytics, a eficiência de recursos e a redução de custos.
Uso eficiente de recursos
Trabalhar com dados exige recursos de armazenamento, computação e memória. Quando as técnicas de otimização de dados são aplicadas, os dados subjacentes exigem menos espaço de armazenamento e menos recursos para o processamento de dados. Os custos são reduzidos de forma eficaz para aumentar a eficiência.
Capacidades avançadas de analytics
O analytics avançado, que inclui machine learning (ML) e inteligência artificial (IA), exige insights de dados além do business intelligence (BI) tradicional. Os dados de alta qualidade, altamente acessíveis e organizados produzidos ao otimizar os dados possibilitam a implementação de tecnologias de análise de dados mais avançadas.
Maximiza a utilização de dados
A otimização de dados maximiza a utilização melhorando a acessibilidade, a usabilidade e a eficiência dos dados. A remoção de redundâncias, inconsistências e erros contribui para melhorias na utilização dos dados, ampliando os casos de uso interno e externo dos dados.
Oferece escalabilidade econômica
A escalabilidade econômica de dados envolve o aumento do volume de dados sem afetar significativamente os recursos necessários para acomodar esse volume maior de dados. Ao implementar a otimização de dados, não apenas os custos de armazenamento e processamento são minimizados, como os recursos de armazenamento e computação também são minimizados à medida que o volume de big data aumenta. Tecnologias baseadas em nuvem, como computação sob demanda e instâncias do tamanho certo, podem minimizar ainda mais os custos no processamento de big data.
Quais são as principais técnicas de otimização de dados?
A otimização de dados refere-se a muitas estratégias de otimização diferentes, podendo cada uma delas ser combinada para maior eficiência.
Otimização do armazenamento
A otimização do armazenamento é uma técnica crucial para a otimização de dados, pois pode impactar de forma significativa a eficiência, o custo e a performance. As técnicas usadas na otimização do armazenamento de dados incluem indexação, armazenamento em blocos e armazenamento em camadas.
Indexação
A indexação usa metadados para permitir uma recuperação de dados mais rápida, reduzindo assim os tempos de consulta de dados.
Armazenamento em blocos
O armazenamento em blocos divide os dados brutos em blocos do mesmo tamanho, que podem ser armazenados em várias mídias para obter a máxima eficiência de recuperação.
Armazenamento em camadas
O armazenamento em camadas distribui dados em vários tipos de armazenamento com base em regras e processos específicos para otimizar a eficiência do big data. Por exemplo, os dados acessados com frequência podem ser armazenados em unidades de estado sólido (SSD) de alta performance, enquanto os dados usados com menos frequência podem ser armazenados em armazenamentos mais lentos e mais baratos, como discos rígidos (HDD).
Otimização da qualidade
A otimização da qualidade envolve verificar a consistência de dados, identificar erros e garantir que estejam atualizados. Várias ferramentas sofisticadas de qualidade de dados estão disponíveis para auxiliar no processo de otimização. As técnicas para otimizar a qualidade dos dados incluem padronização, desduplicação e validação.
Maximizar a qualidade dos dados envolve:
- Consolidar dados de várias fontes e formatos em um formato padronizado, utilizando a transformação de dados.
- Garantir que não haja duplicatas no conjunto de dados.
- Garantir que os dados estejam completos e no formato correto, excluindo dados incompletos ou preenchendo-os para atingir a completude.
Por exemplo, um número de telefone deve consistir em dez dígitos e nenhum outro caractere.
Otimização de processamento
As técnicas de otimização de processamento incluem processamento paralelo, algoritmos de otimização de eficiência e estratégias de armazenamento em cache.
O processamento paralelo distribui as tarefas de processamento de dados em várias CPUs, reduzindo de forma significativa o tempo de computação. Em vez de usar algoritmos multifuncionais, algoritmos personalizados para tarefas de dados específicas podem ser empregados para reduzir a carga da CPU e acelerar o processamento de dados.
A técnica de armazenamento em cache armazena dados usados com frequência na memória mais rápida disponível para minimizar os tempos de recuperação.
Otimização de consultas
A otimização de consultas utiliza várias técnicas de banco de dados para melhorar a velocidade, a eficiência e a utilização de recursos durante a recuperação de dados. As técnicas de otimização de consultas incluem o seguinte, dependendo do tipo de banco de dados:
- A indexação usa metadados para permitir uma recuperação mais rápida
- A filtragem seletiva busca somente as linhas necessárias do banco de dados
- A projeção de colunas busca somente as colunas necessárias do banco de dados
- O armazenamento em cache de consultas armazena consultas usadas com frequência na memória rápida
- As consultas paralelas distribuem as tarefas de consulta entre várias CPUs
- O particionamento divide grandes tabelas de banco de dados em tabelas menores e específicas de consultas
Otimização da governança
A otimização da governança de dados garante que os dados atendam a todos os requisitos regulatórios e de segurança de maneira eficiente. Esse tipo de otimização de dados começa com o estabelecimento de políticas, processos e framewords escaláveis e seguros para conformidade.
A otimização da governança de dados pode envolver as seguintes ferramentas e técnicas:
- Ferramentas automatizadas de conformidade para garantir a conformidade com os regulamentos
- Automação do gerenciamento do ciclo de vida dos dados para automatizar a criação, retenção, arquivamento e exclusão de dados
- Frameworks de qualidade de dados para realizar verificações automáticas de qualidade de dados
- Controle de acesso baseado em perfil (RBAC) para limitar o acesso a usuários autorizados
- Plataformas de governança centralizada para políticas e processos de gerenciamento de dados
- Programas de treinamento e conscientização para educar as partes interessadas sobre políticas e práticas recomendadas
Como as organizações podem implementar a otimização de dados?
O processo de otimização de dados exige planejamento estratégico, adesão às políticas internas e refinamento contínuo.
Antes de implementar técnicas de otimização de dados, as organizações devem avaliar seus dados, processos e tecnologias atuais. Com base nisso, você determina novas metas e indicadores-chave de performance (KPIs) para identificar quais técnicas de otimização de dados são apropriadas e como provar resultados mensuráveis.
Estabeleça a governança de dados
Desenvolver um framework de governança de dados é a primeira etapa na otimização de dados. A governança de dados inclui os processos e as políticas que garantem que os dados estejam em condições adequadas para apoiar as iniciativas e operações de negócios. Ela determina os perfis, as responsabilidades e os padrões para o uso de dados.
Ao otimizar os dados com um framework de governança de dados, as organizações podem se beneficiar de maior usabilidade, escalabilidade, mitigação de riscos, alinhamento das partes interessadas e conformidade.
Implemente uma abordagem de dados como produto
Uma abordagem de dados como produto (DaaP) trata os dados internos com as mesmas técnicas de gerenciamento de um produto comercial. O DaaP inclui um proprietário de produto claro, responsabilidades definidas, fornecedores de dados aprovados, padrões estabelecidos, padrões de design estabelecidos, documentação abrangente, conjuntos de dados e registros digitais bem definidos e estruturas de governança robustas em todo o ciclo de vida dos dados.
Essa abordagem sistemática de gerenciamento de dados oferece otimização de dados por meio do DaaP de alta qualidade e de fácil acesso para usuários internos e externos.
Configure o catalogamento de dados
Um catálogo de dados faz o inventário de todos os dados que uma organização coleta e processa, armazenando-os em um só lugar: o catálogo de dados. A configuração de um catálogo de dados pode ajudar na otimização dos dados, tornando-os mais facilmente acessíveis e detectáveis.
A configuração do catalogamento de dados reduz a redundância de dados, facilita a colaboração, melhora a escalabilidade e possibilita a automação. Quando os padrões de metadados são aplicados, o catálogo de dados também melhora a qualidade dos dados.
Integre seus dados
Um dos princípios fundamentais da otimização de dados é a acessibilidade. A maneira mais rápida, fácil e econômica de tornar qualquer dado acessível é movê-lo para um local centralizado na nuvem. A migração para um data lakehouse baseado em nuvem combina a flexibilidade de um data lake com os recursos de análise de dados de um data warehouse.
Os benefícios dos data lakehouses incluem acesso unificado aos dados, escalabilidade, colaboração aprimorada, interoperabilidade e uso eficiente de recursos.
Configure automação
Para ajudar na implementação de técnicas de otimização de dados, quase todos os aspectos do processo de otimização podem ser automatizados com a ferramenta certa de otimização de dados. A seleção da ferramenta de otimização de dados correta depende do seu caso de uso específico e da técnica de otimização de que você precisa.
As ferramentas de automação estão disponíveis para otimização de dados em integração e ETL, qualidade e limpeza de dados, governança e catalogação, armazenamento e compactação, processamento de dados, automação e orquestração de fluxo de trabalho e otimização de banco de dados e consultas.
Garanta a escalabilidade
O uso de recursos escaláveis garante que as organizações obtenham os benefícios de eficiência de recursos de muitas técnicas de otimização de dados. O armazenamento, o processamento e o analytics de dados baseados em nuvem podem ajudar a reforçar a escalabilidade na otimização de dados, com instâncias do tamanho certo e processamento sob demanda.
Como a AWS pode apoiar seus esforços de otimização de dados?
O Analytics na AWS oferece um conjunto abrangente de recursos para cada requisito de otimização de dados. Da otimização do processamento de dados e da análise de dados SQL ao streaming, pesquisa e business intelligence, a AWS oferece preço, performance e escalabilidade incomparáveis com governança incorporada. Escolha serviços desenvolvidos especificamente e otimizados para workloads específicas, ou simplifique, gerencie ou otimize seus dados e fluxos de trabalho de IA com o Amazon SageMaker.
Por exemplo, é possível usar:
- O Amazon Athena, Amazon EMR e AWS Glue para analisar, preparar e integrar dados para analytics e IA.
- O Amazon Data Firehose e Amazon Kinesis para criar, escalar e operar pipelines de dados de streaming em tempo real sem a carga do gerenciamento da infraestrutura de armazenamento de dados.
- O Amazon DataZone e Amazon SageMaker Catalogue para catalogar, descobrir, compartilhar e controlar dados armazenados na AWS, on-premises e em fontes terceiras.
- O Amazon Redshift e o Data lake do Amazon S3 para acessar, analisar e otimizar seus dados em data lakehouses, data warehouses e data lakes.
Comece a usar a otimização de dados na AWS criando uma conta gratuita hoje mesmo.