Introdução a Data Mesh
Data Mesh: Ainda faz sentido adotar? À medida que as empresas crescem, os volumes de dados que precisam ser processados, armazenados e analisados aumentam exponencialmente. Com isso, as arquiteturas de dados tradicionais, centradas em um único repositório ou equipe, começaram a mostrar sinais de ineficiência. O modelo centralizado, como os famosos Data Warehouses e Data Lakes, frequentemente se depara com gargalos, escalabilidade limitada e dificuldades em atender à demanda crescente de dados de múltiplas áreas de negócios.
Nesse contexto, o Data Mesh surge como uma abordagem inovadora, que propõe a descentralização das operações e governança de dados, distribuindo a responsabilidade para domínios orientados a produtos de dados. Cada domínio, ou área de negócio, torna-se responsável pela criação, manutenção e uso dos seus próprios dados como um produto completo, atendendo tanto a requisitos de qualidade quanto de consumo.
Com o Data Mesh, as empresas podem lidar de forma mais eficiente com o crescimento dos dados, permitindo que diferentes áreas funcionais assumam a posse dos dados que geram e consomem. A gestão descentralizada oferece escalabilidade, autonomia e maior velocidade no fornecimento de insights valiosos, além de resolver muitos dos desafios encontrados nas arquiteturas tradicionais centralizadas.
Essa abordagem está rapidamente ganhando relevância no campo do Big Data, especialmente em organizações que precisam se adaptar a um ecossistema de dados em rápida evolução. O Data Mesh não é apenas uma nova arquitetura, mas também uma mudança cultural em como os dados são geridos e valorizados dentro das empresas.
Mas o que é Data Mesh afinal?
O Data Mesh é uma abordagem moderna para a arquitetura de dados que busca resolver os desafios das arquiteturas centralizadas, propondo uma descentralização tanto do processamento quanto da governança dos dados. A ideia central do Data Mesh é tratar os dados como um produto, onde cada domínio da organização é responsável por gerenciar e fornecer seus próprios dados de maneira autônoma, de forma similar a como eles gerenciam outros produtos ou serviços.
O conceito foi desenvolvido para enfrentar os problemas que surgem nas arquiteturas centralizadas à medida que o volume, a complexidade e a diversidade dos dados aumentam. Ao invés de depender de uma equipe central de dados para gerenciar e processar todas as informações, o Data Mesh distribui a responsabilidade para equipes multifuncionais. Isso significa que cada equipe, ou domínio, se torna o "dono" de seus dados, garantindo que eles sejam confiáveis, acessíveis e de alta qualidade.
O Data Mesh é sustentado por alguns pilares essenciais que moldam sua abordagem única. Primeiro, ele descentraliza a gestão de dados ao delegar a responsabilidade para os domínios dentro de uma organização. Cada domínio é responsável pelos seus próprios dados, permitindo que as equipes de negócio cuidem dos dados que produzem e utilizam, de forma independente.
Além disso, um dos conceitos-chave do Data Mesh é tratar os dados como um produto. Isso significa que os dados não são mais vistos apenas como subprodutos dos processos de negócios, mas sim como ativos valiosos, com equipes responsáveis por garantir que eles sejam confiáveis, acessíveis e úteis para os consumidores.
Para que isso funcione, é fundamental que exista uma arquitetura robusta, que ofereça aos times ferramentas necessárias para gerenciar, acessar e compartilhar dados de maneira eficiente e autônoma, sem depender de uma equipe centralizada. Essa infraestrutura facilita a criação e manutenção de pipelines de dados e o monitoramento da qualidade.
Por fim, a governança federada garante que, apesar da descentralização, existam regras e padrões que todas as equipes sigam, assegurando conformidade e interoperabilidade dos dados entre diferentes domínios.
A falta de autonomia no acesso aos Dados
Um dos maiores desafios enfrentados pelas áreas de negócios em muitas organizações é a dependência de equipes centralizadas de dados para obter as informações necessárias para decisões estratégicas. Equipes de marketing, vendas, operações e outras precisam constantemente de dados para guiar campanhas, melhorar processos e otimizar suas operações. No entanto, o acesso a esses dados geralmente está limitado a uma equipe central de dados ou TI, o que gera diversos gargalos.
Essa falta de autonomia impacta diretamente a agilidade das áreas de negócios. Cada nova solicitação de dados precisa ser formalmente encaminhada para a equipe de dados, que, por sua vez, já está sobrecarregada com outras demandas. O resultado? Longos tempos de espera para análises, relatórios e insights que deveriam ser gerados rapidamente. Muitas vezes, as decisões precisam ser tomadas com base em dados desatualizados ou incompletos, prejudicando a competitividade e a capacidade de adaptação da empresa a novas oportunidades.
Outro ponto crítico é a falta de visibilidade. As áreas de negócios muitas vezes têm dificuldade em acompanhar o que está disponível no catálogo de dados, onde encontrar os dados relevantes e até entender a qualidade dessas informações. O alinhamento entre os requisitos de negócio e a entrega de dados acaba sendo prejudicado, criando uma lacuna entre o que o negócio precisa e o que a equipe de dados consegue entregar.
Além disso, a centralização de dados em uma equipe exclusiva dificulta o desenvolvimento de soluções personalizadas para diferentes áreas. Cada equipe de negócio tem necessidades específicas em relação aos dados que consome, e o modelo centralizado geralmente oferece uma abordagem genérica, que nem sempre atende a todas as necessidades. Isso pode levar a frustrações e à sensação de que os dados não são úteis ou acionáveis no contexto específico de cada área.
Esses fatores demonstram a necessidade de uma mudança de paradigma na forma como as empresas gerenciam e acessam dados. O Data Mesh propõe uma solução para essa falta de autonomia, ao descentralizar a responsabilidade de gestão e dar mais poder às áreas de negócio, permitindo que elas mesmas sejam donas dos dados que produzem e consomem. No entanto, essa mudança vem acompanhada de desafios culturais e organizacionais que precisam ser superados para garantir o sucesso dessa nova abordagem.
Mudanças culturais são necessárias
A adoção do Data Mesh não é apenas uma questão de mudar a arquitetura de dados; ela exige uma transformação cultural profunda dentro das organizações. Uma das maiores mudanças é a descentralização da responsabilidade sobre os dados. Em um modelo tradicional, uma equipe central de TI ou de dados geralmente é a única responsável por gerenciar, processar e fornecer acesso aos dados. Com o Data Mesh, essa responsabilidade é transferida para as próprias áreas de negócio, que passam a ser donas dos dados que produzem e consomem.
Essa mudança cultural pode ser desafiadora, pois as equipes de negócios, muitas vezes, não estão acostumadas a lidar diretamente com a governança e o processamento de dados. Elas precisarão se adaptar a novas ferramentas e tecnologias e, mais importante, a um novo mindset, onde o uso e a qualidade dos dados se tornam uma prioridade em suas atividades diárias. Isso requer treinamento e o desenvolvimento de novas habilidades, como entendimento sobre modelagem de dados e melhores práticas de governança.
Outro aspecto cultural crítico é a colaboração entre as equipes de negócio e de tecnologia. No modelo de Data Mesh, a TI não é mais o único ponto de contato para todas as necessidades relacionadas a dados. As áreas de negócio ganham autonomia, mas isso não significa que a TI e os engenheiros de dados deixam de ser importantes. Pelo contrário, a colaboração entre as duas partes torna-se ainda mais essencial. A TI deve fornecer as ferramentas e a infraestrutura para que os domínios possam operar de maneira independente, enquanto as áreas de negócio precisam garantir que seus dados atendam aos padrões de qualidade e governança estabelecidos pela organização.
Essa nova divisão de responsabilidades pode gerar resistência interna, especialmente em empresas acostumadas a uma estrutura hierárquica e centralizada. As equipes de dados podem sentir que estão perdendo controle sobre a governança, enquanto as áreas de negócio podem se sentir sobrecarregadas com suas novas responsabilidades. Superar essa resistência exige uma liderança forte, comprometida em alinhar toda a organização em torno de um objetivo comum: usar os dados como um ativo estratégico e distribuído.
Além disso, o sucesso do Data Mesh depende da adoção de uma cultura de responsabilidade compartilhada. Cada domínio precisa ver os dados como um produto que deve ser gerido com o mesmo cuidado e atenção que qualquer outro produto oferecido ao mercado. Isso requer um compromisso claro com a qualidade, acessibilidade e usabilidade dos dados, o que pode ser um grande salto para áreas que até então não se preocupavam com esses aspectos.
Nem só de mudanças culturais vive o Data Mesh, quais são as ferramentas comuns nesse ecossistema?
A implementação de um Data Mesh exige um conjunto de ferramentas e tecnologias robustas que suportem a descentralização dos dados, mantendo ao mesmo tempo a governança, a qualidade e a eficiência no processamento e consumo de informações. As ferramentas usadas no ecossistema de Data Mesh variam, mas normalmente estão relacionadas a três áreas principais: plataformas de armazenamento e processamento de dados, ferramentas de orquestração e automação, e ferramentas de governança e qualidade de dados.
Plataformas de Armazenamento e Processamento de Dados
Uma das bases para o Data Mesh é garantir que cada domínio tenha controle sobre os dados que produz, o que implica na necessidade de plataformas flexíveis e escaláveis para armazenamento e processamento. Algumas das tecnologias mais comuns incluem:
AWS S3 e Azure Data Lake: Essas plataformas de armazenamento oferecem uma infraestrutura flexível para dados brutos e processados, permitindo que os domínios mantenham seus dados com controle de acesso individualizado.
Apache Kafka: É frequentemente usado para gerenciar o fluxo de dados entre os domínios. Ele permite o streaming de dados em tempo real, essencial para empresas que precisam lidar com grandes volumes de informações de maneira contínua e descentralizada.
Spark e Databricks: Ferramentas poderosas de processamento de grandes volumes de dados que ajudam a escalar pipelines distribuídos, essenciais para manter a autonomia e eficiência entre os domínios.
Kubernetes: Atua como uma plataforma de orquestração de contêineres, permitindo a criação de ambientes de execução isolados para que diferentes domínios executem seus próprios pipelines de dados de maneira independente.
Ferramentas de Orquestração e Automação
Para que os domínios consigam gerenciar seus próprios dados sem depender de uma equipe centralizada, é fundamental contar com ferramentas de orquestração que automatizem processos de ETL (Extract, Transform, Load), monitoramento e atualização de dados. Algumas das mais comuns são:
Apache Airflow: Uma ferramenta open-source que facilita a automação de pipelines de dados, agendamento de tarefas e monitoramento de workflows. Ela ajuda os domínios a manterem seus processos de ingestão e transformação de dados sem intervenção manual contínua.
dbt (Data Build Tool): Focado na transformação de dados, o dbt permite que os analistas de dados realizem transformações diretamente no data warehouse, facilitando a implementação de mudanças nos modelos de dados de cada domínio com maior autonomia.
Prefect: Outra ferramenta de orquestração, similar ao Airflow, mas com foco em simplicidade e flexibilidade na gestão de fluxos de trabalho, facilitando a implementação e manutenção dos pipelines de dados.
Ferramentas de Governança e Qualidade de Dados
A descentralização traz consigo um grande desafio: manter a governança e garantir a qualidade dos dados em todos os domínios. Algumas ferramentas são projetadas para lidar com esses desafios de maneira eficiente:
Great Expectations: Uma das principais ferramentas de validação de dados, permitindo que os domínios implementem e monitorem a qualidade dos dados diretamente nos pipelines de ETL. Isso garante que os dados entregues estejam dentro dos padrões esperados, independentemente do domínio.
Monte Carlo: Uma plataforma de monitoramento de dados que alerta automaticamente sobre problemas de qualidade e anomalias. Isso ajuda a manter a confiabilidade dos dados mesmo em um ambiente distribuído.
Collibra: Usado para manter um catálogo de dados e implementar governança de forma centralizada, mesmo em uma arquitetura descentralizada. Ele ajuda a garantir que todas as áreas sigam normas comuns de governança, mantendo a interoperabilidade e conformidade dos dados.
Infraestrutura de Consumo ou Auto atendimento
Uma das chaves para o sucesso do Data Mesh é fornecer às equipes de negócio uma infraestrutura de autoatendimento, permitindo que elas possam criar, gerenciar e consumir seus próprios dados. Isso envolve desde a criação de pipelines até o uso de dashboards para análise de dados:
Tableau e Power BI: São frequentemente usados como ferramentas de visualização e exploração de dados, permitindo que os usuários finais acessem e interpretem os dados de maneira rápida e eficiente.
Jupyter Notebooks: Usados por equipes de ciência de dados para experimentação e análise, permitindo que os domínios analisem dados de forma independente, sem a necessidade de intervenção de equipes centrais.
Quais os riscos ao adotar Data Mesh?
Embora o Data Mesh traga inúmeras vantagens, como escalabilidade, agilidade e descentralização, sua adoção também implica desafios consideráveis, que vão desde as mudanças culturais profundas até o risco financeiro. Essas desvantagens podem comprometer a implementação bem-sucedida do modelo e, se não forem abordadas adequadamente, podem resultar em ineficiências ou até mesmo em falhas no projeto. Vamos explorar essas desvantagens em mais detalhes:
Complexidade Cultural e Organizacional
A transição para um modelo de Data Mesh requer uma mudança cultural significativa em como os dados são geridos e percebidos dentro da empresa. Isso pode ser um obstáculo, especialmente em organizações com uma longa tradição de centralização de dados.
Mudança de Mindset: Tradicionalmente, muitas empresas vêem os dados como uma responsabilidade exclusiva da TI ou de uma equipe central de dados. No Data Mesh, essa responsabilidade é distribuída, e as áreas de negócio precisam adotar uma mentalidade de “dados como produto”. Essa mudança exige que os domínios se comprometam a tratar seus dados com o mesmo rigor que tratam qualquer outro produto que entregam. No entanto, essa transição pode encontrar resistência, especialmente em equipes que não têm experiência técnica em governança e gestão de dados.
Treinamento e Capacitação: Uma desvantagem clara está no esforço necessário para treinar equipes de negócio a gerenciar e processar seus próprios dados. Isso pode incluir desde o uso de ferramentas de dados até a compreensão das melhores práticas de governança. As empresas precisam investir em treinamentos contínuos para garantir que as equipes estejam preparadas para suas novas responsabilidades, o que pode ser oneroso e demorado.
Resistência Interna: Implementar o Data Mesh significa alterar a dinâmica de poder e responsabilidade dentro da organização. Equipes de dados centralizadas podem resistir à descentralização, temendo a perda de controle sobre a governança de dados. Ao mesmo tempo, as equipes de negócios podem sentir que estão sendo sobrecarregadas com novas responsabilidades que antes não faziam parte de suas atribuições. Gerenciar essa resistência requer uma liderança forte e bem alinhada.
Fragmentação de Dados e Governança
Uma das grandes preocupações ao adotar uma arquitetura descentralizada é o risco de fragmentação dos dados. Se não houver uma governança eficaz e federada, diferentes domínios podem adotar padrões e formatos de dados divergentes, o que pode resultar em silos de dados, duplicação de informações e dificuldades de integração.
Inconsistência de Dados: Sem uma governança clara, a descentralização pode levar a inconsistências nos dados entre os domínios. Cada área de negócio pode ter suas próprias definições e práticas para coletar e tratar dados, criando um ambiente em que é difícil consolidar ou comparar informações de diferentes partes da empresa.
Desafios na Governança Federada: Implementar uma governança federada eficiente é um dos maiores desafios do Data Mesh. Isso requer a criação de políticas e padrões de dados que sejam seguidos por todos os domínios, garantindo interoperabilidade e qualidade. No entanto, garantir que todos os domínios sigam essas regras, especialmente em grandes organizações, pode ser difícil. Se a governança for relaxada ou fragmentada, os benefícios do Data Mesh podem ser comprometidos.
Custos Financeiros Elevados
A implementação do Data Mesh também pode implicar custos financeiros consideráveis, tanto no curto quanto no longo prazo. Isso acontece principalmente pela necessidade de investimentos em novas tecnologias, treinamentos e processos.
Investimento em Infraestrutura: Para garantir que cada domínio tenha a capacidade de gerenciar seus próprios dados, as empresas precisam investir em infraestrutura robusta de autoatendimento, o que pode incluir plataformas de armazenamento, processamento e orquestração de dados. O custo inicial de construir essa infraestrutura pode ser elevado, especialmente se a empresa já estiver operando em um modelo centralizado que exige reestruturação.
Manutenção Contínua: Além do custo inicial de implementação, a manutenção de um modelo descentralizado pode ser mais cara do que um sistema centralizado. Cada domínio requer recursos dedicados para gerenciar e garantir a qualidade dos seus dados, o que pode aumentar os custos operacionais. Além disso, ferramentas e serviços para garantir a governança federada e a interoperabilidade entre domínios exigem atualizações e monitoramento contínuo.
Risco de Ineficiência Financeira: Se a implementação do Data Mesh for mal executada, a empresa pode acabar gastando mais do que inicialmente planejava, sem colher os benefícios esperados. Por exemplo, a falta de governança pode gerar duplicação de dados e esforços redundantes entre os domínios, levando a um desperdício de recursos financeiros e humanos.
Dificuldade de Integração e Alinhamento
Por fim, a descentralização dos dados pode resultar em dificuldades de integração entre os domínios, especialmente se não houver um alinhamento claro entre as áreas de negócios e os padrões de dados estabelecidos pela organização.
Coordenação entre Domínios: Com o Data Mesh, cada domínio opera de maneira autônoma, o que pode criar desafios de coordenação entre as equipes. A falta de comunicação clara e frequente pode resultar em dados inconsistentes ou incompatíveis, dificultando análises integradas entre diferentes áreas da empresa.
Padrões de Qualidade: Manter um padrão de qualidade uniforme entre os domínios pode ser um desafio. Cada área de negócio pode ter uma visão diferente sobre o que constitui dados de qualidade, e sem uma governança clara, isso pode resultar em dados fragmentados ou de baixa confiabilidade.
Quais as vantagens e desvantagens? Quais são os benefícios de empresas que adotaram Data Mesh com as que não adotaram?
Ao comparar uma empresa que adotou o Data Mesh com uma que ainda segue o modelo tradicional centralizado, várias diferenças significativas surgem, tanto em termos de vantagens quanto de desvantagens. Essa comparação nos ajuda a entender os cenários onde o Data Mesh pode ser mais apropriado, bem como os desafios que ele pode apresentar em relação ao modelo convencional.
Velocidade e Agilidade na Entrega de Insights
Empresa com Data Mesh: Ao adotar o Data Mesh, as áreas de negócio ganham autonomia para gerenciar e acessar seus próprios dados. Isso significa que, em vez de depender de uma equipe central de dados, cada domínio pode construir e ajustar seus pipelines de dados de acordo com suas necessidades específicas. Isso geralmente leva a uma redução drástica no tempo necessário para obter insights acionáveis, já que as áreas de negócio não enfrentam os gargalos comuns em uma abordagem centralizada.
Empresa sem Data Mesh: Na abordagem centralizada, todas as demandas de dados precisam passar por uma equipe central, que muitas vezes já está sobrecarregada com múltiplas solicitações. Isso resulta em longos tempos de espera para relatórios, análises e insights. Além disso, o backlog de pedidos de dados pode se acumular, atrasando a tomada de decisões críticas para o negócio.
Vantagem do Data Mesh: A descentralização acelera o acesso a insights, tornando a empresa mais ágil e capaz de reagir rapidamente às mudanças de mercado.
Qualidade e Consistência dos Dados
Empresa com Data Mesh: No modelo Data Mesh, cada domínio é responsável pela qualidade dos dados que gera. Embora isso possa significar que os dados são mais contextualizados para as necessidades do domínio, existe o risco de inconsistências se a governança federada não for bem implementada. Cada domínio pode adotar padrões ligeiramente diferentes, o que pode resultar em problemas de interoperabilidade e comparabilidade dos dados entre os domínios.
Empresa sem Data Mesh: Em uma empresa com um modelo centralizado, a governança de dados é mais rígida e controlada, o que garante maior consistência nos dados em toda a organização. No entanto, isso também pode criar um gargalo na implementação de novos padrões ou na adaptação de dados para necessidades específicas de diferentes áreas de negócios.
Desvantagem do Data Mesh: A descentralização pode resultar em inconsistências nos dados, especialmente se não houver uma governança forte o suficiente para padronizar práticas entre domínios.
Escalabilidade
Empresa com Data Mesh: O Data Mesh foi projetado para escalar de maneira eficiente em grandes organizações. À medida que a empresa cresce e novos domínios surgem, esses domínios podem rapidamente estabelecer seus próprios pipelines de dados sem sobrecarregar uma equipe central. Isso permite que a organização se expanda sem criar um gargalo nas operações de dados.
Empresa sem Data Mesh: Em um modelo centralizado, a escalabilidade é um grande desafio. À medida que a empresa cresce e mais áreas precisam de acesso a dados, a equipe centralizada se torna um ponto de estrangulamento. A expansão da infraestrutura central também pode ser cara e complexa, dificultando a adaptação da empresa a novos volumes e tipos de dados.
Vantagem do Data Mesh: Escalabilidade mais natural e eficiente, à medida que as áreas de negócio podem gerir seus próprios dados sem depender de uma equipe central sobrecarregada.
Custos Operacionais
Empresa com Data Mesh: Embora o Data Mesh ofereça maior autonomia e escalabilidade, os custos operacionais podem ser mais altos no início. A implementação de infraestrutura de autoatendimento, governança descentralizada e treinamento das equipes de negócio para gerir dados pode ser onerosa. Além disso, há o custo contínuo de manutenção de padrões de qualidade e governança entre os domínios.
Empresa sem Data Mesh: Um modelo centralizado pode ser mais barato em termos de manutenção e governança, já que a equipe de dados central tem controle total sobre o sistema. No entanto, os custos ocultos podem aparecer na forma de ineficiências e perda de oportunidades devido à lentidão na entrega de dados.
Desvantagem do Data Mesh: Maior custo inicial e custos operacionais contínuos relacionados à governança e manutenção de infraestrutura descentralizada.
Inovação e Experimentação
Empresa com Data Mesh: Com cada domínio autônomo no gerenciamento de seus dados, há uma maior flexibilidade para experimentar novos métodos de coleta e processamento de dados. As equipes podem ajustar suas abordagens para atender às suas necessidades específicas sem esperar pela aprovação ou disponibilidade de uma equipe central de TI. Isso incentiva uma cultura de inovação, onde diferentes áreas podem testar hipóteses rapidamente e adaptar-se às mudanças.
Empresa sem Data Mesh: No modelo centralizado, qualquer experimentação ou inovação no uso de dados precisa passar pelo processo burocrático de priorização e execução da equipe central. Isso pode atrasar a inovação e limitar a flexibilidade das áreas de negócio para adaptar suas práticas rapidamente.
Vantagem do Data Mesh: Maior flexibilidade e capacidade de inovação nas áreas de negócio, que podem experimentar livremente com seus próprios dados.
Governança e Conformidade
Empresa com Data Mesh: Manter a governança e a conformidade em uma arquitetura descentralizada pode ser desafiador. Sem uma governança federada bem implementada, há um risco de que diferentes domínios adotem práticas divergentes, o que pode comprometer a qualidade dos dados e até mesmo colocar a empresa em risco de violação de regulamentos de proteção de dados, como o GDPR ou a LGPD.
Empresa sem Data Mesh: No modelo centralizado, a governança é muito mais controlada, e a conformidade com normas regulatórias é gerenciada por uma única equipe de dados, o que reduz o risco de violações e inconsistências. Contudo, isso pode levar a uma abordagem mais rígida e lenta para lidar com novas exigências regulatórias.
Desvantagem do Data Mesh: A governança descentralizada pode aumentar os riscos de não conformidade regulatória e inconsistência nos dados.
Data Mesh é uma bala de prata?
O conceito e suas ideias podem servir como uma bala de prata para muitas das dificuldades em que uma arquitetura centralizada enfrenta quando é necessário acompanhar o rápido crescimento da companhia e a necessidade das áreas nas extração de insights de forma ágil.
Embora o Data Mesh seja uma abordagem poderosa para resolver desafios de escalabilidade e autonomia em dados, ele não é uma solução universal. Ele oferece vantagens significativas, como descentralização e maior agilidade, mas também traz desafios complexos, como a necessidade de uma governança federada eficaz e altos custos de implementação.
A principal limitação do Data Mesh é que ele exige uma mudança cultural profunda, onde as áreas de negócio se tornam responsáveis pela qualidade e governança dos dados. Empresas que não estão preparadas para essa transformação podem enfrentar fragmentação dos dados e falta de padronização.
Além disso, ele não é indicado para todas as organizações. Empresas menores ou com menor maturidade em dados podem achar o Data Mesh excessivamente complexo e caro, optando por soluções mais simples, como Data Lakes ou Data Warehouses.
Portanto, o Data Mesh não é uma bala de prata. Ele resolve muitos problemas de dados, mas não é uma solução mágica para todas as empresas e situações. Seu sucesso depende da maturidade e da prontidão da organização para adotar uma arquitetura descentralizada e adaptativa.
Espero que tenham curtido esse post, compartilhem e até mais!
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