O que é e para que serve Data Catalog e Dicionário de Dados?
6 min6 minutos de leitura
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Autor(a)
Igor Nascimento Alves
Sou graduado em Ciência da Computação. Atuo como instrutor de Data Science e Machine Learning no Grupo Alura, tendo como principais interesses na tecnologia: criação de modelos e análise de dados. Nas horas vagas assisto e analiso dados de basquete e adoro ouvir podcasts de humor como Nerdcast e Jujubacast.
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Com o aumento do volume de dados e as consequentes necessidades de armazenamentos, surgem vários desafios para usar esses dados de forma eficaz.
Nesse sentido, algumas perguntas podem surgir:
Dentro de uma planilha podemos ter o status da conta de um cliente, mas qual é o significado desse status?
Já precisou de um dado e não sabia como ele era chamado?
Ou mesmo: você já precisou de algum dado específico e não sabia onde encontrá-lo?
Se você se identificou com algumas dessas perguntas ou já passou por isso, você precisa de um Data Catalog ou de um Dicionário de Dados.
Neste artigo, vamos aprender o que é um dicionário de dados, seus componentes, diferenças entre Dicionários de Dados e Data Catalog e principalmente conhecer técnicas e ferramentas para implementar um dicionário na sua empresa ou mesmo adicionar este tópico ao seu plano de estudos.
Siga com a leitura, e vamos juntos!
O que é Dicionário de Dados
Dentro de uma empresa ou organização, existem muitos dados armazenados em planilhas, bancos de dados, data warehouses e outros repositórios.
Com o aumento do volume de dados, surgem alguns desafios para usar esses dados de forma eficaz. Por exemplo: dentro de uma planilha podemos ter o status da conta de um cliente, mas qual é o significado desse status?
Um Dicionário de Dados é essencial para responder a perguntas sobre esses dados. Ele é um documento que contém informações detalhadas sobre os dados em um banco de dados ou sistema. Inclui descrições de tabelas, colunas e o significado de cada uma delas. É crucial para quem precisa entender o que cada dado representa e como ele é chamado.
Componentes de um Dicionário de Dados
Metadados: Incluem tipos de dados, tamanho, permissões e relacionamentos entre os dados.
Estrutura da Tabela: Detalhes sobre colunas, tipos de dados, restrições e chaves primárias e estrangeiras.
Documentação de Processos: Explicações sobre transformações de dados e fluxos de ETL.
Definições de Negócio: Termos e definições específicas da organização ou do domínio.
O que é Data Catalog?
Quando lidamos com uma organização grande, muitas vezes temos diversos dicionários de dados de diferentes fontes, o que pode nos levar de volta ao problema inicial: como encontrar e entender os dados de forma eficaz? A solução é um Data Catalog, que é um catálogo centralizado de dados de toda a organização.
O Data Catalog contém informações detalhadas sobre onde os dados estão armazenados, como eles são estruturados e como podem ser acessados. É uma ferramenta poderosa para gerenciar e localizar dados específicos dentro de uma organização.
Componentes de um Data Catalog:
Metadados: Informações sobre tipos de dados, tamanho, permissões e relacionamentos.
Estrutura dos Dados: Descrição de conjuntos de dados, tabelas, colunas e tipos de dados.
Documentação de Processos: Detalhes sobre transformações de dados e fluxos de ETL.
Definições de Negócio: Termos e definições específicos da organização.
Glossário de Dados: Termos e definições usados na organização.
Origem dos Dados: Fontes de dados e sistemas de origem.
Qual é a diferença entre Dicionário de Dados e Data Catalog
Dicionário de Dados: Contém informações detalhadas sobre os dados de um banco de dados ou sistema específico. É focado na descrição dos dados e suas estruturas.
Data Catalog: É um repositório centralizado que contém informações sobre os dados de toda a organização. Ele vai além da descrição dos dados para incluir onde os dados estão armazenados e como podem ser acessados.
Qual é a importância do Dicionário de Dados para diferentes profissionais
Agora vamos pensar a importância do Dicionário de Dados para diferentes profissionais:
Engenheiro de Dados
Desenvolvimento de ETL: O Dicionário de Dados facilita a criação e manutenção de pipelines de dados, fornecendo detalhes precisos sobre a estrutura e os metadados dos dados.
Qualidade e Governança de Dados: Ajuda a garantir a qualidade dos dados e a conformidade com normas de governança.
Analista de Dados
Exploração e Análise de Dados: Facilita a interpretação dos dados, permitindo análises mais precisas e informadas.
Consistência e Precisão: Contribui para a manutenção da consistência e precisão nas análises, ajudando a evitar interpretações errôneas.
DBA (Administrador de Banco de Dados)
Gestão e Manutenção: Auxilia na administração e otimização do banco de dados, fornecendo uma visão clara das estruturas e metadados.
Segurança e Controle de Acesso: Contribui para a segurança dos dados e controle de permissões, fornecendo detalhes sobre quem pode acessar quais dados.
Como implementar um Dicionário de Dados e Data Catalog
Aqui estão alguns elementos que auxiliam na implementação de um Dicionário de Dados e Data Catalog:
Ferramentas
Existem várias ferramentas que facilitam a criação e manutenção de dicionários de dados, como Dataedo, Alation e Collibra. Estas ferramentas ajudam a automatizar a captura de metadados e integrá-los com outros sistemas.
Considerando serviços de Cloud temos ferramentas internas que contam com catálogos de dados como o AWS Glue, Catálogo de Dados do Azure e Data Catalog do Google Cloud.
Automação e integração
Automatizar a captura de metadados é crucial para manter o dicionário de dados atualizado e preciso. Integrações com outros sistemas podem ajudar a centralizar e organizar as informações de dados.
Processo de criação
Para construir um dicionário de dados eficaz, siga estes passos:
Inventário de Dados: Liste todos os dados disponíveis.
Documentação: Detalhe as tabelas, colunas, tipos de dados e definições de negócio.
Revisão e Validação: Assegure que todas as informações estão corretas e completas.
Manutenção Contínua: Atualize o dicionário regularmente para refletir mudanças nos dados.
Boas práticas e desafios com o Dicionário de Dados
Aqui estão alguns desafios e boas práticas para manter o Dicionário de Dados:
Manutenção contínua:
Para manter o dicionário de dados relevante, é importante ter uma estratégia para atualizá-lo regularmente. Isso pode incluir revisões periódicas e a implementação de processos automatizados para a captura de novos dados.
Colaboração e acessibilidade:
Envolver diferentes equipes e garantir que todos tenham acesso fácil e útil ao dicionário de dados é crucial para seu sucesso. Isso promove uma melhor comunicação e entendimento entre as partes interessadas.
Conclusão
Portanto, nesse artigo estudamos sobre o que são e para que servem o dicionário de dados e o data catalog e principalmente passamos pelas seguintes etapas:
Características de um dicionário de dados e um data catalog;
Como eles são utilizados para cada pessoa profissional da área de dados;
Técnicas e ferramentas utilizadas para a criação deles
Com um bom entendimento sobre o Dicionário de Dados e Data Catalog, você estará melhor equipado para gerenciar e utilizar os dados em sua organização de forma mais eficaz e eficiente.
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