Hoje em dia, o cenário das fintechs tem se transformado rapidamente, e um dos exemplos mais impressionantes é o do Monzo, um banco digital que decidiu revolucionar sua arquitetura de dados. Com mais de 100 equipes trabalhando em mais de 12.000 modelos dbt, a instituição britânica adotou uma abordagem "meshy" que não só cortou os custos do armazém de dados em cerca de 40%, mas também melhorou a velocidade de entrega de dados em 25%. Mas como eles conseguiram isso? Vamos explorar.
O que é Data Mesh?
Data Mesh é uma abordagem arquitetural que distribui a propriedade. dos dados entre equipes, em vez de centralizá-la em um único grupo ou departamento. Essa estratégia permite que cada equipe seja responsável pelo próprio conjunto de dados, promovendo uma cultura de responsabilidade e agilidade. No caso do Monzo, eles estruturaram seus modelos de dados em quatro camadas: modelos de landing automatizados, modelos normalizados gerados, modelos lógicos e modelos de apresentação específicos. Isso facilita a colaboração e a reutilização, algo que, em grandes organizações, pode ser um verdadeiro desafiu.
Como o Monzo Implementou o Data Mesh?
A implementação do Data Mesh no Monzo não foi apenas uma questão de tecnologia, mas também de cultura organizacional. Eles definiram princípios claros para sua arquitetura de dados: estabelecer padrões claros, formalizar o compartilhamento de dados através de interfaces explícitas e rely on automation para garantir a qualidade dos dados. Essas práticas, quando integradas a ferramentas de integração contínua (CI), garantem que a estrutura, as convenções e as melhores práticas sejam mantidas.
Dicas para Implementar um Data Mesh Eficiente
Se você está pensando em adotar uma estratégia de Data Mesh na sua organização, aqui vão algumas dicas avançadas que podem ajudar:
- Defina camadas claras: Como o Monzo, defina camadas de dados que ajudem a estruturar a informação de forma lógica e acessível.
- Automatize validações: Implemente ferramentas que realizem verificações automáticas na estrutura e na qualidade dos dados, reduzindo erros humanos.
- Envolva as equipes: Promova a capacitação das equipes para que entendam a importância da qualidade dos dados e se sintam responsáveis por eles.
- Monitore e ajuste: Utilize métricas para monitorar o desempenho dos seus modelos e esteja preparado para ajustar a estratégia conforme necessário.
Reflexões Finais
Em um mundo onde a velocidade e a qualidade dos dados são cruciais, o exemplo do Monzo mostra que a adoção de uma arquitetura de Data Mesh pode trazer benefícios significativos. No entanto, é importante lembrar que não existe uma solução única. Cada organização deve adaptar as práticas ao seu contexto e necessidades específicas. O que funciona para uma fintech pode não ser a resposta para uma empresa de e-commerce, por exemplo.
Portanto, minha recomendação é: comece pequeno, teste suas ideias e, acima de tudo, envolva sua equipe na jornada. A transformação dos dados em informações valiosas depende não só da tecnologia, mas também das pessoas que a utilizam.