Boa tarde,
É considerada uma boa prática utilizar um Produto de Dados analítico, alimentado via batch por diversos sistemas, exclusivamente como camada intermediária de centralização de dados, para posterior consumo por um sistema operacional?
Boa tarde,
É considerada uma boa prática utilizar um Produto de Dados analítico, alimentado via batch por diversos sistemas, exclusivamente como camada intermediária de centralização de dados, para posterior consumo por um sistema operacional?
Oi, Luciana. Tudo bem?
De forma geral, não é uma boa prática usar um Produto de Dados analítico, alimentado em batch, como ponte de integração para abastecer diretamente um sistema transacional.
O principal motivo é a latência. Sistemas operacionais normalmente dependem de dados atualizados em tempo real ou próximo disso para funcionar corretamente. Quando você coloca um fluxo batch no meio, cria um atraso que pode afetar decisões e comportamentos do sistema.
Além disso, existe uma questão de propósito. Produtos de Dados no contexto de Data Mesh são pensados para consumo analítico, como BI, exploração de dados e machine learning. Quando eles passam a ser usados apenas para transportar dados entre sistemas, acabam assumindo um papel de integração que não é o objetivo original, o que tende a gerar acoplamento e confusão na arquitetura ao longo do tempo.
Se a necessidade for simplesmente sincronizar dados entre sistemas operacionais, o caminho mais adequado costuma ser via APIs ou uma arquitetura orientada a eventos, usando ferramentas como Kafka ou RabbitMQ.
Por outro lado, há um cenário em que esse fluxo faz bastante sentido. Quando o sistema operacional precisa consumir um resultado analítico, como um score de crédito, uma segmentação de clientes ou uma recomendação, aí sim é válido retornar esse dado enriquecido. Esse padrão é conhecido como Reverse ETL ou IA operacional.
Bons estudos!
Sucesso ✨
Bom dia, Vitor,
Obrigada pelo retorno.
Sua resposta foi muito completa e de fácil entendimento.
Luciana.