Modern Data Stack open source para a indústria financeira

O Modern Data Stack (MDS) open source é uma solução que oferece custos reduzidos, flexibilidade e segurança aprimorada para o setor financeiro. 

Em um mercado onde a eficiência e o controle sobre os dados são essenciais, é necessário encontrar uma abordagem que equilibre economia e robustez. 

Neste blog, vamos explorar como essa tecnologia emergente pode transformar a gestão de dados nas instituições financeiras.

Continue lendo para descobrir as principais vantagens, como implementar o MDS open source e por que ele é a escolha certa para a sua empresa. 

Primeiramente, o que é Modern Data Stack (MDS)?

O Modern Data Stack (MDS) é a metodologia Indicium para a criação de plataformas de dados com governança, agilidade e eficiência. 

Unindo pessoas, processos e ferramentas, o MDS faz parte de uma cultura que deve ser construída dentro das empresas, transformando os dados em ativos acessíveis e acionáveis, para que seja possível utilizá-los na evolução de todas as áreas dos negócios. 

Seus princípios são: 

1. Armazenamento na nuvem 

O armazenamento dos dados no Modern Data Stack é feito de forma centralizada na nuvem. Essa é uma tecnologia altamente escalável e flexível, o que facilita o processamento de big data de forma rápida e segura. 

Uma de suas maiores vantagens é a redução de custos com infraestrutura, instalação e manutenção. 

2. Modularidade 

Modularidade em dados é a prática de estruturar um sistema de dados de forma que ele seja dividido em componentes independentes ou módulos, cada um responsável por uma função específica ou por uma parte dos dados.

Essa abordagem facilita a manutenção, o desenvolvimento e a escalabilidade do sistema, permitindo que cada módulo seja alterado ou atualizado sem impactar negativamente os outros.

3. Simplicidade

A ideia, no Modern Data Stack, é que os processos verdadeiramente complexos fiquem com as ferramentas, e a interface para o usuário seja a mais simples possível. 

Por isso, a transformação de dados é feita em SQL e Python, de maneira centralizada, o que traz benefícios como a democratização da informação e a redução de custos com treinamento e manutenção.

4. Governança 

Através da prática da governança dos dados, as informações ficam centralizadas e facilmente acessíveis em um só local, simplificando a documentação. 

Isso permite a criação de lógicas de permissionamento e o gerenciamento de dados sensíveis de forma integrada, trazendo mais segurança e facilidade para o dia a dia da utilização de dados na empresa. 

5. Versionamento 

O versionamento é a prática de rastrear e gerenciar diferentes versões de um arquivo, código, documento ou conjunto de dados ao longo do tempo. 

Isso permite que você mantenha um histórico detalhado das alterações feitas, facilitando o restauro de versões anteriores, a comparação de mudanças, e permitindo o trabalho colaborativo em projetos de dados. 

6. DataOps

O DataOps é a abordagem moderna para gerenciar dados de maneira eficiente e colaborativa, alinhando as operações de dados com as necessidades de negócios. 

Combina práticas, processos e ferramentas para melhorar a eficiência, qualidade e confiabilidade no ciclo de vida dos dados, desde a ingestão até a análise e a entrega de insights. 

Assim, visa trazer automação, colaboração e integração contínua ao gerenciamento de dados.

Confira a seguir as principais diferenças entre o modelo moderno e tradicional. 

Modern Data Stack vs. Traditional Data Stack

O Modern Data Stack e o Traditional Data Stack representam abordagens distintas para o gerenciamento e processamento de dados, refletindo a evolução tecnológica e as necessidades de negócios. 

O Traditional Data Stack é baseado em infraestruturas locais, com sistemas de ETL tradicionais, data warehouses centralizados e uma arquitetura monolítica, que são difíceis de escalar e atualizar.

Nesse modelo, os dados são geralmente armazenados em servidores físicos dedicados, localizados dentro da própria organização ou em data centers de terceiros, mas ainda sob gestão direta. 

Em contraste, o Modern Data Stack é cloud-native, utilizando serviços gerenciados, ferramentas de ELT, data warehouses na nuvem e uma arquitetura modular e flexível. 

Ele oferece escalabilidade quase ilimitada, implementação ágil, custos baseados no uso e governança distribuída, tornando-o mais adequado para os desafios atuais, em que flexibilidade e inovação são essenciais.

A arquitetura do Modern Data Stack

Como você já viu, a principal característica da arquitetura do Modern Data Stack é ser construída em torno da computação em nuvem, o que permite escalabilidade e flexibilidade. 

Mas, além disso, essa arquitetura começa com a ingestão de dados, durante a qual diversas ferramentas de integração capturam dados de uma ampla gama de fontes, incluindo bancos de dados, APIs e sistemas SaaS. 

Esses dados são movidos para data warehouses na nuvem, como Snowflake, BigQuery ou Amazon Redshift, que atuam como repositórios centrais. 

Esses data warehouses são projetados para lidar com grandes volumes de dados e oferecem altas capacidades de processamento, permitindo a combinação e o armazenamento em um único ambiente.

Uma vez que os dados estão armazenados, a arquitetura do Modern Data Stack facilita a transformação e modelagem de dados usando ferramentas como o dbt (data build tool). 

Assim, os dados brutos são transformados diretamente dentro do data warehouse, sendo, então, preparados para análise e relatórios. 

Finalmente, a arquitetura do MDS também envolve a visualização e análise dos dados, utilizando plataformas de business intelligence (BI), que se conectam facilmente aos data warehouses na nuvem.

Isso permite que as equipes de dados criem dashboards interativos e relatórios dinâmicos que podem ser compartilhados em toda a organização, promovendo a tomada de decisões baseadas em dados de forma ágil e informada. 

A modularidade dessa arquitetura permite que novas ferramentas sejam facilmente integradas e que a infraestrutura evolua conforme necessário, mantendo a eficiência e a inovação contínuas.

Veja a seguir como tudo isso pode ser útil para os serviços financeiros. 

Modern Data Stack open source para a indústria de serviços financeiros

O Modern Data Stack (MDS) open source é uma solução que oferece custos reduzidos, flexibilidade e segurança aprimorada para o setor financeiro. 

É uma abordagem emergente que combina vários recursos open source para construir um pipeline de dados robusto e escalável, com o objetivo de melhorar a análise e o gerenciamento de dados em ambientes empresariais.

Suas principais vantagens são: 

• Custo: ferramentas open source são geralmente gratuitas para usar, embora possa haver custos associados à infraestrutura, suporte e manutenção.
• Flexibilidade e controle: é possível personalizar e ajustar as ferramentas conforme suas necessidades específicas. O código aberto permite modificações e contribuições por usuários.
• Comunidade e suporte: o suporte vem principalmente da comunidade de usuários e desenvolvedores. Algumas empresas oferecem suporte pago para ferramentas open source.
• Integração: muitas ferramentas de código aberto são projetadas para serem integradas facilmente com outras soluções open source, proporcionando uma abordagem modular e customizável.
• Transparência: o código-fonte é acessível, permitindo que usuários entendam como as ferramentas funcionam, garantindo que atendam aos requisitos de segurança e privacidade.

Assim, Modern Data Stack open source é uma excelente solução para serviços financeiros, principalmente em termos de custo e flexibilidade. 

Veja algumas empresas do ramo que já fazem uso dessa ferramenta em partes de seu pipeline: 

• Banco BV
• Edenred 
• Stellar
• Q2 bank
• Fundação Itaú
• Instituto Unibanco

Com ferramentas open source, as instituições financeiras podem reduzir significativamente os custos de licenciamento e customizar soluções específicas para suas necessidades, como regulamentações e integração com sistemas legados.

A transparência do código aberto permite maior controle e conformidade com padrões de segurança e privacidade.

Além disso, a escalabilidade das ferramentas open source é crucial para lidar com grandes volumes de dados e demandas crescentes. 

A inovação e agilidade são impulsionadas pela comunidade ativa, que proporciona atualizações rápidas e suporte técnico, permitindo que as organizações se adaptem rapidamente às mudanças no setor financeiro.

A flexibilidade do Modern Data Stack open source também facilita a implementação de medidas de segurança personalizadas e a adaptação às regulamentações específicas, como LGPD e normas locais. 

Com a menor dependência de fornecedores externos, as instituições mantêm controle total sobre seus dados e processos, reduzindo riscos associados a alterações de preços e suporte.

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