Arquitetura de Dados
Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse, Cloud e Data Mesh. Argumentos que funcionam tanto pro CTO quanto pro CFO.
Conversa com: Architects, Platform Engineers, CTOs
O que este eixo desenvolve
- Diferenciar Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse. Saber qual arquitetura atende qual problema
- Avaliar provedores cloud (AWS, GCP, Azure) com criterios de custo, lock-in e maturidade do time
- Entender modelagem dimensional e como ela impacta a velocidade de entrega de analytics
- Mapear quando batch resolve e quando streaming e necessario de verdade
- Conhecer os principios de Data Mesh: dominio, produto, plataforma e governanca federada
- Construir argumentos tecnicos que traduzam impacto financeiro para diretores e C-level
Na pratica
Cenario 1
A empresa opera com 4 BUs e cada uma tem seu proprio Data Warehouse. O Translator avalia se consolidar em um Lakehouse centralizado faz sentido ou se Data Mesh com dominios autonomos resolve melhor, considerando cultura organizacional e maturidade dos times.
Cenario 2
O CTO quer migrar de Redshift para BigQuery. O Translator traduz o impacto em custo de retrabalho dos pipelines, tempo de retraining do time e risco de downtime para que a decisao nao seja puramente tecnica.
Cenario 3
O time de analytics reclama que as queries demoram demais. O Translator investiga se o problema e de modelagem, de capacidade da infra ou de falta de semantic layer, e direciona a solucao certa para o time certo.
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