Sem centro, sem fronteiras: Data Mesh e a IA empresarial

O Data Mesh, um conceito introduzido por Zhamak Dehghani, arquiteta de software e especialista em plataformas de dados da Thoughtworks, emerge como possível resposta a esse impasse. Ao distribuir a propriedade dos dados pelas equipas que os geram e utilizam, eliminando o congestionamento das arquiteturas monolíticas, o Data Mesh não só resolve o problema da centralização ineficiente, como também cria as condições ideais para que a IA empresarial se torne mais acessível, adaptável e eficaz.

Data Mesh como base para a IA descentralizada

A ascensão da IA empresarial trouxe desafios que os modelos tradicionais de gestão de dados não conseguem resolver. Modelos de machine learning e deep learning exigem grandes volumes de dados atualizados, acessíveis e de qualidade, mas, nas arquiteturas centralizadas, a recolha e movimentação desses dados tornam-se razão de afunilamentos. O tempo necessário para ingerir, transformar e disponibilizar informação para treino e inferência é frequentemente incompatível com a necessidade de baixa latência nas respostas.

Com o Data Mesh, essa latência tende a ser minorada. Ao invés de depender de um fluxo linear, em que os dados têm de ser transportados para um data lake central antes de serem utilizados em modelos de IA, cada domínio de negócio gere os seus próprios conjuntos de dados como produtos autónomos. Isso significa que os dados relevantes para a IA podem ser consumidos diretamente na sua origem, sem intermediários, permitindo inferência em tempo real e reduzindo a sobrecarga de pipelines de ingestão e transformação.

A qualidade dos dados, um dos maiores desafios da IA, também beneficia da abordagem distribuída. Quando os dados são tratados como produtos, as equipas responsáveis pela sua criação passam a ter um compromisso direto com a sua fiabilidade, garantindo que são bem documentados, versionados e rastreáveis. Isso evita o problema recorrente de dados sujos ou inconsistentes serem entregues a modelos de IA, reduzindo enviesamentos e melhorando a precisão das previsões.

Além disso, a abordagem do Data Mesh facilita a explicabilidade e transparência dos modelos de IA. Em setores regulados, mas não apenas nestes, a opacidade das decisões algorítmicas é um problema crítico. Se os dados que alimentam os modelos são fragmentados e carecem de rastreabilidade, torna-se difícil justificar como e por que razão uma decisão foi tomada. O Data Mesh, ao impor mecanismos robustos de data lineage e governança federada, garante que qualquer decisão tomada por um modelo de IA pode ser auditada até à origem dos dados que a influenciaram.

As tecnologias que viabilizam a integração entre Data Mesh e IA

Embora Data Mesh seja um conceito de arquitetura de sistemas de informação, a sua integração com a IA empresarial exige um ecossistema tecnológico específico. O primeiro pilar dessa integração a virtualização e consulta federada de dados, que permite que os modelos de IA acedam diretamente aos dados distribuídos sem necessidade de replicação massiva. Soluções como Starburst, construído sobre o motor de consultas distribuídas Trino (ex-Presto), permitem executar inferências sobre grandes volumes de dados sem deslocá-los fisicamente.

A gestão distribuída de modelos de IA também é essencial para garantir que cada domínio pode treinar e implementar os seus próprios algoritmos sem dependência de uma equipa centralizada. Ferramentas de código aberto como MLflow permitem que equipas distribuídas criem, versionem e monitorizem modelos de IA de forma autónoma, mantendo um registo estruturado das iterações e resultados.

A governança de dados, um dos elementos mais críticos na interseção entre Data Mesh e IA, exige soluções avançadas para rastreabilidade e conformidade. Plataformas como DataHub, criada pela LinkedIn, e Collibra, especializada em governança e catalogação de dados, garantem que todos os dados utilizados em modelos de IA podem ser auditados e controlados sem comprometer a flexibilidade da descentralização.

O treino e inferência distribuída de IA beneficiam de infraestruturas que permitem computação de alto desempenho sem sobrecarregar um único ponto de falha. Soluções como Ray, um framework de código aberto, de computação distribuída para IA, permitem que os modelos sejam treinados simultaneamente em múltiplos domínios, acelerando a experimentação e implementação de novas soluções analíticas.

Desafios na adoção de Data Mesh para IA empresarial

Apesar dos benefícios, a transição para uma arquitetura distribuída de dados e IA não é trivial. A resistência à mudança é um dos principais desafios, especialmente em empresas onde a centralização sempre foi sinónimo de controlo e segurança. Muitas organizações hesitam em transferir a responsabilidade pelos dados para equipas de negócio, temendo perda de coerência e aumento da fragmentação.

A definição clara de domínios de dados e de IA é outro obstáculo. Se os domínios não forem bem delimitados, há o risco de duplicação de dados, inconsistências e falta de interoperabilidade entre modelos de IA desenvolvidos separadamente. Estabelecer normas globais de nomenclatura, documentação e acessibilidade dos dados é essencial para evitar um cenário de caos analítico.

Além disso, a orquestração da governança federada precisa de ser cuidadosamente equilibrada. Um excesso de autonomia pode levar a que diferentes equipas sigam práticas desalinhadas, dificultando a colaboração e a reprodutibilidade dos modelos. Por outro lado, um controlo demasiado rígido pode anular os benefícios da descentralização, recriando os mesmos gargalos das arquiteturas monolíticas.

O futuro: IA empresarial sem silos

A integração entre Data Mesh e IA empresarial representa um avanço estratégico para organizações que pretendem extrair valor dos seus dados sem as limitações da centralização. Empresas que adotam este modelo tornam-se mais ágeis, eliminando as barreiras que tradicionalmente retardam a inovação em IA.

O futuro da analítica não pertence a quem apenas acumula dados em grandes repositórios, mas a quem consegue transformá-los em inteligência acionável no momento certo e no local certo. Num mundo onde a informação circula sem fronteiras, a vantagem competitiva não está na posse dos dados, mas na capacidade de os distribuir, compreender e aplicar de forma inteligente.