TL;DR: Arquiteturas de dados em camadas (Bronze, Prata, Ouro ou zonas Raw, Curated, Trusted) focam na melhoria progressiva da qualidade dos dados por meio de processos centralizados e hierárquicos. O Data Mesh, por outro lado, promove a descentralização, com domínios de negócio tratando seus dados como produtos, exigindo governança federada e alta maturidade. Ambas as abordagens podem ser complementares, permitindo soluções híbridas que equilibram controle e agilidade.

Takeaways:

• Arquiteturas em camadas (Bronze, Prata, Ouro) e zonas em data lakes (Raw, Curated, Trusted) estruturam os dados em níveis progressivos de refinamento, da coleta bruta à informação validada para consumo, com governança centralizada.
• Data Mesh é uma abordagem descentralizada onde cada domínio de negócio é responsável por seus próprios dados como produtos, promovendo agilidade e escalabilidade, mas demandando maturidade em dados e governança federada.
• A governança em arquiteturas de camadas é centralizada, facilitando a padronização, enquanto no Data Mesh é federada, distribuindo responsabilidades e exigindo coordenação para interoperabilidade.
• As abordagens de camadas e Data Mesh não são mutuamente excludentes; podem ser combinadas para aproveitar o controle de qualidade centralizado das camadas e a flexibilidade dos domínios do Data Mesh.
• A escolha entre as arquiteturas depende da maturidade e tamanho da organização: camadas são indicadas para estruturas menores ou em desenvolvimento, enquanto Data Mesh atende melhor empresas grandes com múltiplos domínios.

Arquiteturas de Dados: Comparativo entre Classificação em Camadas e Data Mesh (2015–2025)

Introdução

A evolução da gestão de dados tem sido marcada pela adoção de práticas que visam aumentar a qualidade, confiabilidade e governança das informações. Nos últimos anos, estratégias como a classificação em camadas (Bronze, Prata, Ouro) e o paradigma Data Mesh ganharam destaque, cada uma apresentando abordagens distintas para a organização e tratamento dos dados. Este artigo analisa essas duas perspectivas, destacando seus fundamentos técnicos, vantagens, desafios e possíveis formas de integração.

A abordagem em camadas utiliza uma hierarquia de processamento que transforma dados brutos em informações refinadas, permitindo uma governança centralizada e a redução de riscos operacionais. Por outro lado, a estrutura de data lake, dividida em zonas (Raw, Curated, Trusted), segue um princípio similar, segregando os dados para garantir qualidade e evitar a criação de data swamps. A explicação detalhada dos processos demonstra como cada camada ou zona agrega valor progressivamente.

A proposta do Data Mesh introduz uma perspectiva descentralizada, em que os domínios de negócio passam a tratar seus dados como produtos, tornando-se responsáveis por seus próprios pipelines e qualidade. Embora essa abordagem potencialize a agilidade e escalabilidade organizacional, ela demanda alta maturidade em dados e uma governança federada robusta. Ao longo deste artigo, abordaremos os aspectos técnicos e operacionais de cada metodologia, oferecendo uma compreensão abrangente para auxiliá-lo na escolha da estratégia mais adequada para sua organização.

Arquitetura em Camadas (Bronze, Prata, Ouro)

A arquitetura em camadas organiza os dados em níveis hierárquicos que permitem a melhoria progressiva da qualidade e confiabilidade das informações. Na camada Bronze, os dados são armazenados em sua forma bruta, sem qualquer tratamento ou transformação, servindo como um registro original e auditável. Esse estágio inicial é fundamental para manter a integridade dos dados, possibilitando reprocessamentos ou verificações futuras.

Na camada Prata, os dados passam por processos de limpeza, padronização e transformação, proporcionando uma visão integrada e consistente do negócio. Esse refinamento permite a centralização do controle e a implantação de regras de qualidade de forma uniforme. Com os dados processados, a governança centralizada torna-se mais eficiente, promovendo uma melhor gestão das informações que irão alimentar as camadas superiores.

Por fim, a camada Ouro reúne dados altamente curados, validados e prontos para consumo empresarial. Essa etapa final é responsável por oferecer informações de alta confiabilidade para suportar decisões estratégicas e operacionais. Além de agregar valor, a estrutura em camadas reduz os riscos, garantindo que somente dados refinados e consistentes sejam disponibilizados aos usuários finais.

Zonas em Data Lake (Raw, Curated, Trusted)

A organização dos dados em data lakes pode seguir uma lógica semelhante à das camadas, mas por meio de zonas que segregam os diferentes níveis de refinamento das informações. Na zona Raw, os dados originais são armazenados em seu formato inicial, assim como na camada Bronze, preservando o estado bruto para auditorias e reprocessamentos. Essa abordagem assegura que a base de dados permaneça imutável, servindo como referência para futuras transformações.

Na zona Curated, ocorre a transformação e integração dos dados, tornando-os compatíveis e prontos para análises mais complexas. Essa etapa é essencial para eliminar inconsistências e padronizar os registros provenientes de diversas fontes. A correspondência entre a zona Curated e a camada Prata evidencia o esforço em melhorar de forma sistemática a qualidade dos dados.

A zona Trusted representa o estágio final, onde os dados são consolidados, validados e garantidos para consumo empresarial. Assim como a camada Ouro, a Trusted garante que somente informações de alta qualidade e conformidade sejam utilizadas nos ambientes críticos de tomada de decisão. Dessa forma, a estrutura zonada em data lakes contribui para uma governança eficaz, evitando a transformação do ambiente em um data swamp e facilitando o controle de acesso conforme o nível de confiança.

Data Mesh: Abordagem Descentralizada

O Data Mesh propõe uma mudança de paradigma na gestão de dados, promovendo a descentralização e a distribuição de responsabilidades entre os domínios de negócio. Nesse modelo, cada domínio é responsável por tratar, processar e disponibilizar seus próprios dados como um produto, o que estimula a agilidade e a autonomia operacional. Essa abordagem desafia os modelos centralizados, permitindo que os especialistas de cada área desenvolvam soluções mais adequadas às suas necessidades específicas.

Cada domínio dentro do Data Mesh opera seus próprios pipelines de dados, aplicando transformações que podem seguir padrões semelhantes aos das arquiteturas em camadas, mas com a liberdade de customizar processos conforme a realidade do negócio. Essa autonomia possibilita uma rápida adaptação a mudanças e contribui para a escalabilidade organizacional. Contudo, essa descentralização exige uma disciplina técnica e de governança que certifique a manutenção dos padrões de qualidade e interoperabilidade.

A implementação do Data Mesh requer, além de uma forte maturidade em dados, o estabelecimento de uma governança federada, onde há a coordenação de políticas e padrões entre todos os domínios. Essa estrutura colaborativa é crucial para evitar silos e garantir que a descentralização não comprometa a integridade do ambiente de dados. Assim, o Data Mesh equilibra a autonomia com a necessidade de padronização, promovendo uma cultura de dados mais distribuída e responsiva.

Comparativo entre Camadas e Data Mesh

As abordagens de arquitetura em camadas e Data Mesh não se excluem, apresentando características que podem se complementar conforme as necessidades da organização. Enquanto as camadas visam melhorar a qualidade técnica dos dados através de processos centralizados e hierárquicos, o Data Mesh foca na descentralização e no empoderamento dos domínios de negócio para gerenciar suas próprias informações. Essa complementaridade permite que organizações se beneficiem do rigor do controle central sem abrir mão da flexibilidade e da agilidade.

Na arquitetura em camadas, a governança é centralizada, o que facilita a padronização e a aplicação consistente de regras de qualidade em toda a organização. Em contraste, o Data Mesh adota uma governança federada, onde cada domínio possui maior autonomia, mas também compartilha a responsabilidade por aderir a padrões e contratos de dados. Essa distinção reflete a diferença fundamental entre qualidade técnica e organização responsável, sendo que ambas as abordagens podem ser integradas para atender a requisitos específicos.

Em muitos cenários, a combinação de um data lake com camadas estruturadas (Lakehouse/Medallion) e a implementação de práticas de Data Mesh no nível organizacional surge como a estratégia mais vantajosa. Essa solução híbrida permite que os dados sejam refinados e validados de forma centralizada, enquanto os domínios de negócio mantêm a capacidade de atuar de forma ágil e customizada. Dessa forma, a integração das duas abordagens reflete a tendência de buscar equilíbrio entre controle central e flexibilidade distribuída.

Recomendações de Uso

Organizações menores ou aquelas com uma cultura de dados ainda em desenvolvimento tendem a se beneficiar da abordagem tradicional em camadas, que oferece uma implementação mais simples e direta. A classificação em Bronze, Prata e Ouro permite uma governança centralizada e padronizada, facilitando o controle e a qualidade dos dados desde o início. Essa abordagem, por sua robustez e clareza, é recomendada para cenários onde os recursos e a maturidade técnica ainda estão em fase inicial.

Para empresas de grande porte ou com diversos domínios de negócio, o Data Mesh pode representar uma solução mais alinhada às necessidades de escalabilidade e autonomia. A descentralização promovida pelo Mesh permite que cada área trate seus dados com maior propriedade, contribuindo para a agilidade nas entregas e na adaptação a mudanças. O uso de uma árvore de decisão, baseada em critérios como tamanho organizacional e exigência de autonomia dos times, auxilia na escolha dessa abordagem.

Em muitos casos, a estratégia ideal combina elementos de ambas as abordagens, estabelecendo um backbone centralizado para garantir a qualidade dos dados e, ao mesmo tempo, permitindo que os domínios operem de forma descentralizada. Essa integração híbrida fortalece a gestão dos dados ao unir o rigor técnico das camadas com a flexibilidade e a escalabilidade do Data Mesh. Portanto, a decisão deve ser guiada pelo contexto específico de cada organização e seu estágio de maturidade em dados.

Governança e Responsabilidades

Na arquitetura em camadas, a governança dos dados é predominantemente centralizada, com um único time definindo esquemas, regras e políticas de qualidade. Esse modelo promove um controle rigoroso e padronizado, limitando os pontos de decisão a um grupo restrito de especialistas. A centralização garante a consistência e a conformidade dos dados em toda a organização, facilitando auditorias e a manutenção dos padrões estabelecidos.

Em contrapartida, o Data Mesh adota uma governança federada, onde a responsabilidade pelos dados é compartilhada entre os domínios de negócio. Cada área assume um papel ativo na definição e aplicação das políticas de qualidade, o que estimula uma maior sensação de propriedade e accountability. Essa distribuição de responsabilidades permite uma tomada de decisão mais ágil e adaptada às necessidades específicas de cada domínio, potencializando a eficiência operacional.

Apesar das diferenças, ambos os modelos exigem uma certa coordenação central para evitar conflitos e silos. No Data Mesh, especialmente, é imprescindível a existência de diretrizes e contratos de interoperabilidade que orientem as práticas descentralizadas. Dessa forma, a governança federada combina a autonomia dos domínios com a necessidade de um componente central de coordenação, garantindo que o ecossistema de dados opere de forma integrada e consistente.

Interoperabilidade e Integração

A interoperabilidade entre os dados é um aspecto crucial tanto nas arquiteturas em camadas quanto no Data Mesh. No modelo em camadas, os dados passam por transformações que culminam na consolidação dos níveis Prata e Ouro, onde se estabelecem repositórios unificados e consistentes. Essa abordagem garante que, independentemente da origem, os dados estejam alinhados com os padrões definidos, facilitando a integração entre diferentes fontes e aplicações.

No Data Mesh, a interoperabilidade depende fortemente da adesão a contratos de dados padronizados e do estabelecimento de metadados ricos que permitam o descobrimento e a reutilização das informações. Cada domínio, ao publicar seus dados como produtos, compromete-se a seguir convenções que assegurem a compatibilidade com as demais áreas. Essa padronização é a ponte que permite a comunicação eficaz e a integração entre os diversos domínios, mesmo em um ambiente descentralizado.

Embora ambas as abordagens busquem proporcionar interoperabilidade, os desafios variam conforme o modelo adotado. Enquanto as camadas oferecem uma garantia quase imediata de integração por meio de processos centralizados, o Data Mesh exige um esforço contínuo para alinhar os padrões entre os domínios. Assim, o sucesso na integração dos dados depende não apenas da tecnologia empregada, mas também do comprometimento das equipes em manter a consistência e a clareza nas definições de contratos e padrões.

Conclusão

A gestão de dados evoluiu significativamente, passando de modelos altamente centralizados para arquiteturas que buscam equilibrar a qualidade técnica com a escala humana. Tanto as camadas Bronze-Prata-Ouro quanto as zonas em data lakes oferecem estruturas robustas para o tratamento e validação dos dados, servindo de alicerce para estratégias de governança. Essa evolução reflete a necessidade contínua de assegurar a integridade e confiabilidade dos dados em ambientes cada vez mais complexos.

Ao mesmo tempo, o surgimento do Data Mesh introduziu uma abordagem descentralizada que empodera os domínios de negócio, possibilitando uma maior agilidade e adaptabilidade no tratamento dos dados. As duas abordagens, embora distintas, podem ser vistas como complementares, onde a solidez técnica das camadas se une à flexibilidade organizacional do Mesh. Essa complementaridade permite que as organizações possam escolher, ou até integrar, estratégias conforme sua maturidade e necessidades específicas.

O futuro da gestão de dados aponta para a adoção de soluções híbridas que combinem o melhor dos dois mundos: o controle centralizado para garantir qualidade e consistência, aliado à descentralização para impulsionar a inovação e a responsividade dos domínios. Desse modo, os desafios de escalabilidade, interoperabilidade e governança serão enfrentados de forma mais equilibrada, preparando o caminho para uma evolução contínua da estratégia de dados nas empresas.

Fonte: arxiv.org. “A Multivocal Literature Review (MLR) is a type of Systematic Literature Review (SLR) that incorporates both formal academic publications and grey literature”. Disponível em: https://arxiv.org/abs/1707.02553?utm_source=openai.