O Fim dos Silos: Integrando Salesforce Data 360 a uma Estrutura de Domínios de Dados

O maior obstáculo para uma empresa se tornar verdadeiramente orientada a dados não é a tecnologia, mas a cultura e a estrutura organizacional. Pesquisas indicam que, enquanto o investimento em tecnologia cresce, a barreira cultural continua sendo o principal desafio para quase 80% dos líderes. O modelo tradicional de centralização falhou em entregar a promessa de agilidade.

Neste artigo, propomos uma mudança estratégica: alinhar a plataforma Salesforce Data 360 a uma estrutura de domínios de dados, inspirados no conceito de Data Mesh e nos princípios de Team Topologies. O objetivo é sair de um cenário de gargalos operacionais para um modelo onde o dado é gerido como um produto de alto valor.

O Diagnóstico: Por que a Centralização Falha em Escalar?

Muitas organizações construíram arquiteturas de dados centralizadas, como grandes Data Lakes ou Warehouses, esperando que isso resolvesse a fragmentação da informação. No entanto, à medida que a plataforma incha, surgem sintomas críticos que bloqueiam a inovação:

• Ciclos de entrega muito longos: O tempo para importar e disponibilizar novos dados aumenta drasticamente, dificultando a resposta rápida às mudanças do mercado.

• Falha na Escala: Equipes centrais sobrecarregadas tornam-se um gargalo. Elas falham em escalar a ingestão de novas fontes e em atender à demanda crescente dos consumidores de dados. 

• Falta de Materialização de Valor: A complexidade tecnológica e o distanciamento entre a TI e o negócio resultam em um alto custo de propriedade e na falha em transformar dados brutos em valor de negócio tangível.

Para resolver isso, precisamos descentralizar a propriedade, aproximando o dado de quem realmente entende o seu significado: os domínios de negócio.

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Reorganizando para o Sucesso: Team Topologies e Data 360

Para otimizar o uso do Data 360 e remover esses gargalos, a estrutura de times deve refletir o fluxo de valor. Aplicando os conceitos de Team Topologies, sugerimos dois modos de interação fundamentais para esta arquitetura:

• X-as-a-Service (Times de Plataforma): A equipe técnica especializada configura e mantém o Data 360. Eles operam a plataforma como um serviço de infraestrutura agnóstica a domínios. A missão deste time não é criar relatórios, mas prover a infraestrutura robusta e ferramentas de autoatendimento (“Self-serve data platforms”) para que as áreas de negócio operem com autonomia.

• Facilitating (Centro de Excelência): O Centro de Excelência (CoE) atua no modo “facilitador”. Em vez de ser uma autoridade centralizadora que aprova cada vírgula, este grupo equilibra os interesses dos diferentes domínios e define as políticas globais que serão automatizadas pela plataforma.

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Data as a Product: A Nova Mentalidade

A peça central dessa estratégia é tratar o dado como um produto. Isso vai além de apenas disponibilizar uma tabela em um banco de dados; significa aplicar Design Thinking aos ativos de dados.

A anatomia de um Produto de Dados no contexto do Data 360 envolve encapsular código, políticas e infraestrutura em uma unidade coesa:

• Portas de Entrada: São os mecanismos de recepção. Podem ser interfaces de usuário para entrada manual ou interfaces técnicas (APIs, extratores) que trazem o dado bruto para o domínio.

• O Dado em Si: É o núcleo do produto. Inclui o armazenamento, o processamento, a transformação e, crucialmente, os Acordos de Nível de Serviço (SLOs) e contratos de compartilhamento.

• Portas de Saída: São os mecanismos de entrega. O produto deve disponibilizar o dado em formatos consumíveis, seja através de interfaces técnicas para outros produtos de dados (APIs) ou formatos legíveis para humanos (Dashboards, Relatórios).

Escala Multi-Org com Data Cloud One: Home e Companion Orgs

Para corporações que operam com múltiplas instâncias do Salesforce (devido a fusões, aquisições ou divisões regionais), a aplicação de domínios e do modelo Team Topologies se materializa perfeitamente através da arquitetura Data Cloud One.

Neste modelo, a plataforma é estruturada estrategicamente para maximizar o reuso de dados e eliminar silos entre diferentes operações:

• Home Org (A Plataforma Base): Uma única organização Salesforce é designada como a org “principal” onde o Data 360 reside. Gerenciada pelo CoE junto a uma equipe de especialistas em dados, a Home Org centraliza o processamento pesado, a harmonização de perfis e a criação de modelos preditivos. Ela atua puramente como o provedor do serviço (X-as-a-Service).

• Companion Orgs (Os Domínios): As outras instâncias departamentais ou regionais do Salesforce atuam como Companion Orgs. Sem a necessidade de replicações complexas via código, essas orgs conectam-se de forma bidirecional à base central. Elas enviam seus dados locais (atuando como Produtoras) e consomem os insights unificados e predições diretamente em suas interfaces nativas (atuando como Consumidoras).

Isso garante que o usuário de Vendas em uma Companion Org tenha acesso imediato a uma visão 360 do cliente gerada na Home Org, democratizando o produto de dados enquanto a gestão e os custos de infraestrutura permanecem otimizados.

O Conceito na Prática: Um Caso de Uso de Call Center

Para ilustrar como a posse de domínio funciona dentro do Data 360, considere o exemplo de uma seguradora com dois domínios distintos: o Domínio de Call Center (focado no atendimento telefônico legado) e o Domínio de Sinistros Online (focado na experiência digital).

• Cada um desses domínios possui seus próprios sistemas e é responsável por prover seus dados ao time de plataforma através de “Portas de Entrada” específicas.

• Esses dados brutos são processados e expostos como produtos. O modelo de dados de entrada deve ser informado pela equipe de negócio, e o modelo de saída deve ser construído conforme a necessidade dos sistemas consumidores.

• O resultado? O domínio de Sinistros Online envia ao Data 360 dados que são expostos em um “Produto de Dados de Sinistros, que o Domínio de Call Center pode, por exemplo, consumir para aprimorar seu atendimento. Os eventos de sinistro são ingeridos pelo Data 360, transformados, processados e expostos prontos para uso e análise, garantindo que a complexidade da unificação fique encapsulada dentro do domínio especialista e da plataforma, e não espalhada em scripts soltos de responsabilidade das áreas consumidoras.

Autoatendimento: Removendo a Fricção com Zero Copy

Para que esses produtos de dados sejam consumidos livremente, é preciso remover a fricção tecnológica. No ecossistema Salesforce, isso é viabilizado pelo Zero Copy.

Embora vital para a ingestão, o Zero Copy é revolucionário na exposição (egress) de dados do Data 360 para sistemas externos (como Data Warehouses ou plataformas de IA).

• Vínculo Direto: O Data 360 compartilha as entidades no nível do arquivo de armazenamento.

• Tabelas Virtuais: Isso cria tabelas externas (virtuais) no sistema de destino (ex: Snowflake), que são links para os arquivos originais.

• Sem ETL: Modelos de IA podem ser treinados diretamente sobre o armazenamento do Data 360, eliminando a necessidade de pipelines de cópia de dados.

LEIA MAIS: O que é o Zero Copy? (e como funciona)

Governança Federada e Conformidade

O maior medo da descentralização é a perda de controle sobre a qualidade e a segurança. A resposta para isso é a Governança Computacional Federada.

No Data 360, a governança é automatizada e embutida na plataforma, não dependendo de uma autoridade central humana para cada transação.

• Data Spaces: A plataforma permite o isolamento lógico de dados, garantindo que políticas de segurança sejam respeitadas mesmo em infraestrutura compartilhada.

• Padronização: O CoE define as políticas, mas a execução é computacional. Isso permite escalar a conformidade (LGPD/GDPR) sem criar filas de aprovação que sufocam o negócio.

Conclusão

Integrar o Salesforce Data 360 a uma mentalidade de Data as a Product é um excelente caminho para alinhar tecnologia e negócio. Ao delegar a propriedade aos domínios e utilizar a automação da plataforma para garantir a governança, sua empresa deixa para trás os gargalos dos Data Lakes centralizados. O resultado é uma organização ágil, onde o dado não é apenas armazenado, mas ativado para gerar valor real.