Uma das frases que mais ouvimos atualmente é que o dado é o maior ativo de uma empresa, mas, o questionamento que fica é: sua empresa realmente o trata como um ativo?
Trago esta definição para fazer uma provocação: “Ativo é um termo básico utilizado para expressar os bens, valores, créditos, direitos e assemelhados que formam o patrimônio de uma pessoa singular ou coletiva e que são avaliados pelos respectivos custos.” Sendo assim, baseado nessa definição, preciso pensar na jornada do dado, que consiste no processo de coletar, centralizar (arquitetar), enriquecer, catalogar, analisar, aprender e otimizar para transformar o dado em informações que gerem insights para tomada de decisão, e claro pensando no custo desse processo.
Quando pensamos em custo, vale considerar toda a cadeia do processo de engenharia de dados, ou seja, tecnologia versus mão de obra versus tempo de implantação e aprendizado, e para isso o mercado vem trazendo uma abordagem de Modern Analytics Stack (MAS), ou seja, um conjunto de solução com características modernas para projetos de analytics de ponta a ponta.
Com a abordagem Modern Analytics Stack é possível fazer a integração de dados e reduzir drasticamente o processo de engenharia de dados, liberando suas equipes da rotina operacional, ao mesmo tempo em que as capacitará com insights, automação e acesso à tecnologia avançada. O objetivo é focar exclusivamente no benefício dos usuários de negócios com suas competências exclusivas promovendo alto retorno a companhia, removendo barreiras técnicas buscando a democratização para TODOS, com ferramentas de simples uso, sem exigência de um grande conhecimento técnico com alto grau de adoção e fácil aprendizado.
Esse Stack (ou pilha de soluções) consiste em tecnologias que são necessárias para um projeto de analytics de ponta a ponta, são elas:
- Integração de dados – ferramentas de movimentação e ingestão de dados – Data Warehouse Automation, DataLake Automation, CDC (Change Data Capture), Streaming e, por quê não?, RPA;
- Armazenamento de Dados – Solução com o conceito Data Lakehouse, com foco em compartilhamento de dados com governança, segurança e escalabilidade;
- Preparação de Dados – Ferramentas Low Code ou No Code, que agilizam o tratamento de dados rápido e eficiente para área de negócios e até mesmo o aprendizado de máquina (Machine Learning);
- Plataforma de Analytics e DataViz, com capacidade de autosserviço e inteligência ativa para usuários de negócios.
Saiba mais / Fonte: https://abes.com.br/como-transformar-os-dados-da-sua-empresa-em-um-ativo/
