O que esperar da Lei de proteção de dados em 2023

Nada mais tradicional e instigante em nossa cultura do que o exercício de olhar para o ano que passou e planejar um novo ano de muito sucesso.  No mundo da Proteção de Dados, essa atividade pode gerar alguma angústia, já que a área caminha a passos largos, em um terreno irregular e nem sempre em … Ler mais

Governança de dados x gerenciamento de dados

O que é governança de dados? Governança de dados é um conjunto de princípios, padrões e práticas. Eles se aplicam ao ciclo de vida de ponta a ponta dos dados (coleta, armazenamento, uso, proteção, arquivamento e exclusão). Isso garante que seus dados sejam confiáveis ​​e consistentes. Gestão de dados: Estabelece estruturas organizacionais Confirma os proprietários … Ler mais

Como o ELT otimiza custo e desempenho

Tradicionalmente, grandes organizações que tinham transações substanciais usavam ETL (extrair, transformar, carregar) para processar dados em seus sistemas para análise e geração de relatórios. Carregar os dados para um data warehouse em nuvem e data lake fornece escala, facilidade de acesso, baixos custos de armazenamento e eficiência operacional. Com o poder do armazenamento na nuvem … Ler mais

As 5 principais tendências de ciência de dados em 2023

Os dados são cada vez mais o diferenciador entre vencedores e perdedores nos negócios. Hoje, as informações podem ser capturadas de várias fontes diferentes, e a tecnologia para extrair insights está se tornando cada vez mais acessível. Mudar para um modelo de negócios orientado por dados – em que as decisões são tomadas com base … Ler mais

Quais recursos do catálogo de dados eu realmente preciso?

Certos recursos e capacidades essenciais do catálogo de dados fornecem uma base muito importante para o gerenciamento de metadados à medida que o cenário de dados cresce e muda rapidamente. O novo campo de batalha do nosso tempo é obter vantagem competitiva por meio da mineração de inteligência de negócios a partir de Big Data … Ler mais

Gartner anuncia as 10 tendências tecnológicas para 2023

Sistema imunológico digital Observabilidade Aplicada AI Gestão de Confiança, Risco e Segurança Plataformas de nuvem do setor Engenharia de plataforma Realização de valor sem fio Super aplicativos IA adaptável  Metaverso Tecnologia Sustentável Líderes de negócios podem usar esta lista para avaliar o impacto potencial dessas tendências tecnológicas em suas estratégias específicas, como aumentar a receita, … Ler mais

O que é IoB? Conheça mais sobre a Internet de Comportamento

O que é IoB? Conheça mais sobre a Internet de Comportamento

A chegada da 5G e o avanço da transformação digital trouxe muitas mudanças importantes que precisam ser analisadas e observadas pelas empresas, pois poderá gerar oportunidades interessantes para o futuro das organizações e sair a frente dos concorrentes.

A Internet das Coisas tem avançado significativamente nessas questões e, portanto, traz mais benefícios e possibilidades para os negócios. E, com isso, novas formas de conexão surgem, trazendo inovações importantes para as áreas de empreendedorismo e indústria.

E um avanço nessas questões tecnológicas é a IoB, a Internet of Behaviour (ou, em português, de Internet de Comportamento). Saiba mais sobre elas a seguir e tire suas dúvidas.

O que é Internet of Behaviour?

Internet of Behaviour pode ser traduzido como “Internet de Comportamento” e é um processo inovador que está ganhando mais espaço no mercado. Seu objetivo é utilizar dispositivos digitais para compreensão do comportamento dos usuários e, assim, oferecer uma experiência única e diferenciada para ele.

Atualmente é considerada uma das grandes tendências para o futuro da TI, segundo o Gartner, uma das maiores autoridades sobre tecnologia do mundo. Segundo a empresa, a IoB surge, justamente, da possibilidade de captura do rastro digital da vida cotidiana e permite combinar tecnologias que se concentram diretamente no indivíduo, amparada em ferramentas tais como:

  • reconhecimento facial;
  • Big Data;
  • rastreamento de geolocalização;
  • rastreamento do comportamento em sites, aplicativos, plataformas de e-commerce, entre outros.

A partir disso, seria possível identificar, por meio da conexão dessas informações, quais são as tendências de comportamento e identificar melhores momentos em que a pessoa está mais suscetível a querer comprar, de que forma ela faz isso, entre outros pontos.

Como funciona a IoB?

Como você viu, a IoB apoia-se em tecnologias já existentes para coleta de dados que, por meio de processamento, consiga inferir com maior precisão sobre o comportamento do usuário e poder utilizar isso a seu favor no dia a dia. Para isso, ela utiliza três áreas importantes da TI:

  • tecnologias: o uso de sistemas, ferramentas, softwares e aplicativos que possibilita aos usuários deixarem rastros em sua navegação e, assim, utilizar esses dados a partir dos outros campos;
  • data analytics:possibilidade de análise dos dados coletados, a fim de identificar insights que podem ser coletados a partir dessas informações;
  • behavioral science: conhecimentos sobre comportamento humano, advindos das áreas de neurociência e psicologia comportamental.

Quais os benefícios de contar com a IoB?

A Internet de Comportamento é uma revolução na área, principalmente, porque traz uma série de benefícios para a empresa como um todo, potencializando as estratégias internas. Vejamos a seguir os principais benefícios de trazê-la para sua empresa.

Ações de marketing mais eficazes

Um dos pontos em que a Internet de Comportamento atua de forma positiva é com a possibilidade de ações de marketing mais eficientes. Isso porque como é possível identificar com maior precisão os padrões de comportamento, é possível analisar qual o melhor momento para determinadas inserções.

Por exemplo, se é sabido que uma campanha em determinado espaço, com determinada linguagem, traz pouca possibilidade de converter o usuário em lead, você pode redirecionar rotas para proporcionar melhores resultados.

Saber a hora de ser mais propositivo com o cliente

A partir dos insights da IoB, é possível identificar qual é, de fato, a trajetória do cliente no processo decisório de compras e, assim, saber a hora exata de ser propositivo em busca da conversão e de que forma fazer isso.

Por exemplo, se o público tem o comportamento de coletar o máximo de informações sobre o produto antes de fazer a compra, você pode decidir conversar e enviar os dados, de forma proativa, ajudando que a pessoa adiante esse processo e proporcione que ela faça a compra em sua loja.

Ideias para inovação de produtos e serviços

Além de todos esses pontos, ao identificar tendências de comportamento do usuário, é possível analisar de que forma você pode ajudá-lo no dia a dia e desenvolver produtos e serviços que possam ajudá-las no dia a dia.

Voltando ao exemplo anterior, se você percebe que há uma tendência de comportamento de procura por mais dados e comparativos sobre determinados produtos antes da compra, é possível desenvolver um serviço que tenha por objetivo trazer esses comparativos quando a pessoa seleciona dois produtos, ajudando o seu processo decisório.

Esses dados podem ajudar, também, a identificar oportunidades de desenvolvimento de produtos inovadores, focados para resolução de uma dor que a persona tenha. Com isso, sua empresa consegue crescer exponencialmente no mercado e sair a frente de concorrentes.

Como a IoB pode ser implementado na sua empresa?

Agora que você já conheceu o que é IoB, de que forma ela está se tornando uma forte tendência no mercado e seus benefícios, é o momento de ver como ela pode ser implementada em sua empresa.

Oriente seus processos a dados

Em primeiro lugar, os processos internos da sua empresa precisam passar por transformações importantes, para que possam ser orientados a dados. Com isso, é possível identificar quais são os processos que precisam ser adaptados para obtenção dos dados e que sejam norteados por essas questões no dia a dia.

Atente-se para legislação

Outro ponto importante também é que a empresa deve estar atenta para a legislação vigente. Isso porque da mesma forma que os dados são importantes, eles também precisam ser protegidos para continuar garantindo a privacidade dos usuários.

Por isso, sempre oriente os processos para que eles estejam alinhados com a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais, para evitar sanções para seu negócio.

Conte com empresas especializadas em tecnologia

Além de todos esses pontos, tenha sempre os melhores especialistas ao seu lado. Eles ajudam não só nos dois pontos anteriores, mas também a trazer as ferramentas e soluções necessárias para que você possa contar com a análise de dados em seu negócio.

Ajuda, por exemplo, a estruturar governança de dados, impulsionar a transformação digital para este fim, entre outras mudanças importantes.

A Internet of Behaviour é o futuro da tecnologia, justamente, porque traz diversos benefícios para os negócios e proporciona uma melhor experiência para o cliente. Fique atento para isso e confira como adotá-la em sua empresa.

 

O que é linhagem de dados?

Atra Blog

O que é linhagem de dados?

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A linhagem de dados basicamente ajuda a determinar a proveniência dos dados para sua organização. Ele pode fornecer um registro contínuo e continuamente atualizado de onde um ativo de dados se origina, como ele se move pela organização, como é transformado, onde é armazenado, quem o acessa e outros metadados importantes.

o que é linhagem de dados

A linhagem de dados responde à pergunta: “De onde vêm esses dados e para onde vão?” É uma representação visual do fluxo de dados que ajuda a rastrear os dados desde sua origem até seu destino. Ele explica os diferentes processos envolvidos no fluxo de dados e suas dependências. O gerenciamento de metadados é fundamental para capturar o fluxo de dados corporativos e apresentar a linhagem de dados na nuvem e no local.

Quais perguntas a Linhagem de dados responde?

A linhagem de dados esclarece como os dados fluem pela organização. Isso inclui a disponibilidade, propriedade, sensibilidade e qualidade dos dados. Isso ajuda a garantir que você possa gerar respostas confiáveis ​​para perguntas sobre seus dados:

  • Quais dados em minha empresa precisam ser controlados para conformidade com os regulamentos do setor ?
  • Quais fontes de dados têm as informações pessoais necessárias para desenvolver novas iniciativas de experiência do cliente ? E como esses dados são distribuídos pela organização?
  • Quais dados são apropriados para migrar para a nuvem e como isso afetará os usuários?
  • Onde temos dados fluindo para locais que violam as políticas de governança de dados?
  • Como a qualidade dos dados muda em vários saltos de linhagem?
  • Como os cientistas de dados podem melhorar a confiança nos dados necessários para análises avançadas?

Por que a linhagem de dados é importante?

A linhagem de dados é essencial para a governança de dados, incluindo conformidade regulatória, qualidade de dados, privacidade e segurança de dados. Também é vital para análise de dados e ciência de dados. A capacidade de mapear e verificar como os dados foram acessados ​​e alterados é fundamental para a transparência dos dados. Ele ajuda a gerar um registro detalhado de onde os dados específicos foram originados. Também mostra como os dados foram alterados, impactados e usados. A linhagem de dados também facilita a resposta a consultas de auditoria e relatórios para conformidade regulatória. Também ajuda a aumentar a postura de segurança, permitindo que as organizações rastreiem e identifiquem riscos potenciais nos fluxos de dados.

A linhagem de dados ajuda as organizações a adotar uma abordagem proativa para identificar e corrigir lacunas nos dados necessários para aplicativos de negócios. Isso é particularmente útil para análise de dados e programas de experiência do cliente. A coleta de dados confidenciais expõe as organizações ao escrutínio regulatório e a abusos comerciais. A linhagem de dados mostra como os dados confidenciais e outros dados críticos para os negócios fluem em toda a sua organização. Dessa forma, você pode garantir o alinhamento adequado da política com os controles em vigor.

Para operações de TI, a linhagem de dados ajuda a visualizar o impacto das alterações de dados em análises e aplicativos downstream. Também ajuda a entender o risco de mudanças nos processos de negócios. E permite que você adote uma abordagem mais proativa para o gerenciamento de mudanças. Ele também impulsiona a eficiência operacional reduzindo os processos manuais demorados e permite a redução de custos ao eliminar dados duplicados e silos de dados.

Além disso, a linhagem de dados ajuda a obter migrações de dados em nuvem bem-sucedidas e iniciativas de modernização que impulsionam a transformação. A linhagem de dados pode ajudar a visualizar como diferentes objetos de dados e fluxos de dados estão relacionados e conectados com gráficos de dados. Esse entendimento mais profundo torna mais fácil para os arquitetos de dados prever como a movimentação ou alteração de dados afetará os próprios dados. Prever o impacto nos processos e aplicativos downstream que dependem dele e validar as mudanças também se torna mais fácil.

Melhores práticas de linhagem de dados

Automatize a extração da linhagem de dados

Muitas organizações hoje contam com a captura manual da linhagem em arquivos do Microsoft Excel e ferramentas estáticas semelhantes. Essa prática não é adequada para o mundo dinâmico e ágil em que vivemos, onde os dados estão sempre mudando.

Incluir a origem dos metadados na linhagem de dados

Software ETL, ferramentas de BI, sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional, ferramentas de modelagem, aplicativos corporativos e aplicativos personalizados criam seus próprios dados sobre seus dados. Esses metadados são essenciais para entender onde seus dados estiveram e como foram usados, da origem ao destino.

Envolva os proprietários de fontes de metadados na verificação da linhagem de dados

Comunique-se com os proprietários das ferramentas e aplicativos que criam metadados sobre seus dados. Eles sabem melhor do que ninguém como os metadados são oportunos, precisos e relevantes.

Planeje a extração progressiva dos metadados e da linhagem de dados

Rastreie o caminho que os dados percorrem em seus sistemas. Em seguida, extraia os metadados com a linhagem de dados de cada um desses sistemas em ordem. Isso torna mais fácil mapear as conexões, relacionamentos e dependências entre os sistemas e dentro dos dados.

Valide a linhagem de ponta a ponta progressivamente

Comece validando conexões de alto nível entre sistemas. Em seguida, faça uma busca detalhada no conjunto de dados conectado, seguido pelos elementos de dados. Finalmente, valide a documentação do nível de transformação.

Use um catálogo de dados de classe empresarial

Para uma linhagem granular de ponta a ponta na nuvem e no local, use um catálogo de dados inteligente, automatizado e de classe empresarial. Os recursos de AI e ML permitem que o catálogo de dados una automaticamente a linhagem de todas as fontes da sua empresa. Isso inclui a capacidade de extrair e inferir a linhagem dos metadados.

4 técnicas de linhagem de dados para começar a usar agora

1. Certifique-se de ter uma ampla conectividade de metadados

Para linhagem de dados de ponta a ponta, você precisa ser capaz de verificar todas as suas fontes de dados em ambientes corporativos multinuvem e locais. Isso varia de sistemas legados e de mainframe a aplicativos corporativos com codificação personalizada e até código AI/ML. Os recursos de descoberta baseados em IA podem simplificar o processo de identificação de sistemas conectados. Isso pode incluir o uso de metadados do software ETL e a descrição da linhagem de aplicativos personalizados que não permitem acesso direto aos metadados.

2. Aproveite a IA e o aprendizado de máquina

Os recursos de IA e aprendizado de máquina (ML) podem inferir a linhagem de dados quando for impraticável ou impossível fazê-lo por outros meios. Dados semelhantes têm uma linhagem semelhante. Mas, às vezes, não há uma maneira direta de extrair a linhagem de dados. Por exemplo, pode ser que os dados sejam movidos manualmente por FTP ou usando código. Nesse caso, a descoberta de similaridade de dados com tecnologia de IA permite inferir a linhagem de dados, encontrando conjuntos de dados semelhantes nas fontes. Os recursos de AI e ML também permitem a descoberta de relacionamento de dados. Isso é essencial para a análise de impacto.

Os recursos de linhagem de dados baseados em IA podem ajudá-lo a entender mais do que relacionamentos de fluxo de dados. Ele também traz insights sobre relacionamentos de “controle”, como junções e modelos lógicos para físicos. Por exemplo, excluir uma coluna usada em uma junção pode impactar um relatório que depende dessa junção. Uma solução baseada em IA que infere junções pode ajudar a fornecer linhagem de dados de ponta a ponta. Isso permite uma análise de impacto mais completa, mesmo quando essas relações não são documentadas.

3. Extraia metadados profundos e linhagem de fontes de dados complexas

É um desafio obter visibilidade de ponta a ponta da linhagem de dados em um complexo cenário de dados corporativos. Um que normalmente inclui centenas de fontes de dados. Isso pode ser de bancos de dados locais, data warehouses e data lakes e sistemas de mainframe. Ou pode vir de aplicativos SaaS e ambientes multi-nuvem. Para uma linhagem de dados abrangente, você deve usar uma solução baseada em IA. Um que extrai automaticamente os metadados mais granulares de uma ampla variedade de sistemas corporativos complexos. Isso inclui software ETL, scripts SQL, linguagens de programação, código de procedimentos armazenados, código de modelos AI/ML e aplicativos considerados “caixas pretas”.

4. Forneça recursos diferentes para usuários diferentes

Fornecer aos seus usuários de negócios e usuários técnicos o tipo certo e o nível de detalhes sobre seus dados é vital. Isso os ajuda a entender e confiar nele com maior confiança. Ter acesso aumenta sua produtividade e os ajuda a gerenciar dados. E vincula exibições de dados com informações lógicas e detalhadas subjacentes. Isso melhora a colaboração e diminui a carga sobre seus engenheiros de dados.

 

Créditos: Informatica

Os fundamentos da linhagem de dados na nuvem

Os fundamentos da linhagem de dados na nuvem

Por que a linhagem de dados é um recurso crítico para organizações que desejam ser mais orientadas por dados? E por que esse recurso deve ser implantado na nuvem?

O que é linhagem de dados e por que é importante?

A linhagem de dados é uma representação visual do fluxo de dados que ajuda a rastrear os dados desde sua origem até seu destino. Ele permite que você entenda como os dados mudam durante sua jornada, ao longo de todo o seu ciclo de vida. O Lineage ajuda a esclarecer as informações sobre a disponibilidade, propriedade, segurança e qualidade dos dados conforme eles fluem pela organização.

À medida que as organizações trabalham para serem mais orientadas por dados, torna-se cada vez mais crítico entender de onde os dados se originam, suas transformações e como estão sendo usados. A linhagem de dados fornece a transparência necessária para que os usuários tenham confiança nos dados que estão usando, o que é fundamental para alimentar iniciativas orientadas por dados.

Por que a linhagem de dados na nuvem é essencial?

A implantação da linhagem de dados como um recurso nativo da nuvem, assim como outras soluções na nuvem, oferece muitas vantagens. Um dos maiores benefícios é a aceleração do tempo de retorno: para muitos projetos, o simples provisionamento da infraestrutura necessária é extremamente demorado. Como você não precisa implantar e/ou gerenciar uma infraestrutura complexa com uma oferta nativa da nuvem, isso reduz significativamente o tempo entre a aquisição da solução e o momento em que os usuários podem extrair valor.

Outros benefícios incluem a flexibilidade para dimensionar recursos conforme necessário e liberar pessoal que, de outra forma, estaria gerenciando servidores, patches e atualizações, permitindo que eles se concentrem em tarefas de maior valor e recompensas. Você também pode acessar novos recursos automaticamente e imediatamente à medida que são lançados.

Quais são os diferentes tipos de linhagem de dados?

Uma ampla variedade de partes interessadas pode utilizar e se beneficiar da linhagem de dados. E a apresentação da linhagem pode variar de acordo com a persona, pois públicos diferentes têm necessidades diferentes.

A linhagem de negócios oferece uma visão resumida das fontes de dados e transformações. As partes interessadas nos negócios que criam relatórios financeiros ou geram painéis de marketing, por exemplo, querem saber se podem confiar e usar os dados subjacentes.

A linhagem técnica exibe os detalhes granulares que as partes interessadas técnicas desejam, pois geralmente utilizam a linhagem para iniciativas como a migração de dados para a nuvem. As equipes técnicas apreciam uma grande quantidade de detalhes, pois precisam entender de forma abrangente o impacto da implantação de novos sistemas, por exemplo.

Quais são alguns casos de uso típicos para linhagem de dados?

Embora haja uma coleção diversificada de casos de uso para linhagem de dados, algumas das perguntas mais comuns respondidas pela linhagem de dados incluem:

  • Conformidade regulatória: “Quais dados na minha empresa precisam estar em conformidade com regulamentos como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD)?”
  • Modernização da nuvem: “Quais dados devemos migrar para um data warehouse na nuvem — e quais usuários serão afetados pela mudança?”
  • Análise: “Onde nossos cientistas de dados devem procurar dados confiáveis ​​que possam usar em projetos de análise avançada?”
  • Experiência do cliente: “Quais fontes de dados devemos usar para desenvolver novas iniciativas de experiência do cliente?”
  • Gerenciamento de mudanças e análise de impacto: “Quais relatórios serão afetados se eu modificar esta fonte de dados?”
  • Governança de IA: “Quais dados foram usados ​​para treinar e validar o modelo de IA? Quais aplicativos downstream estão usando esse modelo para tomada de decisão?”

Quais são os recursos obrigatórios para uma ferramenta de linhagem de dados?

Uma solução robusta de linhagem de dados deve ser capaz de oferecer suporte à junção automática de linhagem de dados de várias fontes. A varredura automatizada é a primeira, e talvez a mais crítica, etapa da captura da linhagem de dados. A definição manual da linhagem não apenas consumiria muitos recursos, mas também seria suscetível a erros. Além disso, a saída provavelmente ficaria desatualizada logo após ser documentada (e difícil de manter) devido a ambientes em constante mudança.

Para atender às demandas de hoje, uma solução completa deve ser capaz de derivar automaticamente a linhagem de ponta a ponta de uma grande quantidade de fontes de dados diversas e fragmentadas — tanto na nuvem quanto no local. Idealmente, a solução também deve automatizar a captura de detalhes detalhados da transformação de dados de fontes, incluindo scripts SQL, procedimentos armazenados, relatórios de inteligência de negócios e tarefas ETL.

Quais são os benefícios da linhagem de dados?

Conforme mencionado anteriormente, um dos principais benefícios da linhagem de dados é entender seus dados e aumentar a confiança nos dados que alimentam sua análise e IA. A linhagem de dados fornece a transparência necessária para oferecer suporte a análises de autoatendimento e iniciativas de IA. Ele também pode ajudar no gerenciamento da conformidade regulatória e na mitigação de riscos, além de obter visibilidade e insights de ponta a ponta para conduzir um gerenciamento de mudanças eficaz.

Em última análise, a linhagem de dados, dentro de uma solução de catálogo de dados inteligente , fornece as informações necessárias para melhorar a inteligência de dados geral. As organizações podem aproveitar essa inteligência de dados abrangente para ajudar a fazer recomendações preditivas que ajudam a:

  • Acelere e automatize a governança de dados para fornecer dados confiáveis
  • Habilite programas de compartilhamento de dados que capacitam os consumidores de dados a interagir com os dados
  • Gere análises, IA e resultados de negócios com dados confiáveis



Créditos: Informatica.