Data Warehousing
Construção de data warehouses centralizados para armazenar dados de várias fontes, facilitando análises e tomadas de decisão.
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Engenharia de dados
Potencialize seus dados e transforme seu negócio
A Engenharia de Dados tem como principal objetivo estabelecer um fluxo de dados consistente e organizado, essencial para viabilizar modelos baseados em dados, como os utilizados em Machine Learning e análise de dados. Esse fluxo de dados atravessa diversas organizações e equipes dentro de uma empresa.
Fortemente relacionada à análise e armazenamento de dados provenientes de diversas fontes. Isso envolve o tratamento e a modificação desses dados, garantindo que estejam bem estruturados e prontos para serem aplicados em diversas situações, como na visualização de dados, análise de negócios e outras atividades.
Para desempenhar suas funções de forma eficaz, requer um amplo entendimento em tecnologia e ferramentas. Além disso, é essencial garantir a execução rápida e confiável de conjuntos de dados complexos.
Com responsabilidade em planejamento, manutenção, expansão e o suporte na construção de pipelines de dados. Sendo essenciais para garantir a integridade e a eficiência do fluxo de dados em toda a organização.
Repositório de Dados
Um Repositório de dados, também conhecido como biblioteca ou arquivo de dados, é uma infraestrutura de banco de dados robusta projetada para coletar, gerenciar e armazenar conjuntos de dados para análise, compartilhamento e geração de relatórios.
Segurança de Dados
Segurança de Dados é o conjunto de medidas e procedimentos empregados para proteger os dados contra acesso não autorizado e corrupção ao longo de todo o seu ciclo de vida. Isso envolve técnicas como criptografia, hashing, tokenização e práticas de gerenciamento de chaves para garantir a proteção dos dados em diversas aplicações e plataformas.
Data Quality
A Qualidade dos Dados, também conhecida como Data Quality, refere-se à medida em que um conjunto de dados atende às necessidades específicas de uma organização. A avaliação da qualidade dos dados varia de acordo com os requisitos do negócio. Por exemplo, um conjunto de dados pode ser considerado de alta qualidade por uma empresa, mas não atender às necessidades de outra.
ETL
A tradução de ETL (Extract – Transform – Load) é o processo de extração, transformação e carregamento de dados. Extração: Extrair os dados de suas fontes originais, que podem ser outros bancos de dados ou aplicativos. Transformação: Realizar a limpeza, deduplicação e tratamento dos dados para atender às necessidades do negócio. Carregamento: Inserir (carregar) os dados no banco de dados de destino. Embora as etapas exatas possam variar entre diferentes ferramentas ETL, o objetivo final é o mesmo.
Capacidades
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Integração de Dados
Transformação de dados não estruturados em formatos estruturados e integração de dados de fontes diversas para criar uma visão unificada da organização.
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Limpeza e Preparação de Dados
Identificação e correção de erros, remoção de duplicatas e padronização de formatos para garantir a qualidade dos dados, além de transformações para análises posteriores.
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Processamento em Tempo Real
Desenvolvimento de pipelines para analisar e responder a eventos em tempo real, como transações financeiras ou dados de sensores IoT.
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Big Data
Implementação de soluções para processar e analisar grandes volumes de dados, utilizando tecnologias como Hadoop, Spark e sistemas de armazenamento distribuído.
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Segurança e Privacidade
Desenvolvimento de técnicas para anonimizar dados sensíveis e implementação de sistemas para monitorar e auditar o acesso aos dados, garantindo conformidade com regulamentos de segurança e privacidade.
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Automação de Processos
Desenvolvimento de pipelines automatizados para coleta, limpeza, transformação e carga de dados de forma eficiente e escalável.
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Machine Learning e IA
Preparação de conjuntos de dados para treinamento de modelos de machine learning, incluindo seleção de recursos, normalização e engenharia de recursos.
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