Gestão de dados
O que é e porque é importante?
A gestão de dados é a prática de gerir dados como um recurso valioso e serve para desbloquear todo o potencial de uma organização. Gerir dados de forma eficiente requer uma estratégia de dados e métodos fiáveis para aceder, integrar, limpar, governar, armazenar e preparar dados para AI e análise.
Gestão de dados na era da AI
Desde que as empresas e negócios recolhem dados que têm que, consequentemente, saber geri-los, para evitar o dilema do tipo "entra um, sai outro.". Uma boa gestão de dados é essencial para garantir resultados confiáveis, éticos e livres de tendências. É particularmente importante para a inteligência artificial, tarefas de aprendizagem automática e grandes modelos de linguagem (LLMs) que são treinados tendo por base grandes conjuntos de dados para compreender e gerar linguagem humana.
O que é uma gestão de dados moderna?
A gestão de dados moderna está associada à AI e aprendizagem automática. À medida que estas tecnologias evoluem, a necessidade de acesso a dados, qualidade dos dados e governança de dados intensifica-se. Através deste vídeo explicativo aprenda sobre como a gestão de dados gira em torno das novas tecnologias e operações, tais como, DataOps e AIOps. Vai ouvir o porquê de modelos de AI e machine learning exigirem dados confiáveis, para que as organizações evitem riscos, custos e perdas de produtividade – especialmente em indústrias altamente regulamentadas e com requisitos de conformidade rigorosos.
História da gestão de dados
Há quem diga que a gestão de dados começou em 1890, com recurso a cartões perfurados que registavam a informação (dados) em cartões grossos. Todavia, o conceito de gestão de dados ainda não tinha sido amplamente discutido, tal só aconteceu nos anos 60 do século XX, quando a Association of Data Processing Service Organizations (ADPSO) começou a facultar conselhos de gestão de dados para profissionais.
Os sistemas de gestão de dados, tal como os conhecemos hoje em dia, não eram comuns até aos anos 70 do séc. XX. Estes sistemas de gestão de dados eram apenas operacionais. Facultavam registos (relatórios) de operações de empresas/negócios a uma determinada altura, os quais eram retirados de uma base de dados relacional que armazenava dados em linhas e colunas (tipicamente um armazém de dados). Alguns dos processos comuns e tecnologias relacionadas à gestão de dados incluem:
- Processamento em lotes e extração, transformação e carregamento (ETL).
- Linguagem de consulta estruturada (SQL) e sistemas de gestão de bases de dados relacionais (RDBMSs).
- Não só SQL (NoSQL) e bases de dados não-relacionais.
- Armazéns de dados, data lake (repositórios de dados) e recursos de infraestrutura de dados.
- Federação e virtualização de dados.
- Catálogos de dados, gestão de metadados e linhagem de dados.
- Informática na cloud e event stream processing (transmissão em fluxo de dados).
Atualmente, os negócios e funções de IT podem colaborar para otimizar a forma como os dados são geridos antes de estes serem usados pela AI e AI generativa (GenAI). Os engenheiros de dados e analistas, por exemplo, trabalham com cientistas de dados para gerir e extrair valor dos dados.
Ter um maior foco nos dados: O fundamental para que estudantes e universidades tenham sucesso
Tal como muitas outras, a Universidade do Norte do Texas (UNT), era rica em dados e pobre em recomendações personalizadas. Tinha problemas estruturais com a integridade de dados, gestão de dados e governança de dados – ademais, tinha dados relegados a silos, o que tornava a análise empresarial difícil. Aprenda como ter implementado um software de gestão de dados com a SAS originou uma alteração sísmica nas capacidades analíticas da UNT – que trouxe melhores resultados aos estudantes e enormes poupanças.
Quem está a usar a gestão de dados?
A gestão de dados alimenta os processos para organizações de sucesso em todas as indústrias. Com mais dados e maior facilidade de acesso para análise vem também a capacidade de agarrar mais oportunidades, fazer mais perguntas e resolver mais problemas. Aprenda como as indústrias globais estão a usar a gestão de dados para lhes servir de apoio aos seus objetivos.
Mais do que nunca, as questões em torno da privacidade de dados, conformidade e digitalização, exigem que os bancos tenham uma base de dados confiável. Apenas com uma visão completa e integrada de todos os dados – e boas técnicas de qualidade, governança e proteção de dados pessoais – é que os bancos podem ganhar a confiança dos clientes e seguir em frente nos seus esforços para a transformação digital.
A gestão de dados de empresas é essencial para a indústria dos cuidados de saúde. A indústria assenta na capacidade de conseguir integrar dados de todos os formatos e fontes – incluindo dados externos – tudo isto enquanto sinaliza dados duplicados, resolve problemas de qualidade de dados, e adere aos regulamentos específicos para a proteção de dados e privacidade.
As seguradoras fazem malabarismo com grandes quantidades de dados diariamente – incluindo dados de cotações de seguros, apólices, pedidos de indemnização, clientes e dispositivos ligados à internet das coisas (IoT). Construir modelos atuais bons e tomar decisões informadas relativamente a preços, depósitos, pagamentos e mais, depende de ter capacidades de gestão de dados confiáveis, para integrar de forma apropriada, limpar e governar dados de seguros.
Na indústria transformadora nada revela melhor o sucesso do que a qualidade. Com uma gestão de dados sólida e tecnologias de qualidade de dados, os fabricantes podem gerir eficientemente o inventário de produtos, e integrar dados estruturados e não-estruturados de todas as fontes, para obter uma visão do desempenho da empresa, atingir resultados melhores e tomar decisões de negócio bem informadas.
Os governos regionais e nacionais são responsáveis por uma vasta quantidade de serviços e programas. Uma tecnologia de gestão de dados confiável apoia todos esses esforços – desde o combate à fraude e pagamentos indevidos até à garantia da segurança dos cidadãos e à supervisão dos resultados de saúde da população, desenvolvimento económico e iniciativas de cidades inteligentes.
Compreender a experiência do cliente e responder de forma apropriada às expectativas requer uma visão atual de todos os dados – quer seja por transmissão em fluxo, cloud-based, ou arquivada num armazém ou em data lake. Desde o marketing à comercialização e vendas, uma gestão de dados confiável é fundamental para assumir o controlo dos dados a nível do comércio.
Saber mais sobre indústrias a usar esta tecnologia
- Agricultura
- Banca (Serviços bancários)
- Mercados de capital
- Casinos
- Bens de consumo
- Cuidados de Saúde
- Educação Superior
- Hóteis
- Seguros
- Ciências da Vida
- Fabrico (manufactura)
- Petróleo e Gás
- Educação Pré-Escolar (até aos 12 anos)
- Sector Público
- Comércio
- Pequenas e Médias Empresas
- Análise de Desportos
- Viagens e Transportes
- Telecom, Media e Tecnologia
- Serviços Públicos
A gestão de dados precisa da AI e machine learning, da mesma forma que a AI e ML precisam da gestão de dados. Neste momento, caminham de mãos dadas para obter uma AI de sucesso, e estão intrinsecamente ligadas às práticas de gestão de dados modernas.Dan Soceanu Senior Product Manager for AI and Data Management, SAS
Como funciona a gestão de dados
Com o aumento dos volumes, tipos e fontes de dados, a necessidade de processar dados em tempo real aumentou – e a urgência de gerir dados corretamente continua a ser uma das principais prioridades para o sucesso dos negócios. Aprofunde conhecimentos em algumas das tecnologias centrais de gestão de dados.
Gestão de dados aumentada
Esta abordagem utiliza a inteligência artificial ou técnicas de aprendizagem automática para realizar processos como a qualidade de dados, gestão de metadados e integração de dados, de forma autoconfigurável e autorregulável.
Por exemplo, a gestão de dados aumentada pode:
Gerar uma lista de sugestões sobre como melhorar os dados. As ações tomadas ao longo do tempo irão continuar a melhorar os resultados.
Perfilar os dados e encontrar informação pessoal instantaneamente, esta poderá ser sinalizada para influenciar comportamentos – por exemplo, permitindo apenas a determinados utilizadores acesso a dados disponíveis numa tabela.
Sugerir transformações de dados e depois sugerir melhorias ao longo do tempo através da aprendizagem automática – feitas por meio de um motor de busca de descobertas que analisa dados e metadados.
Dar recomendações a utilizadores e sugerir as próximas ações durante o processo de preparação de dados.
Saiba mais sobre o funcionamento da gestão de dados
Gestão de dados para AI e machine learning (ML)
Há muitos processos de negócios que contam com a AI, que é a ciência de treinar os sistemas a emular tarefas humanas, através da aprendizagem e automatização. Por exemplo, as técnicas de AI e ML são normalmente usadas para tomar decisões de empréstimos e créditos, diagnósticos médicos e ofertas no ramo do comércio. Ao utilizar a AI e ML é mais importante do que nunca ter uma boa gestão de dados que compreenda e na qual confie – porque se forem dados maus a alimentar os algoritmos, que se adaptam tendo por base o que aprendem, os erros podem multiplicar-se a uma velocidade avassaladora.
Gestão de dados para a internet das coisas (IoT)
Os dados que jorram dos sensores incorporados nos dispositivos da Internet das Coisas (IoT), são habitualmente referidos como dados de transmissão em fluxo. Os dados de transmissão em fluxo, ou event stream processing, incluem a análise em tempo real de dados instantâneos. Isto é conseguido ao aplicarmos lógica aos dados, fazermos o reconhecimento de padrões nos dados e fazendo filtragens para múltiplas utilizações, isto, à medida que estes entram numa organização. Deteção de fraudes, monitorização de redes, e-commerce e gestão do risco são aplicações bastante populares para estas técnicas.
Gestão bidirecional de metadados
A gestão bidirecional de metadados partilha e liga metadados entre sistemas diferentes. A SAS, por exemplo, está comprometida em pertencer a uma comunidade aberta de metadados através do seu envolvimento no projeto OPDi Egeria – que sublinha a necessidade de padrões para os metadados, para promover trocas de dados responsáveis nos vários ambientes tecnológicos.
Recursos de infraestrutura (de dados) e camada semântica
O termo "recursos de infraestrutura" descreve a diversidade da paisagem dos dados de uma organização – onde vastos volumes e tipos de dados são geridos, processados, armazenados e analisados, através de métodos variados. A camada semântica tem um papel importantíssimo nesses recursos de infraestrutura (tecido dos dados). Tal como um glossário empresarial, a camada semântica, é uma forma de ligar os dados a termos empresariais comummente definidos e utilizados em toda a organização.
Gestão de dados e open source
O open source refere-se a um programa computacional ou infraestrutura na qual o código fonte está disponível ao público, para utilização e modificação, por uma comunidade de utilizadores. Utilizar open source pode agilizar os esforços de desenvolvimento e reduzir custos. E os profissionais dos dados podem prosperar se trabalharem na linguagem de programação e ambiente da sua preferência.
Federação/virtualização de dados
A federação de dados é um tipo especial de integração de dados, que permite que olhe para dados combinados de múltiplas fontes sem precisar de mover e armazenar a visualização combinada para uma nova localização. Assim, pode aceder a dados combinados sempre que precisar dos mesmos. Ao contrário das ferramentas ETL e ELT, que mostram uma imagem instantânea numa determinada altura, a federação de dados gera resultados baseados no que as fontes de dados mostram na altura do pedido. Isto dá uma visão mais oportuna e potencialmente mais precisa da informação.
Próximos Passos
Soluções de gestão de dados
Dados confiáveis levam a uma AI e análise de confiança – o que é fundamental para o sucesso de todos os negócios. As nossas soluções de gestão de dados incluem todas as capacidades que precisa para aceder, integrar, limpar, governar e preparar os seus dados para análise – incluindo análises avançadas como a aprendizagem automática e inteligência artificial.
