O novo guia essencial de

engenharia de dados

Com a IA se tornando parte integrante de todos os negócios, os dados nunca foram tão importantes. Afinal de contas, não existe estratégia de IA sem uma estratégia de dados.

Porém, por onde começar uma estratégia de dados? A partir de uma visão e uma função sólida de engenharia de dados.

Em poucas palavras: engenheiros de dados são a alma de qualquer organização baseada em dados. Eles ajudam a agilizar o tempo de retorno e a eliminar os gargalos que atrasam a produtividade. Para poder aproveitar os modelos de IA e ML e adotar fluxos de trabalho com agentes, é indispensável preparar a IA para pipelines de dados. Para isso, é preciso entender e reavaliar o impacto da engenharia de dados nos negócios.

Este guia foi desenvolvido para ajudar você a fazer exatamente isso. Nele, você vai descobrir:

• Como garantir integridade e governança transacionais adotando padrões e arquiteturas abertas, como Data Lakehouse e Apache Iceberg™.

• Estratégias para modernizar pipelines herdados, integrando cargas de trabalho Spark existentes a um mecanismo gerenciado, o que leva à otimização de desempenho e à redução significativa de custos.

• Como criar pipelines eficientes, com orientação sobre quando escolher ETL versus ELT ou em lote versus streaming e como desenvolver para uma performance em tempo real com excelente custo/benefício.

• Os princípios do DataOps para simplificar a gestão do ciclo de vida dos dados, garantir informações verificáveis e de alta qualidade e reduzir o tempo de inatividade do pipeline.

• Métodos práticos para gerenciar todas as modalidades de dados (estruturados, semiestruturados e não estruturados) em uma única plataforma unificada para que as equipes de IA possam passar da prova de conceito à produção.

Abrangendo tudo, desde o básico até as práticas recomendadas, esta nova versão do Guia essencial da engenharia de dados oferece um plano de ação claro para ajudar a reduzir a quantidade de ferramentas empregadas, melhorar a confiabilidade e preparar seus dados, sua organização, para a IA.