A confiabilidade dos dados é um dos pilares fundamentais para qualquer organização que deseja se destacar em um mundo orientado por dados. Quando dados imprecisos ou inconsistentes entram em sistemas de análise, as decisões baseadas neles podem comprometer a eficácia de estratégias e processos de negócio. Nesse cenário, o conceito de Data Observability ganha destaque …
Introdução Na era do Big Data, a engenharia de dados desempenha um papel crucial para empresas e organizações que desejam transformar dados em insights valiosos. Esse processo, que inclui coleta, processamento, análise e gerenciamento de dados, exige ferramentas robustas e eficientes para lidar com a complexidade e o volume crescente das informações. É aqui que …
Introdução No mundo cada vez mais orientado por dados, as empresas enfrentam o desafio de armazenar e analisar volumes crescentes de informações. É nesse cenário que surge o conceito de Data Lakehouse, uma arquitetura que combina as vantagens de um Data Lake – armazenamento de dados bruto e escalável – com as funcionalidades estruturadas de …
Introdução O Big Data transformou a forma como organizações analisam e utilizam informações para tomar decisões estratégicas. Com o crescimento exponencial no volume, variedade e velocidade dos dados, tornou-se essencial processar grandes conjuntos de informações de forma eficiente para extrair insights valiosos. Contudo, o simples armazenamento e coleta de dados não bastam — é na …
Introdução Nos dias de hoje, a integração de dados desempenha um papel essencial no ambiente corporativo e no desenvolvimento tecnológico. Com o crescente volume de informações geradas e processadas diariamente, é crucial contar com soluções que permitam a troca eficiente de dados entre diferentes sistemas. É nesse contexto que as APIs (Application Programming Interfaces) se …
Introdução A engenharia de dados desempenha um papel fundamental no universo da tecnologia, servindo como a espinha dorsal para a coleta, armazenamento, processamento e análise de dados. Em um mundo cada vez mais orientado por informações, a engenharia de dados é essencial para transformar dados brutos em insights valiosos, que guiam decisões estratégicas em diversos …
O sucesso de projetos de Machine Learning (ML) depende diretamente da qualidade dos dados utilizados em todo o seu ciclo de vida. Dados inconsistentes, incompletos ou mal preparados podem levar a modelos de baixa performance, comprometendo os resultados e a confiabilidade das previsões. Neste artigo, abordaremos como a qualidade de dados impacta cada etapa do …