Publicação de Leandro Bertoglia

A engenharia de dados está evoluindo rapidamente, e um dos temas de destaque é a integração de arquiteturas de dados modernas com práticas de DataOps. A abordagem DataOps enfatiza a colaboração entre equipes de dados e operações, promovendo a entrega contínua de insights valiosos. Recentemente, estudos mostram que empresas que adotam essa prática podem acelerar o tempo de entrega de projetos em até 50%! Essa evolução é crucial para garantir que os dados sejam utilizados de maneira eficiente e eficaz. 📊✨ #EngenhariaDeDados #DataOps #ArquiteturaDeDados #Analytics #DataEngineering

A Evolução das Arquiteturas de Dados Com o crescimento exponencial dos dados, a forma como os armazenamos e utilizamos também evoluiu. Vamos explorar as principais arquiteturas de dados e suas aplicações: Data Warehouse: Estruturado e otimizado para consultas rápidas, ideal para relatórios consistentes, mas menos flexível para dados não estruturados. Data Lake: Flexível e escalável, armazena dados brutos em seu formato nativo, perfeito para Big Data e análises avançadas, mas exige governança para evitar a desorganização. Data Lakehouse: Combina o melhor dos dois mundos, oferecendo suporte tanto para análises SQL quanto para aprendizado de máquina, em uma plataforma unificada. Data Mesh: Descentralizada e orientada a domínio, trata os dados como um produto, promovendo agilidade e escalabilidade, mas requer mudanças organizacionais significativas. Escolhendo a Arquitetura Ideal: A escolha da arquitetura certa depende de fatores como: Volume, variedade e velocidade dos dados Estrutura e cultura organizacional Requisitos analíticos e operacionais Tecnologia e habilidades existentes Muitas vezes, a solução ideal envolve uma combinação dessas abordagens. O importante é alinhar a arquitetura de dados com os objetivos e recursos da sua organização. Compartilhe sua experiência! Qual sua experiência com essas arquiteturas? Já implementou ou migrou entre elas? Quais os desafios e sucessos que você enfrentou? #dados #bigdata #datalake #datawarehouse #datamesh #arquiteturadedados #tecnologia #inovação

Somos Engenharia de Dados, oferecendo soluções robustas e escaláveis que transformam dados em ativos estratégicos. Na Fitto, nossa equipe de especialistas entende as complexidades e desafios únicos enfrentados por grandes organizações. Por isso, desenvolvemos arquiteturas de dados personalizadas que suportam volumes massivos de informações e garantem segurança, governança e otimização de processos. Nossa missão é capacitar empresas de grande porte para tomar decisões mais inteligentes e estratégicas, utilizando dados como o principal motor para eficiência operacional e inovação contínua. Seja para aumentar o desempenho, automatizar fluxos ou aprimorar a inteligência de negócios, entregamos resultados mensuráveis e de alto impacto. #fitto #datatech #ciênciadosdados #inteligênciaartificial #bigdata #governançadedados #IA #engenhariadados #consultoria #inovação #tecnologia #negócios #dados #análisededados #visualizaçãodedados #datastudio #machinelearning #deeplearning #python #r #sql #powerbi #tableau

Sempre é bom salientar, a Engenharia de Dados não é apenas uma forma de manipulação de dados, ou a arquitetura de dados, é sobre transformar os dados em VALOR, pegar um dado 'cru' e extrair o real valor dele. Assim, as empresas podem trabalhar com esses valores e tomarem melhores decisões com base neles. Ou seja, transformar um dado de forma correta em um valor para o negócio é de suma importância. 🚀 Engenharia de Dados e Ideias de Negócio No mundo atual, os dados não são apenas números em planilhas, mas os principais direcionadores das decisões estratégicas nas empresas. E é aqui que a Engenharia de Dados entra em cena, sendo a ponte entre ideias de negócio e a implementação prática de estratégias eficientes! A importância da Engenharia de Dados nas Ideias de Negócio O papel do engenheiro de dados vai além de criar pipelines para processar grandes volumes de dados. Nossa missão é entender as necessidades do negócio, traduzir essas ideias em requisitos técnicos e garantir que os dados coletados e processados realmente atendam às expectativas. Por que a Revisão dos Requisitos é Tão Crucial? Na prática, os requisitos de um projeto podem mudar à medida que o negócio evolui. O que parecia uma ótima ideia no papel pode não funcionar quando os dados reais entram em cena. Por isso, a revisão constante dos requisitos é fundamental. Revisar, ajustar e adaptar os processos de dados permite que a empresa tome decisões embasadas e, principalmente, que as estratégias sejam ajustadas em tempo real. Engenharia de Dados: Transformando Ideias em Ações Seja integrando dados de diferentes fontes, limpando informações ou analisando padrões, a engenharia de dados ajuda a transformar ideias em insights acionáveis. Dessa forma, as empresas conseguem inovar, identificar oportunidades e se adaptar ao mercado em constante mudança. #EngenhariaDeDados #DataDriven #EstratégiaDeNegócios #DataEngineering #RequisitosDeNegócio #TransformaçãoDigital #DadosEmpresariais #DecisõesComDados

Data Mesh: A Evolução da Arquitetura de Dados 🚀 No mundo dos dados, o conceito de Data Mesh tem ganhado força por sua capacidade de resolver os desafios de escalabilidade e democratização de dados em empresas modernas. 🔎 O que é Data Mesh? A proposta é descentralizar o gerenciamento de dados, distribuindo a responsabilidade entre diferentes domínios dentro da organização (como marketing, vendas, etc.). Cada domínio gerencia seus próprios pipelines de dados, tratando-os como produtos, enquanto a infraestrutura geral mantém interoperabilidade e governança. ⚡ Principais Benefícios: Autonomia para as equipes de dados Flexibilidade para realizar experimentações rápidas Redução de gargalos nos pipelines centralizados 💡 Por que considerar o Data Mesh? Se a sua empresa lida com grandes volumes de dados e a demanda por inovação cresce, essa arquitetura pode ser a solução. O Data Mesh permite escalar a gestão de dados com mais eficiência, facilitando a colaboração e o desenvolvimento de insights de maneira descentralizada. 🔧 Dicas de Implementação: Comece com um projeto piloto para testar o modelo Adapte gradualmente sua arquitetura de dados atual Foque em observabilidade e governança para garantir a confiança nos dados O futuro dos dados é colaborativo e descentralizado. O Data Mesh pode ser o próximo grande passo para empresas que buscam transformar dados em valor. Um diagrama de arquitetura de Data Mesh é composto por três componentes distintos: fontes de dados, infraestrutura de dados e pipelines de dados orientados por domínio, gerenciados por proprietários funcionais. Subjacente à arquitetura de Data Mesh está uma camada de interoperabilidade universal, refletindo padrões agnósticos de domínio, além de observabilidade e governança. (Imagem cortesia de Monte Carlo Data.) https://lnkd.in/dhkJx-s8 #DataMesh #ArquiteturaDeDados #DataScience #Inovação #TransformaçãoDigital #DataDriven

Em um mundo cada vez mais orientado a dados, a capacidade de transformar grandes volumes de informações em insights acionáveis é essencial. Nesse cenário, a engenharia de dados e os pipelines de dados desempenham um papel fundamental, garantindo que as informações corretas estejam disponíveis no momento certo para suportar decisões estratégicas. Os pipelines de dados são sistemas que coletam, transformam e entregam dados de várias fontes para um destino, como um data warehouse ou uma plataforma de análise. Esses pipelines automatizam o fluxo de dados desde a coleta até o consumo, permitindo que as organizações tirem proveito de dados em tempo real ou quase real para decisões informadas. Projetar um pipeline de dados eficiente exige uma arquitetura robusta, capaz de escalar com o crescimento dos dados. Algumas boas práticas incluem garantir escalabilidade, permitindo que os pipelines suportem o aumento dos volumes de dados sem perder desempenho; resiliência, para assegurar que os dados continuem fluindo mesmo em situações adversas; e automação, para otimizar o monitoramento e a manutenção, garantindo que os pipelines operem de forma otimizada e constante. Além disso, a qualidade dos dados é um fator crítico para o sucesso de qualquer arquitetura orientada a dados. Um pipeline bem estruturado não terá valor se os dados que ele transporta não forem confiáveis. É necessário garantir que os dados sejam precisos, correspondendo à realidade; consistentes, sem duplicações ou conflitos; completos, com todas as informações relevantes; e atualizados, refletindo o contexto atual da empresa. As arquiteturas orientadas a dados são projetadas para coletar, processar e analisar grandes volumes de informações de forma eficaz. Uma boa arquitetura permite que as empresas antecipem tendências, utilizando dados históricos para prever comportamentos futuros; tomem decisões rápidas, integrando insights em tempo real aos processos de decisão; e personalizem experiências, oferecendo serviços customizados com base em dados de clientes. A construção de pipelines de dados eficientes, aliada à manutenção de alta qualidade dos dados, é o que sustenta as arquiteturas orientadas a dados. Essa base sólida permite que as organizações se tornem mais ágeis, inteligentes e competitivas, posicionando-as para um sucesso duradouro no mercado orientado a dados. #SundayThoughts #Leadership #SoftwareEngineering

Arquitetura de Dados: A Base para Decisões Impactantes Vivemos na era dos dados, mas o que realmente define o sucesso de uma estratégia de dados é a arquitetura por trás dela. Uma boa arquitetura de dados é como uma fundação sólida para um edifício: invisível para muitos, mas essencial para tudo funcionar de forma estruturada e eficiente. O que é Arquitetura de Dados? Ela é o conjunto de padrões, modelos e processos que organizam como os dados são coletados, armazenados, transformados e utilizados dentro de uma organização. Pense nela como o mapa que guia a jornada dos dados desde a captura até a tomada de decisão. Componentes Principais Data Lake e Data Warehouse: Espaços de armazenamento que equilibram volume e desempenho. Data Pipelines: Processos que automatizam a movimentação e a transformação de dados. Governança de Dados: Políticas para garantir a segurança e a qualidade dos dados. Integração: Ferramentas que conectam diferentes fontes e sistemas. Impactos Positivos de uma Boa Arquitetura Agilidade nas Decisões: Dados organizados e acessíveis permitem insights mais rápidos. Escalabilidade: Suporte ao crescimento exponencial de informações. Segurança: Minimiza riscos de violações e perdas. Eficiência: Reduz redundâncias e custos operacionais. Desafios na Implementação Complexidade: Equilibrar diferentes tecnologias e padrões. Cultura Organizacional: Alinhar equipes técnicas e de negócios. Manutenção: Atualizar sistemas e garantir compatibilidade ao longo do tempo. Curiosidades e Reflexões Empresas que investem em arquiteturas modernas, como o modelo Lakehouse, estão liderando no uso de dados para inovações estratégicas. Ferramentas como Databricks, Snowflake e Google BigQuery têm revolucionado a forma como arquiteturas de dados são projetadas. Mais de 70% das organizações ainda enfrentam desafios significativos com dados não estruturados. Uma arquitetura de dados bem pensada não é apenas um suporte para análises, mas um verdadeiro catalisador para transformação digital e inovação. Como sua organização tem tratado a arquitetura de dados? Você acredita que ela está alinhada aos desafios do mercado atual? #ArquiteturaDeDados #EngenhariaDeDados #DataAnalytics #Lakehouse #TransformaçãoDigital #GovernançaDeDados #BigData #DataDriven

Concluí com sucesso o curso de Arquitetura e Modelagem de Dados, expandindo meus conhecimentos em soluções para gerenciamento e estruturação de informações. Pronto para aplicar esse aprendizado em novos desafios! #ArquiteturaDeDados #ModelagemDeDados #DataArchitecture #DataModeling #Tecnologia #TransformacaoDigital #BusinessIntelligence #BigData #AnaliseDeDados #Inovacao #microcertificadopos #descomplica

🟢 Você é Head, Tech lead ou C-level de uma área de dados? Já ficou confuso ao ver um monte de novidade como: Data Governance, Modern Data Stack, Data Platforms, Data Lake house, Data Mesh, etc? É realmente desafiador se  manter atualizado, ter tempo para estudar e mais desafiador ainda, tempo  para colocar a mão na massa… Pensando nisso, decidi dar uma contribuição minha para a comunidade, sem custo algum.🆓 Eu preparei um Workshop Online e GRATUITO onde passamos por diversas tecnologias atuais de Engenharia de Dados e conversamos sobre o que pode ser interessante para sua empresa. Recentemente eu fiz esse mesmo workshop com mais de 50 líderes e foi muito massa! Agora estou com agenda livre para mais uma galera. Se você achar interessante, me manda uma DM para  agendarmos um horário. Vamos nessa? Será um prazer. #dataengineering

Recomendo esse bate-papo com o Rodrigo Santana. Um papo muito rico com troca de experiências sobre tecnologias e a área de dados.