Publicação de Mentors Tecnologia

Domingo também é dia de inovar! Hoje, estou mergulhado na engenharia e estruturação dos dados de um cliente. Vamos dar uma espiada nas camadas que estamos refinando no coração do processo de ETL. ETL (Extract, Transform, Load) é a espinha dorsal que sustenta um ecossistema de dados sólido e confiável. Vejamos o papel vital de cada camada: 🔍 Raw Data: A autenticidade conta! Capturamos dados na forma mais pura, sem filtros. Autenticidade é a palavra-chave. 🛠️ Stage Layer: A arte está nos detalhes. Limpeza, transformação e enriquecimento moldam os dados para a excelência. 💼 Data Warehouse: A precisão se transforma em velocidade e profundidade. Aqui, os dados são configurados para insights rápidos e decisões estratégicas. Potencialize seus dados com um processo ETL que transforma números em ação! #DataTransformation #ETLProcess #DataInsights #Analytics #DataStrategy #BusinessIntelligence #DataEngineer #DataArchitect #Azure #BigData #DataScience #InnovationSunday #DataDrivenDecision

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Fala rede! Hoje, vou explorar um dos pilares fundamentais para o sucesso em qualquer iniciativa de dados: o processo de ETL (Extração, Transformação e Carregamento), especialmente no contexto do DataOps. 🔍 Extração: O primeiro passo é reunir dados de diversas fontes. Seja um banco de dados, uma API ou um arquivo, a extração é crucial para garantir que temos todas as informações necessárias para nossas análises. 🔄 Transformação: Aqui, os dados brutos são refinados e transformados. Normalizamos, limpamos, e enriquecemos os dados para garantir consistência e qualidade. Essa etapa é de extrema importância, é onde vamos selecionar e preparar os dados que serão realmente úteis. 🚀 Carregamento: Finalmente, os dados transformados são carregados em um destino - um data warehouse, um banco de dados analítico, ou qualquer outra solução de armazenamento. Esta etapa é crucial para garantir que os dados estejam prontos para serem utilizados por diferentes equipes e ferramentas. No DataOps, o processo de ETL é otimizado e automatizado para garantir eficiência e precisão. Com práticas ágeis, monitoramento contínuo e colaboração entre equipes, o DataOps transforma o gerenciamento de dados em um processo fluido e adaptável. #DataOps #ETL #GestãoDeDados #Inovação #AnáliseDeDados

Compartilhando um certificado muito relevante neste mundo de dados em constante evolução. Aprendendo sobre Data Mesh, pude aprofundar minha compreensão. Em essência, o Data Mesh propõe uma arquitetura de dados distribuída e descentralizada, atribuindo responsabilidades específicas às equipes que são proprietárias de informações sobre sua área. Seguimos por aqui evoluindo e aprendendo 🚀 #datamesh #evolução

Arquitetura com referências para Plataformas de Dados Modernas 😎 O Modern Data Stack é uma realidade e agrupa diversas ferramentas para podermos montar arquiteturas de dados modernas que entregam alto valor em menos tempo #timeToValue. O surgimento do MDS se deu por causa do: - Amadurecimento da área de Dados; - Tecnologias mais sólidas; - Conceitos e práticas bem elaboradas na área de dados. No MDS, as ferramentas e serviços são agrupados em conjuntos de conceitos e metodologias, que são: ✅ Data Mesh ✅ Metric Layer ✅ Data Catalog 3.0 ✅ Data Observability ✅ Data Team as Product Teams ✅ Reverse ETL Esses conceitos vão além de tecnologias e trazem fundamentos para uma área de dados bem organizada e em constante evolução. Na imagem do post, há uma arquitetura com diversas referências para montar sua Arquitetura de Dados Modernas. E você, tem praticado e utilizado o MDS nos seus projetos? #ModernDataStack  #DataArchitecture #LeanArchitecture #Data #BigData #DataEngineering #AWSCommunityBuilder

**Normalizem Ter que Refazer do Zero** Em projetos de dados, nem sempre seguimos as melhores práticas de modelagem desde o início. Seja por prazos apertados, falta de experiência ou mudanças de requisitos, muitas vezes acabamos com uma arquitetura de dados difícil de escalar e manter. Nesses casos, é comum o receio de recomeçar do zero, mas essa pode ser a decisão mais sábia. Refazer a modelagem permite corrigir erros, otimizar processos e garantir uma base sólida para o futuro. Normalizar essa prática é essencial para evitar a manutenção de soluções precárias e promover a eficiência a longo prazo. #DataScience #DataEngineering #BigData #ModelagemDeDados #ArquiteturaDeDados #BoasPráticas #DataDriven #TransformaçãoDigital #GestãoDeDados #AnáliseDeDados

Você utiliza Semantic Layer na sua Plataforma de Dados? Já se deparou com a situação de ter o mesmo indicador de negócio sendo analisado por diferentes áreas, e o indicador apresentar valores diferentes em cada uma delas? Pois bem, é raro, mas acontece com frequência 😅 O conceito de Semantic Layer é fundamental no Modern Data Stack e tem como objetivo resolver esse tipo de problema na análise de métricas de negócio. 💡 A ideia é ter uma camada central de métricas de negócio que possa alimentar as camadas de análise e consumo de dados. Alguns dos principais benefícios incluem: ✔ Aumento da confiabilidade nas métricas de negócio; ✔ Melhoria no acesso aos dados e métricas de forma centralizada; ✔ Definição facilitada das métricas, garantindo que a atualização e manutenção sejam escaláveis; ✔ Consistência das métricas em todos os aplicativos de dados. Uma das principais ferramentas com esse propósito é o dbt Labs, que possui o dbt Semantic Layer e o framework MetricFlow para implementar uma camada semântica na prática. E você, já conhecia o Semantic Layer? Tem utilizado em seus projetos? #SemanticLayer #ModernDataStack #DataArchitecture #Data #BigData #DataEngineering #AWSCommunityBuilder

DataOps: melhore a gestão de dados da sua empresa com automação, integração contínua e colaboração entre equipes para decisões mais rápidas e eficientes. Descubra mais! #dataops #data #analytics #scala Stefanini Scala Stefanini Brasil https://lnkd.in/d4KXQ46B

Olha que interessante e ao mesmo tempo desafiador esse tema e encontrar formas de facilitar o dia dia na qualidade dos dados e na unificação dos conceitos sobre cada domínio, não é uma tarefa trivial. Bom saber que temos alternativas! #dataengineering