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Governança de dados: Entenda o que é e Como Aplicar em 3 passos

nov. 13, 2020


Qual espaço a governança de dados ocupa na sua empresa?


Se o assunto ainda não está na ordem do dia, é bom rever a estratégia.


Hoje, quem não tem dados confiáveis não sabe bem para onde ir e, com a falta de objetivos claros, tende a enfrentar dificuldades para tomar decisões certeiras.


É para garantir que dados valiosos para a organização serão coletados, tratados e geridos corretamente que se dedica essa importante área.


Neste texto, vamos apresentar tudo sobre a governança de dados e como colocar a estratégia em prática.


Siga acompanhando!


O QUE É GOVERNANÇA DE DADOS?


Tomado de forma isolada, o termo governança diz respeito ao controle de todos os atos e processos indispensáveis para a gestão em uma empresa.


Ou seja, sem governança não há governo, já que, sem a primeira, o segundo não é capaz de se auto-gerir.

A partir disso, a governança de dados se refere a todos os processos que uma organização adota para assegurar o acesso e uso de informações estratégicas.


Nesse quesito, infelizmente, as notícias não são boas para a maioria das empresas no Brasil e no mundo 

De acordo com uma pesquisa da Serasa Experian (confira a íntegra em pdf neste link), para os líderes entrevistados, 28% dos dados disponíveis contêm algum tipo de erro ou divergência.


Sendo assim, mais de ¼ da informação usada para decidir está comprometida, o que a torna inútil para qualquer propósito empresarial.


Pois a governança de dados pode ajudar a corrigir esse tipo de falha, garantindo que os dados usados sejam confiáveis e de qualidade.


QUAL A IMPORTÂNCIA DA GOVERNANÇA DE DADOS PARA AS EMPRESAS


Vamos voltar à pesquisa da Serasa Experian para entender a importância do assunto.


Para 78% das empresas participantes, a falta de dados é um problema. Entre elas, 30% alegam não estarem prontas para se tornar Data Driven.


Fica claro que colocar em prática um setor ou contratar profissionais capazes de orientar os processos de captação e tratamento de dados é questão de sobrevivência.


Isso porque, como você já viu, sem dados, não há como tomar decisões, pelo menos não se a intenção for fazê-lo com segurança.


Dessa forma, é correto concluir que, sem governança, a empresa passa a se expor a riscos desnecessários.


Esse talvez seja o seu benefício mais imediato: a governança ajuda a reduzir as ameaças que podem prejudicar a saúde financeira de um negócio.


Afinal, com dados em quantidade e qualidade, fica muito mais fácil a tarefa de antecipar possíveis problemas e, dessa forma, encontrar as soluções que estejam ao alcance.


GOVERNANÇA DE DADOS E LGPD


governanca-de-dados-LGPD


Entrou em vigor no dia 18 de setembro de 2020 a nova Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).



Inspirada na legislação europeia, ela vem para disciplinar o uso que as empresas fazem dos dados que coletam das pessoas pela internet.


Logo, o cenário daqui para a frente é de leis e normas cada vez mais duras com as organizações que não dão a devida atenção ao tratamento desses dados.


De acordo com a LGPD, empresas que comprovadamente adotarem práticas lesivas em relação aos dados de terceiros podem receber uma dura punição.


As sanções vão de simples advertência até multas que correspondem a 2% do orçamento da companhia, podendo chegar a R$ 50 milhões.


Como você deve imaginar, uma excelente prática para se afastar desse tipo de risco é, justamente, investir em governança de dados.


OS OBJETIVOS DA GOVERNANÇA


Considerando a rigidez da lei e a falta de preparo das empresas no tratamento dos dados, a governança assume um papel de protagonista.


Isso porque, entre seus objetivos, está o uso dos dados como matéria-prima para gerar informações confiáveis sobre as atividades de uma empresa, guiando as decisões de gestores.


A governança de dados se dedica a direcionar as estratégias da empresa para casos concretos, tomando como base as informações que ela obtém a partir de seus clientes, colaboradores e fornecedores.


COMO FAZER GOVERNANÇA DE DADOS [PASSO A PASSO]


Estamos em plena era do Big Data, na qual dados só fazem diferença quando são extraídos de múltiplas fontes.


Nesse contexto, é preciso contar com ferramentas que deem conta de explorar o gigante universo de informação disponível.


Quer uma dica? 


Com as plataformas Alteryx Designer e Tableau Data Management, soluções analíticas da FiveActs, sua empresa se habilita a tratar de seus dados com rapidez e precisão.


Mas, além das ferramentas, é preciso ainda “preparar o terreno” para que a governança de dados possa cumprir bem o seu papel.


Vamos ver como fazer isso?


1. MAPEIE OS SETORES QUE GERAM MAIOR VOLUME DE DADOS


O primeiro passo é mapear os setores críticos em relação ao volume de dados gerados.


Vendas, compras, estoque e marketing são alguns exemplos, já que deles se origina informação que pode pautar toda uma estratégia comercial.


2. VERIFIQUE SE A SUA INFRAESTRUTURA SUPORTA UMA POLÍTICA DE GOVERNANÇA


Ok, agora você já sabe quem é quem no quesito geração de dados. Será que sua empresa tem o que precisa para dar conta do desafio? 


Por isso, em uma segunda etapa, é preciso garantir que você conta com a infraestrutura, pessoas e os processos para dar início a uma política de governança para os dados gerados.


3. TREINE E QUALIFIQUE OS PROFISSIONAIS ENVOLVIDOS


Seja qual for a conclusão que você tirar a partir da segunda fase, é certo que será necessário investir em algum tipo de treinamento. 


Afinal, governança de dados profissional é aquela que atende ao modelo previsto na NBR ISO/IEC 38500, a norma padrão para esse setor.


FERRAMENTA PARA GOVERNANÇA DE DADOS: COMO ESCOLHER


ferramentas-governanca-de-dados


Para quem não tem tanta experiência no assunto, escolher a melhor ferramenta em processos de governança de dados pode ser bastante desafiador.


Que tal, então, utilizar uma que forneça uma experiência visual completa e simplificada? 

Nesse caso, nossa sugestão é o Tableau Prep, a ferramenta que faz a limpeza de seus dados, otimizando todo seu processo de análise.


Deixe para trás as incertezas e faça parte do time das organizações que dão o melhor uso aos dados gerados pelos seus leads.


CONCLUSÃO


A governança de dados há muito tempo deixou de ser um luxo para se tornar uma exigência nas empresas modernas.


Ainda mais depois da nova LGPD, deve haver um compromisso com a coleta e tratamento de informações valiosas para a organização e seu público de interesse.


Na hora de colocar essa estratégia em prática, não esqueça de utilizar as melhores ferramentas que o mercado pode oferecer.


Então, nossa dica final vai novamente para as plataformas Alteryx Designer e Tableau Data Management, suas melhores alternativas para colocar seu negócio de vez na era digital.



Conte com a FiveActs e suas soluções analíticas!


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Por Equipe de especialistas Five Acts 12 mar., 2024
Este artigo explora um pouco da vasta plataforma DataRobot, uma poderosa ferramenta de automação de machine learning que simplifica significativamente o processo de construção, avaliação e implementação de modelos preditivos. Abordaremos os principais conceitos por trás do DataRobot, destacando seu papel na avaliação de modelos e na criação de previsões precisas. Introdução O avanço tecnológico acelerado tem gerado grandes volumes de dados em diversas indústrias. Nesse cenário, a análise de dados torna-se crucial para a tomada de decisões informadas. O DataRobot surge como uma solução inovadora, permitindo que usuários, mesmo sem profundo conhecimento em ciência de dados, possam criar modelos preditivos robustos. O que é o DataRobot? O DataRobot é uma plataforma de aprendizado de máquina que ajuda a automatizar o processo de criação de modelos de previsão. Ele usa algoritmos de aprendizado de máquina para analisar dados e criar modelos de previsão precisos. O DataRobot é capaz de avaliar modelos e selecionar o melhor modelo para um determinado conjunto de dados. Ele também pode criar previsões com base em dados históricos. Deste modo, o DataRobot é uma plataforma de automação de machine learning que abrange todo o ciclo de vida do modelo. Ele utiliza técnicas de aprendizado de máquina automatizado (AutoML) para facilitar desde a preparação dos dados até a implantação de modelos. Como funciona o DataRobot Preparação dos Dados: O DataRobot aceita uma ampla variedade de formatos de dados. Ele realiza automaticamente a imputação de valores ausentes e a codificação de variáveis categóricas. Treinamento de Modelos: O usuário define a variável alvo e as características relevantes. O DataRobot automatiza a seleção e treinamento de vários modelos (regressão linear, árvores de decisão, redes neurais, etc.). Avaliação de Modelos: O DataRobot realiza a validação cruzada e fornece métricas de desempenho para cada modelo. O usuário pode explorar visualmente as características mais importantes para a previsão. Otimização de Hiperparâmetros: Algoritmos são ajustados automaticamente para melhor desempenho. O processo é iterativo, refinando continuamente os modelos. Informações sobre o Modelo: O DataRobot fornece explicações sobre como o modelo toma decisões, promovendo a transparência. Avaliação de Modelos: A avaliação de modelos no DataRobot é um ponto crucial. A plataforma fornece métricas como R², erro absoluto médio e área sob a curva ROC. Além disso, o usuário pode comparar diferentes modelos e escolher aquele que melhor se adapta aos objetivos específicos do problema. Geração de Previsões: Uma vez que o modelo ideal é selecionado, a geração de previsões é simples. O DataRobot oferece uma interface intuitiva para fazer previsões em novos conjuntos de dados. A integração com outras ferramentas e sistemas é facilitada, permitindo a fácil implementação em ambientes de produção. Integração Facilitada: Explorando o potencial do DataRobot A facilidade de integração proporcionada pelo DataRobot torna-se um fator importante quando olhamos para as funcionalidades que foram mencionadas anteriormente, pois permite a unificação de cenários e fluxos de trabalho de inteligência artificial para uma visibilidade e supervisão abrangentes. Essa integração abre caminho para diversas possibilidades, que passam por: APIs e Estruturas de IA O DataRobot se destaca como uma plataforma totalmente aberta, oferecendo integrações nativas que proporcionam a liberdade de escolher os melhores componentes para qualquer cenário de uso de inteligência artificial generativa e preditiva. Essa flexibilidade permite a adaptação da plataforma às necessidades específicas de cada caso. Plataformas de Dados Mantenha a sua flexibilidade e evite ficar preso a limitações. A integração com o DataRobot é perfeitamente realizada com qualquer fonte, incluindo data warehouses, data lakes, bancos de dados locais e sistemas de orquestração. Essa interoperabilidade garante que os dados necessários estejam disponíveis onde quer que estejam armazenados. Aplicativos de Negócios A integração com o DataRobot não se limita a ambientes técnicos. É possível integrar-se de maneira ágil aos aplicativos que seus usuários empresariais utilizam diariamente. Além disso, a plataforma possibilita a criação fácil de aplicativos interativos de nível empresarial, adaptados aos casos de uso de inteligência artificial generativa e preditiva específicos da sua organização. Essa abordagem facilita a incorporação de recursos avançados de IA diretamente nos processos de negócios cotidianos. Desta forma, o DataRobot não apenas oferece uma poderosa capacidade de modelagem preditiva, mas também proporciona uma integração fluida com diversos ambientes, permitindo que organizações aproveitem ao máximo a inteligência artificial em suas operações. A flexibilidade e a facilidade de integração da DataRobot AI Platform destacam-se como um diferencial significativo no cenário da automação e análise avançada de dados. Considerações Finais O DataRobot tem revolucionado a forma como as organizações abordam o desenvolvimento de modelos preditivos. Sua abordagem automatizada simplifica tarefas complexas, permitindo que profissionais de diversas áreas possam alavancar o poder do machine learning. Ao facilitar a avaliação de modelos, geração de previsões e integrações, o DataRobot emerge como uma ferramenta essencial no panorama da ciência de dados e análise preditiva. Converse com um dos especialistas da Five Acts e explore as possibilidades de otimizar as decisões estratégicas do seu negócio por meio da aplicação do DataRobot. Descubra como a expertise da nossa equipe pode impulsionar a geração de previsões precisas, proporcionando insights valiosos para impulsionar o crescimento e o sucesso da sua empresa. Estamos prontos para guiar você no aproveitamento máximo dessa poderosa ferramenta de automação de machine learning.
Tela de criação de Dashboard no Tableau
Por Equipe de especialistas Five Acts 07 mar., 2024
Introdução Na era da análise de dados, ferramentas como o Tableau são fundamentais para transformar informações em insights valiosos. A plataforma Tableau oferece uma experiência robusta para análise de dados, abrangendo tanto o ambiente de criação na Web quanto o Tableau Desktop. Este artigo visa fornecer uma visão abrangente dos recursos disponíveis em ambos os ambientes, destacando as diferenças fundamentais entre eles. Se você já está familiarizado com o Tableau Desktop e está explorando as possibilidades da criação na Web no Tableau Server e Tableau Cloud, esta análise é essencial para maximizar sua eficácia na utilização dessas ferramentas. Diferenças e Similaridades Ao comparar a criação na Web e o Tableau Desktop, é crucial identificar tanto as diferenças gerais quanto as semelhanças essenciais. Apesar das variações nos recursos e na flexibilidade, ambos os ambientes compartilham a essência da análise de dados. Diferenças Gerais Ações de Clique com o Botão Direito : Enquanto a criação na Web permite ações de clique com o botão direito em campos, essa funcionalidade não é estendida a itens individuais na área de trabalho. Atalhos de Teclado: Os atalhos de teclado diferem significativamente entre a criação na Web e o Tableau Desktop, demandando adaptação do usuário ao ambiente online. Para obter uma lista de atalhos de teclado da criação na Web, consulte Atalhos de teclado da criação na Web. Recursos de Criação na Web No ambiente da Web, é possível conectar-se a fontes de dados, criar pastas de trabalho e editar visualizações existentes. As permissões são gerenciadas pelos administradores do site, com Explorers e Creators desfrutando de diferentes conjuntos de recursos. Criadores, por exemplo, podem conectar-se a dados na Web e usar recursos avançados como Pergunte aos dados e Dashboard Starters. Veja a seguir: Gerenciamento de Dados Conectar-se a Dados Criadores podem realizar a conexão a diversas fontes de dados, realizar uploads de arquivos e aproveitar modelos do Dashboard Starter integrados para fontes específicas visando agilizar o processo. Destaca-se um limite na visualização de linhas na página Fonte de Dados ao criar dados na Web, variando conforme o navegador. Para obter mais informações, consulte Criadores: conectar a dados na Web . Preparação de Dados na Web A página de Fonte de Dados oferece recursos robustos, incluindo execução de SQL inicial, relação de dados, união de tabelas e dinamização de dados. Este ambiente capacita os usuários a moldar e refinar os dados diretamente na Web. Deste modo, é possível explorar e editar campos, duplicando, ocultando ou renomeando conforme necessário. Para saber mais, consulte Criadores: preparar dados na Web. Análise A análise de dados é uma parte fundamental de qualquer plataforma de visualização, e ambas as versões do Tableau oferecem recursos robustos nesse aspecto. Criação e Edição de Exibições Exploradores e criadores têm a capacidade de manipular planilhas de dados, criar exibições automaticamente usando recursos como "Pergunte aos Dados" e "Explicar os Dados". A experiência de análise na Web é altamente interativa e centrada no usuário. Deste modo, podemos trazer como principais recursos Pergunte aos Dados : Utilize a funcionalidade "Ask Data" para criar visualizações automaticamente. Explicar os Dados: Ganhe insights automáticos com a capacidade de explicar padrões e tendências. Pesquisa de Esquema: Facilite a busca por campos no painel de dados através de pesquisa de esquema. Visualização de Dados Subjacentes: Explore dados subjacentes através de dicas de ferramentas interativas. Ferramentas de Análise Criação de campos calculados, compartimentos, cálculos de tabela e conjuntos Os usuários podem criar e editar campos calculados, permitindo uma personalização avançada dos dados em suas análises. Painel de Análise Permite a manipulação de objetos, como linhas de referência, tendências e distribuições, embora alguns recursos, como adição de cluster e modificação de previsões, não estejam disponíveis na web. A criação e edição de grupos e hierarquias, bem como a interação com mapas, são realizadas de forma intuitiva. Rótulos, totais, subtotais e outras opções de formatação estão disponíveis para aprimorar a apresentação das visualizações. Filtragem e Classificação A criação na web oferece amplas opções para filtragem e classificação, incluindo destaque de dados, filtros de contexto e dependentes. A limitação de resultados filtrados visa otimizar o desempenho em domínios extensos. Formatação Redimensionamento e Edição Os recursos de formatação incluem o redimensionamento de cabeçalhos, edição da formatação global da pasta de trabalho e personalização detalhada dos títulos de planilhas e números. Adição de Objetos no Painel A criação na Web oferece uma gama de objetos para enriquecer os painéis, incluindo contêineres, texto, imagens, botões de navegação e links da Web. Esses elementos contribuem para uma apresentação visualmente atraente dos dados. Filtragem e Classificação Destaque de Dados Os usuários podem utilizar o destaque de dados para enfatizar informações específicas nas exibições, facilitando a compreensão dos insights. Filtros e Classificação A capacidade de adicionar, editar e remover filtros, juntamente com a edição de layouts de controle de filtro, oferece flexibilidade no gerenciamento da apresentação dos dados. Recursos Adicionais  Legendas por Medida A criação na Web suporta legendas por medida, permitindo que os usuários personalizem a paleta de cores de acordo com as métricas específicas em foco. Conclusão Ao explorar as nuances da criação na Web e do Tableau Desktop, é evidente que ambos os ambientes oferecem uma base sólida para análise de dados. A escolha entre eles dependerá das necessidades específicas do usuário e da complexidade do projeto em questão. Este entendimento é essencial para explorar todo o potencial dessas poderosas ferramentas de análise de dados. Este artigo proporcionou uma visão geral sobre as diferenças e semelhanças entre a criação na Web e o Tableau Desktop, abordando recursos essenciais em ambas as plataformas. Ao compreender as características distintas de cada ambiente, os profissionais estão mais bem equipados para extrair insights significativos e tomar decisões informadas. A Five Acts é parceira da Tableau. Então, se você quer saber mais sobre esta plataforma de analytics fantástica que tem mudado o mundo de dados, fale com a Five Acts!
Tela do Alteryx que remete a nova funcionalidade
Por Equipe de especialistas Five Acts 05 mar., 2024
Introdução A Alteryx, uma das líderes em soluções de análise de dados, mais uma vez redefine a experiência do usuário com o lançamento da versão 2023.2 do Alteryx Designer. Esta versão traz uma série de novos recursos que visam otimizar fluxos de trabalho, melhorar a usabilidade e proporcionar um ambiente mais poderoso e eficiente para análise de dados. Neste artigo, exploraremos alguns dos recursos mais destacados que prometem aprimorar significativamente a experiência do usuário. Modelos Personalizados: Economizando Tempo, Maximizando Eficiência Agora, os usuários têm a capacidade de criar e utilizar modelos personalizados no Alteryx Designer. Salvar fluxos de trabalho, macros ou aplicativos existentes como modelos oferece a flexibilidade de reutilização futura, economizando tempo e proporcionando consistência nas configurações de fluxo de trabalho. Este recurso não apenas agiliza o processo, mas também facilita o compartilhamento de modelos entre usuários, aumentando a colaboração e a eficiência. Mais detalhes sobre modelos podem ser encontrados na seção específica dedicada a este recurso. Acesse Modelos para saber mais. Encontrar Macros Ausentes em Fluxos de Trabalho: Resolvendo Desafios Rapidamente Agora, ao abrir um fluxo de trabalho com macros ausentes, os usuários podem eliminar os incômodos ícones de ponto de interrogação. A capacidade de resolver esse problema e abrir o fluxo sem erros representa uma melhoria significativa na usabilidade, garantindo uma transição suave entre diferentes fluxos de trabalho e evitando interrupções desnecessárias. Vá para Atualizar macros ausentes para saber mais. Novas Funções de Fórmula: Ampliando as Possibilidades Analíticas A versão 2023.2 introduz três novas funções de cadeia de caracteres : GetPart, GetLeft e GetRight. Essas funções oferecem maior flexibilidade e versatilidade na manipulação de cadeias de caracteres, permitindo aos usuários realizar operações mais avançadas e personalizadas em seus dados. Essas funções podem ser utilizadas em qualquer editor de expressões, proporcionando um novo nível de controle sobre os dados. Calculando o Produto com a Ferramenta Sumarizar: Maior Eficiência na Análise Numérica Aprimorando a funcionalidade da ferramenta Sumarizar, os usuários agora podem calcular o produto para um grupo de valores numéricos. Essa adição oferece uma abordagem mais abrangente para análise numérica, permitindo que os usuários extraiam insights mais profundos de seus conjuntos de dados. Vá para Ferramenta Sumarizar para saber mais. Atualizações na Experiência de Execução no Cloud para o Desktop A experiência de execução no Cloud para o Desktop no Alteryx Designer recebeu várias melhorias de usabilidade. Agora, os usuários podem visualizar uma barra de progresso ao salvar fluxos de trabalho no Alteryx Analytics Cloud Platform (AACP). Além disso, um link rápido fornece acesso direto ao local onde o fluxo de trabalho está salvo no AACP. Ao procurar ou abrir fluxos salvos anteriormente, os usuários podem agora ordenar a lista de fluxos de trabalho, proporcionando uma navegação mais intuitiva e eficiente. Atualizações da IU Ferramenta: Mais Intuitividade nas Ferramentas Essenciais A interface do usuário para as ferramentas ID de Registro, Ordenar, Amostra e Exclusivo foi aprimorada. Essas atualizações visuais não apenas modernizam a aparência, mas também aprimoram a usabilidade, tornando a interação com essas ferramentas mais intuitiva e eficaz. Geração Automatizada de Relatórios de Falhas: Aprimorando a Qualidade do Produto A versão 2023.2 apresenta um novo recurso de geração automatizada de relatórios de falhas. Utilizando informações de depuração coletadas de execuções do motor, este recurso visa analisar problemas e fazer melhorias contínuas no produto. Essa abordagem proativa para aprimoramento de qualidade destaca o compromisso da Alteryx em fornecer uma experiência robusta e livre de falhas para seus usuários. Para obter mais informações, acesse a página de ajuda Geração automatizada de relatórios de falhas . Conclusão O Alteryx Designer 2023.2 representa mais do que uma atualização de software; é uma evolução significativa na capacidade analítica e na experiência do usuário. Com recursos inovadores, como Modelos Personalizados, Novas Funções de Fórmula e aprimoramentos na experiência de execução no Cloud para o Desktop, a Alteryx mais uma vez demonstra seu compromisso em impulsionar a análise de dados para novos patamares. Este lançamento não apenas oferece eficiência e usabilidade aprimoradas, mas também estabelece as bases para futuras inovações na análise de dados. Para obter informações detalhadas sobre cada recurso, consulte a documentação oficial da Alteryx Designer 2023.2. A Five Acts é parceira da Alteryx . Então, se você quer saber como preparar seus dados e automatizar cada passo do seu fluxo analítico, fale com a Five Acts!
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