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“ A informação é o petróleo do século 21 e a análise é o motor de combustão.” – Peter Sondergaard, vice-presidente sênior e chefe global de pesquisa do Gartner, Inc.
Essas palavras são ouro puro, vindas de um líder inovador na indústria de dados e análise! Eles mostram claramente a importância dos dados no cenário empresarial atual. Hoje, todo o mundo dos negócios depende do ecossistema digital e os dados são a moeda aqui. Mais importante ainda, não há escassez de dados, uma vez que a recolha de dados está hoje no seu auge.
Até 2025, estima-se que 463 exabytes de dados serão criados todos os dias em todo o mundo – isso é quase o mesmo que 212.765.957 DVDs por dia! No entanto, o verdadeiro desafio é gerenciar esses dados e utilizá-los para um melhor crescimento dos negócios.
É aí que a engenharia de dados pode provar ser uma virada de jogo. A engenharia de datas pode ajudar as empresas a preencher a lacuna entre dias absolutamente cruéis e transformá-los em insights eficazes e acionáveis. Muito incrível, certo? Essa é a razão pela qual muitas empresas hoje acreditam fortemente que a engenharia de dados é a espinha dorsal de qualquer operação analítica. Essas operações ajudam as empresas com um fluxo contínuo de informações para que qualquer pessoa possa acessá-las sempre que necessário.
Mas o trabalho é mais fácil falar do que fazer! Os líderes de equipe e estrategistas muitas vezes têm dificuldade para explicar esse processo complexo aos membros de sua equipe. É aí que nossos modelos 100% personalizáveis e prontos para conteúdo podem ajudar e ajudar a entender a ciência da informação . Cada um é elaborado para cobrir e explicar a essência da engenharia de dados.
Vamos dar uma olhada neles e entender como eles podem ajudá-lo a trazer transformação para o seu setor.
Modelo 1: Pacotes de modelos PPT do PowerPoint de engenharia de dados
A engenharia de dados é um processo complexo e este modelo o simplifica de uma só vez! É a escolha perfeita para profissionais do setor que trabalham com gerenciamento e análise de dados. Este modelo inclui vários slides elaborados por especialistas que cobrem todo o espectro da engenharia de dados. Ele começa explicando os fundamentos e depois se aprofunda no processo avançado. Ele transforma tópicos complexos como operações de ETL, construção de pipeline de dados e análises em pedaços de informações mais fáceis e digeríveis. Então, se você quer educar sua equipe, baixe agora. Possui uma combinação perfeita de design elegante e um layout totalmente funcional para apelos visualmente mais impressionantes.
Modelo 2: Principais habilidades e ferramentas de engenharia de dados
Quer educar seus espectadores sobre as principais habilidades e ferramentas de engenharia de dados? Este modelo tem o que você precisa! Ele oferece um layout nítido onde você pode adicionar todas as habilidades técnicas e ferramentas necessárias para aprender e trabalhar com engenharia de dados. O slide é dividido em várias seções que apresentam ferramentas como SQL, Python, Hadoop com Spark e soluções de armazenamento como Amazon S3 e HDFS. Cada uma dessas seções oferece uma explicação clara e breve da finalidade da ferramenta e como ela pode ajudar a preencher a lacuna entre os dados brutos e as ações em tempo real. O slide também esclarece a importância das ferramentas para r ETL (Extract, Transform, Load). Aqui, mostra como os especialistas usam essas ferramentas para limpar os dados para uma melhor análise.
Modelo 3: Principais etapas para construir uma equipe de engenharia de dados de sucesso
Uma organização precisa de uma equipe de especialistas para lidar com tarefas de engenharia de dados de maneira eficaz. Mas para isso você precisará de uma equipe de engenharia de dados de sucesso! E é nisso que este modelo ajuda você. Ele apresenta um procedimento passo a passo para construir uma equipe de engenharia de dados de sucesso. Por exemplo, o primeiro passo fala sobre determinar as necessidades de acesso e minimizar atrasos, depois o segundo passo fala sobre encorajar diálogos e colaborações, e assim por diante. As caixas perfeitamente posicionadas para cada etapa e as cores sutis tornam este modelo ideal para construir uma equipe de engenharia de dados de sucesso.
Modelo 4: Estratégias de Engenharia de Dados para Construir Fluxos de Trabalho de Negócios Escaláveis
Nenhuma etapa é impactante sem uma estratégia adequadamente definida. E é exatamente isso que isso oferece! Ele atua como um modelo que você pode usar para aprimorar suas operações de dados. Ele se concentra em 4 estratégias principais: estabelecimento de SLAs de dados (acordos de nível de serviço) para manter serviços confiáveis, criação de estruturas de equipes de dados híbridas combinando especialistas e generalistas para um fluxo de trabalho ágil, emprego de ETL reverso para melhor utilidade de dados entre equipes e tomada de decisões, e adotando DAAP (dados como produto) para alinhar as operações de dados com os resultados de negócios. Resumindo, este modelo ajuda sua liderança a entender como eles podem aproveitar a engenharia de dados para o sucesso dos negócios.
Modelo 5: Ícone de engenharia de dados para aprimorar o ciclo de vida de desenvolvimento de produtos
Ícones e recursos visuais são a melhor maneira de transmitir a mensagem. Este modelo faz exatamente isso. Ele apresenta um gráfico poderoso que mostra a integração da engenharia de dados no processo de desenvolvimento do produto. O layout, a paleta de cores e o design estão perfeitamente sincronizados para transmitir a mensagem. Inclui uma placa de circuito que simboliza a base técnica da engenharia de dados, uma caixa que denota produtos tangíveis e uma lâmpada para inovação. Quando você os funde, isso representa a natureza iterativa do desenvolvimento de produtos aprimorado pela engenharia de dados. A melhor parte? Você pode substituir os ícones e gráficos para personalizar o modelo conforme achar adequado.
Modelo 6: Visualização de estatísticas de engenharia de dados de ciência de dados
Este modelo oferece uma ideia visual sobre vários componentes da engenharia de dados. Este modelo é incrivelmente projetado, nítido e fácil de usar. No centro, você encontrará um ícone de engrenagem. Este ícone é um símbolo de como vários componentes da engenharia de dados são interdependentes e interligados por meio da ciência de dados. Os círculos ao redor representam elementos como Engenharia de Domínio, Método Científico, Computação Avançada e Estatística. Esses elementos são as competências essenciais necessárias para uma análise robusta de dados. E quando apresentados dessa maneira lúcida, ajudam os espectadores a ter uma compreensão clara do assunto. E finalmente, você tem os símbolos de ‘Hacker Mindset’ e ‘Visualization’. Esses símbolos concentram-se na necessidade de pensamento inovador e apresentação clara de dados no campo.
Modelo 7: Engenharia Social com Cinco Etapas, Incluindo Coleta de Dados e Ataque
Quer enfrentar os desafios lançados a você por seus concorrentes? Este modelo pode ser um excelente ponto de partida. Ele descreve todo esse processo e aumenta a conscientização sobre o ataque de engenharia social mais comum que os concorrentes fazem usando dados como arma principal. Este modelo fala sobre etapas como coleta de dados, processamento de dados (extração, transformação, carregamento, seleção de recursos e geração), aquisição de alvo , contato inicial e ataque que pode levar à violação de dados . Com este modelo, você pode preparar melhor sua equipe para enfrentar qualquer tentativa de seus concorrentes.
Modelo 8: Preparação de Dados e Processo de Engenharia de Recursos
Quer ajudar sua equipe a entender como é feita a preparação de dados para engenharia de dados? Este é o modelo que você está procurando! Ele explica todo o processo de extração de insights significativos para as operações de negócios. Começa com 'Definir Problema', onde os problemas são identificados. A próxima etapa é 'Obter dados'. Esta etapa trata da coleta de dados de várias fontes. Depois vem a etapa “Converter Dados”, que se concentra na conversão dos dados padronizados em um formato utilizável. E então vem a etapa de ‘Seleção do Modelo’. Esta etapa trata de escolher os algoritmos certos para a tarefa em questão. E, finalmente, a etapa “Implantação do modelo” mostra como esses modelos podem ser usados para previsão. Por último, mas não menos importante, ‘Insights e Dados para Uso Final’ fala sobre o objetivo do processo: business intelligence acionável.
Modelo 9: Roteiro de engenharia de dados comerciais de qualidade de 3 meses
Este modelo oferece uma visão simples e envolvente de um roteiro para engenharia de dados. O primeiro mês é focado na “Padronização de Dados” para garantir a uniformidade e nos “Serviços de Plataforma” para estabelecer a infraestrutura. Então, durante o segundo mês, a equipe deve se concentrar em “Aprendizagem e Insights”, usando análises e IA para compreender melhor os dados padronizados . Também se concentra nos 'Valores Empresariais', um processo para reduzir custos de propriedade e aumentar o valor agregado pelos analistas de dados. Finalmente, o último mês é sobre “monetizar” os insights derivados dos dados.
Modelo 10: Estrutura de Processo de Engenharia de Análise de Big Data
Este modelo destaca o fluxo de trabalho de análise de big data. O modelo começa com a jornada de dados de fontes como web, aplicativos móveis, sistemas transacionais, arquivos e bancos de dados através dos estágios cruciais do pipeline de dados : extração, transformação e carregamento (ETL). Em seguida, discute os sistemas padronizados de armazenamento e processamento de dados, como Hadoop e Apache Spark. Ele também esclarece plataformas populares como Apache Kafka para streaming de dados de eventos. O destino final é a análise de dados. Aqui, os insights em tempo real são obtidos e visualizados por meio de painéis e ferramentas de relatórios. Resultado? Isso pode ajudar a inteligência de negócios a impulsionar decisões impactantes.
Empacotando
A Engenharia de Dados já está aqui, ajudando as organizações a aumentar a sua eficácia e reduzir despesas. Hoje, os dados são extremamente valiosos, mas você precisa de um processo que possa ajudá-lo a monetizar esses dados para o sucesso do negócio. É aí que a engenharia de dados pode provar o seu valor. Cada modelo mencionado aqui foi projetado para ajudar organizações como a sua a aproveitar esse potencial da engenharia de dados e crescer.
