O analytics avançado usa técnicas sofisticadas para revelar insights, identificar padrões, prever resultados e gerar recomendações avançadas.
...A IA agêntica pode tomar decisões mais rápidas, adaptáveis e resilientes do que a automação tradicional?
...Saiba o que são fluxos de trabalho agênticos, como eles funcionam e como combinam automação, analytics e agentes de IA para otimizar a tomada de decisões e processos de negócios.
...Descubra como a análise com IA transforma dados em insights acionáveis. Impulsione a tomada de decisão e mantenha sua competitividade no cenário empresarial atual.
...Consulte definições claras dos termos de governança em IA. Este glossário ajuda os leitores a entender os conceitos da inteligência artificial responsável, ética e conformidade.
...Aprenda o que são ferramentas de tecnologia com IA e como seu conjunto em camadas de componentes de tecnologia forma um ecossistema que permite que as organizações operacionalizem a IA em escala.
...Saiba como os dados prontos para IA aumentam o ROI, permitindo insights mais rápidos, decisões mais inteligentes e resultados mais confiáveis.
...Explore o significado de analytics, por que é importante e como os insights orientados por dados possibilitam estratégias mais inteligentes, melhores decisões e valor de negócios mensurável.
...Saiba como a automação analítica simplifica as tarefas de dados, aumenta os insights e resulta em decisões mais inteligentes com menos esforço manual.
...Saiba o que é um modelo de maturidade em analytics e como avaliar as capacidades de dados e analytics pode aumentar o desempenho, a eficiência e os resultados de negócios.
...A IA representa quando os computadores realizam tarefas que geralmente exigem raciocínio humano, como identificar padrões, fazer projeções ou automatizar decisões. As empresas utilizam a inteligência artificial para economizar tempo, trabalhar com mais inteligência e tomar decisões mais rápidas e melhores nos variados setores.
...A inteligência artificial para operações de TI (AIOps) é uma abordagem tecnológica preditiva e proativa que integra análise de dados, automação e IA em ambientes de TI complexos. Ele melhora a forma como os sistemas de TI são monitorados, gerenciados e otimizados aplicando machine learning (ML) e análises avançadas ...
O machine learning automatizado, ou AutoML, ajuda profissionais sem habilidades técnicas na construção, validação, iteração e exploração de modelos por meio de uma experiência automática.
...O viés na IA refere-se a erros sistemáticos em algoritmos ou conjuntos de dados que resultam em resultados injustos, imprecisos ou desequilibrados. Isso acontece quando os sistemas de IA refletem ou amplificam os vieses encontrados em seus dados de treinamento, design ou ambientes de implantação.
...O business analytics é o processo de uso de dados para identificar padrões, avaliar o desempenho e orientar decisões mais assertivas. Ele combina análise estatística, visualização de dados e modelagem preditiva para transformar informações brutas em insights acionáveis.
...Business intelligence é o resultado cumulativo dos dados, softwares, infraestrutura, processos de negócios e intuição humana de uma organização que fornece insights acionáveis.
...A análise em nuvem envolve o uso de dados armazenados na nuvem para realizar processos analíticos e o aproveitamento do poder computacional rápido da nuvem para promover análises mais rápidas.
...Learn what cloud data integration is, how it works, and how organizations use it to connect, transform, and manage data across hybrid and multi-cloud environments.
...Aprenda o que é o gerenciamento de dados na nuvem, como ele funciona e como organizações em diversos setores o aplicam para eliminar silos de dados e impulsionar o analytics.
...Saiba como as plataformas de dados na nuvem aumentam o ROI ao simplificar o gerenciamento de dados, melhorar a escalabilidade e viabilizar insights orientados por IA.
...Um data warehouse em nuvem é um banco de dados gerenciado como um serviço e entregue por terceiros, como o Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS) ou Microsoft Azure. As arquiteturas de dados em nuvem são distintas das arquiteturas de dados locais, onde as organizações gerenciam sua própria infraestrutura física...
Customer journey analytics (CJA) is the process of analyzing customer interactions across every channel and touchpoint to reveal patterns, behaviors, and opportunities to improve customer experience. By combining data from marketing, sales, service, and digital systems, organizations can see wher ...
Aprenda o que é agregação de dados e como a combinação e a sumarização de dados de múltiplas fontes ajudam as empresas a melhorar a acurácia das análises e dos relatórios.
...Explore o poder da análise de dados na descoberta de padrões, no impulsionamento de escolhas mais inteligentes e na criação de impacto duradouro nos negócios.
...As aplicações de dados são aplicações construídas sobre bancos de dados que resolvem um problema de dados nichado e, por meio de uma interface visual, permitem múltiplas consultas ao mesmo tempo para explorar e interagir com esses dados. As aplicações de dados não exigem conhecimento de programação para adquirir ou compreender...
Data blending ou combinação de dados, é o ato de reunir informações de uma ampla variedade de fontes em um conjunto de dados útil para análises mais detalhadas e complexas.
...Um catálogo de dados é uma coleção abrangente de ativos de dados de uma organização que são compilados para facilitar aos profissionais da organização a localização dos dados de que precisam. Assim como os catálogos de livros ajudam os leitores a localizar livros rapidamente nas bibliotecas, os catálogos de dados ajudam os usuários a pesquisar rapidamente...
Data cleansing, também conhecido como limpeza ou depuração de dados, identifica e corrige erros, duplicações e informações irrelevantes em um conjunto de dados brutos.
...A governança de conformidade de dados garante que a organização atenda a todos os requisitos legais, regulamentares e setoriais de coleta, armazenamento, processamento e proteção de dados pessoais e confidenciais, ao mesmo tempo que mantém as operações comerciais.
...A data connector is a software component or integration tool that enables different systems, applications, or databases to exchange data seamlessly. It acts as a bridge between sources like CRMs, cloud storage, APIs, or analytics platforms and allows data to flow automatically without manual expo ...
A democratização dos dados envolve remover barreiras para que todos, não apenas o TI ou os cientistas de dados, possam acessar, entender e agir sobre os dados. As organização buscam acelerar decisões, aumentar a agilidade e criar uma cultura onde os insights alimentam todas as funções. Na prática, a democratização ...
O enriquecimento de dados é um processo de gestão de dados que amplia conjuntos de dados ao adicionar informações relevantes de fontes internas ou externas, tornando-os mais robustos, precisos e valiosos. Vai além da simples coleta de dados para adicionar contexto, atributos e significado que ajudam as organizações a entender ...
A exploração de dados é uma das etapas iniciais no processo de análise usada para começar a explorar e determinar quais padrões e tendências são encontrados no conjunto de dados. Um analista geralmente começa a exploração de dados usando técnicas de visualização de dados e outras ferramentas para descrever as características...
Learn what data extraction is and how automating data collection from multiple sources improves accuracy, saves time, and powers better analytics.
...A governança de dados é o conjunto de regras, processos e responsabilidades que asseguram que os dados de uma organização sejam precisos, seguros e utilizáveis, além de estar em conformidade. Ela estabelece as diretrizes que permitem às organizações proteger seus dados enquanto possibilitam que os colaboradores os usem com confiança a fim de tomar decisões.
...A ingestão de dados é o processo de coletar os dados de suas fontes e levá-los para um ambiente de destino onde possam ser acessados, utilizados ou analisados.
...A integridade dos dados refere-se à acurácia e consistência dos dados ao longo de todo o ciclo de vida, bem como à conformidade com as restrições de permissão necessárias e outras medidas de segurança. Em poucas palavras, é a confiabilidade dos seus dados.
...Um data lakehouse é uma arquitetura de gerenciamento de dados que busca combinar os principais benefícios dos data lakes e dos data warehouse.
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A linhagem de dados permite monitorar a origem e o ciclo de vida de dados, mantendo as informações da empresa consistentes e precisas.
...Uma malha de dados é uma nova abordagem na construção de arquiteturas de dados. Ela leva uma abordagem descentralizada para o armazenamento e gerenciamento de dados, fazendo com que domínios de negócios individuais mantenham a propriedade sobre seus conjuntos de dados, em vez de fluir todos os dados de uma organização para um data lake cuja propriedade é centralizada. Os dados são...
Descubra como a modelagem de dados estrutura informações para maior clareza, consistência e melhor tomada de decisões em toda a sua organização.
...O pré-processamento de dados é o processo de limpeza manual de dados que antecede a análise. É um processo demorado que muitas vezes atrapalha a extração do verdadeiro valor e potencial dos dados. Em muitas organizações, 80% do tempo gasto em análise de dados é alocado no pré-processamento, onde a equipe de TI limpa manualmente...
A observabilidade de dados refere-se à capacidade de uma organização de monitorar, rastrear e fazer recomendações sobre o que está acontecendo dentro de seus sistemas de dados a fim de manter a integridade do sistema e reduzir o tempo de inatividade. O objetivo é garantir que os pipelines de dados estejam produtivos e possam continuar funcionando...
O onboarding de dados é o processo de preparação e upload de dados de clientes em um ambiente online. Ele permite que as organizações tragam registros de clientes que foram coletados nos meios offline para sistemas online, como CRMs. O onboarding de dados requer uma limpeza significativa de dados para corrigir erros e para...
Um pipeline de dados é uma sequência de etapas que coleta, processa e move dados entre fontes para auxiliar no armazenamento, na análise, no machine learning ou em outros usos. Por exemplo, os pipelines de dados costumam ser usados...
A preparação de dados, às vezes também chamada de “pré-processamento”, é o ato de limpar e consolidar dados brutos antes de usá-los para a análise de negócios e machine learning.
...Data profiling é o processo de criação de perfis de dados para ajudar a descobrir, entender e classificar os dados, ao identificar suas características e avaliar a qualidade.
...Learn what data quality is, why it matters for analytics and AI, and how organizations assess, improve, and maintain the reliability of their information.
...Data science é uma forma de estatística aplicada que incorpora elementos da ciência da computação e da matemática para extrair insights de dados quantitativos e qualitativos.
...Data science e machine learning são tópicos recorrentes no universo tecnológico. Ambos potencializam operações de IA em toda a escala corporativa e industrial. Mas qual é mais eficaz?
...A segurança de dados protege informações sensíveis por meio de políticas, tecnologias e controles que previnem violações e uso indevido. Ele também ajuda as organizações a reduzir riscos, gerar confiança e manter a conformidade com regulamentos como o GDPR e o HIPAA.
...Uma fonte de dados é o local, digital ou físico, de onde os dados se originam ou são armazenados, influenciando na forma como são armazenados de acordo com o seu local (por exemplo, tabela ou objeto de dados) e suas propriedades de conectividade.
...A padronização de dados elimina a semântica da complexidade que envolve a coleta, harmonização e integração de dados para ajudar empresas a executar análises com mais rapidez e precisão.
...Um administrador de dados é o profissional responsável por garantir que os ativos de dados de uma organização sejam precisos, consistentes, seguros e alinhados com as políticas de governança estabelecidas. Seu trabalho faz a ponte entre as necessidades de negócios e a entrega técnica, ajudando as equipes a confiar e usar os dados corporativos com eficiência.
Saiba mais
Aprenda o que é uma estrutura de dados e como a organização e o armazenamento eficiente dos dados aumentam o desempenho do analytics, melhoram a integridade dos dados e permitem decisões de negócios mais rápidas.
...A transformação de dados é o processo de conversão de dados em um formato diferente que seja mais útil para uma organização. É utilizado para padronizar dados entre os conjuntos de dados ou para torná-los mais úteis para análise e o machine learning. As transformações de dados mais comuns envolvem a conversão de dados brutos em...
A validação de dados é o processo que busca garantir que seus dados sejam precisos e limpos. A validação de dados é um processo crítico em todas as etapas de um projeto de dados — desde o desenvolvimento de aplicações até a transferência de arquivos e a manipulação de dados — para garantir a exatidão de informação. Sem a aplicação da validação de dados desde o início até o iter...
A visualização de dados é a representação visual de dados por meio de vários modelos e tipos de gráficos.
...Aprenda o que é manipulação de dados e como limpar, estruturar e enriquecer dados de múltiplas fontes melhora a acurácia do analytics e o insight de negócios.
...Inteligência de decisão é o processo de aplicação de análise de dados, IA e automação a decisões de Impacto
Previsões de demanda, ou demand forecasts, ajudam empresas a calcular a necessidade de futuros produtos e serviços, além de contribuir para fundamentar decisões comerciais. Elas incluem dados granulares, históricos de vendas, questionários e muito mais.
...Com a análise descritiva dos dados, as pessoas extraem conclusões de grandes conjuntos de dados brutos para responderem à pergunta "o que aconteceu?". Os resultados aparecem em gráficos de linhas e tabelas, gráficos de pizza e barras, além das narrativas geradas.
...Saiba o que realmente são dados sujos, como eles ocorrem e, o mais importante, como evitá-los para que sua organização possa operar com agilidade e máxima eficiência.
...Analytics incorporado é a integração dos recursos de análise e visualização de dados diretamente em aplicativos, sistemas ou fluxos de trabalho de negócios existentes. Em vez de trocar de plataforma para acessar insights, os usuários podem ver e interagir com analytics dentro das ferramentas que já utilizam — ...
Um desenvolvedor ETL é um especialista em TI que projeta, desenvolve, automatiza e oferece suporte a aplicações complexas para extrair, transformar e carregar dados. Um desenvolvedor ETL desempenha um papel importante na determinação das necessidades de armazenamento de dados de uma organização.
...Explainable AI (XAI) refers to techniques and methods that make the decision-making processes of AI systems understandable to humans. Its goal is to reveal how models arrive at outputs so that users, regulators, and organizations can trust, verify, and govern those decisions.
..."Extrair, transformar e carregar" (ETL) é um processo central de integração de dados que permite às organizações coletar dados de múltiplos fontes, limpá-los e organizá-los, e carregá-los em um local central de armazenamento de dados, como um data warehouse ou data lake, para análise. ETL garante que os dados sejam precisos, consistentes ...
Com a engenharia de recursos, organizações conseguem dar sentido aos dados e transformá-los em ativos valiosos.
...A IA generativa (GenAI) ajuda as organizações a transformar rapidamente dados em resultados práticos, de relatórios e insights a sugestões de fluxos de trabalho. Ao aprender com os dados existentes, ela reduz o esforço manual e torna a análise avançada mais acessível para todos.
...Saiba o que é um modelo de linguagem avançado e como ele oferece suporte a equipes B2B com insight e aplicações baseados em IA.
...Machine learning é uma ramificação da inteligência artificial que habilita que os computadores identifiquem padrões, façam previsões e melhorem o desempenho sem serem explicitamente programados. Ele ajuda as organizações a descobrir insights, automatizar tarefas complexas e gerar decisões mais rápidas e precisas.
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O gerenciamento de dados mestres (MDM) é a prática de criar uma visão confiável e consolidada dos dados essenciais de uma organização — como clientes, produtos, fornecedores e funcionários — entre sistemas e equipes. Ele fornece a estrutura e a governança necessárias para que os dados principais sejam precisos, consistentes...
Os modelos machine learning (MLOps) fornecem insight valiosos para os negócios, mas apenas quando esses modelos podem acessar e analisar continuamente os dados da organização. MLOps é o processo crítico que torna isso possível.
...Os objetivos e resultados-chave (OKRs) são uma estrutura de definição de metas que ajuda as organizações a definir resultados claros e mensuráveis e a acompanhar o progresso em direção às prioridades estratégicas. Em organizações orientadas por analytics e dados, os OKRs alinham equipes em torno de resultados específicos de negócios, transformando insights de dados em ação ...
A inteligência artificial preditiva utiliza dados históricos e em tempo real, modelos de machine learning e técnicas estatísticas para antecipar resultados futuros e apoiar decisões baseadas em dados.
...A análise preditiva é um tipo de análise de dados que utiliza estatística, data science, machine learning e outras técnicas para prever o que acontecerá no futuro.
...Saiba como o analytics prescritivo ajuda as empresas a otimizar a estratégia, prever resultados e agir com base nos dados para o crescimento.
...Saiba o que significam os dados quantitativos e como eles alimentam estratégias de negócios mais inteligentes por meio de insights mensuráveis.
...Uma RegEx (abreviação de expressão regular) é uma sequência de caracteres usada para especificar um padrão de pesquisa. Ela permite que os usuários realizem de forma fácil pesquisas que correspondam a critérios muito específicos, economizando muito tempo para quem trabalha regularmente com textos ou analisa grandes volumes de dados. Um exemplo de ex...
Saiba como a geração aumentada por recuperação (RAG) aumenta a acurácia da inteligência artificial ao combinar pesquisa e geração para obter resultados mais inteligentes e mais rápidos.
...A análise de vendas é a prática de gerar insights a partir de dados e usá-los para definir metas, métricas e uma estratégia mais ampla.
...Self-service analytics é uma abordagem moderna para a inteligência de negócios que permite que usuários leigos acessem, analisem e vejam dados de forma independente, sem depender de TI nem de especialistas em dados. Ao democratizar os dados e automatizar o acesso com ferramentas de analytics governadas, abre-se uma ...
O mapeamento de origem para destino é um conjunto de instruções de transformação de dados que determina como converter a estrutura e o conteúdo dos dados no sistema de origem para a estrutura e o conteúdo necessários no sistema de destino.
...A análise espacial, ou spatial analysis, permite que empresas identifiquem locais, relações, atributos e pontos de conexão em dados geoespaciais para responder perguntas, assim como extrair insights.
...O analytics espacial ajuda as organizações a compreender seus dados em relação à localização física. Em vez de observar apenas o que está acontecendo, o analytics espacial acrescenta o contexto de onde está acontecendo — revelando padrões e relações geográficas que levam a decisões de negócios mais inteligentes e rápidas.
O aprendizado supervisionado e o não supervisionado têm uma diferença crucial: a aprendizado supervisionado utiliza conjuntos de dados rotulados, enquanto o não supervisionado emprega conjuntos de dados não rotulados.
...Sistemas de inteligência ajudam as organizações a extrair valor de sua pilha de tecnologia criando uma fonte única e altamente acessível de insights baseados em dados de seus sistemas de registro para dar suporte à tomada de decisões mais estratégicas.
...Uma função definida pelo usuário (UDF) é uma função de programação personalizada que permite aos usuários reutilizar processos sem ter que reescrever os códigos. Por exemplo, um cálculo complexo pode ser programado usando SQL e armazenado como uma UDF. Quando esse cálculo precisar ser usado no futuro em um conjunto de dados diferente,...
