Você sabe o que é Engenharia de Dados e como ela pode ajudar a sua Startup a crescer de forma rápida e com a melhor qualidade possível? Neste artigo nós vamos explicar o impacto da engenharia de dados no crescimento e alavancagem dos negócios, e como as Startups podem se beneficiar de entender e investir nessa área.
O que é a Engenharia de Dados?
Geralmente, quando falamos sobre a infraestrutura de dados das startups, raramente ela já é bem estruturada desde o início, o que é natural em cenários dinâmicos, no qual muitas coisas precisam “sair do chão” e serem executadas com agilidade para alavancar o negócio. Por esse motivo, nesse perfil de organização, existe um trabalho inicial de organizar e mapear todas as fontes de dados da empresa, coletar esses dados e, após processo de ingestão dos dados, armazenar seguindo algum racional de tratamento e modelagem, como um Data Lakehouse, por exemplo.
Em um cenário ideal, esses processos devem ser automatizados e fáceis de acessar em tempo real. A ideia principal desse processo é _organizar a casa_ e fazer com que os dados sejam úteis para os usuários e sistemas, e não só algo centralizado em setores ou determinados cargos. 😉 No campo dos dados existe o que chamamos de Engenharia de Dados justamente para resolver essas questões.
Qual é a importância dos dados para uma Startup?
Ser Data-Driven se trata de tomar decisões com base em evidências empíricas, utilizando os dados que foram coletados ao longo da atividade da organização para guiar os próximos passos de forma efetiva.
Quando uma empresa está em seu começo, principalmente quando está focada no desenvolvimento de um ou mais produtos, como é o caso das startups, é extremamente necessária a criação de uma cultura de inovação constante.
Ouvimos muito falar nesse contexto de “errar rápido, aprender rápido e acertar rápido”, que é um dos pontos culturais mais importantes das empresas que buscam um crescimento acelerado. Ter uma estratégia adequada para se transformar em uma empresa orientada a dados acaba sendo uma grande virada de chave.
Questões fundamentais para implementar uma Engenharia de Dados eficiente:
Quais são as ferramentas necessárias para fazer disso uma realidade?
Como entender que algo não está funcionando sem ter métricas eficientes que indiquem isso?
Como aprender com esses erros sem ter um acompanhamento ágil do que foi implementado?
Como saber se o acerto é realmente um acerto, sem ter um parâmetro confiável para compreender a evolução do processo?
Essas questões são importantes para entender a melhor forma de criar uma cultura data-driven. Tudo começa com um bom processo de engenharia de dados dentro da empresa, e para as Startups isso é fundamental.
O que você precisa para alavancar a Engenharia de Dados na sua startup?
Existem várias implementações importantes para alavancar a Engenharia de dados da sua Startup, mas os seguintes são excelentes pontos de início:
Modern Data Stack
O Modern Data Stack é um conjunto de seis ferramentas ou componentes usados em dados que busca alcançar um resultado final específico. Nele, cada componente pode ser um conjunto de tecnologias diferentes trabalhando em conjunto para que os dados de uma organização sejam bem tratados, sejam de fácil acesso por todos e no fim possam ser interpretados de um jeito mais eficiente, possibilitando, dessa forma, uma organização data-driven.
1) Fonte de dados
Hoje as empresas dependem de diversas plataformas diferentes para cada parte de seus processos organizacionais: CRM para gestão de leads e processos comerciais; helpdesks para Custumer Success; além de plataformas de gestão de experiência dos colaboradores, gestão financeira e também logística. Cada ferramenta utilizada gera o seu próprio conjunto de dados e insights, e esses precisam ser organizados de uma forma que faça sentido e seja de fácil acesso.
No Modern Data Stack isso é alcançado através do uso de uma arquitetura de armazenamento de dados, na qual após o processo de ingestão, quando os dados estão tratados, eles são armazenados. Essas estruturas podem ser ou um Data Warehouse, um Data Lake, ou até mesmo um Data Lakehouse.
2) Ingestão
A Ingestão de dados se trata de exportar e tratar os dados da empresa para que eles sejam armazenados de uma forma padronizada e acessados conforme necessário, dentro da arquitetura de armazenagem utilizada. Nesse processo existem dois conceitos técnicos muito importantes: ETL ou ELT.
De forma básica, cada letra se refere a etapas utilizadas para a ingestão dos dados: Extraction (Extrair) é o processo de obter os dados, Transformation (Transformar) é a adaptação deles para o formato (ou formatos) utilizado pela sua MDS e Loading (Carregar) se trata de subir os dados dentro da arquitetura de armazenagem.
A diferença entre ETL e ELT está na ordem das etapas. No primeiro, após a sua extração, os dados são primeiro tratados para depois serem carregados, e no segundo os dados são primeiro carregados para o sistema de armazenagem de dados, para depois serem transformados conforme necessário.
4) Modelagem
As ferramentas de modelagem de dados servem para obter os dados tratados dentro da sua arquitetura de armazenagem e os converte em padrões que são mais acessíveis e interpretáveis.
5) Visualização
Esse componente do Modern Data Stack já não se trata de Engenharia de Dados, e sim da visualização e da aplicação deles. Aqui se encontram as ferramentas de BI, que são extremamente importantes para a compreensão dos dados, pois transforma dados brutos em gráficos, tabelas e dashboards que viabilizam uma análise mais rápida e assertiva.
6) Ativação
Esse processo operacionaliza os dados, os obtendo através do seu stack e permitindo que seja extraído valor deles em tempo real. ### Conte com as pessoas certas! Como todo processo complexo de mudança dentro da sua organização, poder contar com as pessoas certas é fundamental. Isso é ainda mais marcante quando pensamos em startups.
Por esse motivo empresas como a Erathos são peças fundamentais para auxiliar a sua empresa a iniciar ou seguir com a sua jornada data-driven.
Conclusão
A jornada data-driven de toda organização começa com uma boa engenharia de dados. Para startups, então, isso é uma necessidade fundamental e vamos te explicar o porquê:
A inovação baseada em dados é mais assertiva e minimiza erros operacionais, garantindo a análise precisa e a criação de previsões mais realistas para guiar planos de ação.
A engenharia de dados “organiza a casa” e faz com que a informação flua com mais liberdade entre os diferentes setores e níveis hierárquicos da empresa. Para as startups isso garante a geração de valor acelerada com os processos cada vez mais objetivos e as decisões focadas em crescimento.
Não contar com um bom parceiro estratégico de engenharia de dados para alavancar a estratégia da empresa pode aumentar o tempo de ação dos decisores e fazer com que erros pequenos passem despercebidos, gastando muitos recursos.
Quer saber mais sobre engenharia de dados? No blog da Erathos temos conteúdos bastante completos sobre vários elementos e processos vitais para esse assunto. Confira!
Solicite um contato e saiba como a Erathos pode ajudar a sua empresa a ser data-driven em menos tempo!
Você sabe o que é Engenharia de Dados e como ela pode ajudar a sua Startup a crescer de forma rápida e com a melhor qualidade possível? Neste artigo nós vamos explicar o impacto da engenharia de dados no crescimento e alavancagem dos negócios, e como as Startups podem se beneficiar de entender e investir nessa área.
O que é a Engenharia de Dados?
Geralmente, quando falamos sobre a infraestrutura de dados das startups, raramente ela já é bem estruturada desde o início, o que é natural em cenários dinâmicos, no qual muitas coisas precisam “sair do chão” e serem executadas com agilidade para alavancar o negócio. Por esse motivo, nesse perfil de organização, existe um trabalho inicial de organizar e mapear todas as fontes de dados da empresa, coletar esses dados e, após processo de ingestão dos dados, armazenar seguindo algum racional de tratamento e modelagem, como um Data Lakehouse, por exemplo.
Em um cenário ideal, esses processos devem ser automatizados e fáceis de acessar em tempo real. A ideia principal desse processo é _organizar a casa_ e fazer com que os dados sejam úteis para os usuários e sistemas, e não só algo centralizado em setores ou determinados cargos. 😉 No campo dos dados existe o que chamamos de Engenharia de Dados justamente para resolver essas questões.
Qual é a importância dos dados para uma Startup?
Ser Data-Driven se trata de tomar decisões com base em evidências empíricas, utilizando os dados que foram coletados ao longo da atividade da organização para guiar os próximos passos de forma efetiva.
Quando uma empresa está em seu começo, principalmente quando está focada no desenvolvimento de um ou mais produtos, como é o caso das startups, é extremamente necessária a criação de uma cultura de inovação constante.
Ouvimos muito falar nesse contexto de “errar rápido, aprender rápido e acertar rápido”, que é um dos pontos culturais mais importantes das empresas que buscam um crescimento acelerado. Ter uma estratégia adequada para se transformar em uma empresa orientada a dados acaba sendo uma grande virada de chave.
Questões fundamentais para implementar uma Engenharia de Dados eficiente:
Quais são as ferramentas necessárias para fazer disso uma realidade?
Como entender que algo não está funcionando sem ter métricas eficientes que indiquem isso?
Como aprender com esses erros sem ter um acompanhamento ágil do que foi implementado?
Como saber se o acerto é realmente um acerto, sem ter um parâmetro confiável para compreender a evolução do processo?
Essas questões são importantes para entender a melhor forma de criar uma cultura data-driven. Tudo começa com um bom processo de engenharia de dados dentro da empresa, e para as Startups isso é fundamental.
O que você precisa para alavancar a Engenharia de Dados na sua startup?
Existem várias implementações importantes para alavancar a Engenharia de dados da sua Startup, mas os seguintes são excelentes pontos de início:
Modern Data Stack
O Modern Data Stack é um conjunto de seis ferramentas ou componentes usados em dados que busca alcançar um resultado final específico. Nele, cada componente pode ser um conjunto de tecnologias diferentes trabalhando em conjunto para que os dados de uma organização sejam bem tratados, sejam de fácil acesso por todos e no fim possam ser interpretados de um jeito mais eficiente, possibilitando, dessa forma, uma organização data-driven.
1) Fonte de dados
Hoje as empresas dependem de diversas plataformas diferentes para cada parte de seus processos organizacionais: CRM para gestão de leads e processos comerciais; helpdesks para Custumer Success; além de plataformas de gestão de experiência dos colaboradores, gestão financeira e também logística. Cada ferramenta utilizada gera o seu próprio conjunto de dados e insights, e esses precisam ser organizados de uma forma que faça sentido e seja de fácil acesso.
No Modern Data Stack isso é alcançado através do uso de uma arquitetura de armazenamento de dados, na qual após o processo de ingestão, quando os dados estão tratados, eles são armazenados. Essas estruturas podem ser ou um Data Warehouse, um Data Lake, ou até mesmo um Data Lakehouse.
2) Ingestão
A Ingestão de dados se trata de exportar e tratar os dados da empresa para que eles sejam armazenados de uma forma padronizada e acessados conforme necessário, dentro da arquitetura de armazenagem utilizada. Nesse processo existem dois conceitos técnicos muito importantes: ETL ou ELT.
De forma básica, cada letra se refere a etapas utilizadas para a ingestão dos dados: Extraction (Extrair) é o processo de obter os dados, Transformation (Transformar) é a adaptação deles para o formato (ou formatos) utilizado pela sua MDS e Loading (Carregar) se trata de subir os dados dentro da arquitetura de armazenagem.
A diferença entre ETL e ELT está na ordem das etapas. No primeiro, após a sua extração, os dados são primeiro tratados para depois serem carregados, e no segundo os dados são primeiro carregados para o sistema de armazenagem de dados, para depois serem transformados conforme necessário.
4) Modelagem
As ferramentas de modelagem de dados servem para obter os dados tratados dentro da sua arquitetura de armazenagem e os converte em padrões que são mais acessíveis e interpretáveis.
5) Visualização
Esse componente do Modern Data Stack já não se trata de Engenharia de Dados, e sim da visualização e da aplicação deles. Aqui se encontram as ferramentas de BI, que são extremamente importantes para a compreensão dos dados, pois transforma dados brutos em gráficos, tabelas e dashboards que viabilizam uma análise mais rápida e assertiva.
6) Ativação
Esse processo operacionaliza os dados, os obtendo através do seu stack e permitindo que seja extraído valor deles em tempo real. ### Conte com as pessoas certas! Como todo processo complexo de mudança dentro da sua organização, poder contar com as pessoas certas é fundamental. Isso é ainda mais marcante quando pensamos em startups.
Por esse motivo empresas como a Erathos são peças fundamentais para auxiliar a sua empresa a iniciar ou seguir com a sua jornada data-driven.
Conclusão
A jornada data-driven de toda organização começa com uma boa engenharia de dados. Para startups, então, isso é uma necessidade fundamental e vamos te explicar o porquê:
A inovação baseada em dados é mais assertiva e minimiza erros operacionais, garantindo a análise precisa e a criação de previsões mais realistas para guiar planos de ação.
A engenharia de dados “organiza a casa” e faz com que a informação flua com mais liberdade entre os diferentes setores e níveis hierárquicos da empresa. Para as startups isso garante a geração de valor acelerada com os processos cada vez mais objetivos e as decisões focadas em crescimento.
Não contar com um bom parceiro estratégico de engenharia de dados para alavancar a estratégia da empresa pode aumentar o tempo de ação dos decisores e fazer com que erros pequenos passem despercebidos, gastando muitos recursos.
Quer saber mais sobre engenharia de dados? No blog da Erathos temos conteúdos bastante completos sobre vários elementos e processos vitais para esse assunto. Confira!
Solicite um contato e saiba como a Erathos pode ajudar a sua empresa a ser data-driven em menos tempo!
Você sabe o que é Engenharia de Dados e como ela pode ajudar a sua Startup a crescer de forma rápida e com a melhor qualidade possível? Neste artigo nós vamos explicar o impacto da engenharia de dados no crescimento e alavancagem dos negócios, e como as Startups podem se beneficiar de entender e investir nessa área.
O que é a Engenharia de Dados?
Geralmente, quando falamos sobre a infraestrutura de dados das startups, raramente ela já é bem estruturada desde o início, o que é natural em cenários dinâmicos, no qual muitas coisas precisam “sair do chão” e serem executadas com agilidade para alavancar o negócio. Por esse motivo, nesse perfil de organização, existe um trabalho inicial de organizar e mapear todas as fontes de dados da empresa, coletar esses dados e, após processo de ingestão dos dados, armazenar seguindo algum racional de tratamento e modelagem, como um Data Lakehouse, por exemplo.
Em um cenário ideal, esses processos devem ser automatizados e fáceis de acessar em tempo real. A ideia principal desse processo é _organizar a casa_ e fazer com que os dados sejam úteis para os usuários e sistemas, e não só algo centralizado em setores ou determinados cargos. 😉 No campo dos dados existe o que chamamos de Engenharia de Dados justamente para resolver essas questões.
Qual é a importância dos dados para uma Startup?
Ser Data-Driven se trata de tomar decisões com base em evidências empíricas, utilizando os dados que foram coletados ao longo da atividade da organização para guiar os próximos passos de forma efetiva.
Quando uma empresa está em seu começo, principalmente quando está focada no desenvolvimento de um ou mais produtos, como é o caso das startups, é extremamente necessária a criação de uma cultura de inovação constante.
Ouvimos muito falar nesse contexto de “errar rápido, aprender rápido e acertar rápido”, que é um dos pontos culturais mais importantes das empresas que buscam um crescimento acelerado. Ter uma estratégia adequada para se transformar em uma empresa orientada a dados acaba sendo uma grande virada de chave.
Questões fundamentais para implementar uma Engenharia de Dados eficiente:
Quais são as ferramentas necessárias para fazer disso uma realidade?
Como entender que algo não está funcionando sem ter métricas eficientes que indiquem isso?
Como aprender com esses erros sem ter um acompanhamento ágil do que foi implementado?
Como saber se o acerto é realmente um acerto, sem ter um parâmetro confiável para compreender a evolução do processo?
Essas questões são importantes para entender a melhor forma de criar uma cultura data-driven. Tudo começa com um bom processo de engenharia de dados dentro da empresa, e para as Startups isso é fundamental.
O que você precisa para alavancar a Engenharia de Dados na sua startup?
Existem várias implementações importantes para alavancar a Engenharia de dados da sua Startup, mas os seguintes são excelentes pontos de início:
Modern Data Stack
O Modern Data Stack é um conjunto de seis ferramentas ou componentes usados em dados que busca alcançar um resultado final específico. Nele, cada componente pode ser um conjunto de tecnologias diferentes trabalhando em conjunto para que os dados de uma organização sejam bem tratados, sejam de fácil acesso por todos e no fim possam ser interpretados de um jeito mais eficiente, possibilitando, dessa forma, uma organização data-driven.
1) Fonte de dados
Hoje as empresas dependem de diversas plataformas diferentes para cada parte de seus processos organizacionais: CRM para gestão de leads e processos comerciais; helpdesks para Custumer Success; além de plataformas de gestão de experiência dos colaboradores, gestão financeira e também logística. Cada ferramenta utilizada gera o seu próprio conjunto de dados e insights, e esses precisam ser organizados de uma forma que faça sentido e seja de fácil acesso.
No Modern Data Stack isso é alcançado através do uso de uma arquitetura de armazenamento de dados, na qual após o processo de ingestão, quando os dados estão tratados, eles são armazenados. Essas estruturas podem ser ou um Data Warehouse, um Data Lake, ou até mesmo um Data Lakehouse.
2) Ingestão
A Ingestão de dados se trata de exportar e tratar os dados da empresa para que eles sejam armazenados de uma forma padronizada e acessados conforme necessário, dentro da arquitetura de armazenagem utilizada. Nesse processo existem dois conceitos técnicos muito importantes: ETL ou ELT.
De forma básica, cada letra se refere a etapas utilizadas para a ingestão dos dados: Extraction (Extrair) é o processo de obter os dados, Transformation (Transformar) é a adaptação deles para o formato (ou formatos) utilizado pela sua MDS e Loading (Carregar) se trata de subir os dados dentro da arquitetura de armazenagem.
A diferença entre ETL e ELT está na ordem das etapas. No primeiro, após a sua extração, os dados são primeiro tratados para depois serem carregados, e no segundo os dados são primeiro carregados para o sistema de armazenagem de dados, para depois serem transformados conforme necessário.
4) Modelagem
As ferramentas de modelagem de dados servem para obter os dados tratados dentro da sua arquitetura de armazenagem e os converte em padrões que são mais acessíveis e interpretáveis.
5) Visualização
Esse componente do Modern Data Stack já não se trata de Engenharia de Dados, e sim da visualização e da aplicação deles. Aqui se encontram as ferramentas de BI, que são extremamente importantes para a compreensão dos dados, pois transforma dados brutos em gráficos, tabelas e dashboards que viabilizam uma análise mais rápida e assertiva.
6) Ativação
Esse processo operacionaliza os dados, os obtendo através do seu stack e permitindo que seja extraído valor deles em tempo real. ### Conte com as pessoas certas! Como todo processo complexo de mudança dentro da sua organização, poder contar com as pessoas certas é fundamental. Isso é ainda mais marcante quando pensamos em startups.
Por esse motivo empresas como a Erathos são peças fundamentais para auxiliar a sua empresa a iniciar ou seguir com a sua jornada data-driven.
Conclusão
A jornada data-driven de toda organização começa com uma boa engenharia de dados. Para startups, então, isso é uma necessidade fundamental e vamos te explicar o porquê:
A inovação baseada em dados é mais assertiva e minimiza erros operacionais, garantindo a análise precisa e a criação de previsões mais realistas para guiar planos de ação.
A engenharia de dados “organiza a casa” e faz com que a informação flua com mais liberdade entre os diferentes setores e níveis hierárquicos da empresa. Para as startups isso garante a geração de valor acelerada com os processos cada vez mais objetivos e as decisões focadas em crescimento.
Não contar com um bom parceiro estratégico de engenharia de dados para alavancar a estratégia da empresa pode aumentar o tempo de ação dos decisores e fazer com que erros pequenos passem despercebidos, gastando muitos recursos.
Quer saber mais sobre engenharia de dados? No blog da Erathos temos conteúdos bastante completos sobre vários elementos e processos vitais para esse assunto. Confira!
Solicite um contato e saiba como a Erathos pode ajudar a sua empresa a ser data-driven em menos tempo!
Você sabe o que é Engenharia de Dados e como ela pode ajudar a sua Startup a crescer de forma rápida e com a melhor qualidade possível? Neste artigo nós vamos explicar o impacto da engenharia de dados no crescimento e alavancagem dos negócios, e como as Startups podem se beneficiar de entender e investir nessa área.
O que é a Engenharia de Dados?
Geralmente, quando falamos sobre a infraestrutura de dados das startups, raramente ela já é bem estruturada desde o início, o que é natural em cenários dinâmicos, no qual muitas coisas precisam “sair do chão” e serem executadas com agilidade para alavancar o negócio. Por esse motivo, nesse perfil de organização, existe um trabalho inicial de organizar e mapear todas as fontes de dados da empresa, coletar esses dados e, após processo de ingestão dos dados, armazenar seguindo algum racional de tratamento e modelagem, como um Data Lakehouse, por exemplo.
Em um cenário ideal, esses processos devem ser automatizados e fáceis de acessar em tempo real. A ideia principal desse processo é _organizar a casa_ e fazer com que os dados sejam úteis para os usuários e sistemas, e não só algo centralizado em setores ou determinados cargos. 😉 No campo dos dados existe o que chamamos de Engenharia de Dados justamente para resolver essas questões.
Qual é a importância dos dados para uma Startup?
Ser Data-Driven se trata de tomar decisões com base em evidências empíricas, utilizando os dados que foram coletados ao longo da atividade da organização para guiar os próximos passos de forma efetiva.
Quando uma empresa está em seu começo, principalmente quando está focada no desenvolvimento de um ou mais produtos, como é o caso das startups, é extremamente necessária a criação de uma cultura de inovação constante.
Ouvimos muito falar nesse contexto de “errar rápido, aprender rápido e acertar rápido”, que é um dos pontos culturais mais importantes das empresas que buscam um crescimento acelerado. Ter uma estratégia adequada para se transformar em uma empresa orientada a dados acaba sendo uma grande virada de chave.
Questões fundamentais para implementar uma Engenharia de Dados eficiente:
Quais são as ferramentas necessárias para fazer disso uma realidade?
Como entender que algo não está funcionando sem ter métricas eficientes que indiquem isso?
Como aprender com esses erros sem ter um acompanhamento ágil do que foi implementado?
Como saber se o acerto é realmente um acerto, sem ter um parâmetro confiável para compreender a evolução do processo?
Essas questões são importantes para entender a melhor forma de criar uma cultura data-driven. Tudo começa com um bom processo de engenharia de dados dentro da empresa, e para as Startups isso é fundamental.
O que você precisa para alavancar a Engenharia de Dados na sua startup?
Existem várias implementações importantes para alavancar a Engenharia de dados da sua Startup, mas os seguintes são excelentes pontos de início:
Modern Data Stack
O Modern Data Stack é um conjunto de seis ferramentas ou componentes usados em dados que busca alcançar um resultado final específico. Nele, cada componente pode ser um conjunto de tecnologias diferentes trabalhando em conjunto para que os dados de uma organização sejam bem tratados, sejam de fácil acesso por todos e no fim possam ser interpretados de um jeito mais eficiente, possibilitando, dessa forma, uma organização data-driven.
1) Fonte de dados
Hoje as empresas dependem de diversas plataformas diferentes para cada parte de seus processos organizacionais: CRM para gestão de leads e processos comerciais; helpdesks para Custumer Success; além de plataformas de gestão de experiência dos colaboradores, gestão financeira e também logística. Cada ferramenta utilizada gera o seu próprio conjunto de dados e insights, e esses precisam ser organizados de uma forma que faça sentido e seja de fácil acesso.
No Modern Data Stack isso é alcançado através do uso de uma arquitetura de armazenamento de dados, na qual após o processo de ingestão, quando os dados estão tratados, eles são armazenados. Essas estruturas podem ser ou um Data Warehouse, um Data Lake, ou até mesmo um Data Lakehouse.
2) Ingestão
A Ingestão de dados se trata de exportar e tratar os dados da empresa para que eles sejam armazenados de uma forma padronizada e acessados conforme necessário, dentro da arquitetura de armazenagem utilizada. Nesse processo existem dois conceitos técnicos muito importantes: ETL ou ELT.
De forma básica, cada letra se refere a etapas utilizadas para a ingestão dos dados: Extraction (Extrair) é o processo de obter os dados, Transformation (Transformar) é a adaptação deles para o formato (ou formatos) utilizado pela sua MDS e Loading (Carregar) se trata de subir os dados dentro da arquitetura de armazenagem.
A diferença entre ETL e ELT está na ordem das etapas. No primeiro, após a sua extração, os dados são primeiro tratados para depois serem carregados, e no segundo os dados são primeiro carregados para o sistema de armazenagem de dados, para depois serem transformados conforme necessário.
4) Modelagem
As ferramentas de modelagem de dados servem para obter os dados tratados dentro da sua arquitetura de armazenagem e os converte em padrões que são mais acessíveis e interpretáveis.
5) Visualização
Esse componente do Modern Data Stack já não se trata de Engenharia de Dados, e sim da visualização e da aplicação deles. Aqui se encontram as ferramentas de BI, que são extremamente importantes para a compreensão dos dados, pois transforma dados brutos em gráficos, tabelas e dashboards que viabilizam uma análise mais rápida e assertiva.
6) Ativação
Esse processo operacionaliza os dados, os obtendo através do seu stack e permitindo que seja extraído valor deles em tempo real. ### Conte com as pessoas certas! Como todo processo complexo de mudança dentro da sua organização, poder contar com as pessoas certas é fundamental. Isso é ainda mais marcante quando pensamos em startups.
Por esse motivo empresas como a Erathos são peças fundamentais para auxiliar a sua empresa a iniciar ou seguir com a sua jornada data-driven.
Conclusão
A jornada data-driven de toda organização começa com uma boa engenharia de dados. Para startups, então, isso é uma necessidade fundamental e vamos te explicar o porquê:
A inovação baseada em dados é mais assertiva e minimiza erros operacionais, garantindo a análise precisa e a criação de previsões mais realistas para guiar planos de ação.
A engenharia de dados “organiza a casa” e faz com que a informação flua com mais liberdade entre os diferentes setores e níveis hierárquicos da empresa. Para as startups isso garante a geração de valor acelerada com os processos cada vez mais objetivos e as decisões focadas em crescimento.
Não contar com um bom parceiro estratégico de engenharia de dados para alavancar a estratégia da empresa pode aumentar o tempo de ação dos decisores e fazer com que erros pequenos passem despercebidos, gastando muitos recursos.
Quer saber mais sobre engenharia de dados? No blog da Erathos temos conteúdos bastante completos sobre vários elementos e processos vitais para esse assunto. Confira!
Solicite um contato e saiba como a Erathos pode ajudar a sua empresa a ser data-driven em menos tempo!