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O trabalho da cozinha para iniciativas de negócios com dados e aplicação de inteligência artifical e tradicional.

Por Marcio Guerra - 21 de fevereiro de 2024




Gerenciar dados aplicando tecnologias como data warehouses, data lakes, data lakehouses e prepará-los para Business Intelligence (BI) e IA, é como orquestrar a criação de um prato sofisticado. Essa jornada "culinária" exige não apenas ingredientes de alta qualidade mas também uma equipe habilidosa, um ambiente de armazenamento adequado, equipamentos de cozinha eficientes e uma cozinha aberta que promova transparência e confiança.


No mundo dos dados, os "ingredientes frescos" são os dados brutos que precisam ser cuidadosamente selecionados e processados. A equipe de dados, equivalente aos chefs e sua equipe de cozinha, deve possuir habilidades diversas e complementares, como conhecimento em ETL, RAG, engenharia de dados, aplicar princípios e mecanismos eficientes de tratamento da qualidade de dados, para garantir que apenas os melhores "ingredientes" sejam utilizados.


Os ingredientes precisam ser armazenados em condições ideais para manter sua frescura, os dados requerem um sistema de armazenamento eficaz, como um data warehouse ou data lake, que preserve sua qualidade, segurança e facilidade de acesso. Este "depósito" deve ser bem gerenciado para evitar a degradação dos dados ao longo do tempo.


O processo de transformação dos dados, semelhante ao uso de utensílios de cozinha para preparar os ingredientes, necessita de ferramentas e tecnologias avançadas. Isso pode incluir inclui software de ETL ou aplicação de dados para coletar e processar os dados, sistemas de gestão de qualidade de dados para manter sua integridade, e mecanismos mais recentes como retrieval augmented generation(RAG) e plataformas de dados com modelos LLM para enriquecer as análises e insights.


Em uma era focada na privacidade e ética dos dados, oferecer uma "cozinha aberta", onde os processos de manipulação de dados são transparentes para os clientes e envolvidos, é crucial e isso significa a necessidade de adoção de práticas que garantam a privacidade dos dados, direitos de liberdade, e a explicabilidade dos modelos de IA, construindo um ambiente de confianaa mútua e respeito pelas informações pessoais.


Assim como na culinária, onde a qualidade dos ingredientes, a habilidade da equipe, a eficiência dos equipamentos e a transparência do processo são essenciais para o sucesso de um prato, na análise de dados, a qualidade dos dados, a competência da equipe de dados, a robustez da infraestrutura tecnológica e a clareza dos processos são fundamentais para garantir que os insights gerados sejam de alta qualidade, confiáveis e valiosos tanto para os negócios quanto para os clientes, parceiros de negócios e colaboradores.


Elucidando alguns conceito obvios e outros nem tanto:


ETL (Extract, Transform, Load) como você ja sabe é um processo usado para coletar dados de diversas fontes, transformar esses dados conforme necessário (por exemplo, limpando, agregando, reorganizando), e finalmente carregar os dados transformados em um sistema de armazenamento de dados (como um data warehouse) para análise e relatórios.

Extract (Extração): Coleta dados de uma ou mais fontes.

Transform (Transformação): Modifica os dados para atender aos requisitos de negócios ou técnicos (limpeza, agregação, etc.).

Load (Carga): Carrega os dados transformados em um destino final para consulta e análise.


Qualidade de Dados trata a condição dos dados com base em fatores como precisão, completude, confiabilidade, relevância e consistência. A qualidade dos dados é fundamental para garantir que as análises e as decisões baseadas nesses dados sejam válidas e confiáveis.

Dados de alta qualidade são essenciais para análises precisas, tomada de decisão informada, operações eficientes e satisfação do cliente.


Retrieval Augmented Generation (RAG) como talvez você ainda não saiba, mas já ouviu falar é uma técnica em processamento de linguagem natural que combina a recuperação de informações com a geração de texto. Quando aplicado o mecanismo, recupera-se um conjunto de documentos relevantes de um grande corpo de texto e, em seguida, usa essas informações para ajudar a gerar uma resposta precisa e informativa a uma pergunta organizando as informações mais proximas da pergunta realizada. Para responder a uma pergunta, o RAG busca primeiro nos documentos existentes para encontrar informações relevantes e, em seguida, usa essa informação como contexto para gerar uma resposta coerente utilizando IA generativa ou não. RAG não se aplica apenas para IA generativa.


Engenharia de Dados é o aspecto da ciência de dados que se concentra na prática de projetar e construir sistemas de coleta, armazenamento e analise dados em grande escala. Engenheiros de dados desenvolvem arquiteturas de dados e pipelines(processos de coleta, tratamento e replicação de dados) que permitem a manipulação eficiente e eficaz de grandes volumes de dados. As atividades principais podem incluir a construção de pipelines de dados, gerenciamento de bancos de dados, ETL, garantia da qualidade dos dados e otimização do armazenamento de dados para análise rápida.


A MD2 trabalha na cozinha e no salão de clientes, desde o ano 2000, oferecendo soluções e serviços profissionais para garantir dados integrados, de qualidade, com o cuidado dos requisitos de privacidade de dados e aplicação dos variados tipos de tecnologias que envolvem inteligencia de dados como IA Generativa, BI, suporte a programas CRM. Enfim, Qualquer iniciativa que dependa de dados confiáveis. Somos um time especialista, dedicado e apaixonado por esses temas.

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