Encontre informações detalhadas sobre uma variedade de tópicos de gerenciamento de dados, desde noções básicas de dados e bancos de dados até arquiteturas de dados, governança de dados e muito mais.
O gerenciamento de dados é a prática organizacional de coletar, organizar, arquitetar, governar, processar e manter os dados de forma segura e eficaz para que possam ser usados para análise de negócios e tomada de decisões.
Cada vez mais, o gerenciamento de dados está se preocupando em tornar os dados 'preparados para IA': de alta qualidade, acessíveis e confiáveis para o treinamento de modelos de inteligência artificial (IA). Uma pesquisa recente da analista de setores Gartner descobriu que 63% das organizações sentem que não têm, ou não têm certeza de que têm, as práticas corretas de gerenciamento de dados em vigor para a IA.1
Este guia abrangente aborda tudo, desde os conceitos básicos do gerenciamento de dados até a cobertura das plataformas de dados, arquitetura de dados, engenharia de dados, governança de dados e muito mais.
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A estratégia de gerenciamento de dados ajuda as organizações a garantir que os dados estejam sempre disponíveis, integrados, controlados, seguros e precisos. Ela constitui a base para a transformação digital, iniciativas de IA e melhores resultados de negócios.
Em essência, dados são qualquer coleção de fatos, números, palavras, observações ou outras informações úteis. Mas os dados vêm em muitas formas diferentes, cada uma definida por suas características, fontes e formatos exclusivos.
Há um banco de dados para praticamente cada aplicação de gerenciamento de dados ou processamento de dados. Explore bancos de dados relacionais, bancos de dados de vetores, bancos de dados distribuídos e mecanismos de consulta, está tudo aqui.
As plataformas de dados (incluindo data warehouses, data lakes e data lakehouses) permitem a coleta, transformação, análise e governança de dados para tarefas específicas.
As arquiteturas de dados descrevem como os dados são gerenciados, desde a coleta até o consumo, e definem o blueprint de como eles fluem pela organização. Elas também são fundamentais para as operações de processamento de dados e aplicações de inteligência artificial (IA).
Os engenheiros de dados projetam sistemas para agregação, armazenamento e análise de dados em escala e capacitam as organizações a obter insights em tempo real a partir de grandes conjuntos de dados.
Explore maneiras de transferir informações digitais entre sistemas, dispositivos e locais, incluindo a transferência de arquivos, fluxo de dados e migração de dados.
A integração de dados reúne dados de fontes díspares, transformando-os em uma estrutura consistente e tornando-os acessíveis para processamento, análise e tomada de decisão.
Processamento de dados é a conversão de dados brutos em informações úteis por meio de etapas estruturadas, como coleta, preparação, análise e armazenamento de dados.Hoje, o aprendizado de máquina (ML), a IA e o processamento paralelo, ou computação paralela, possibilitam o processamento de dados em grande escala.
O big data abrange conjuntos de dados massivos e complexos em vários formatos, incluindo dados estruturados, semiestruturados e dados não estruturados, que exigem uma abordagem analítica avançada para a extração de insights significativos.
O gerenciamento de dados corporativos (EDM) é o gerenciamento de dados em escala, organizando, governando e otimizando dados corporativos durante todo o seu ciclo de vida, desde a criação e coleta até o armazenamento, integração, uso e eventual arquivamento ou descarte.
A qualidade dos dados mede o quão bem um conjunto de dados atende aos critérios de precisão, integridade, validade, consistência, singularidade, pontualidade e adequação ao propósito. Isso é crítico para todas as iniciativas de governança de dados dentro de uma organização.
A governança de dados ajuda a garantir a disponibilidade, segurança e integridade dos dados ao definir e implementar políticas, padrões e procedimentos para coleta, propriedade, armazenamento, processamento e uso de dados.
Recursos
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O watsonx.data permite escalar a análise de dados e a IA com todos os seus dados, onde quer que estejam, por meio de um armazenamento de dados aberto, híbrido e governado.
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Notas de rodapé
1 Lack of AI-Ready Data Puts AI Projects at Risk. Gartner.com, 26 de fevereiro de 2025