Conheça alguns termos-chave que todo profissional de dados deve saber.
Leia todos os tópicos:
- A Observabilidade de Dados é Essencial para o DataOps
- Por que a Observabilidade de Dados é Importante?
- Os Principais Recursos das Ferramentas de Observabilidade de Dados
- Observabilidade de Dados versus Testes de Dados
- Observabilidade de Dados versus Monitoramento de Pipeline de Dados
- Observabilidade de Dados versus Qualidade dos Dados
- Observabilidade de Dados versus Engenharia de Confiabilidade de Dados
- Qualidade dos Dados versus Confiabilidade dos Dados
- Sinais de que VOCÊ precisa de uma Plataforma de Observabilidade de Dados
- O Futuro da Observabilidade de Dados
No cosmos dos dados, compreender suas diversas facetas é a chave para desbloquear seu poder. Aqui está um resumo dos termos essenciais que moldam nossas narrativas baseadas em dados. 🌌
🌊 Data Lake: Um reservatório expansivo de dados brutos e não estruturados. É o ponto de partida, rico em possibilidades, aguardando exploração. Pense nisso como a sopa primordial da qual emergem todos os insights baseados em dados.
🛒 Datamart: Uma ‘boutique’ especializada dentro do ‘mercado’ maior de um Data Warehouse, focada em uma área de negócio específica. É onde os dados se tornam pessoais, adaptados a consultas específicas de domínio.
🕸️Data Mesh: Uma abordagem onde os dados são descentralizados, capacitando equipes individuais com propriedade e controle. Essa rede mesh garante que o valor dos dados seja maximizado por meio da administração coletiva.
🚀Data Pipelines: O fluxo dinâmico de dados, movendo-se e transformando-se de brutos em prontos. É a jornada que prepara os dados para a ação, tornando-os acessíveis e significativos.
🏛️Data Warehouse: O arquivo estruturado onde os dados são armazenados, organizados e prontos para análise. É a base que dá suporte à tomada de decisões orientada por dados, um repositório criado para velocidade e escala.
🔎Data Quality: a força vital de análises confiáveis. Precisão, consistência e integridade definem a confiabilidade dos dados. Sem qualidade não há clareza.
👀Data Observability: a janela para a integridade dos sistemas de dados. Trata-se de manter a visibilidade para garantir confiabilidade e desempenho, sendo o herói dos bastidores garantindo que tudo corra bem.
Esses termos não são apenas jargões: eles são os alicerces de um mundo centrado em dados, e entendê-los é o primeiro passo em direção ao domínio. 🛠️
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