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6 princípios para criar uma infraestrutura moderna de analytics

Nesta era de revolução digital, as empresas que se mantêm competitivas são aquelas que trabalham com uma infraestrutura moderna de analytics para superar os desafios das operações de dados cada vez mais complexas.

Neste post, você terá a oportunidade de entender o que é essa infraestrutura moderna de analytics, por que você deve investir nisso e como fazê-lo seguindo 6 princípios básicos.

Portanto, se você deseja revolucionar a maneira como gerencia dados, continue a leitura e confira quais são os fundamentos para você começar essa jornada pelo caminho certo.

O que é uma infraestrutura moderna de analytics?

A infraestrutura moderna de analytics, ou modern analytics stack (MAS), é a base estrutural que uma empresa precisa para acompanhar o crescimento das suas operações de dados atuais de forma altamente escalável.

Essa infraestrutura é composta por pessoas, processos e ferramentas que, juntos, garantem a flexibilidade, a adaptabilidade e a acessibilidade necessárias para uma empresa se manter em meio às constantes mudanças do mercado e das tecnologias.

A transição do método ETL (do inglês, extract, transform, load) para o ELT (do inglês, extract, load, transform), por exemplo, é um dos principais diferenciais de infraestrutura na modern analytics stack.

Entenda melhor essa e outras diferenças dessa nova abordagem agora.

Analytics tradicional vs modern analytics stack

Então, quais são as diferenças entre a modern analytics stack e a abordagem de dados tradicional?

A principal diferença está na adoção de novas metodologias e ferramentas independentes. Somente elas dão autonomia às empresas e podem ser substituídas a qualquer momento por métodos e soluções que atendem as demandas atuais.

Vamos explicar melhor.

Houve um tempo em que, para ter acesso aos dados, era necessário ter ótimas condições financeiras. Ainda assim, era um serviço centralizado, que exigia mais tempo para solicitar e comunicar do que de fato para analisar.

Essa era a realidade das abordagens de dados tradicionais que, até pouco tempo atrás, funcionava. Afinal, os dados ainda não eram gerados na velocidade e quantidade atual. Era uma época em que o ETL, processo tradicional de transformação de dados, era um método eficiente, que dava conta do trabalho.

Hoje, tudo isso está mudando. As equipes comerciais não podem mais ficar tão distantes e dependentes das de TI. E as metodologias e ferramentas limitadas e que não dão conta das demandas do big data, precisam ser substituídas.

Para conseguir se adaptar à nova realidade e prosperar no mundo dos dados, todo e qualquer tipo de negócio precisa seguir os princípios da modern analytics stack. A começar pela aproximação da área de TI com a de negócios, e a adoção do processo de ELT no lugar do ETL.

Com uma infraestrutura moderna de analytics assim, todas as empresas têm condições de ser data driven. Inclusive a sua.

Quer saber mais detalhes sobre a modern analytics stack?

Por que construir uma infraestrutura moderna de analytics?

Porque só com uma infraestrutura moderna de analytics é possível acompanhar a transformação digital e as mudanças contínuas do mercado. É com ela que você será capaz de assimilar os avanços sem precisar reformular toda a sua infraestrutura cada vez que surgirem contingências ou inovações.

Além disso, para manter a competitividade e conseguir escalar suas operações, é preciso ter posse e controle sobre seus dados e sobre onde eles estão armazenados. Para isso, recursos modernos estão à disposição com custos acessíveis para empresas de todos os portes e setores.

E tem mais!

Ao substituir o ETL pelo ELT, sua empresa terá inúmeros benefícios, como:

  • mais agilidade para analisar grandes volumes de dados.
  • menos custos com manutenção.
  • menos gastos com recursos.
  • mais colaboração entre times de negócios e profissionais técnicos.
  • maior eficiência e produtividade nas operações de dados, entre outros.

Então, se você deseja obter sucesso e manter vantagem competitiva na era dos dados, já sabe: construa uma infraestrutura moderna de analytics.

6 princípios da infraestrutura moderna de analytics

Para construir sua infraestrutura, siga os 6 princípios que vamos apresentar agora e você estará no caminho certo.

Princípio 1: cloud based

Para garantir escalabilidade e flexibilidade das infraestruturas de dados, o armazenamento dessas informações deve ser totalmente centralizado em nuvem (cloud-based), com data warehouses e data lakes.

Trata-se de uma tecnologia altamente escalável e flexível, que permite o processamento de uma quantidade virtualmente infinita de dados em um ambiente online e seguro. Com os serviços de nuvem, você reduz os custos de infraestrutura, instalação e manutenção.

Quer uma dica sobre ferramentas de cloud computing?

Algumas das mais acessíveis e conhecidas do mercado são:

  • Google Cloud
  • Azure
  • AWS
  • Locaweb
Princípio 2: modularidade

Separe as etapas do seu projeto. Dessa forma, você consegue utilizar ferramentas específicas para cada uma, o que permite às equipes trabalharem de forma incremental, e acelera a implementação do projeto.

Por exemplo, no processo de ELT, você pode separar as regras de negócio das etapas de extract e load utilizando ferramentas 3rd-party para integração de dados, como Fivetran e Stichdata. E pode utilizar outras ferramentas para a etapa de transformação, como o DBT.

Princípio 3: simplicidade

Simplifique o trabalho das pessoas e deixe o complicado para as ferramentas.

Em outras palavras, ao invés de escrever códigos em linguagens complexas, como Java, Python e Scala, centralize a transformação em uma só linguagem. De preferência, utilize SQL, a linguagem universal de todas as grandes ferramentas de dados hoje em dia.

Com isso, você reduz custos de treinamento e manutenção, facilita o entendimento organizacional e ganha muitas outras vantagens, mas aí teríamos assunto para outro artigo.

Princípio 4: governança

Faça o máximo de esforço para deixar todas as informações centralizadas e facilmente acessíveis em um só local. Além disso, mantenha a documentação simplificada e a boa governança de dados.

Se você seguir essas boas práticas, será muito mais fácil criar lógicas de permissionamento e gerenciar os dados sensíveis de forma integrada.

Princípio 5: versionamento

Defina regras para o versionamento dos seus arquivos e dados. O trabalho colaborativo é extremamente importante nos projetos de dados e é preciso diminuir ao máximo conflitos gerados pelas diferentes versões geradas.

Com as ferramentas utilizadas na abordagem moderna de analytics, esse problema está cada vez menos recorrente.

Princípio 6: DataOps

Adote a cultura DataOps em sua profissão.

O que isso quer dizer?

Crie ambientes distintos para separação de dados brutos, dados em transformação e dados finais. Isso facilitará o acesso aos diferentes ambientes de desenvolvimento, além de agilizar o trabalho colaborativo e reduzir erros de produção.

E mantenha boas práticas de testes nos seus projetos de dados, como fazem as equipes de desenvolvimento nos projetos modernos de software. Assim, a consistência e a confiabilidade dos resultados estarão garantidas.

Como implementar uma infraestrutura moderna de analytics?

Seguindo esses 6 princípios, implementar uma infraestrutura moderna de analytics ficou mais simples do que nunca!

  1. Escolha a arquitetura correta.
  2. Escolha as pessoas e as funções corretas.
  3. Implemente uma cultura data driven.
  4. Tenha um objetivo claro.
  5. Não permita lock-in de ferramentas.
  6. Foque no seu core business.
Acesse nosso canal no Youtube para saber mais detalhes sobre o assunto

E assista nosso cofundador e head de data science, Daniel Avancini, ensinando NA PRÁTICA Como criar uma infraestrutura moderna de Analytics.

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