Serviços
Conheça os nossos serviços para ajudar a implantar estratégia de dados na sua empresa.
CDO - Chief Data Officer
O Chief Data Officer (CDO) é um executivo sênior, responsável pela governança, gestão, armazenamento e exploração das informações.
Essa gestão de dados e exploração das informações é encontrada em todos os tipos de serviços, comercializações, incluindo inteligência de negócios, mineração de dados e até inteligência artificial.
Quais são as responsabilidades do Chief Data Officer (CDO)?
Ele deve estar sempre em busca de oportunidades para e através da análise de dados, seja predizendo tendências de consumo ou buscando como gerar novas oportunidades de receita para sua empresa.
Esses dados podem prover de Mídias Sociais, Internet das Coisas, dados estruturados e não-estruturados, ou seja, toda fonte de dados é importante para o CDO.
O Chief Data Officer deve assegurar e manter os dados da melhor forma possível, o papel não responde apenas por decidir aspectos técnicos, como se ele decide manter a informação em um depósito de dados ou no próprio data lake.
O CDO deve entender que as informações trazidas por ele trazem um melhor entendimento sobre os ativos digitais, trazendo insights e vantagens competitivas.
Os dados são o “ouro” de uma empresa moderna, mas muitos negócios ainda não valorizam ou investem em suas informações.
Como os CDOs asseguram uma boa estratégia de dados para suas empresas?
Alguns especialistas sugerem que alguns elementos são chave para a transformação organizacional, tais como: laboratórios de dados, conhecimento e valorização dos mesmos por parte da diretoria.
Mesmo que os desafios enfrentados pelos CDOs sejam imensos, com auxílios destes elementos pode ser que haja maior aderência dos planos de contingência necessários graças à LGPD.
Chief Data Officers devem se beneficiar desses aliados para construir uma narrativa motivadora, auxiliando, dessa forma, todos os colaboradores a entenderem a importância de suas ações.
Por que o papel de Chief Data Officer é tão importante?
Dados estão se tornando cada vez mais uma vantagem competitiva para as empresas. Afinal, ao investir no estudo e coleta dessas informações, organizações conseguem conhecer de forma profunda o mercado e as próximas tendências, tanto em relação aos próprios serviços ou produtos ofertados, quanto o comportamento do público alvo. Assim, é possível realizar ações estratégicas mais relevantes, através de informações valiosas.
A análise e exploração de dados é extremamente importante para inúmeros setores das empresas, tais como: Marketing, Comercial, Recursos Humanos, Bussiness Inteligence, Onboarding Digital, entre outros.
Portanto, agora a segurança dos dados é a pauta da vez!
Hoje, o papel principal de um CDO é construir uma estratégia de segurança que seja compatível com a LGPD e as necessidades da empresa. Ele deve se preocupar principalmente em criar uma única versão da verdade, com dados seguros, consumidores e clientes satisfeitos, além de uma organização segura e responsável.
Business Intelligence - BI
Refere-se ao processo de coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoramento de informações que oferecem suporte a gestão de negócios.
O Analista de Business Intelligence – BI é o responsável por trazer insights, resolver problemas de negócios analisando bases de dados bem definidas e desenvolver dashboards gerenciais para tomada de decisões que efetivamente tragam valor para o negócio.
Isso é feito através de gráficos, relatórios, elaboração de métricas, entre outros. Esta é a profissão mais “tradicional” no meio de dados.
Aqui se trabalha com estatística, visualização, consultas a banco de dados, entre outros. Esse profissional é muito importante para otimizar, descrever processos, encontrar subutilização de recursos ou gargalos, trazer insights além de outras funções.
Engenharia de dados
Área que trata da transformação dos dados brutos de uma empresa, desenvolvendo processos de coleta, armazenamento e distribuição dos dados.
O profissional Engenheiro de Dados é responsável por criar pipelines de dados, manter e construir sistemas de armazenamento de dados que serão utilizados por outras áreas da empresa.
Data Warehouses e Data Lakes são exemplos de tais estruturas que podem ser consumidas por analistas e cientistas de dados.
Na engenharia de dados, se trabalha com serviços de computação em nuvem, ferramentas de big data, bancos de dados relacionais/ não relacionais e entre outras tecnologias.
Esse cargo é essencial para construir a base de um projeto de dados.
Data Science
É uma área interdisciplinar voltada para o estudo e a análise de dados que visa a extração de conhecimento e insights para tomadas de decisão.
O Cientista de Dados cria soluções, responde perguntas e auxilia em tomadas de decisão com base em estudos ou experimentos em cima de dados.
Assim, traz insights ou até mesmo modelos de predição, recomendação, entre outros.
No campo da ciência de dados, há muita programação, limpeza de dados, estatística e pode empregar técnicas mais avançadas, como machine learning e deep learning.
Este colaborador é muito importante para otimizar processos, trazer impacto para o negócio, resolvendo problemas complexos e em escala.
Machine Learning
É um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. É um ramo da inteligência artificial baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.
Sendo assim, o Machine Learning é uma tecnologia que proporciona melhora nos serviços e uma experiência personalizada aos consumidores.
O Engenheiro de Machine Learning, ou Machine Learning Engineer, é responsável por transformar os insights e modelos produzidos por um(a) cientista de dados em um produto de software. Seja na forma de uma API, microsserviço, sistema ou até mesmo um código com agendamento.
Este profissional utiliza conceitos de engenharia de software e de machine learning para garantir que a aplicação sempre funcione e seja monitorável.
Dessa forma, é possível resolver um problema com agilidade assim que ele aparecer. Ele é trabalhado através da programação, serviços de computação em nuvem, versionamento, estatística, machine learning e design de sistemas.
Governança de Dados
Governança de dados refere-se ao conjunto de políticas, procedimentos, padrões e métricas que garantem a eficácia e eficiência da gestão dos dados em uma organização.
O objetivo principal da governança de dados é assegurar a qualidade, disponibilidade, integridade, segurança e usabilidade dos dados ao longo de todo o seu ciclo de vida.
Este processo envolve a colaboração entre diferentes departamentos dentro de uma organização, como TI, legal, operações e gestão, para estabelecer regras claras sobre como os dados são coletados, armazenados, processados e descartados.
Além disso, a governança de dados também abrange a definição de responsabilidades e a atribuição de autoridades para tomar decisões sobre os dados, garantindo que sejam usados de maneira ética e em conformidade com regulamentações e leis aplicáveis, como o GDPR na Europa ou a LGPD no Brasil.
Em suma, a governança de dados é fundamental para organizações que buscam maximizar o valor dos seus ativos de dados, minimizando riscos relacionados à segurança da informação e à conformidade regulatória. Ela permite que as empresas tomem decisões baseadas em dados confiáveis, impulsionando a inovação e o crescimento sustentável.
Adequação a LGPD
A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD ou LGPDP), Lei nº 13.709/2018, é a legislação brasileira que regula as atividades de tratamento de dados pessoais e vem para proteger os direitos fundamentais de liberdade e de privacidade e a livre formação da personalidade de cada indivíduo.
A legislação se fundamenta em diversos valores, como o respeito à privacidade; à autodeterminação informativa; à liberdade de expressão, de informação, comunicação e de opinião; à inviolabilidade da intimidade, da honra e da imagem; ao desenvolvimento econômico e tecnológico e a inovação; à livre iniciativa, livre concorrência e defesa do consumidor e aos direitos humanos de liberdade e dignidade das pessoas.
A LGPD cria um conjunto de novos conceitos jurídicos (e.g. “dados pessoais”, “dados pessoais sensíveis”), estabelece as condições nas quais os dados pessoais podem ser tratados, define um conjunto de direitos para os titulares dos dados, gera obrigações específicas para os controladores dos dados e cria uma série de procedimentos e normas para que haja maior cuidado com o tratamento de dados pessoais e compartilhamento com terceiros.
A lei se aplica a toda informação relacionada a pessoa natural identificada ou que possa ser identificável e aos dados que tratem de origem racial ou étnica, convicção religiosa, opinião política, filiação a sindicato ou a organização de caráter religioso, filosófico ou político, dado referente à saúde ou à vida sexual, dado genético ou biométrico, sempre que os mesmos estiverem vinculados a uma pessoa natural.
Quem deve se adequar à LGPD?
Tanto as empresas como os profissionais autônomos que utilizam dados pessoais em seu negócio devem iniciar um projeto de adequação à LGPD.