Acelerando Geração de Insights via Preparação Automatizada de Dados

Volumes de dados crescem em ritmo sem precedentes. Como especialista em IoT e Big Data Science Yash Mehta nota, avanços tecnológicos só acelerarão esta tendência.

Até fim da década, dados globais projetados atingir 572 zettabytes — quase dez vezes volume atual. Gerenciar e organizar datasets tão colossais tornar-se-á cada vez mais intrincado, e extrair insights acionáveis demandará tempo significativo.

Entregar insights real-time e manter vantagem competitiva são imperativos críticos para empresas modernas. Workflows manuais podem ser caros e error-prone, tornando automação solução indispensável para transformação de dados eficiente. Relatório recente Data Fabric Trends projeta mercado de automação de dados atingir $4,2 bilhões (€3,56 bilhões) até 2026.

Automação Estratégica de Dados

Equívoco comum é que automação simplesmente substitui trabalho humano por tecnologia. Realidade: automação aumenta expertise humana, capacitando times a focar em tomada de decisão high-value enquanto tarefas rotineiras rodam seamlessly em background. Nenhuma tecnologia ainda iguala capacidade do cérebro humano de interpretar datasets complexos.

Enquanto operações repetitivas podem ser automatizadas, lógica e regras que impulsionam decisões de negócio ainda requerem supervisão humana. Automatizar limpeza e preparação de dados libera analistas para tacklear análises mais sofisticadas.

Apesar de crescente habilidade de desenvolvedores, volume massivo de dados torna coding manual insustentável. Soluções inovadoras de automação são essenciais para acelerar caminho de dados brutos a insight.

Marketplace atual oferece gama de ferramentas trusted de data-prep que fornecem insights secure, real-time e time-based. K2View captura todo atributo de entidade de negócio — como pedidos de cliente — garantindo integridade de dados enquanto entrega acesso rápido, consistente. Outras soluções populares incluem Alteryx, Cambridge Semantics e Datameer.

Necessidade de Automatizar Processo de Transformação de Dados

Além de automatizar tarefas rotineiras, automação entrega inúmeros benefícios estratégicos:

Manter registros de dados – Transformação automatizada mantém datasets organizados e prontamente disponíveis.

Focar em prioridades centrais – Times BI podem dedicar mais tempo a iniciativas high-impact em vez de chores manuais.

Melhor tomada de decisão – Acesso rápido a dados completos, precisos capacita líderes a fazer escolhas swift, estratégicas.

Processos custo-efetivos – Automação reduz consumo de trabalho e recursos, entregando maior valor a menor custo.

Formas de Automatizar Workflow

Schedulers built-in e third-party

Maioria produtos ELT inclui scheduler built-in, eliminando necessidade de tooling externo e centralizando gestão de tarefas. Ferramentas ELT também suportam dependency management, permitindo parent jobs trigger child jobs e simplificando orquestração. Muitas plataformas expõem APIs que podem ser agendadas via scheduler do OS.

Ferramentas ELT third-party integram com sistemas legados mas podem incorrer custos adicionais de licenciamento e operacionais.

Ofertas de cloud service providers

Com 94% empresas já adotando plataformas cloud, CSPs fornecem riqueza de serviços de automação. Serviços de messaging — como AWS SQS e Microsoft Azure Queue Storage — podem trigger jobs via message queues. Funções serverless — como AWS Lambda e Google Cloud Functions — permitem execução pay-as-you-go de scripts de automação.

Inteligência Artificial e Machine Learning further streamline automação, permitindo organizações preparar dados e derivar insights mais eficientemente. Porém, sucesso depende de mindset aberto à mudança.

Autor é Yash Mehta, especialista em IoT e Big Data Science.