triggo.ai DataOps não é sobre ferramenta, é sobre resultado
O que realmente importa no final é o valor gerado pelo Analytics & AI no menor custo e tempo.
Simplifica o desenvolvimento em até 50%, aumenta a governança nas etapas mais críticas de preparação dos dados e automatiza a implementação de mudanças dos pipelines, resolvendo as dores principais da engenharia de analytics.
Para engenheiros de dados e desenvolvedores, o tempo de inatividade de dados significa desperdício de tempo e recursos; para os consumidores de dados, isso corrói a confiança em sua tomada de decisão. Buscamos evitar problemas de confiabilidade em todo processo.
A medida que as empresas passaram a construir Data Lakes e Warehouses em nuvem, baseados em serviços. O controle financeiro relativo a ineficiência pelo mal consumo, se tornou evidente. Buscamos corrigir isso em tempo de uso.
Este artigo aborda o conceito de DataOps e como a sua aplicação pode ajudar a equalizar a maturidade de Data Analytics & AI, permitindo que as organizações operacionalizem dados e análises para gerar maior valor comercial.
22 de mar. de 2022
Este artigo aborda a vantagens em migrar para uma Data Stack Moderna e como fazê-la, reduzindo drasticamente o tempo perdido com engenharia de dados e permitindo que engenheiros e analistas se concentrem em atividades de alto valor.
7 de mar. de 2022
Este artigo aborda o conceito e os 5 pilares para Data Observability.
21 de fev. de 2022
Artigo