Data Product as a Service não é sobre ferramenta, é sobre resultado
Entregamos a Engenharia de Dados & Analytics para a sua organização a partir de um framework de DataOps as a Service.
.png)
Como implementamos?
Possuímos um time de sucesso do cliente pronto para auxiliar na implementação das duas etapas necessárias para utilizar nosso serviço.
PRIMEIRA ETAPA
Implementação do framework de DataOps.
Os dados permanecem sempre no ambiente do cliente.
Requisitos: Ambiente em nuvem, usando Snowflake, BiQquery, Redshift ou DataBricks.
SEGUNDA ETAPA
A partir da plataforma de dados do cliente, desenvolvemos todo o fluxo de ingestão, transformação, enriquecimento, qualidade de dados, modelagem e outros, disponibilizando os dados confiáveis para consumo de analytics.
.svg)
Reduz esforços operacionais
Entregas mais rápidas
Foco na entrega de valor
Reduz riscos
.svg)
Aumenta a confiabilidade dos dados
Viabiliza Data Product
Soluções para Data Mesh
Reduz custos
.svg)
Maior valor para o negócio
Acelera Advanced Analytics
Escalar Analytics na organização
Análises relevantes
Este artigo apresenta uma explicação clara e objetiva do que é um Data Product, como a mudança de mindset é crucial para a trabalhar com este conceito e quais ganhos o negócio pode ter ao adotar o uso de produtos de dados.
Postado em 23/01/2023
Neste artigo, abordamos uma introdução amigável ao MLOps Detalhando os principais conceitos de maneira simples.. Nossa esperança é que depois de ler este artigo, um iniciante se sinta mais confortável lendo uma documentação mais avançada sobre MLOps.
Postado em 06/01/2023
Este artigo aborda o conceito de Data Vault e como essa arquitetura permite a criação de uma plataforma de dados escalável, impulsionando o valor de negócios para as organizações.
Postado em 19/08/2022
.png)
Artigo