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Framework da estratégia de dados
O framework de estratégia de dados apresentadao neste guia é baseado nos seguintes princípios da arquitetura moderna de dados e analytics:
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Use uma camada de armazenamento integrada, econômica e escalável para que cada produtor e consumidor de dados tenha os recursos técnicos para interagir com os dados.
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A segurança é obrigatória. Aplique regras de privacidade de dados, forneça proteção de dados com criptografia, habilite a auditoria e forneça conformidade automatizada.
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Controle os dados para compartilhá-los em toda a empresa. Forneça um catálogo de dados exclusivo e um glossário de negócios para que os usuários possam encontrar e usar os dados de que precisam.
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Selecione o serviço certo para o trabalho certo. Considere a funcionalidade, a escalabilidade, a latência de dados, o esforço necessário para executar o serviço, a resiliência, a integração e a automação ao escolher um componente.
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Use inteligência artificial (IA) e machine learning (ML).
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Forneça competência em dados e ferramentas com abstrações para pessoas de negócios.
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Teste as hipóteses de suas iniciativas de dados e avalie seus resultados.
O framework de dados usa a abordagem de trabalhar com base na experiência do cliente. Esse método, usado na Amazon e na AWS, segue cinco etapas:
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Entreviste usuários nas áreas de negócios da sua empresa. Selecione problemas e oportunidades de negócios que podem ser resolvidos por iniciativas de dados.
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Defina os resultados comerciais esperados nas áreas de negócios.
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Priorize as iniciativas que tenham o maior impacto nos negócios.
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Identifique o compartilhamento de dados e os recursos técnicos para alcançar resultados comerciais e agrupe-os em projetos de capacitação.
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Identifique funções e responsabilidades para viabilizar iniciativas baseadas em dados e analise a formação de equipes multidisciplinares.
As seguintes seções discutem as principais etapas desse processo:
