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Introdução Em um mundo onde as decisões orientadas por dados são importantes para o sucesso do negócio, a consistência e a governança das métricas empresariais se tornam essenciais. Porém, com o crescente volume de informações que são gerados a todo momento, realizar um bom gerenciamento de dados tornou-se bastante desafiador. Deste modo, o Unity Catalog Metrics, da Databricks, surge como uma solução robusta que permite às equipes de dados definirem e utilizarem métricas empresariais de forma consistente em toda a organização, podendo ter uma visualização clara e de ponta a ponta de todos os seus dados. Assim, este artigo busca esclarecer como o Unity Catalog Metrics possibilita essas definições consistentes, promovendo decisões de negócios mais informadas e eficazes. O que é o Unity Catalog Metrics? O Unity Catalog Metrics é uma funcionalidade dentro do Unity Catalog da Databricks, projetada para fornecer um sistema de governança de dados que unifica a forma como as métricas empresariais são definidas, gerenciadas e acessadas. Ele permite que as empresas estabeleçam uma única fonte de verdade para suas métricas, garantindo que todos os usuários e aplicações utilizem as mesmas definições e cálculos para tomar decisões de negócios. Principais Funcionalidades 1. Definições Consistentes de Métricas : O Unity Catalog Metrics assegura que todas as métricas empresariais sejam definidas de maneira uniforme. Isso é alcançado por meio da centralização das definições de métricas em um catálogo governado, onde as regras de cálculo e os critérios de medição são claramente especificados e padronizados. 2. Governança de Dados : Com controles de acesso baseados em funções (RBAC) e trilhas de auditoria detalhadas, o Unity Catalog Metrics proporciona um ambiente seguro e auditável para a definição e uso de métricas. Isso ajuda a evitar discrepâncias e promove a conformidade com regulamentações e políticas internas. 3. Integração com Ferramentas de BI e Análise : A integração nativa com diversas ferramentas de Business Intelligence (BI) e plataformas analíticas permite que as métricas sejam facilmente acessadas e utilizadas por diferentes equipes, garantindo que todos os insights derivem das mesmas bases de dados e cálculos. 4. Gerenciamento Centralizado de Metadados e Usuários: Antes do Unity Catalog, cada workspace do Databricks utilizava um metastore Hive separado, o que exigia sincronização manual de metadados, levando a inconsistências. O Unity Catalog unifica metadados entre workspaces, armazenando-os no nível da conta, permitindo uma visão consistente de usuários e grupos e facilitando a colaboração.

No mundo financeiro, a busca por eficiência e precisão tem sido incansável. Processos fiscais, contábeis, de auditoria e FP&A (Planejamento e Análise Financeira) exigem não apenas precisão, mas também rapidez e adaptabilidade. Neste cenário, o Alteryx surge como uma solução que oferece uma plataforma de automação e análise de dados com o objetivo de transformar a maneira como os departamentos financeiros operam. Neste artigo, exploramos como o Alteryx pode impactar seu setor financeiro, detalhando os benefícios e explicações técnicas associadas. Setor Fiscal Entenda como simplificar a previsão e tomada de decisões estratégicas A previsão fiscal e a tomada de decisões estratégicas são cruciais para a saúde financeira de uma empresa. Com o Alteryx, é possível simplificar esses processos utilizando suas poderosas ferramentas de automação e análise de dados. Ele permite a integração de dados de diversas fontes, limpeza e preparação dos mesmos, facilitando a construção de modelos preditivos precisos. Isso resulta em previsões fiscais mais robustas e decisões estratégicas bem informadas. Escalabilidade e Automação A análise fiscal se beneficia da escalabilidade e automação proporcionadas pelo Alteryx. A plataforma permite escalar operações em todo o departamento fiscal, abrangendo desde o uso geral até impostos diretos e indiretos. A gestão de dados fiscais é automatizada, reduzindo o desperdício de tempo manual e proporcionando insights detalhados em minutos através do Alteryx Auto Insights. Isso permite visualizar tendências e oportunidades, identificar a causa raiz com facilidade e tomar decisões orientadas por dados. FP&A Aprimore a previsão e análise de variações hipotéticas No campo de FP&A, a capacidade de realizar previsões precisas e análises de variações hipotéticas é essencial. O Alteryx oferece funcionalidades avançadas para automatizar a gestão orçamentária, permitindo a criação de cenários "e se" de forma rápida e eficiente. Com a automação de tarefas repetitivas e a capacidade de manipular grandes volumes de dados, o Alteryx melhora significativamente a precisão das previsões e agiliza a análise financeira. Planejamento e Análise Financeira: faça análises de cenários com tecnologia preditiva O planejamento e a análise financeira (FP&A) são cruciais para o crescimento sustentável de qualquer negócio. O Alteryx permite avançar nessa área através de análises de cenários mais inteligentes e tecnologia preditiva de ponta. A plataforma facilita a identificação de variâncias com um clique e a geração de histórias a partir de dados brutos em minutos. Isso permite aos analistas financeiros focar em estratégias de crescimento em vez de tarefas operacionais. Auditoria Reduza custos, crie testes e validações de ponta a ponta A auditoria pode ser um processo demorado e custoso. O Alteryx transforma essa realidade ao automatizar testes e validações de ponta a ponta. Utilizando suas ferramentas de análise e visualização de dados, o Alteryx permite identificar anomalias e padrões suspeitos com rapidez. Isso não só reduz os custos operacionais, mas também aumenta a precisão e a confiança nos processos de auditoria. Contabilidade Automatize o fechamento do mês, lançamento contábil e consolidação A contabilidade é uma área que se beneficia enormemente da automação. O Alteryx oferece soluções para automatizar o fechamento do mês, o lançamento contábil e a consolidação. Isso inclui a automação da reconciliação de contas e a eliminação de tarefas manuais, resultando em processos mais rápidos e menos propensos a erros. Além disso, a plataforma facilita a análise de grandes volumes de dados contábeis, proporcionando insights valiosos para a tomada de decisões. Economia de Tempo e Precisão com Analytics No contexto contábil, o Alteryx economiza centenas de horas de extração de dados, limpeza e manutenção de registros. A automação da reconciliação de contas, dos lançamentos contábeis manuais e do fechamento no fim do mês permite que os contadores se concentrem em atividades de maior valor agregado. A precisão é aumentada e os processos são significativamente acelerados. Automatização do Analytics: Elevando a Análise Fiscal, Financeira e de Auditorias Por fim, o Alteryx eleva o patamar da análise fiscal, financeira e de auditorias, juntando-se a empresas líderes do setor no desenvolvimento de bases sólidas para evitar desperdícios significativos nos processos de coleta e reconciliação. A automatização dessas etapas permite que especialistas se libertem de tarefas repetitivas e concentrem seus esforços em análises estratégicas, gerando valor real para a organização.  Conclusão O Alteryx oferece uma transformação significativa para o setor financeiro, automatizando processos complexos e melhorando a eficiência e a precisão. Desde a simplificação da previsão fiscal até a automação da contabilidade, auditoria e FP&A, o Alteryx capacita as equipes financeiras a focarem em estratégias de crescimento e tomadas de decisão baseadas em dados. Adotar o Alteryx é um passo decisivo para qualquer organização que deseja maximizar seu desempenho financeiro e se manter competitiva no mercado.

O Databricks Mosaic AI Model Serving é uma plataforma que permite aos usuários criar, treinar e implementar modelos de inteligência artificial personalizados, utilizando dados específicos de sua organização. Ele se integra com outras ferramentas da Databricks, como o Databricks Lakehouse Platform, para facilitar a análise de dados e a geração de insights avançados. Deste modo, esta ferramenta representa um avanço significativo na integração de LLMs em fluxos de trabalho analíticos, prometendo transformar a maneira como os analistas de dados e profissionais de BI interagem com a inteligência artificial e oferecendo uma abordagem sem código, que torna a tecnologia avançada acessível e eficaz. O que é o Mosaic AI Model Serving? O Mosaic AI Model Serving fornece uma interface unificada para implantar, controlar e consultar modelos de AI. Cada modelo servido está disponível como uma API REST que pode ser integrada ao seu aplicativo da Web ou cliente. O serviço oferece alta disponibilidade e baixa latência para modelos implantados, ajustando-se automaticamente à demanda, economizando custos de infraestrutura e otimizando o desempenho. Essa funcionalidade utiliza computação serverless. A plataforma oferece suporte para: Modelos personalizados: Pacotes de modelos Python no formato MLflow, que podem ser cadastrados no Unity Catalog ou no workspace do registro de modelo. Exemplos incluem Scikit-Learn, XGBoost, PyTorch e Hugging Face. Modelos de última geração: Modelos básicos selecionados que suportam inferência otimizada, como Llama-2-70B-chat e Mistral-7B, disponíveis para uso imediato. Modelos externos: Modelos de IA generativos hospedados fora da Databricks, como GPT-4 da OpenAI e Claude da Anthropic. O que são LLMs? Large Language Models (LLMs) são modelos de inteligência artificial treinados em grandes quantidades de dados textuais para entender, gerar e responder a texto de maneira semelhante à humana. Eles são capazes de realizar uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural (NLP), como tradução de idiomas, resumo de textos, resposta a perguntas e geração de texto. Integração Eficiente de LLMs Embora os LLMs ofereçam respostas rápidas e precisas a perguntas específicas, seu verdadeiro valor é realizado quando integrados aos processos de ponta a ponta. O Databricks Model Serving facilita essa integração, permitindo que respostas geradas por LLMs alimentem fluxos de trabalho contínuos no Databricks Lakehouse Platform e aplicativos de IA em tempo real. Aplicações de IA na Prática As capacidades desta solução são vastas, englobando três principais áreas de aplicação: Mineração de Texto: Estruturação de informações não estruturadas para acelerar a obtenção de insights a partir de grandes volumes de dados. Exemplos incluem a classificação e o resumo de textos. Geração de Conteúdo: Criação de novos conteúdos a partir de dados existentes, como a elaboração de e-mails comerciais, apresentações de PowerPoint e até mesmo código de programação. Recuperação de Informações: Extração e reorganização de informações de múltiplas fontes para facilitar o consumo e a tomada de decisão. Exemplos incluem a pesquisa em documentos e a criação de relatórios detalhados. Facilitação do Processo Analítico O Databricks Model Serving é mais do que uma interface de chat. Ele oferece uma integração profunda com o Databricks Lakehouse Platform, abrangendo desde a preparação de dados até a validação de respostas e tarefas específicas de casos de uso. Essa integração proporciona uma navegação intuitiva e sem código através do complexo cenário da IA generativa. Escolhendo o LLM Certo Um dos principais desafios na utilização de LLMs é selecionar o modelo adequado para cada tarefa. O Databricks Model Serving simplifica esse processo com uma estrutura de avaliação que considera tamanho, velocidade e custo, além de fornecer métricas de desempenho líderes do setor. Personalização com Dados Proprietários O desempenho dos LLMs pode ser significativamente aprimorado com a incorporação de dados proprietários. O Databricks Model Serving oferece várias formas de fazer isso: Ajuste Fino do Modelo: Para um controle detalhado sobre o desempenho do modelo. Geração de Aumento de Recuperação (RAG): Para adicionar conhecimento externo e reduzir a alucinação. Segurança e Privacidade de Dados A segurança é uma prioridade no Databricks Model Serving. A ferramenta permite que os LLMs sejam hospedados em ambientes de dados privados, garantindo que as interações e dados permaneçam seguros dentro da organização. Isso proporciona controle total e aderência às políticas de governança de dados. Benefícios e Vantagens Interface unificada: Gerencie todos os modelos em um único local e consulte-os com uma única API, simplificando o processo de experimentação, personalização e implantação. Personalização segura: Integração com o Databricks repositório de recursos e Mosaic AI Vector Search, permitindo ajuste fino com dados proprietários. Governança e monitoramento: Gerencie centralmente todos os endpoints do modelo, definindo permissões e monitorando a qualidade. Redução de custos: Otimizações garantem a melhor taxa de transferência e latência, ajustando-se automaticamente à demanda. Alta disponibilidade e segurança: Suporta mais de 25 mil consultas por segundo com latência de menos de 50 ms, protegendo dados com múltiplas camadas de segurança. Conclusão O Databricks Model Serving é uma ferramenta que capacita analistas a alavancar o poder dos LLMs de maneira eficiente e segura. Com sua abordagem sem código e integração perfeita com o Databricks Lakehouse Platform, ele transforma processos analíticos, impulsionando a automação e a tomada de decisões rápidas e informadas. A Five Acts já está conduzindo seus clientes nessa jornada de inovação, pronta para se adequar a essa tendência do mercado que promete transformar o futuro das análises de dados nos próximos anos. Entre em contato com um de nossos consultores e descubra como podemos ajudar sua empresa a tratar os dados como um diferencial estratégico.

Introdução Databricks é uma plataforma unificada que facilita a criação, governança, armazenamento, processamento e compartilhamento de dados, especialmente voltada para a construção e gestão de modelos de inteligência artificial (IA). Deste modo, neste artigo, buscamos explorar as principais funcionalidades do Databricks, destacando como a plataforma promove uma abordagem centrada em dados para otimizar processos de Inteligência Artificial (IA) e garantir a governança e a qualidade dos dados. Construindo IA com uma Abordagem Data-Centric A construção de modelos de IA robustos depende diretamente da qualidade dos dados. Com isso, temos o Databricks, que torna possível: Criar, ajustar e implantar modelos de IA generativa: Utilize ferramentas avançadas para desenvolver e implementar modelos personalizados que atendem a qualquer caso de uso de IA. Um exemplo de uso é o caso de empresas que têm utilizado Databricks para prever a manutenção de máquinas em tempo real, reduzindo custos operacionais e aumentando a eficiência. Automatizar o rastreamento de experimentos e governança: Mantenha um controle rigoroso sobre os experimentos e assegure a conformidade com padrões de governança. Empresas de tecnologia e desenvolvimento de jogos, por exemplo, têm utilizado Databricks para gerenciar experimentos de IA em larga escala , garantindo que todos os dados e modelos estejam em conformidade com as regulamentações de privacidade. Implantar e monitorar modelos em escala: Garanta que os modelos de IA sejam escaláveis e monitorados continuamente para desempenho ideal. Podemos exemplificar a utilização dessa solução com as indústrias farmacêuticas, que fazem uso de Databricks para monitorar seus modelos de IA para ajudar na descoberta de novos medicamentos , assegurando modelos sempre em funcionamento de forma eficiente. Governança Unificada para Dados, Análises e IA A governança de dados é fundamental para manter a integridade e a conformidade dos dados. Deste modo, o Databricks oferece: Visão unificada e compliance: Mantenha uma visão completa do seu patrimônio de dados, garantindo a governança de dados estruturados e não estruturados. Um dos maiores bancos do mundo é citado pela Databricks por sua utilização na garantia de conformidade regulatória e na segurança dos dados em suas operações globais. Insights com base em características e prioridades empresariais: Descubra insights valiosos ao alinhar dados com as características e prioridades da sua empresa. Uma das operadoras sem fio mais reconhecidas nos EUA utiliza Databricks para analisar dados de clientes e melhorar a personalização dos serviços oferecidos, aumentando a satisfação e retenção de clientes. Busca e descoberta em linguagem natural: Melhore a busca e a descoberta de dados com capacidades contextuais. Grandes empresas do setor de mídia e entretenimento utilizam essa funcionalidade para buscar e analisar grandes volumes de dados de audiência em tempo real, otimizando a programação de conteúdo sem precisar saber como escrever uma consulta complexa em SQL, pois ele é capaz de fazer reconhecimento de contexto. Isso significa que os usuários podem pesquisar e interagir com os dados usando frases e perguntas normais, tornando o sistema mais acessível e fácil de usar para pessoas que não têm conhecimento técnico avançado. Monitoramento e observabilidade orientados por IA: Utilize ferramentas avançadas de monitoramento para garantir a observabilidade contínua dos dados. Uma das maiores empresas globais especializada na produção de farmacêuticos, utensílios médicos e produtos pessoais de higiene utiliza Databricks para monitorar a cadeia de suprimentos, garantindo a qualidade e a integridade dos dados em toda a operação. Saiba mais sobre análise e processamento de dados em tempo real. Armazenamento: informações centralizadas em uma única plataforma A arquitetura lakehouse do Databricks proporciona: Melhor desempenho e custo-benefício: Alcance uma performance até 12 vezes melhor para cargas de trabalho SQL e BI. Empresas globais de tecnologia e mídia têm utilizado o lakehouse do Databricks para melhorar a eficiência das consultas de dados, reduzindo significativamente os custos operacionais. Execução de consultas otimizada por IA: Maximize a eficiência das consultas com otimizações orientadas por IA. Grandes empresas do mercado imobiliário utilizam essa funcionalidade para processar grandes volumes de dados do setor, oferecendo insights mais rápidos e precisos aos seus clientes. Formatos e APIs abertos: Evite o lock in em fornecedores utilizando formatos abertos e APIs. Dessa forma, é possível adotar essa abordagem para integrar diferentes fontes de dados e ferramentas analíticas, mantendo a flexibilidade e a interoperabilidade dos sistemas. Saiba mais sobre abordagens de Data Warehouse e Lakehouse. Processamento de Dados Inteligente: ETL A funcionalidade ETL (Extração, Transformação e Carga) do Databricks inclui: Processamento de dados em lote e em tempo real: Adapte automaticamente o processamento de dados para garantir a qualidade. Uma das maiores redes de café do mundo utiliza Databricks para processar dados de transações em escala e em tempo real, melhorando a personalização das ofertas para os clientes. Criação de workflows simplificados: Desenvolva e monitore workflows para processamento contínuo de dados. Uma gigante petrolífera global usa workflows simplificados para gerenciar dados de sensores em suas operações de campo, otimizando a eficiência operacional e fortalecendo a sua cultura orientada por dados para gerar ainda mais resultados. Confiabilidade e otimização em escala: Garanta que os processos de ETL sejam confiáveis e otimizados para grandes volumes de dados. Empresas de transportes e turismo, por exemplo, podem utilizar o Databricks para processar dados de viagens em grande escala, garantindo a precisão e a eficiência dos modelos de preços dinâmicos. Saiba mais sobre segurança e conformidade em ambientes Databricks. Compartilhamento Aberto de Dados O Databricks promove uma abordagem aberta para o compartilhamento de dados: Compartilhamento seguro de dados em tempo real: Facilite a colaboração em tempo real com dados, modelos e dashboards. Empresas do setor de tecnologia, pesquisa e desenvolvimento podem utilizar o compartilhamento seguro de dados para colaborar com parceiros de pesquisa, acelerando o desenvolvimento de inovações. Sem formatos proprietários ou replicações caras: Utilize formatos abertos para evitar custos adicionais. Assim, é possível aproveitar formatos abertos para integrar dados de diferentes fontes, eliminando a necessidade de replicações caras e complexas. Monetização de dados com o Databricks Marketplace: Gere receita compartilhando seus dados no marketplace da plataforma. Uma empresa global de informação mercadológica utiliza o Databricks Marketplace para vender dados de audiência , permitindo que outras empresas acessem insights valiosos para suas estratégias de marketing. Orquestração: Gerenciamento de Pipelines A orquestração de pipelines de dados no Databricks inclui: Otimização da execução de pipelines: Ajuste automaticamente a seleção de tipos de computação e escalonamento. Assim, é possível utilizar essa funcionalidade para gerenciar grandes volumes de dados, garantindo a eficiência e a precisão dos processos analíticos. Autocorreção de erros: Implemente mecanismos automáticos para a remediação de erros nos pipelines. Uma das maiores fornecedoras de motores aeronáuticos usa autocorreção de erros para manter a integridade dos dados em suas operações de manutenção preditiva , reduzindo o tempo de inatividade das aeronaves. Conclusão O Databricks oferece uma plataforma robusta e integrada para a gestão de dados e inteligência artificial. Sua abordagem data-centric , combinada com ferramentas avançadas de governança, armazenamento, processamento e compartilhamento de dados, torna-a uma solução ideal para empresas que buscam otimizar seus processos de IA e análise de dados. A Five Acts é uma consultoria de BI especialista em Databricks, que visa aumentar a performance de empresas, bem como reduzir o tempo de acesso aos dados e a complexidade de construção e manutenção de projetos. Entre em contato com um de nossos consultores e saiba mais.

Introdução Atualmente, os dados são reconhecidos como um ativo estratégico vital, impulsionando decisões fundamentais para o sucesso organizacional. No entanto, para extrair insights acionáveis dos dados, é preciso aderir aos princípios essenciais da análise de negócios. Neste artigo, exploraremos de forma detalhada os 10 princípios fundamentais da análise de dados para negócios e demonstraremos como a plataforma líder em visualização de dados, Tableau, pode ser uma ferramenta poderosa para a gestão confiável de dados e tomada de decisões informadas. Por isto, também trouxemos alguns exemplos de como ele pode ser uma solução assertiva para diversos segmentos do mercado, assim como setores dentro de uma empresa. 1. Compreensão do Negócio Antes de iniciar qualquer análise de dados, é crucial ter um entendimento profundo do contexto do negócio. Isso implica compreender os objetivos estratégicos da organização, os desafios enfrentados e as oportunidades disponíveis. Por meio do Tableau, é possível criar visualizações que não apenas acompanhem os KPIs e metas organizacionais, mas também ofereçam insights claros sobre como as análises impactam diretamente os objetivos do negócio. Como exemplo disto, podemos pensar em uma empresa de varejo, ela pode utilizar o Tableau para visualizar dados de vendas, bem como identificar padrões sazonais que influenciam suas metas de receita. Tal estratégia poderá trazer grandes benefícios para os resultados dessa organização, pois será possível trabalhar a partir dos dados para desenhar os próximos passos e quais medidas poderão ser mais eficazes. 2. Coleta de Dados de Qualidade A qualidade dos dados é muito importante para qualquer análise precisa. Garantir que os dados sejam precisos, consistentes e atualizados é essencial para evitar decisões equivocadas. Com o Tableau, é possível integrar uma ampla variedade de fontes de dados, aplicar transformações e limpezas necessárias e unificar dados de diferentes sistemas para uma análise holística. Como caso prático, é possível citar empresas de telecomunicações, as quais podem usar o Tableau para integrar dados de várias fontes, como CRM, registros de chamadas e redes sociais, para obter uma visão abrangente do comportamento do cliente. Deste modo, com a confiança dos dados trabalhados e um entendimento do cliente, é possível desenhar estratégias de acionamento que de fato gerem resultados. 3. Visualização Eficaz A visualização dos dados desempenha um papel crucial na compreensão e comunicação das informações. O Tableau oferece uma vasta gama de opções de visualização, desde gráficos simples até dashboards interativos e dinâmicos. Ao escolher as visualizações adequadas, é possível comunicar insights de forma clara e impactante. Em um departamento de recursos humanos, por exemplo, é possível utilizar o Tableau para criar um painel interativo que visualize as tendências de contratação ao longo do tempo, facilitando a identificação de picos de demanda por talentos, possibilitando que haja um maior preparo do time para atender a essas demandas pois foi possível fazer um planejamento com antecedência.