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DataOps: O que é, como funciona e saiba como implementar

6 de dezembro de 2022

Não dá pra falar sobre o desenvolvimento de uma empresa ou negócio sem considerar os avanços da tecnologia.


Entretanto, com a enorme quantidade de opções que temos disponíveis no mercado, fica muito complicado escolher só uma solução em TI ou BI que podem ser aliados importantíssimos para o crescimento de qualquer empreendimento. 


O Manifesto Ágil de 2001 gerou muitos frutos – e um dos mais recentes é o conceito de DataOps.


Por sua vez, ele é derivado do DevOps, já utilizado há algum tempo por profissionais de TI no desenvolvimento de softwares, sites e outras soluções em tecnologia.


A afinidade com a metodologia ágil faz com que essa abordagem seja ideal não só para definir o que fazer com dados, mas como geri-los da melhor forma.


Por isso, vamos entender como funciona e de que forma você pode se beneficiar do DataOps. Acompanhe!



DATAOPS: O QUE É?

 

DataOps é o termo que remete às operações com dados e que tem raízes na filosofia Agile.


Em resumo, o DataOps funciona como uma combinação do DevOps que abrange os conceitos da engenharia de software, do Ágil, bem como do Controle de Processos analíticos. 


Dessa forma, o DataOps reúne boas práticas capazes de reduzir as complicações existentes entre os setores analíticos e de desenvolvimento, assim pode-se dizer que ele é um “upgrade” do DevOps voltado para a análise e gestão das informações.


Ele depende diretamente da automação e se concentra em aprimorar a velocidade e a precisão do processamento de dados em computadores, incluindo suas análises, acesso, integração e controle de qualidade.


O conceito tinha como proposta inicial ser um sistema de melhores práticas com dados, mas gradualmente amadureceu para uma abordagem totalmente funcional para lidar com a sua análise.


Vale destacar novamente que ele deriva do DevOps, conceito criado em 2008 pelos programadores Andrew Clay Shafer e Patrick Debois.


Ele foi popularizado em 2009, quando foi utilizado pela primeira vez no evento DevOpsDays, na Bélgica.


Já a primeira citação do termo DataOps viria a acontecer em 2017, quando Lenny Liebmann o utilizou no artigo “3 Reasons Why DataOps Is Essential for Big Data Success”.

 


DEVOPS X DATAOPS

 

Conforme já abordado, o DataOps busca incrementar as técnicas DevOps, mas não só isso, também pode adaptá-las para o processo de desenvolvimento analítico. 


Embora tenham uma relação direta, DevOps e DataOps possuem propostas distintas.


O primeiro se refere a um conjunto de práticas em que são coordenadas as equipes de desenvolvimento e de operações.


Trata-se, portanto, de uma técnica de criação de software que se concentra na comunicação, integração e colaboração entre esses dois setores, com o objetivo de implementar produtos e serviços de forma mais ágil.


Já o DataOps se volta à análise de dados e não está vinculado a uma arquitetura, ferramenta, tecnologia ou linguagem específica, sendo flexível por natureza.


Nele, recursos de suporte ajudam a promover a colaboração, além de garantir a segurança, qualidade, acesso, facilidade de uso e orquestração dos dados disponíveis.

 


COMO FUNCIONA O DATAOPS?

 

O foco do profissional DataOps é encontrar maneiras de reduzir a quantidade de tempo necessária para concluir um projeto de análise de dados.


Isso abrange desde a concepção da ideia original até a construção de gráficos, modelos e tabelas para fins de comunicação.


O funcionamento de um framework de DataOps é todo baseado em práticas que endereçam questões de automação, orquestração, entrega continuada, dentre outras usadas para monitorar e controlar os processos que acontecem numa plataforma de dados. 


Assim, o fluxo de dados é constantemente gerenciado e, se ocorrer uma anomalia, o time de analistas pode ser notificado por alertas, entre outras ações corretivas e preventivas.

 


QUAL O OBJETIVO DO DATAOPS?

 

O DataOps é uma solução que une de forma estratégica todos os times envolvidos no ciclo de dados, dessa forma é possível utilizá-los a favor das empresas com mais agilidade.


Com a cultura da ciência e da engenharia de dados é possível unificar o trabalho dos analistas de infraestrutura, desenvolvedores, equipes de apoio, especialistas em dados e outros profissionais da área, tudo isso de uma forma colaborativa.


Ou seja, tornou-se possível filtrar cada etapa que envolve as operações de dados, dessa forma, as informações podem chegar ao usuário final de uma forma mais correta. 


Em resumo, o grande objetivo do DataOps é promover o desenvolvimento de projetos de dados com máxima qualidade para que insights excelentes sejam entregues no menor tempo possível.



O DATAOPS É UM TIPO DE SERVIÇO? 

 

Na verdade não. O DataOps é uma metodologia.


Ele não é um produto que vem como uma oferta de SaaS (Software-as-a-Service – Software como Serviço). 


Todavia, o SaaS pode fazer parte da prática de DataOps, adicionando microsserviços, orquestração e gerenciamento de fluxo de dados à toda a organização. 


Diversas ferramentas necessárias ao DataOps precisarão estar disponíveis no modelo de entrega SaaS.


ENTENDA AS VANTAGENS DA IMPLEMENTAÇÃO DO DATAOPS 

 

Além da metodologia ágil, o DataOps tem tudo a ver com um outro conceito bastante em voga: o de big data.


Com a imensa quantidade de dados acessíveis às empresas e usados para balizar decisões, é necessário estruturar processos que permitam coletá-los e, em seguida, transformá-los.


Nesse ponto, companhias que contam com um setor ou especialista em DataOps têm grande vantagem, já que elas terão condições de extrair resultados dos seus dados.


Além disso, quanto mais bem feito for o gerenciamento, melhores e mais disponíveis eles serão.


Por sua vez, o maior domínio sobre os dados se traduz em melhores insights, estratégias de negócios e lucros. 


Na prática, isso também significa aumentar a capacidade de resolução de problemas envolvendo dados, até porque a quantidade de tais elementos criados nas empresas tende a aumentar exponencialmente.


Assim, a metodologia ajuda a transformar dados brutos em informações valiosas com mais rapidez.



QUAIS OS BENEFÍCIOS DA IMPLEMENTAÇÃO DO DATAOPS? 

 

Implementar o DataOps pode trazer impactos significativos para os projetos da sua empresa. Entre eles, veja quais são os destaques:



OTIMIZAÇÃO DE PROCESSOS


É indiscutível a necessidade que toda empresa tem de fazer uma boa gestão de dados, principalmente com as inovações trazidas pelo mundo de Data & Analytics.


Quem não conseguir se adaptar a esse cenário, dificilmente alcançará o sucesso e crescimento.


Ou seja, as empresas que conseguem adotar estratégias mais eficientes, baseadas em informações de qualidade, saem na frente no mercado. 


Com as práticas baseadas em DataOps, é possível otimizar seus processos, dessa forma garantindo melhores entregas.



MELHORA A COLABORAÇÃO ENTRE A EQUIPE


Através da implementação do DataOps, é possível manter as equipes de setores distintos operando simultaneamente nas diferentes etapas de um projeto. 


Isso ocorre porque o sistema pode operar a partir de squads interdisciplinares, ou seja, esses grupos conseguem cumprir seu papel com uma equipe interdisciplinar, seja presencialmente ou até remotamente.

 


DIMINUIÇÃO DAS FALHAS E TAXAS DE ERRO


Através da implementação, o número de falhas pode diminuir consideravelmente, pois uma das práticas do DataOps é a automação que reduz o erro humano de ações como versionamento, testes e governança de tudo o que está relacionado aos dados. 


Dessa forma, possíveis erros são identificados com maior antecedência e facilidade, permitindo que ajustes necessários sejam realizados com mais rapidez, melhorando a precisão nas entregas.

 


REDUZ O TEMPO DO CICLO DE ANÁLISE


As práticas de DataOps são voltadas para a diminuição do que chamamos de Data to Insight. Isso significa que todas as automações e melhorias de processo têm como objetivo diminuir o tempo entre a ingestão de um novo dado para a plataforma de dados e o consumo pelo negócio.


Sem o DataOps qualquer novo tipo de dado que não esteja inicialmente previsto pode levar muito tempo para entrar no ambiente de dados e ter pipelines encadeados que façam seu processamento e disponibilização para o negócio. As automações de testes, de orquestração e deployment são fundamentais para a melhora do ciclo de análise.


Além da melhoria de processos para novos cenários de dados, o DataOps também auxilia na garantia de disponibilidade dos dados que são servidos ao negócio devido ao seu monitoramento ativo de erros de processamento e qualidade de dados, por exemplo.


Tudo isso faz com que o negócio perceba mais consistência de dados, mais disponibilidade e menor tempo para ter acesso a novos estruturas de dados vindas de ações realizadas pela empresa utilizando sistemas corporativos novos ou mesmo vindos de fontes externas.



COMO IMPLEMENTAR O DATAOPS?

 

Como você viu, o DataOps pode ser estruturado como um setor ou estar a cargo de um especialista.


No entanto, não basta apenas isso. Antes que a sua empresa passe a gerir seus dados por essa abordagem, é preciso prepará-la:



ACIONE OS PROFISSIONAIS DE DADOS

 

Uma das premissas em um setor de DataOps é a integração.


O DataOps é uma metodologia que tem a colaboração como base. Não há um perfil único de engenheiro que faça o DataOps ter êxito. Alguns perfis profissionais são requeridos para que sua implantação de DataOps e sua continuidade tenham sucesso.

 

E se a sua companhia não conta com um time de Dados capacitado, você pode recorrer à consultoria da Five Acts para, assim, começar um processo de implementação de DataOps.


O mais importante é que, nessa etapa inicial, você tenha o suporte de especialistas para entender o que está em jogo e quais resultados esperar.



FAÇA TESTES


A partir dos primeiros processos de gestão de dados, serão criados fluxos que, como tais, devem ser testados antes de serem validados e integrar as rotinas do negócio.


Escolha um processo que pode fazer diferença na gestão/disponibilização de dados e faça um MVP. Entenda como essa versão inicial de uma prática pode ter ajudado a sua empresa, recolha impressões e sugestões e melhore as próximas versões de sua implementação com os feedbacks coletados.



PADRONIZE PROCESSOS


Um dos principais objetivos ao criar uma rotina baseada em DataOps é integrar processos e rotinas de diferentes instâncias.

 

Dessa forma, vale padronizar também os sistemas que levarão a essa integração, uniformizando códigos de programação e os métodos de modelagem de dados.


Cabe ressaltar que processos padronizados facilitam a detecção de falhas e, sendo assim, são fundamentais para a adoção de medidas de correção efetivas.



SIMPLIFIQUE O ARMAZENAMENTO 


Outro fator muito importante é a simplificação dos meios de armazenamento.


Por isso, é sugerido que, em vez de múltiplas fontes de dados, seja utilizado um único ambiente baseado na nuvem.



CONTE COM SOLUÇÕES EM TECNOLOGIA

Não seria possível implementar DataOps sem as ferramentas e os recursos adequados.


Sendo assim, procure adotar, junto ao seu time de TI, soluções que sejam ao mesmo tempo escaláveis e que possam ser atualizadas indefinidamente.


Concluindo, de certa forma, a abordagem DataOps é um desdobramento do que já faziam os profissionais de DevOps.


Mais ou menos como uma fábrica de carros tem um setor dedicado a cuidar da gestão e aquisição de peças e insumos, isso agora também é feito no segmento de tecnologia.


E se para você a ideia soa atraente, fica então a dica: conte sempre com as soluções analíticas da Five Acts e faça muito mais com os seus dados.


Cada dia mais se ouve falar em DataOps dentro das organizações. Entretanto, apesar do ganho de popularidade do termo, poucas pessoas já viram um framework de DataOps funcionando na prática.


Se você quer montar, está montando ou já tem alguma prática de DataOps montada na sua empresa e quer ter novas idéias, participe do nosso Webinar totalmente focado na implementação de DataOps!

Junte-se ao time da Five Acts e veja o nosso CTO, Melqui de Carvalho, demonstrando a operação de um framework de DataOps dentro de um ambiente 100% Cloud em nosso Webinar! Clique aqui e aproveite!


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Databricks Unity Catalog Metrics: Entenda Como Essa Solução Possibilita Definições Consistentes de Métricas Empresariais

Por Equipe de especialistas Five Acts • 16 de agosto de 2024
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.

Como o Alteryx pode transformar o seu setor financeiro: traga mais eficiência e desempenho para a rotina da sua empresa

Por Equipe de especialistas Five Acts • 8 de agosto de 2024
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.

Databricks Mosaic AI Model Serving - Entenda como essa ferramenta vai potencializar análises com LLMs

Por Equipe de especialistas Five Acts • 18 de julho de 2024
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.
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