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O Ciclo de Vida dos Dados

O ciclo de vida dos dados é um processo essencial que abrange todas as etapas pelas quais as informações passam dentro de uma organização, desde sua criação até sua utilização final. Esse fluxo inclui a geração, armazenamento, ingestão, transformação, disponibilização e, por fim, o consumo por todos os stakeholders. Em cada uma dessas fases, a auditoria desempenha um papel fundamental, garantindo a integridade, a segurança e a conformidade dos dados.

Geração

A primeira etapa do ciclo é a geração dos dados, que pode ocorrer por meio de diversas fontes, como dispositivos IoT, sistemas transacionais, interações de usuários e aplicações web. Desde o início, é crucial registrar metadados e criar logs de auditoria que possibilitem rastrear a origem dos dados, assegurando sua autenticidade e permitindo futuras verificações de conformidade.

Armazenamento

Após a geração, os dados são armazenados em bancos de dados, data lakes ou outras infraestruturas de armazenamento. Essa fase requer cuidados especiais com segurança e backup, pois a integridade das informações é vital para análises futuras. A implementação de auditorias regulares neste estágio permite monitorar o acesso, detectar alterações não autorizadas e garantir que os dados sejam mantidos de acordo com as políticas internas e regulamentações externas.

Ingestão

A ingestão é o processo pelo qual dados provenientes de diversas fontes são coletados e integrados em um sistema unificado para posterior processamento. Nesse momento, controles de qualidade e mecanismos de auditoria são aplicados para validar a precisão e a integridade dos dados, evitando que inconsistências comprometam a confiabilidade das informações que serão utilizadas nas análises. Existem muitas ferramentas para esta etapa. Alguns exemplos de ferramentas são: ACL Analytics, Alteryx, Arbutus, Qlik View, Qlik Sense, Tableau.

Transformação

Durante a transformação, os dados brutos passam por processos de limpeza, normalização e enriquecimento para se tornarem informações úteis para a tomada de decisão. Este estágio envolve diversas operações de extração, transformação e carga (ETL), e é aqui que a auditoria se mostra indispensável, registrando todas as modificações e garantindo que o histórico das alterações seja preservado para futuras análises e revisões.

Disponibilização

Após a transformação, os dados são disponibilizados para os usuários finais através de dashboards, relatórios, APIs ou outros meios. Essa etapa exige a implementação de controles de acesso rigorosos e a manutenção de logs de auditoria para monitorar o uso dos dados, assegurando que apenas pessoas autorizadas tenham acesso e que o consumo das informações esteja de acordo com as políticas de segurança e privacidade da organização

Auditoria e Data Analytics

A auditoria é um componente transversal que permeia todas as fases do ciclo de vida dos dados. Seja durante a geração, armazenamento, ingestão, transformação ou disponibilização, os processos de auditoria garantem a transparência e a rastreabilidade das operações, permitindo a identificação precoce de falhas e a implementação de melhorias contínuas. Essa prática é fundamental para manter a conformidade com as regulamentações e para reforçar a governança dos dados dentro da empresa.

Conclusão

Em suma, compreender o ciclo de vida dos dados e integrar práticas robustas de auditoria em cada etapa é crucial para garantir a qualidade, segurança e confiabilidade das informações. Ao adotar esses processos, as organizações não só aprimoram a tomada de decisão, mas também fortalecem sua governança, assegurando que os dados, um dos ativos mais valiosos, estejam sempre protegidos e devidamente gerenciados.

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Data Science

SandDance: Microsoft Abre o Código da ferramenta

SandDance: Microsoft abre o código da ferramenta de exploração visual de dados. O projeto open source será relançado no GitHub. Essa nova versão foi reescrita como um componente embarcado para trabalhar com JavaScript. O anúncio em inglês pode ser lido aqui.

SandDance: ferramenta visual de exploração de dados desenvolvida pela Microsoft Research.

A Microsoft vem aperfeiçoando suas ferramentas para atingir todos os públicos. Desde o usuário final, com ferramentas self-service data (Power Platform) e automatização de fluxos até o profissional altamente especializado como o cientista de dados.

A versão é composta por vários componentes que funcionam em aplicativos nativos JavaScript ou React, além de usar várias bibliotecas de código aberto. Essa nova arquitetura do SandDance será muito mais extensível, permitindo novos tipos de gráficos, camadas e interações, além de ser incorporado a novos aplicativos verticais.

Além dos componentes JavaScript brutos, o SandDance está disponível como uma extensão para o Visual Studio Code e o Azure Data Studio e também foi relançado como um visual personalizado do Power BI.

Usos inovadores do SandDance incorporados em muitos outros aplicativos em que a visualização de dados baseada em unidade faz sentido, como em ferramentas de aprendizado de máquina. Torná-lo um componente de código aberto é o primeiro passo para esse objetivo.

Para quem não conhece o SandDance, ele foi introduzido há 4 anos como um sistema para explorar e apresentar dados usando “visualizações de unidades”.

Em vez de agregar dados e mostrar as somas resultantes como gráficos de barras, o SandDance mostra cada linha de um conjunto de dados (por conjuntos de dados de até 500 mil linhas).

O SandDance representa cada uma dessas linhas como uma marca que pode ser colorida e organizada em diferentes áreas da tela. Assim, os gráficos de barras são feitos de suas unidades constituintes, empilhados ou classificados.

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