Data Product:
entregando resultados com Data Products confiáveis
Você sabia que, de acordo com McKinsey, uma organização orientada por dados, aquela que chamamos de Data Driven, tem:
Weekly Demo Data Product
23x
mais chances de adquirir clientes
19x
mais chances de ser lucrativa
Olhando para esses números, fica muito claro que, para seguir crescendo, sua empresa precisa, cada vez mais, de uma gestão baseada em dados, mas esses dados precisam ser confiáveis, acessíveis e muito bem governados.
Agora, uma informação importante: 80% dos dados corporativos permanecem “obscuros”, no sentido de que são inacessíveis.
Isso significa que esses dados não estão orientando as decisões de negócios e nem estão sendo usados para melhorar as experiências do cliente ou eficiências operacionais.
Além disso, há um ponto que deve ser colocado em discussão: os dados disponíveis podem não ser 100% confiáveis, o que gera uma infinidade de modelos de análises, dashboards e gastos com nuvem desnecessários.
Participe de uma demonstração onde iremos abordar o que tem de mais moderno para construção de Data Products (reports, datasets, algortimos, análises e outros).
E como podemos trabalhar melhor esses dados?
A resposta é simples: contruindo produtos de dados.
O objetivo específico de criar data products focados nos negócios é nos concentrarmos em disponibilizar mais conjuntos de dados de alto ROI, mais valiosos e confiáveis para a empresa.
Data Product é um ativo de dados reutilizável, projetado para fornecer um conjunto de dados confiáveis para uma finalidade específica (domínio), reduzindo complexidade e tornando-o acessível para a organização.
Observe como uma abordagem de dados orientada a projetos gera maior complexidade e reutilização mínima enquanto a abordagem orientada a produtos é muito mais simples e ágil.
O trabalho da equipe de dados é fornecer os dados que o negócio precisa, seja para qual finalidade for, como tomada de decisões, construção de produtos personalizados ou detecção de fraudes. Isso pode soar como engenharia de dados, mas não é. Assim comos cientistas de dados, os analistas também fornecem dados como um produto, apenas embalados de uma maneira diferente.
Para todo este processo precisamos de SLAs, de bons testes e confabilidade, além de um bom monitoramento, documentação e assim por diante.
Somos especializados em construir Data Products confiáveis e soluções analíticas
Montar e manter times multidisciplinares é um desafio, e custa caro...
Um bom time de dados deve dominar alguns temas:
Arquitetura em nuvem
Arquitetura de dados
Modelagem de dados
Qualidade e governança de dados
Teste & QA
Analytics
Data Science e Machine Learning
DevOps para orquestração, Gitflow e CI/CD
Desenvolvimento SQL e Python
Documentação e versionamento
Gestão ágil
Análise funcional
Especialista em ferramentas
Esse é o nosso core. Podemos te ajudar a acelerar entregas e aumentar o retorno do investimento.
Diferenciais que entregamos
Cliente pode manter o foco na entrega de valor para negócio
ROI de + 200% para
projetos de dados
(-) Retrabalho
Documentação e Governança
(+) Produtividade
Sem lock-in
Melhoria contínua de qualidade de dados
Mão de obra especializada
Princípios do nosso Framework
1
Satisfazer continuamente o cliente
Nossa maior prioridade é satisfazer o cliente por meio da entrega antecipada e contínua de valiosos insights analíticos de algumas semanas para minutos.
2
Simplicidade
Acreditamos que a atenção contínua à excelência técnica e ao bom design aumentam a agilidade; da mesma forma, a simplicidade, a arte de maximizar a quantidade de trabalho não realizado - é essencial.
3
A qualidade é fundamental
Os pipelines analíticos devem ser construídos com uma base capaz de detecção automatizada de anormalidades e problemas de seguraça no código, configuração e dados, e devem fornecer feedback contínuo aos operadores para evitar erros.
4
Melhorar os tempos dos ciclos
Devemos nos esforçar para minimizar o tempo e esforço para transformar uma necessidade do cliente
em uma ideia analítica, criá-la no desenvolvimento, liberá-la como um processo de produção repetível
e, finalmente, refatorar e reutilizar esse produto.
Setup | Framework DataOps
» Assessment de Arquitetura
» Check-list Data Stack
» Setup DBT
» Integração de repositórios
» Governança de ambientes (produção e desenvolvimento)
» Data Layers (Raw, Curated, Consumption)
» Segurança (RBAC)
» Gestão de Backlog e PO
» Orquestração (DataOps)
» Deploy, Gitflow e CI/CD
» Repositório de documentação e versionamento
» Nível suporte/sustentação dos modelos
» Critérios de aceitação
Delivery | Data Product as a Service
Analytics Engineering
» Análise funcional
» Melhores práticas de governança
» Desenvolvimento SQL & Python
» Modelagem de dados (Data Vault,
Star Schema, Flatten...)
» Data Observability
» Desenvolvimento orientado por testes
» CI/CD
» Documentação e versionamento
» Alertas de erros
» Gestão de backlog (Kanban, SM)
Modelo de Contratação
» Contrato de 12 meses
» (Volume de horas mensais)
Benefícios
» Foco na entrega de valor para negócios
» (-) retrabalhos e (+) produtividade
» Melhoría contínua de qualidade de dados
» ROI de +200% para projetos de dados
» Documentação e governança
» Sem Lock-in
» Mão de obra especializada
Data Product é para o meu negócio?
Produtizar os dados da sua empresa é um dos principais passos para elevar a maturidade e o ROI de Data & Analylics.
Através de uma abordagem transformadora e que promove entregas contínuas de produtos de dados confiáveis, é possível otimizar muito as horas de desenvolvimento.
Nós, aqui da triggo.ai, somos especializados em Data Produt e podemos ajudar a sua organização nesta jornada, encontrando um equilíbrio viável com tecnologias, consultoria e produto.
Se você quer conhecer mais sobre o assunto e entender melhor como a triggo.ai pode apoiar sua empresa nesta jornada, preencha o formulário e solicite um bate-papo com um de nossos especialistas.
Converse com um especialista da triggo.ai!
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