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Importa referir que analisar dados implica necessidade há de anonimizar os dados para
que iremos gerar novos dados e não alterar os cumprir o data compliance com a legislação em
existentes. O warehouse manter-se-á vigor; ou ainda, se está assegurada a data
inalterado e se porventura se sentir a quality dos mesmos.
necessidade de o alterar, deve avaliar-se a Nota final para referir que, na prática, nem
possibilidade de implementar essa alteração sempre as organizações percorrem todo este
durante o processo de ETL, com a vantagem caminho, nem sempre toda a organização é
óbvia da eliminação de repetição de trabalho envolvida no processo e nunca se almeja a
sempre que os dados forem atualizados. disrupção total com a realidade existente do
Exemplos disso são as rotinas de data mining dia para a noite. Será sempre um processo de
referidas atrás, que podem ser implementadas implementação faseado, por departamento ou
no processo de ETL. área de negócio, numa sequência de
Algumas destas análises podem também experiências e aprendizagens para ver até que
ser automatizadas, de forma a criar nível se consegue chegar.
dashboards atualizados em tempo real. As Numas áreas, o sucesso será total,
áreas associadas a esta temática são noutras, provavelmente, ficará aquém,
normalmente o data storytelling e data
visualization. noutras ainda, será o pretexto perfeito
para se implementar a mudança e voltar
Conclusão
a tentar mais tarde. Como, alias, em
Todo este percurso que fizemos ao longo do
artigo tem o nome de data pipeline e será todos os negócios!
necessário implementar acima dele uma
política de data governance, uma visão de alto Ricardo Ferreira
nível do caminho que os dados percorrem - Partner / Senior Programmer
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quem lhes pode aceder, alterar ou apagar; que
razões há para o fazer (data protection); que Perfil | Profile
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