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O que é gerenciamento de dados? Um guia abrangente

26 de abril de 2024

O que é gerenciamento de dados?

Gerenciamento de dados definido

Gestão de dados é o processo de ingerir, coletar, armazenar, organizar, governar e proteger dados para atingir os objetivos organizacionais. É a abordagem proativa que as organizações devem adotar para compreender e proteger os seus dados durante todo o seu ciclo de vida. Também envolve a criação e aplicação de políticas e diretrizes para manter as práticas de dados consistentes e coerentes em toda a organização.

Gerenciar dados é mais do que simplesmente manipulá-los e classificá-los; trata-se de implementar sistemas ou estruturas robustas que validem, protejam e forneçam uma compreensão clara das informações disponíveis. No entanto, isso não significa que seja apenas uma preocupação de nível empresarial – para isso, temos gerenciamento de dados corporativos. Mesmo as pequenas empresas podem aumentar as suas receitas, produtividade e experiência do cliente com uma gestão de dados eficaz e processos de negócios eficientes; e é por isso que as organizações precisam de uma estratégia eficaz de gerenciamento de dados.

Por que o gerenciamento de dados é importante?

As empresas precisam de dados saudáveis ​​para inteligência de negócios (BI) e análises, treinamento de modelos de IA e aprendizado de máquina e outras iniciativas baseadas em dados. Depender de dados não refinados para impulsionar as decisões de negócios é como navegar sem um mapa (ou um plano bem definido, neste caso). Pense desta forma: quando você tem muitas informações brutas – sejam números, textos ou imagens – você deve estruturá-las e melhorar sua qualidade antes de poder usá-las. É exatamente nisso que o gerenciamento de dados ajuda as organizações; ele mantém os dados comerciais em ordem para que sejam mais fáceis de encontrar, usar e proteger.

Hoje, as empresas têm vários motivos para gerir dados de forma eficaz, especialmente porque são obrigadas a lidar com um crescimento sem precedentes na quantidade de dados que criam e recolhem. É também por isso que as organizações recorrem ao uso de plataformas de gerenciamento de dados. Quer seja para melhorar o desempenho das campanhas de marketing, prever a procura ou desbloquear oportunidades ocultas de inovação, as empresas precisam de uma estrutura eficaz para gerir dados e tomar as decisões certas.

Contudo, se os dados forem mal geridos, isso significará que a informação necessária não só será desorganizada, mas também imprecisa e inacessível aos decisores. Confiar nesses dados leva ao desperdício de recursos, à frustração dos funcionários e, em última análise, a decisões erradas que prejudicam o crescimento dos negócios.

Aqui estão mais alguns motivos pelos quais o gerenciamento de dados é importante para as empresas:

  • O gerenciamento eficaz de dados simplifica processos e reduz redundâncias para melhorar a eficiência geral das operações comerciais.
  • Ele mantém dados críticos de negócios com backup e acessíveis para recuperação de desastres.
  • Permite que as empresas cumpram os requisitos regulamentares relevantes, por exemplo, privacidade e segurança de dados.
  • Fornece um procedimento padrão para arquivar e descartar dados adequadamente e otimizar os custos de armazenamento de dados.
  • Quando os dados estão organizados e acessíveis, diferentes departamentos podem trabalhar de forma coesa, partilhando ideias e trabalhando em prol de objetivos comuns.

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Governança de dados x gerenciamento de dados

Um dos pontos-chave a lembrar é que governança de dados e gerenciamento de dados não são conceitos iguais – são mais diferentes do que semelhantes. No entanto, ambos andam de mãos dadas quando se trata de usar dados para atingir os objetivos organizacionais.

Enquanto a governação de dados envolve um conjunto mais amplo de atividades, como o estabelecimento de políticas e procedimentos, que orientam e supervisionam a forma como uma organização utiliza os seus dados, a gestão de dados tem tudo a ver com a sua implementação. Essencialmente, apoia a globalidade estrutura de governança de dados.

A tabela abaixo resume governança de dados vs. gerenciamento de dados:

Governança de dados Gestão de dados
Foco Aspectos estratégicos e organizacionais dos dados. Aspectos táticos e operacionais dos dados.
Objetivo Estabelecer políticas, padrões e supervisão. Implementação de processos e tarefas do dia a dia.
Objetivo Garanta que os dados estejam íntegros e seguros. Tratamento eficiente e eficaz de dados.
Atividades Criação, aplicação e monitoramento de políticas. Coleta, armazenamento, processamento e uso de dados.
Visão de longo prazo Alinha iniciativas baseadas em dados com objetivos organizacionais. Aborda requisitos imediatos de manipulação de dados.
Exemplos Definição de propriedade de dados e controles de acesso. Administração de banco de dados, limpeza de dados.

Saiba mais sobre governança e gerenciamento de dados.

Quem é responsável pelo gerenciamento de dados em uma organização?

O gerenciamento de dados em uma organização é um esforço colaborativo que envolve diversas funções, cada uma com áreas de foco específicas. Aqui está uma análise geral do pessoal-chave responsável pelo gerenciamento de dados em uma organização:

Liderança e Estratégia

Em organizações maiores, um diretor de dados (CDO) geralmente é responsável por supervisionar toda a estratégia de dados. Eles definem a visão, estabelecem políticas de governança de dados e garantem o alinhamento com os objetivos de negócios.

Governança e Supervisão

O conselho de governança de dados, um grupo multifuncional com representantes de TI, unidades de negócios e especialistas em governança de dados, colabora na definição de políticas, padrões e procedimentos de dados, garantindo a conformidade.

Implementação Técnica

Os arquitetos de dados projetam a arquitetura para armazenar, acessar e integrar dados em diferentes sistemas. Eles garantem escalabilidade, segurança e desempenho da infraestrutura de gerenciamento de dados. Os administradores de banco de dados (DBAs) gerenciam e mantêm os bancos de dados da organização, garantindo uma operação tranquila e ao mesmo tempo mantendo integridade de dados.

Propriedade e uso de dados

Os administradores de dados são representantes de unidades de negócios que possuem e são responsáveis ​​pela precisão e qualidade de conjuntos de dados específicos. Eles entendem as necessidades de dados de seu departamento e garantem que os dados sejam usados ​​de maneira adequada. Os analistas de dados analisam dados para extrair insights e informar decisões de negócios. Eles também podem estar envolvidos na limpeza, transformação e gerenciamento de dados. Com habilidades avançadas em análise estatística e aprendizado de máquina, os cientistas de dados desenvolvem modelos e algoritmos para descobrir padrões e tendências ocultos nos dados, permitindo uma tomada de decisão mais sofisticada baseada em dados.

Segurança de dados

A equipe de segurança de TI implementa medidas de segurança, controles de acesso e protocolos de proteção de dados para proteger informações confidenciais.

O processo de gerenciamento de dados

Ao contrário de um caso único migração de dados projeto, o gerenciamento de dados não é um processo único – é um esforço contínuo. À medida que as empresas evoluem, os seus dados também evoluem. Atualizações e manutenção regulares são essenciais para fornecer dados relevantes, seguros e, o mais importante, alinhados com as necessidades e objetivos em constante mudança da organização. Finalmente, à medida que os dados envelhecem e se tornam obsoletos, existem procedimentos para arquivá-los ou descartá-los adequadamente.

Esta é a aparência geral do processo de gerenciamento de dados:

Coletando dados: O processo começa com a coleta de dados brutos de diversas fontes. Podem ser interações com clientes, transações ou qualquer outra informação relevante. Depois de coletados, os dados precisam de um local, por isso são armazenados em bancos de dados, armazéns de dados, ou outros sistemas de armazenamento, tornando-o facilmente acessível.

Armazenamento de dados: Esta etapa envolve selecionar e manter a infraestrutura apropriada para armazenar as informações da sua organização. Também inclui decisões sobre tipos de armazenamento, como bancos de dados relacionais, bancos de dados NoSQL ou data warehouses em nuvem. Considerando o volume e o tipo de dados que sua organização gerencia, você também deve determinar a capacidade de armazenamento ideal.

Estruturação de dados: Os dados brutos muitas vezes não possuem uma estrutura definida, por isso devem ser estruturados de uma forma que faça sentido, geralmente por meio de bancos de dados com tabelas e relacionamentos definidos. Esta etapa também envolve a limpeza e transformando os dados para que seja padronizado e consistente.

Melhorando a qualidade dos dados: Qualidade dos dados é fundamental para garantir informações precisas e confiáveis. Comece implementando verificações robustas de validação de dados durante a fase de entrada de dados para evitar erros. Colabore com proprietários e usuários de dados para estabelecer e aplicar padrões de qualidade de dados. Utilizar ferramentas de limpeza de dados e técnicas para corrigir imprecisões e inconsistências.

Protegendo dados: Proteger os dados contra acesso não autorizado ou perda é um aspecto crítico do gerenciamento de dados, que envolve a implementação de medidas de segurança como criptografia, controles de acesso e auditorias regulares. As organizações também devem estabelecer políticas e procedimentos para garantir qualidade de dados e conformidade.

Acessando dados: É aqui que você estabelece controles de acesso para garantir que os indivíduos tenham as permissões apropriadas com base em suas funções na organização. A implementação de mecanismos de criptografia e autenticação ajuda ainda mais na proteção de dados confidenciais durante a transmissão e armazenamento.

Consumindo Dados: Com os dados agora processados ​​e protegidos, as organizações podem realizar análises, seja por meio de métodos estatísticos, algoritmos de aprendizado de máquina ou outras ferramentas analíticas, e tomar decisões de negócios confiáveis.

Tipos, componentes e funções de gerenciamento de dados

Sendo um conceito amplo, a gestão de dados pode ter vários tipos de aspectos, ou funções, que refletem as diversas formas como as organizações gerenciam os dados. Aqui está uma olhada nos diferentes tipos de funções de gerenciamento de dados:

Gerenciamento de Big Data

Os crescentes volumes de dados obrigam as organizações a investir em soluções escaláveis soluções de gerenciamento de dados. Hoje, isto significa que devem ter os recursos e a infraestrutura necessários para serem capazes de lidar com big data – grandes volumes de dados estruturados e não estruturados – de forma eficiente. Isso também inclui manter a qualidade dos dados e, ao mesmo tempo, facilitar o acesso aos dados necessários.

Gerenciamento de Documentos Mestre

Outra estratégia amplamente utilizada para gerenciamento de dados é gerenciamento de dados mestre (MDM). Ele se concentra em manter uma versão consistente e precisa dos dados mestres, como informações do cliente ou detalhes do produto, em toda a organização. O MDM leva a dados que continuam sendo um ativo confiável para a organização.

Gerenciamento de banco de dados

Envolve a organização, armazenamento e recuperação de dados usando sistemas de gerenciamento de banco de dados (SGBD). O gerenciamento de banco de dados é o processo de criação e manutenção de bancos de dados. Ele permite que os usuários gerenciem dados, mantenham sua integridade e otimizem o desempenho. Existem vários tipos de SGBD, sendo dois os mais comuns: bancos de dados relacionais (também chamados de bancos de dados SQL) e bancos de dados não relacionais (também chamados de bancos de dados NoSQL). Outros SGBDs incluem sistemas de gerenciamento de banco de dados orientados a objetos, bancos de dados colunares, bancos de dados gráficos, etc.

Saiba mais sobre o tipos de bancos de dados.

Integração de Dados

O objetivo com integração de dados é consolidar os dados em um repositório centralizado. As organizações contam com escalabilidade pipelines de dados para integrar seus dados para tomar decisões confiáveis ​​e impulsionar o crescimento. Duas das técnicas de integração de dados mais amplamente utilizadas são extrair, transformar e carregar (ETL) e extrair, carregar e transformar (ELT).

Armazenamento de dados e data lakes

Data warehouses e data lakes servem como componentes essenciais na arquitetura moderna de gerenciamento de dados.

Armazenamento de dados tem tudo a ver com a consolidação de dados em um data warehouse central – ou um data warehouse empresarial no caso de uma grande organização – para diversas iniciativas de BI e análise. Embora as organizações utilizem amplamente Tubulações ETL para esse fim, o ELT ganhou força considerável ultimamente. O armazenamento de dados é especialmente importante no gerenciamento de dados com uma estrutura definida para recuperação simplificada de dados.

A lago de dados, por outro lado, adota uma abordagem não estruturada para armazenamento de dados. Ao contrário dos bancos de dados relacionais com esquemas predefinidos, os data lakes podem armazenar grandes quantidades de dados em seu formato original, independentemente da estrutura. Isso inclui documentos de texto, imagens, dados de sensores, feeds de mídia social e muito mais. Os data lakes estão sendo cada vez mais usados ​​para gerenciamento de big data.

Gestão de Qualidade de Dados

A gestão de dados coloca uma forte ênfase na gerenciamento de qualidade de dados. O objetivo é fornecer aos líderes empresariais acesso fácil a dados precisos para decisões confiáveis. Quebrar silos de dados e construir um fonte única de verdade (SSOT) são alguns pré-requisitos que as organizações devem cumprir corretamente para garantir a precisão dos dados.

Governança de dados

A governança de dados fornece supervisão estratégica e uma estrutura para defender os dados como um ativo valioso, gerenciando-os de forma alinhada aos objetivos organizacionais e às melhores práticas do setor. Ele mantém a qualidade dos dados, a consistência e a conformidade com os regulamentos.

Modelagem de dados

Modelagem de dados trata-se de criar representações abstratas de como os dados devem ser organizados, estruturados e relacionados dentro de um banco de dados ou sistema de informação. Serve como um modelo que orienta o projeto e a implementação de bancos de dados e facilita o armazenamento e a recuperação de dados de maneira lógica e eficiente. 

Inteligência de Negócios e Análise

Os sistemas modernos de gerenciamento de dados estão equipados com recursos e componentes que permitem analisar dados, gerar insights e fazer previsões. Especificamente, o BI oferece uma visão abrangente de dados históricos e em tempo real. Ele transforma dados brutos em insights acionáveis, capacitando você para tomar decisões informadas com uma perspectiva voltada para o futuro.

Por outro lado, a análise permite filtrar informações, identificar padrões e extrair detalhes valiosos que contribuem para uma compreensão granular do cenário de seus negócios. Juntos, o BI e a análise formam um componente essencial da sua estratégia de gerenciamento de dados para aprimorar a tomada de decisões.

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Benefícios do gerenciamento de dados

Manter-se competitivo num cenário empresarial dinâmico significa que as organizações devem basear a sua tomada de decisões em dados saudáveis. O gerenciamento de dados eficaz prepara as organizações para o sucesso. Veja como:

Melhor tomada de decisão

O gerenciamento eficaz de dados permite que as organizações rastreiem e monitorem vários aspectos de suas operações. Com acesso a um sistema bem gerenciado e integrado repositório de dados, os executivos tomam decisões mais informadas e oportunas. Consequentemente, a maior visibilidade dos dados relevantes permite uma melhor compreensão das tendências do mercado, do comportamento do cliente e do desempenho interno, facilitando a tomada de decisões estratégicas e baseadas em dados.

Eficiência operacional aprimorada

Uma estratégia eficaz de gerenciamento de dados torna-se a base para informações confiáveis ​​e coesas, simplificando processos e fluxos de trabalho. Dessa forma, todos trabalham com os dados mais atualizados e precisos. Com isso, não só a eficiência operacional melhora, mas toda a equipe também pode responder mais prontamente aos desafios e oportunidades, contribuindo para um ambiente de trabalho ágil e responsivo.

Segurança de dados aprimorada

As repercussões da perda de dados e das ameaças cibernéticas continuam a manter as organizações alertas. É por isso que o gerenciamento de dados também se estende à proteção de informações confidenciais. Sendo a segurança de dados um componente chave do gerenciamento de dados, ela envolve a configuração de controles de acesso, criptografia e mecanismos de autenticação, permitindo que apenas indivíduos autorizados acessem e modifiquem os dados. O monitoramento e a auditoria regulares das atividades de dados melhoram ainda mais a segurança dos dados, detectando e abordando ameaças potenciais de forma proativa.

Melhor Conformidade

Gerenciar dados não envolve apenas mantê-los organizados; trata-se tanto de seguir as regras. Os padrões e regulamentações do setor estabelecem diretrizes claras para o tratamento de dados e segui-los ajuda as organizações a evitar multas pesadas. Mas isso não é tudo. Ao lidar com os dados de forma responsável, as organizações mostram que levam a sério a proteção de informações confidenciais. Isto gera confiança entre as partes interessadas e fortalece a reputação da organização em termos de práticas éticas e responsáveis.

REDUZA OS CUSTOS

As organizações com processos eficazes de gestão de dados obtêm uma redução significativa nos custos devido à utilização otimizada dos recursos. Por exemplo, as empresas podem reduzir substancialmente os custos de armazenamento eliminando dados redundantes e obsoletos, para que apenas informações relevantes e valiosas sejam armazenadas. Além disso, mecanismos eficientes de processamento e recuperação de dados simplificam os fluxos de trabalho operacionais, o que, por sua vez, leva ao aumento da produtividade e à redução dos custos trabalhistas.

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Desafios de gerenciamento de dados

Embora existam muitos benefícios no gerenciamento de dados, sua implementação pode ser uma tarefa complexa. Aqui estão alguns desafios que se tornam obstáculos ao gerenciar dados em uma organização:

Acessando dados organizacionais

Um aspecto significativo do gerenciamento de dados envolve conhecer as fontes de dados da sua organização e onde residem os dados de negócios. No entanto, muitas empresas têm dificuldade em identificar os elementos de dados mais críticos. Mais de 42% dos profissionais de tecnologia entrevistados enfrentam dificuldade em localizar dados organizacionais.

A solução é primeiro determinar os objetivos de análise e relatórios. Com base nesses objetivos, crie uma estratégia abrangente de gerenciamento de dados para coletar, preparar, armazenar e consumir dados com eficiência. O objetivo deve ser tornar os dados organizacionais acessíveis em toda a organização.

Aumento dos volumes de dados

A coleta de dados aumentou enormemente devido à crescente digitalização da informação. É impulsionado ainda mais pelo uso crescente das redes sociais e dos smartphones, sendo os sistemas IoT outro impulsionador significativo do big data. No entanto, a capacidade limitada de armazenamento dos sistemas locais é um grande obstáculo na gestão de dados, especialmente quando se trata de big data. O aumento contínuo dos volumes de dados exige espaço de armazenamento adicional e sistemas de armazenamento avançados, o que leva a custos mais elevados.

Muitas empresas mover seus dados para a nuvem para superar o armazenamento mais barato. Consequentemente, armazéns de dados baseados em nuvem tornaram-se uma necessidade para armazenar grandes quantidades de dados.

Consolidando dados entre sistemas

As empresas de tecnologia usam vários sistemas de informação, incluindo software de contabilidade, CRM e sistemas ERP. Cada departamento geralmente possui seu próprio repositório de dados, resultando em sistemas isolados. Os sistemas contrastantes podem levar à duplicação de dados e à falta de sinergia, o que afeta as análises de dados.

Dica: a plataforma de integração de dados sem código é a melhor opção para preparar um data warehouse centralizado.

Gerenciando dados não estruturados

Mais de 80% dos dados de negócios estão disponíveis em um formato não estruturado. Esses dados contêm informações valiosas que podem impulsionar a tomada de decisões eficazes. Por exemplo, e-mails de leads em potencial contêm informações, incluindo localização, orçamento e caso de uso, o que ajuda os vendedores a criar demonstrações mais personalizadas e relevantes.

Contudo, os dados não estruturados não são legíveis por máquina e devem ser estruturados, ou seja, em colunas e linhas para relatórios e análises. Para aproveitar os dados não estruturados em seu benefício, as empresas devem usar ferramentas e tecnologia que lhes permitam coletar e gerenciar dados, sejam eles estruturados ou não estruturados.

Mantendo a qualidade dos dados

De acordo com uma pesquisa da Forrester, 80% dos profissionais de TI citam dados de baixa qualidade como um grande desafio para o gerenciamento de dados. Com as empresas enfrentando uma enxurrada de dados vindos de diversas direções, muitos conjuntos de dados inevitavelmente contêm informações ausentes ou incorretas. Deixar essas questões sem atenção leva a insights enganosos e a tomadas de decisão inadequadas. Usando relevante métricas de qualidade de dados ajuda a medir a integridade dos dados identificando valores duplicados, campos ausentes e valores nulos.

Garantindo a segurança dos dados

O aumento dos armazenamentos de dados aumenta o risco de ataques cibernéticos e vazamentos de dados. Grandes volumes de dados precisam de proteção tanto durante o repouso quanto durante a transmissão. Um quadro de governação de dados é normalmente a resposta, mas o desenvolvimento e a implementação de políticas e procedimentos abrangentes de governação de dados requerem recursos substanciais. Manter a consistência e a adesão a estas políticas em diversas fontes e sistemas de dados exige que as organizações determinem a sensibilidade e os requisitos regulamentares dos dados, gerenciem os controles de acesso e implementem métodos de criptografia, garantindo ao mesmo tempo a consistência nas práticas de governança de dados em diferentes departamentos.

Lidando com múltiplas soluções de dados

Muitas organizações usam ferramentas separadas para diferentes processos de gerenciamento de dados, como extração, integração, armazenamento, etc. O uso de várias soluções de dados leva a silos de dados e a um gerenciamento de dados ineficiente. Além disso, o uso de vários softwares tem as seguintes desvantagens:

  • Falta de conectividade entre os sistemas
  • Custos totais mais elevados associados a múltiplas ferramentas
  • Cada ferramenta tem vários níveis de conformidade
  • Falta de IU consistente

unificado soluções de gerenciamento de dados ajudar a enfrentar e superar esses desafios.

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Práticas recomendadas de gerenciamento de dados

As organizações podem enfrentar eficazmente os desafios da gestão de dados discutidos acima se incorporarem algumas das melhores práticas na sua estratégia global de dados. Aqui estão algumas práticas recomendadas de gerenciamento de dados:

  • Implemente uma estratégia centralizada de acesso a dados com protocolos claros para recuperação de dados, controle de acesso e descoberta para agilizar o fluxo de informações.
  • Implemente uma abordagem de segurança em camadas com criptografia, controles de acesso e auditorias regulares para proteger dados confidenciais.
  • Invista em soluções escaláveis ​​de armazenamento de dados para gerenciar com eficiência volumes crescentes de dados.
  • Incorpore ferramentas e processos eficazes de integração de dados, agilize o fluxo de dados e melhore a interoperabilidade.
  • Utilizar ferramentas de gerenciamento de dados que pode lidar com dados não estruturados em massa.
  • Estabeleça uma estrutura e processos robustos de gerenciamento de qualidade de dados para manter a integridade dos dados sob controle.
  • Crie uma estrutura abrangente de governança de dados para garantir o gerenciamento consistente e seguro dos dados em toda a organização.

Aproveitando ferramentas de gerenciamento de dados para o sucesso

Dada a proliferação de dados e a necessidade crescente das organizações de democratização de dados, o aproveitamento de ferramentas de gerenciamento de dados não é mais opcional; é essencial para o sucesso. A ferramenta moderna de gerenciamento de dados capacita as organizações a:

  • Controle o dilúvio de dados organizando, limpando e integrando dados de diversas fontes, garantindo sua precisão, consistência e acessibilidade.
  • Elimine silos de dados para eliminar barreiras de informação e permitir análises de autoatendimento.
  • Aprimore a tomada de decisões baseada em dados em todos os níveis, oferecendo interfaces fáceis de usar que facilitam a exploração e análise de dados para todos, independentemente do conhecimento técnico.
  • Garanta a segurança e a conformidade dos dados com recursos integrados de governança de dados que protegem informações confidenciais e garantem a adesão às regulamentações de privacidade de dados.

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