Larisse Santos

Excelente texto! A gestão do conhecimento é o que garante o funcionamento do motor de inovação organizacional!

Muitas vezes temos que trabalhar em ambientes que não colaboram acusticamente para a produtividade. A saída comumente encontrada são os fones de ouvido, especialmente os modelos com cancelamento de ruídos externos. Mas, já pensou se você pudesse sintonizar em uma frequência sonora que fizesse você se sentir bem e melhorasse seu desempenho cognitivo?!? Esta é a proposta das ondas sonoras binaurais! As músicas normalmente já estimulam todo o córtex cerebral, indo muito além do córtex auditivo. O diferencial das batidas binaurais está no modo como elas estimulam o cérebro, sendo chamado inclusive de “drogas sonoras”. A onda binaural surge quando dois tons de uma frequência ligeiramente diferentes, porém próximos e inferiores à frequência de 1000 Hz, são apresentados em cada ouvido, dando a sensação de um áudio 3D. Por exemplo, quando um tom de 410 Hz é captado pelo ouvido direito e um tom de 400 Hz captado pelo ouvido esquerdo, há a criação de uma batida binaural, sendo que o cérebro compensa a diferença de 10 Hz Assim, ao invés de escutar dois tons diferentes, a maioria das pessoas vai ouvir apenas um tom, ou seja, as batidas binaurais, são percebidas apenas subjetivamente, diferentemente do som percebido mecanicamente das batidas monoaurais. Fonte: Imagem de kjpargeter no Freepik Mas, qual seria a melhor frequência das batidas binaurais para melhorar a concentração? Existe uma frequência que pode melhorar o sono, acalmar ou mesmo te deixar mais feliz? É isso que os estudos sobre ondas cerebrais que ocorrem desde 1930, como auxílio da eletroencefalografia, buscam compreender o aprofundar. Através do monitoramento da variação elétrica na superfície do crânio surgiram as pesquisas de neurofeedback, que analisam as ondas cerebrais. As ondas cerebrais possuem diferentes frequências e amplitudes, comumente classificadas em cinco sinais-base, sendo que cada uma dessas ondas está relacionada a um estado específico da mente humana. No quadro a seguir temos esses 5 sinais-base e a extensão de frequência de cada uma delas: Agora, vamos entender melhor como atua cada um destes sinais-base de ondas atua no nosso cérebro? 1- Delta As ondas delta estão relacionadas ao sono profundo, são muito comuns nos bebês e nas crianças pequenas e à medida que crescemos e envelhecemos, a tendência é produzir menos ondas desse tipo. Logo, se no cérebro temos picos muito baixos de ondas delta, isso pode indicar sono deficiente e consequentemente problemas para ativar e revitalizar o corpo e a mente. Todavia se as ondas delta aparecem em picos muito elevados pode indicar alguma lesão cerebral, problemas de aprendizado ou Transtorno de Déficit de Atenção com Hiperatividade. Portanto, comumente se ouve batidas binaurais com ondas delta para se obter relaxamento e sono profundo, e você pode experimentá-las aqui: https://youtu.be/h_ORaOxOe8I?feature=shared 2- Teta As ondas Teta costumam mostrar uma elevada atividade no cérebro quando experimentamos emoções muito profundas. Logo, é na onda Theta que ocorre um contato maior com as intuições, pensamentos criativos e com a espiritualidade. A ocorrência picos muito altos de ondas theta no cérebro pode estar associada à depressão. Todavia, se encontrada em picos muito baixos, relacionam-se a quadros de ansiedade e à baixa consciência emocional . Já em níveis adequados, as ondas Theta favorecem a inteligência emocional, a intuição e a criatividade. Que tal experimentar ouvi-las agora, clicando aqui? 3 - Alfa Essas ondas surgem quando experimentamos a calma, mas não o sono, onde há relaxamento. Alfa é a onda responsável por um estado de relaxamento profundo similar aos que ocorrem durante uma oração e meditação. Picos muito baixos desta onda se relacionam com a ansiedade, o estresse e a insônia. Já um nível elevado de ondas Alfa poderia nos fazer sentir prostrados e sem forças para realizar uma tarefa. Pesquisas recentes apontam que as ondas Alfa em nível adequado ajudam a suprimir atividades irrelevantes, prevenindo distrações. Experiencie as ondas alfa binaurais clicando aqui! 4 - Beta A onda Beta, assim como a Gama, está no espectro das frequências mais altas que surgem como resultado de uma atividade neuronal intensa em que precisamos de atenção e precisamos estar em estado de alerta, como, por exemplo, fazer uma prova ou apresentar um projeto importante em uma reunião de trabalho. Portanto, um nível adequado dessas ondas nos auxilia a estarmos mais receptivos, concentrados, e melhora nossa capacidade de resolver problemas. Logo, um nível baixo de ondas Beta conduziria a um estado bastante relaxado, desfalecido, prostrado, quase depressivo. Todavia, níveis altos de ondas Beta, podem ser problemáticos, pois indicariam um estado de alerta intenso, que pode gerar crises de ansiedade, estresse e pânico. Quer experimentar as onda beta binaurais? Coloque seu fone de ouvido e acesse aqui. 5 - Gama Os neurologistas estão começando a descobrir mais dados sobre este tipo de onda, mas até pouco tempo atrás sabia-se muito pouco a respeito delas. A onda Gama é correlacionada ao processamento de estímulos visuais, táteis e auditivos, sendo influenciada principalmente pela reação visual. Quanto maior a frequência gama, mais rápido é possível lembrar-se de algo que foi esquecido e mais informações podem ser guardadas na memória de curto prazo. Estudos tem relacionado a onda gama à meditação e um destes estudos indicou que a sensação de amor e gentileza, atingida pelos praticantes de meditação Budista, não passa de um auto-indução de ondas gama de alta amplitude com perfeita sincronização entre elas. Logo, existe relação entre picos elevados deste tipo de onda e estados de intensa felicidade. Você pode ouvir Batidas Binaurais na frequência Gama aqui! Portanto, aliando as batidas binaurais à frequência das ondas correta, posso estimular a produção de neurotransmissores, como a dopamina (conhecida como hormônio do prazer) e induzindo sensações. Daí o motivo do porquê as ondas binaurais são chamadas de drogas auditivas, já que a sensação de bem-estar produzida pode ser “viciante”. Cabe ressaltar que em estudos realizados sobre ondas binaurais, alguns indivíduos alegaram não perceber alteração mental alguma quando ouvem as ondas binaurais. Todavia, a procura por esse tipo de som tem crescido muito. Existem aplicativos e serviços de streamming que oferecem binaural beats segundo a sensação que se deseja obter como o Apple Music, Spotify ou canais do Youtube com listas batidas binaurais nas diferentes frequências, tendo destaque para as Batidas Binaurais com ondas Beta para estímulo de foco e concentração no trabalho. 🎧 E aí? Que tal colocar seu fone de ouvido e experimentar essa onda? 🎶 🤓 Já conhecia as batidas binaurais? ✍️ Deixe aqui seu comentário! 🔁 Compartilhe com os amigos! Para saber mais: ÁUDIO BINAURAL: UMA EXPERIÊNCIA IMERSIVA Entenda o que são drogas sonoras e como elas podem afetar o cérebro Who uses digital drugs? An international survey of ‘binaural beat’ consumers Effects of Binaural Beats on Mood and Cognition

Você necessita agendar muitas reuniões com os mesmos grupos de pessoas! Já ouviu falar em Google Groups? Os Grupos do Google pode te ajudar a fazer as seguintes tarefas: Enviar um e-mail para todas as pessoas de um grupo por um único endereço de e-mail, sendo que este e-mail não tem custo algum para a empresa, pois é uma conta alias. Compartilhar documentos, planilhas e apresentações para toda a equipe digitando apenas um único e-mail (do grupo). Organizar reuniões, conferências e eventos de forma mais rápida, basta digitar o e-mail do grupo que automaticamente todas as pessoas serão incluídas na reunião, evitando assim que você esqueça de incluir alguém do time. Criar uma Caixa de entrada colaborativa e atribuir conversas para os participantes acompanharem. Como criar um grupo Faça login no Google. Groups usando a mesma senha do seu e-mail Gmail: https://groups.google.com/ Na parte de cima, clique em Criar grupo. Digite as informações e escolha as configurações do grupo, conforme os campos a seguir Nome do grupo: Os nomes podem ter até 73 caracteres e devem deixar clara a finalidade do grupo. O nome do grupo pode ser alterado posteriormente à sua criação. Exemplo de nome: Gerentes da Unidade 02 E-mail do grupo: Digite um endereço de e-mail para o grupo. Caso apareça mais de um domínio, selecione a opção adequada. Este endereço de e-mail pode ter até 63 caracteres. Esse limite não inclui o domínio do endereço, como @gmail.com . Este e-mail não poderá ser alterado depois. Exemplo: gerente-un-02@gmail.com Descrição do grupo: é um item opcional, todavia recomendado, neste campo insira qual é o propósito do grupo ou como ele será usado, caso deseje você pode alterá-lo posteriormente. Exemplo: Gerentes da unidade 02 - SaaS - localizada em Maringá, PR Configurações de privacidade: aqui você escolherá quem pode pesquisar pelo grupo, quem pode participar do grupo, quem pode ver as conversas do grupo, que pode postar e que pode ver os participantes do grupo. Estas configurações podem ser alteradas a qualquer momento pelo proprietário ou por um administrador do grupo. Adicionar participantes: aqui você adiciona os e-mails dos participantes, podendo atribuir a alguns participantes a possibilidade de ser "Gerentes do grupo", tendo este gerente funções de adição de outros participantes (e gerentes) e possibilidade de alterar configurações de conversa e envio de e-mails no grupo. Você pode conferir todas as propriedades do gerente aqui! Clique em Criar grupo. Antes de enviar a primeira mensagem, aguarde alguns minutos até que o grupo seja ativado. Caso contrário, você receberá uma notificação informando que não foi possível entregar sua mensagem. A partir de criado um grupo, você pode em compartilhar qualquer documento do Google Drive com todos os participantes do grupo, digitando apenas o e-mail alias criado para o grupo, assim como mencionar no corpo do texto de um documento o e-mail do grupo para compartilhar com todos os participantes. Importante: estas dicas em sua integralidade se aplicam ao Google para organizações, para quem usa o Google conta gratuita, existem restrições e limitações sobre a criação do Groups. 📌 Você já usa esta ferramenta para agendar reuniões e compartilhar arquivos com seu time? ✍️ Deixe aqui nos comentários como é a sua experiência com o Google Groups. 🔁 Este conteúdo foi útil para você? Compartilhe!

Ao iniciar um projeto, o primeiro passo é organizar as ideias, recursos e prazos e para isso o relatório de projeto é a melhor forma de manter os participantes alinhados e informados sobre o status do seu projeto. E para o desenvolvimento do relatório temos várias metodologias, técnicas e ferramentas disponíveis, a seguir vamos apresentar brevemente algumas delas. Design Thinking Esta abordagem metodológica tem como base direcionar o uso da criatividade para solucionar problemas focando nas pessoas alvo do nosso projeto e suas necessidades. É composta por 5 fases: Empatia, Definição, Ideação, Prototipação, Teste. Vamos propor o uso de algumas ferramentas para serem utilizadas, ao se construir um relatório de projeto a partir da abordagem do Design Thinking, vinculando estas ferramentas a cada uma das 4 primeiras etapas. 1. Empatia 1.1. Matriz de CSD - Certezas, Suposições e Dúvidas Esta matriz é preenchida pela equipe utilizando-se de brainstorming na maioria das vezes. Esta matriz auxilia a entender quais seriam as dificuldades e nos ajuda a pensar em possibilidades de produtos/serviços que poderiam ser desenvolvidos para sanar a necessidade, desejo e dores das pessoas-alvo do projeto. O preenchimento é iniciado pelas Certezas, que são todos os fatos embasados que a equipe tem. Para preencher esta parte é necessário a coleta de informações de fontes confiáveis. A coluna seguinte são as Suposições que não devem ser feitas com base em achismo. Elas são fruto da observação e da percepção de quem está compondo o time. Neste campo são colocadas as ideias que geram divergência e não há consenso entre o time. Já na coluna Dúvidas devem constar as perguntas que serão respondidas. Ao relacionar as dúvidas, o time expões questões que devem e serão resolvidas/respondidas em algum momento futuro no decorrer do projeto. A seguir vemos como é a matriz, seguida de um exemplo dela preenchida para a criação de uma experiência lúdica de preparação para candidatos à concursos públicos utilizando a tecnologia: Fonte: TeraBlog Fonte: OnCurso, estudo de caso 1.2. POEMS Metodologia utilizada para conhecer as pessoas-alvo do nosso projeto, auxiliando na contextualização e compreensão destas pessoas, para assim conseguir levantar as suas necessidades, desejos e dores. O nome POEMS vem dos cinco elementos básicos utilizados nesta análise: Pessoas (People), Objetos (Objects), Ambientes (Environments), Mensagens (Messages) e Serviços (Services). Alguns times preferem usar uma metologia similar a AEIOU: Atividades, AmbiEntes, Interações, Objetos, Usuários. Para melhor entendimento, vamos utilizar o exemplo que Melo utiliza para atividade de “viagem aérea”, veja como ficaria o POEMS, lembrando que estamos analisando pelo ponto de vista dos usuários: Pessoas – pessoas envolvidas no processo: usuário, atendente, comissário etc. Objetos – artefato usado para usufruir a viagem, incluindo toda a experiência prévia antes do embarque: Cartão de embarque (que neste momento podemos perceber uma “dor” de quem o utiliza, por exemplo o cartão é muito pequeno de difícil leitura e fácil de rasgas/perder) AmbiEntes – característica e lugar que rodeia os usuários: sala de embarque, iluminação etc Mensagens – as mensagens são recebidas pelo usuário de que maneira e quais mensagens chega até ele. Ex.: Monitor/tela não indica o número do vôo, sistema de som ruim, etc Serviços – que são ofertados/disponibilizados aos usuários: auto-serviço, check-in, embarque etc. 1.3. Mapa de empatia Esta ferramenta nos ajuda a condensar e organizar de maneira clara e visual dados das pessoas-alvo do nosso projeto, nos ajudando a compreender melhor suas necessidades e dores Aqui você encontra um material completo sobre Mapa de Empatia. 2. Definição 2.1. Blueprint É uma ferramenta que serve para mapear interações que um cliente tem com uma empresa durante a prestação de um serviço. Para fazer o blueprint se inicia mapeando todas as ações do cliente, tantos as que antecedem quando as que procedem o recebimento do serviço prestado. Depois disso se faz a montagem da tabela com os atributos blueprint compostos por: evidencias físicas, ações dos clientes, barreiras para a interação, ações visíveis e, por último, aceitação do cliente. A partir daí é possível identificar pontos de melhoria para tornar a experiência do seu cliente a ideal. Aqui você pode ver um exemplo completo e detalhado do uso desta ferramenta. 3. Ideação 3.1. Matriz de observações para hipóteses Listamos nesta matriz as hipóteses sobre os clientes, sobre o problema e sobre a solução e a partir daí verificamos o quanto cada uma delas representa de pivotagem (mudança de direção no ramo de negócio e da forma como a empresa atua). As hipóteses são selecionadas e as principais são listadas e a partir daí tenta-se validá-las Fonte: Quadro de validação de Hipóteses Outra forma de priorizar hipóteses comparando a priorização e o impacto. Observe que na priorização analizamos o risco e o grau de conhecimento que temos de cada uma das hipóteses levantadas, para daí analisarmos o impacto que isso trará ao nosso negócio (empresa) e ao cliente. Fonte: Business design: Como definir, priorizar e validar hipóteses de negócios 3.2. Priorização de Ideias Ajuda a entender as ideias nas quais devemos focar nossos esforços e priorizar nossas ações de acordo com valor para o negócio (o quanto agregará) em relação à Complexidade, Custo e Esforço necessários para implementar esta ideia, conforme matriz abaixo: Fonte: Conheça a Matriz de Priorização de Ideias Ao preencher este quadro basicamente teremos os quatro quadrantes preenchidos e poderemos clarificar melhor as ideias antes de tomar decisão sobre em qual delas devemos investir: Fonte: Conheça a Matriz de Priorização de Ideias 3.3. CANVAS Quadro que nos ajuda a dar forma às ideias para viabilizá-las no nosso projeto ou negócio. Veja artigo com exemplo aqui. 4. Prototipação 4.1. Wireframe O wireframe é um diagrama visual em escala de cinza que esboça a estrutura e funcionalidades de uma página web ou tela de aplicativo móvel a fim de que seja possível ver como os elementos se relacionam, conforme exemplo abaixo. Fonte: Exemplos recentes de wireframes do I Love Wireframes 4.2. Mockup É um prototipo que simula graficamente o tamanho, formato, perspectiva, textura, cor e diversos outros detalhes de um produto antes de chegar à etapa de produção, tornando desta maneira possível visualizar o design de maneira clara e realista antes de produzir o produto. Abaixo um exemplo de mockup de uma tela com as cores e logos como será visto pelo usuário: Fonte: O que é mockup? Com o uso destas ferramentas e seguindo a metodologia do Design Thinking, fica mais fácil elaborar projetos em equipe. 📌 E aí tem algumas destas metodologias/técnicas que você já utilizou? 📝Tem alguma que utiliza e não colocamos aqui? ✍️ Deixe aqui seu comentário e sugestão! Para saber mais, além dos links do texto, recomendamos: Estudo de caso UX - CORRA Wireframe: quais os tipos e as principais ferramentas de criação

Adorei! Obrigada, @Thanael ! Acho essencial que os gráficos tenham um a apresentação "amigável" para o público e essas dicas vão ajudar muito!

I Imputation ou imputação é o processo de substituição de dados ausentes/faltantes por valores substituídos. Os métodos de imputação se dividem em imputação simples ou única e imputação múltipla. A imputação simples ou única ocorre quando os dados perdidos são substituídos uma única vez. Já a imputação múltipla ocorre quando, para cada dado faltante, são imputados vários valores, associando assim a variabilidade aos resultados

H Hashing - A função criptográfica hash é um algoritmo utilizado para garantir a integridade de um documento eletrônico, de modo que, um perito técnico possa comprovar que não houve alteração neste documento desde a época em que este foi transformado.

O Open data ou Dados abertos se referem aos dados disponíveis gratuitamente para qualquer pessoa usar e republicar como desejar, também são conhecidos como public datasets. Alguns open datas: Dados do Banco Mundial: http://data.worldbank.org Dados sobre a saúde: http://www.healthdata.gov Dados públicos da Amazon: http://aws.amazon.com/datasets Reconhecimento de Faces: http://www.face-rec.org/databases Dados do Governo do Brasil: http://dados.gov.br/ IPEA: http://www.ipeadata.gov.br Banco Central do Brasil: https://www3.bcb.gov.br/sgspub/localizarseries/localizarSeries.do?method=prepararTelaLocalizarSeries Dados do Censo dos EUA (dados da população americana e mundial): http://www.census.gov Dados da NASA: https://data.nasa.gov Overfitting é um efeito indesejado que ocorre quando um modelo de aprendizado de máquina tem um desempenho preciso nos exemplos de treinamento, mas não consegue generalizar e extrapolar os dados.

E ETL - Extract Transform Load é um tipo especial de pipeline de extração, transformação e carregamento de dados. As ferramentas ETL extraem ou copiam dados brutos de várias fontes e os armazenam em um local temporário chamado de área de preparação. Elas transformam os dados na área de preparação e os carregam em data lake ou armazéns.

P Perceptron é um modelo matemático que possui a capacidade de tomar uma decisão binária com relação aos valores de entrada, ou seja, o perceptron é uma rede neural de camada única. Um perceptron de várias camadas é chamado de Rede Neural Artificial, e Redes Neurais com várias camadas são denominadas redes neurais profundas, sendo elas fundamentais para a aplicação do conceito de deep learning. Pipeline de dados é uma série de etapas de processamento para preparar dados corporativos para análise. Os pipelines de dados permitem integrar dados de diferentes fontes e transformá-los para análise. Eles removem silos de dados e tornam sua análise de dados mais confiável e precisa.

L Linked Data (LD) ou dados interligados, trata-se de uma forma de publicar dados na web de forma estruturada, de modo que uma pessoa ou máquina possa explorar esses dados.

S Sharding é uma forma de particionamento de banco de dados, também conhecido como particionamento horizontal, utilizado em conjuntos de dados muito grandes com um volume de queries muito alto. Este processo consiste em dividir um banco de dados muito grande em segmentos menores e mais gerenciáveis a fim de melhorar o desempenho e reduzir o tempo de resposta de uma consulta. Silo de dados é uma forma de estocagem de dados em repositórios independentes e não compartilhados, uma coleção de informações isoladas de uma organização e inacessíveis a todas as partes da hierarquia da empresa. Os silos representam massas de dados descentralizadas que não se comunicam, inviabilizando a análise de dados para tomada de decisão. Normalmente os silos de dados ocorrem quando diferentes departamentos da empresa usam diferentes aplicativos/tecnologias para uma mesma função resultando em múltiplas fontes de informação, que dificultam o compartilhamento de dados entre os diferentes setores das empresas.

B Batch data também conhecido como “janela de dados”, refere-se a um lote de pontos de dados agrupados em um intervalo de tempo específico. O processamento de dados em batch é utilizado para grandes volumes de dados ou fontes de dados de sistemas legados, em que não é possível entregar dados em fluxos. Bias também chamado de viés, é a diferença entre o valor real e o predito por um modelo. Para alterarmos o bias de um modelo necessitamos alterar o algoritmo deste modelo (médias das predições). É diferente de variância que é a variabilidade das predições. O nome Bias deriva do nome do filósofo e sábio grego do século VI a.C. “Bias de Priene” que julgava assuntos litigiosos derivados de distorções no modo de agir ou pensar dos indivíduos. Big Data é um grande conjunto de dados gerados constantemente que precisa ser processado e armazenado. O Big Data possui 5 características: volume, variedade, velocidade, veracidade e valor. Volume diz respeito à quantidade de dados que são produzidos e coletados pelas organizações. As organizações coletam dados de diversas fontes, implicando a variedade dos tipos e dos formatos dos dados coletados. Velocidade diz respeito ao quão rápido os dados estão sendo produzidos e quão rápido os dados devem ser tratados para atender à demanda da organização. A veracidade é a confiabilidade dos dados, ou seja, eles devem expressar a realidade e ser consistentes. O valor diz respeito à utilidade dos dados ao negócio, ou seja, como agregam valor.

A Application Programming Interface ou Interface de Programação de Aplicações é um conjunto de protocolos/ferramentas que permitem a comunicação e interação entre diferentes softwares, possibilitando benefícios como a segurança dos dados e facilidade no intercâmbio entre informações com diferentes linguagens de programação de maneira ágil e segura. Association Rule ou regra de associação é uma técnica que têm como premissa básica encontrar elementos que implicam na presença de outros elementos em uma mesma transação, ou seja, encontrar relacionamentos ou padrões frequentes entre conjuntos de dados. Essas associações são expressas na forma de regras, que indicam a probabilidade de ocorrência de um item ou evento com base na ocorrência de outros itens ou eventos em um conjunto de dados. Para avaliar a regra de associação em data mining utilizamos: suporte: frequência de vezes que uma determinada regra é aplicável ao conjunto de dados confiança: é a frequência na qual os elementos de Y aparecem no conjunto de dados com transações que possuem X. lift: O quanto aumenta a frequência de X com a ocorrência de Y no conjunto de dados.

D DAMA-DMBOK - Data Management Body of Knowledge (DAMA DMBOK®) é um framework criado pela organização DAMA International que auxilia as empresas a criarem suas diretrizes para a governança de dados. A DAMA International define as 11 áreas de conhecimento (ou funções) cobrindo áreas centrais para realizar o gerenciamento de dados. Cada uma das áreas descreve o escopo e o contexto de um conjunto de atividades de gerenciamento de dados, embutindo princípios e objetivos da gestão de dados. Data augmentation é a técnica de regularização utilizada para aumentar a precisão dos modelos de aprendizado de máquina reduzindo o erro de generalização, isso é feito aumentando a base de dados gerando novos exemplos de treinamento a partir dos existentes. Data Driven Culture ou data culture, refere-se às organizações, que possuem a cultura orientada a dados, ou seja, elas utilizam sua base de dados e informações como insumo para tomada de decisões. A cultura orientada por dados nas organizações envolve a interação entre os dados que a empresa possui, as tecnologias usadas para compor a infraestrutura de dados e como as pessoas trabalham com os dados, seja para solução de problemas ou para obtenção de valor para o negócio da empresa. Data hub é uma coleção simples de objetos de dados organizados de várias fontes, sendo útil quando a empresa desejam compartilhar e distribuir dados eficientemente em um ou mais formatos desejados. O Data Hub não se limita aos dados operacionais e permite navegar por diferentes níveis de granularidade dos dados. Data Lake é o repositório de todos os tipos de dados, incluindo dados brutos de diferentes categorias. São fonte do Big Data. O data lake é dividido em 4 zonas: Transient Zone: zona transitória, na qual os dados serão ingeridos pelo Data Lake Raw Data Zone: zona temporária onde os dados brutos são mantidos de forma provisória antes de entrarem de vez no Data Lake Trusted Zone: zona que irá receber os dados já com algum tratamento, seja padronizando dados, tipos, uso ou não de máscaras, onde tais tratamentos são definidos pela área de negócio para seu consumo Refined Zone: é considerada especializada, onde os dados são enriquecidos não somente pelos dados da base original, mas podendo inclusive agregar dados de outras bases a depender do seu uso. Nesta zona, os dados geralmente assumem o formato relacional, podendo inclusive se apresentar em um modelo dimensional. Seu consumo também pode ser feito por aplicações e mediante consultas via API. Data Mart (DM) é um conjunto de dados específico para uma análise segmentada e departamental, sendo, portanto, o resultado da divisão do data warehouse em uma parte menor. Os DMs são subgrupos de dados que dizem respeito apenas a um determinado setor, de forma a responder perguntas específicas. Data mining ou Mineração de dados é o processo de extrair informações úteis de um conjunto de dados, muitas vezes de um data warehouse ou coleta de conjuntos de dados vinculados. As ferramentas de mineração de dados incluem recursos estatísticos, matemáticos e de análise poderosos, cujo principal objetivo é examinar grandes conjuntos de dados para identificar tendências, padrões e relações para dar suporte a decisões e planejamentos informados. Data Ops é uma abordagem para a gestão de pipelines de dados, baseada em práticas de DevOps, que se concentra na agilidade, qualidade e confiabilidade na entrega de dados. Através da automatização e orquestração busca formas de acelerar o gerenciamento de análises de dados. Data scraping ou Raspagem de dados é uma técnica na qual um programa de computador extrai dados dos resultados gerados por outro programa. A raspagem de dados geralmente se manifesta na forma de web scraping, que é o processo de usar um aplicativo para extrair dados e informações de um site. Dataset é um conjuntos de dados associados a um assunto específico armazenados em um arquivo onde os dados podem ser tabulares (organizados em um formato similar ao das tabelas, com linhas e coluna) ou coleção de arquivos ou documentos em formatos variados Data swamp é um data lake contendo dados não estruturados e sem governança e por isso mesmo difícil de encontrar, manipular e analisar. Isso geralmente ocorre quando existe falta de processos e padrões para armazenamento de dados no data lake. Deve-se evitar que o data lake vire um data swamp. Data warehouse é um depósito de dados que serve para armazenar informações relativas a uma organização em banco de dados estruturado para facilitar consultas e análises. No data warehouse os dados estão prontos para uma análise completa e também tem dados históricos. Data wrangling ou Preparação de dados é o processo de limpeza, estruturação e enriquecimento dos dados brutos em um formato mais apropriado de acordo com a modelagem escolhida. Esse processo se torna mais presente, pois temos cada vez mais a presença de dados estruturados e não-estruturados que precisam ser trabalhados, antes que se possam ser feitas análises mais avançadas nos mesmos. Possui 6 etapas básicas: Descoberta do que está nos dados e do que será analisado Estruturação dos dados organizando-os para transformação Limpeza dos dados eliminando outliers Enriquecimento quando novo dados são gerados Validação da qualidade e consistência dos dados Publicação dos dados, disponibilizando-os para uso. DDDM ou Data-Driven Decision Making significa adotar uma estratégia em que a análise de dados (de fontes internas e externas) se torne o cerne dos processos de tomada de decisões na organização em todos os níveis (estratégico, tático e operacional). Para que o DDDM funcione é necessário que haja Data Culture de forma que todos os colaboradores explorem as informações para terem novas ideias. Drill down refere-se a capacidade de ver os dados com mais detalhes, é um recurso interativo que permite ao usuário navegar entre as hierarquias de uma informação, passando de uma dimensão para uma sub-dimensão da hierarquia, normalmente na interface gráfica é indicado como símbolo “+” que ao ser acionado mostra um nível maior de detalhamento daquela informação.