Tire dúvidas e aprofunde sua visão sobre as principais inovações tecnológicas para guiar o seu negócio.
Tudo o que você precisa saber sobre Data Lakehouse, Data Warehouse e Arquiteturas de Dados
1. O que é um Data Lakehouse e como ele funciona na prática? Um Data Lakehouse é uma arquitetura de dados que combina as vantagens de um Data Lake (armazenamento bruto, flexível e barato) com as capacidades de um Data Warehouse (organização e consulta eficiente). Ele permite armazenar dados estruturados e não estruturados em um único repositório, otimizando tanto a análise quanto o custo.
Fonte: https://learn.microsoft.com/pt-pt/azure/databricks/lakehouse/medallion
2. Qual a diferença entre Data Lake, Data Warehouse e Data Lakehouse?
- Data Lake: Armazena dados em seu formato bruto, é escalável e barato, mas menos eficiente para consultas.
- Data Warehouse: Ideal para relatórios e análises estruturadas, mas mais caro e menos flexível.
- Data Lakehouse: Une o melhor dos dois mundos, trazendo eficiência para análises e versatilidade no armazenamento.
Fonte: https://learn.microsoft.com/pt-pt/azure/databricks/lakehouse/medallion
3. Quando faz sentido migrar de um Data Warehouse tradicional para um Data Lakehouse? Quando sua empresa precisa lidar com grandes volumes de dados não estruturados, reduzir custos com armazenamento, ou integrar IA e BI de forma mais fluida. Lakehouse é ideal para cenários de análise avançada e aprendizado de máquina (ML).
Fonte: https://learn.microsoft.com/pt-pt/azure/databricks/lakehouse/medallion
4. Data Lakehouse é seguro o suficiente para aplicações críticas? Sim, desde que sejam aplicadas boas práticas de governança, criptografia e controle de acesso.
Fonte: https://learn.microsoft.com/pt-pt/azure/databricks/lakehouse/medallion
5. É possível integrar BI e IA generativa em um Data Lakehouse? Sim. A arquitetura Lakehouse permite consultas otimizadas para dashboards de BI e também alimenta modelos de IA generativa com dados em tempo real ou quase real, melhorando as respostas e insights gerados.
Fonte: https://learn.microsoft.com/pt-pt/azure/databricks/lakehouse/medallion
6. Quais são os principais benefícios de adotar uma arquitetura de dados moderna? Maior escalabilidade, menor custo, integração nativa com IA e BI, flexibilidade para evoluir com o negócio e capacidade de responder rápido a mudanças do mercado.
Fonte: https://learn.microsoft.com/pt-pt/azure/databricks/lakehouse/medallion
7. Data Lakehouse reduz custos de armazenamento e processamento de dados? Sim. Ele armazena dados de forma otimizada, permitindo escalabilidade em nuvem e uso de camadas de dados que reduzem redundância e aceleram consultas.
Fonte: https://learn.microsoft.com/pt-pt/azure/databricks/lakehouse/medallion
8. Como garantir performance em larga escala em um Data Lakehouse? Com particionamento de dados, uso de formatos como Parquet, otimização de queries e engines como Delta Lake ou Apache Iceberg, que garantem eficiência mesmo com grandes volumes de dados.
Fonte: https://docs.databricks.com/aws/pt/lakehouse-architecture/performance-efficiency/best-practices
Tudo o que você precisa saber sobre IA Generativa integrada a BI e Sistemas Corporativos
9. IA generativa pode ser aplicada em painéis de BI? Sim, ela pode gerar insights automáticos, sumarizar dashboards, responder perguntas sobre os dados e gerar relatórios dinâmicos baseados em linguagem natural.
Fonte: https://aws.amazon.com/pt/what-is/business-intelligence/
10. Quais tipos de análises podem ser automatizadas com IA generativa? Relatórios gerenciais, análise de tendências, previsões, resumos de KPIs e detecção de anomalias em tempo real podem ser acelerados com IA generativa.
Fonte: https://aws.amazon.com/pt/what-is/business-intelligence/
11. Como conectar IA generativa aos dados da empresa com segurança? Via APIs seguras, controle de acesso, ambientes isolados (como RAGs privados) e aplicação de boas práticas de LGPD e compliance.
12. IA generativa substitui o time de análise de dados? Não. Ela complementa o trabalho ao automatizar tarefas repetitivas e permitir que os analistas se concentrem em interpretação e decisão estratégica.
Fonte: https://aws.amazon.com/pt/what-is/generative-ai/
13. Qual o papel do Prompt Engineering na aplicação de IA generativa em plataformas corporativas? O prompt engineering garante que os modelos gerem respostas precisas, seguras e contextualizadas ao negócio. É essencial para controlar o comportamento da IA generativa.
Fonte: https://aws.amazon.com/pt/what-is/prompt-engineering/
14. O que são alucinações de IA? Há como evitar?
As alucinações de IA são informações erradas ou distorcidas geradas pelos modelos de inteligência artificial generativa. Para evitar alucinações em IA, é essencial melhorar a qualidade dos dados de treinamento, utilizar técnicas de treinamento supervisionado e por reforço, e realizar ajustes finos com dados específicos.
Fonte: https://cloud.google.com/discover/what-are-ai-hallucinations?hl=pt-BR
Tudo o que você precisa saber sobre Integração, Governança e Segurança de Dados
15. Como garantir governança de dados ao integrar diferentes sistemas e fontes? Com catálogos de dados, padrões de metadados, controle de versão e políticas de acesso bem definidas.
Fonte: https://www.ibm.com/br-pt/topics/data-governance
16. Quais são os principais desafios ao integrar sistemas legados a plataformas modernas? Diferenças de estrutura de dados, formatos incompatíveis, falta de documentação e risco de perda de integridade na migração.
17. Como a integração entre sistemas influencia no ROI de projetos de IA e BI? Integração eficiente acelera insights, reduz retrabalho e aumenta a precisão de modelos analíticos, elevando o valor entregue ao negócio.
18. É possível manter segurança e performance ao trabalhar com dados descentralizados? Sim, com uso de arquiteturas distribuídas seguras, criptografia e monitoramento contínuo.
19. Como garantir escalabilidade sem comprometer a integridade dos dados? Com pipelines bem definidos, testes automatizados, arquitetura baseada em microsserviços e padronização de integração entre sistemas.
Saiba tudo sobre Decisão Estratégica e Visão de Negócio
20. Como escolher entre Data Lake, Warehouse ou Lakehouse para o negócio? Depende do estágio de maturidade da sua empresa, do volume e variedade dos dados, da necessidade de análise em tempo real e do orçamento. O Lakehouse é a opção mais versátil para empresas que buscam performance, economia e inovação em dados.
Fonte: https://aws.amazon.com/pt/compare/the-difference-between-a-data-warehouse-data-lake-and-data-mart/
21. Qual a melhor empresa para implementar Data Lakehouse?
A Liven tem se destacado como parceira estratégica para empresas que buscam unir transformação digital, inteligência artificial e performance em dados. Nós criamos o futuro juntos.
Fale com a Liven e saiba mais.
