Glossário
Dados & IA sem jargãoData & AI without the jargon
Os termos que aparecem nas reuniões de dados — cada um explicado em uma frase. Se você já ouviu "precisamos de um data lake" e ficou na dúvida, este glossário é para você.
Fundação de dados
Data warehouseRepositório de dados estruturados e modelados, otimizado para relatório e BI. Rápido e confiável — mas exige que o dado entre já organizado.
Data lakeRepositório que guarda dados brutos de qualquer tipo, estruturados ou não. Barato e flexível; sem governança, vira um “pântano de dados”.
LakehouseArquitetura que une a flexibilidade do data lake com a governança e a performance do warehouse. A base natural para BI e IA.
Pipeline de dadosSequência automatizada que move e transforma o dado da origem até o destino (um painel, um modelo). Quando trava, a decisão espera.
ETL / ELTProcessos de extrair, transformar e carregar dados. No ETL, transforma antes de carregar; no ELT, carrega primeiro e transforma depois.
Fonte única de verdadeUm único lugar oficial para cada dado. Sem ela, cada área tem o seu número e a reunião vira disputa sobre qual está certo.
Análise & Decisão
BI (Business Intelligence)Práticas e ferramentas que transformam dado em informação de apoio à decisão — painéis, relatórios, indicadores.
Dashboard (painel)Tela que reúne os indicadores de uma operação em um só lugar. Bom quando gera ação; decorativo quando ninguém decide por ele.
KPIIndicador-chave de desempenho: a métrica que mede se você vai bem no que importa. Poucos e certos valem mais que muitos.
Data-drivenCultura de decidir com dado, não com achismo. Não se compra com ferramenta; se constrói na liderança.
Métrica de vaidadeNúmero que impressiona mas não muda nenhuma decisão (total de seguidores, de acessos). O oposto de uma métrica acionável.
Inteligência Artificial
LLMModelo de linguagem de grande porte — a tecnologia por trás de assistentes como o Claude. Sabe do mundo, mas nada da sua empresa até você conectar.
RAGTécnica que dá à IA acesso aos documentos da sua empresa na hora de responder — para ela responder com base neles, em vez de inventar.
Agente de IAIA que não só responde: entende contexto, decide e executa tarefas de ponta a ponta, muitas vezes coordenando outras ferramentas.
MLOpsPráticas para colocar e manter modelos de machine learning em produção de forma confiável — o que separa um piloto de uma operação.
AI-ready dataDado pronto para IA: organizado, com qualidade, linhagem e fonte única. Sem ele, a maioria dos projetos de IA trava antes da produção.
Cloud & Operação
Cloud (nuvem)Infraestrutura de computação e armazenamento sob demanda, de terceiros. Fácil de subir, difícil de controlar o custo.
FinOpsDisciplina de trazer visibilidade e responsabilidade ao gasto em cloud — cada custo com um dono, cada decisão com o número na frente.
APIInterface que permite dois sistemas conversarem de forma automática. É como se integra o que hoje não se fala — sem copiar e colar.
RPAAutomação de tarefas repetitivas por “robôs” de software. Poderosa quando o processo é bom; acelera o problema quando o processo é ruim.
Dívida técnicaO acúmulo de atalhos no código e na arquitetura. Não aparece no balanço, mas cobra juros: cada mudança fica mais lenta e arriscada.
Governança & Confiança
Governança de dadosSaber de onde cada número veio, quem pode vê-lo e se dá para confiar. Não é comitê e PowerPoint; é confiança embutida no fluxo.
Linhagem (data lineage)O caminho rastreável que cada dado percorreu, da origem ao painel. É o que permite confiar num número — e auditar quando algo dá errado.
Qualidade de dados (DQ)Regras que garantem que o dado esteja correto, completo e consistente, pegando o erro antes de ele virar decisão.
Dark dataDado que a empresa coleta e armazena, mas nunca usa para análise. Estima-se que seja de 60% a 73% de todo o dado corporativo.
Vamos conversar
Menos jargão, mais decisão
A gente traduz a técnica em decisão na sua operação. Um diagnóstico inicial gratuito mostra por onde começar.