O que otimiza o ciclo de vida dos dados na inteligência geográfica!🌍📊

O Ciclo de Vida dos Dados na Geodecode: Maximizando o Valor da Inteligência Geográfica

O ciclo de vida dos dados consiste em uma série de fases ao longo de sua jornada. Cada fase é governada por políticas bem definidas que visam maximizar o valor dos dados em cada etapa do processo. O Gerenciamento de Ciclo de Vida de Dados (DLM) torna-se cada vez mais crucial à medida que a quantidade de dados incorporados aos fluxos de trabalho de negócios cresce exponencialmente.

Fase 1: Criação de Dados

O ciclo de vida dos dados na Geodecode começa com a fase de criação, onde a coleta de dados é o ponto de partida. As fontes de dados são diversas, variando desde bases de dados públicas, coletas de dados em campo aplicativos móveis e web até dispositivos de Internet das Coisas (IoT), formulários e pesquisas. No entanto, é essencial destacar que a coleta de dados não é uma abordagem “tudo ou nada”. A incorporação de novos dados é avaliada com base em critérios de qualidade e relevância para os objetivos do trabalho que esta sendo desenvolvido.

Fase 2: Armazenamento de Dados

A segunda fase envolve o armazenamento dos dados. Aqui, a estrutura dos dados é um fator importante na escolha do tipo de armazenamento. Dados vetoriais como pontos ou poligonos coletados possuem dados estruturados, utilizando bancos de dados relacionais, onde cada elemento vetorial possui um correspondente no Banco de dados. Além disso, a segurança é uma prioridade. avaliamos a infraestrutura em busca de vulnerabilidades e aplicamos medidas como a redundância de dados para fins de backup e conformidade regulatória, com objetivo de garantir mais tranquilidade para nossos clientes.

Fase 3: Compartilhamento e Uso de Dados

Durante a terceira fase, os dados se tornam disponíveis para os usuários de negócios. O DLM permite que definamos quem pode acessar os dados e para quais finalidades. Os dados podem ser usados em análises diversas, desde análises exploratórias básicas até mineração de dados e técnicas de aprendizado de máquina. Isso desempenha um papel fundamental na tomada de decisões e na comunicação com stakeholders, tanto internos quanto externos, como provedores de serviços externos.

Fase 4: Arquivamento de Dados

À medida que o tempo passa, alguns dados deixam de ser úteis para as operações diárias. No entanto, manter cópias desses dados é essencial para atender a possíveis necessidades legais e de investigação. O DLM define estratégias para o arquivamento, especificando quando, onde e por quanto tempo os dados devem ser mantidos. Isso garante redundância e preservação dos dados.

Fase 5: Exclusão de Dados

Na fase final do ciclo de vida, os dados são excluídos de forma segura. Isso libera espaço de armazenamento para dados ativos e garante que apenas dados relevantes e necessários sejam mantidos. A exclusão é baseada em critérios de retenção e relevância para os objetivos da organização.