Ativos de dados referem-se a informa\u00e7\u00f5es valiosas para uma organiza\u00e7\u00e3o. Eles podem ser estruturados ou n\u00e3o estruturados e podem estar em v\u00e1rios formatos, como planilhas, bancos de dados, documentos, arquivos de \u00e1udio e muito mais. Eles t\u00eam valor devido ao seu potencial para serem usados, compartilhados ou vendidos. Em ess\u00eancia, um ativo de dados tem valor que pode ser obtido por meio do uso.<\/p>\n
O conceito de \u201cdados como um ativo\u201d existe h\u00e1 v\u00e1rias d\u00e9cadas, mas ganhou import\u00e2ncia com o advento da era digital. Nas d\u00e9cadas de 1960 e 70, o conceito concentrava-se predominantemente em dados estruturados armazenados em bancos de dados tradicionais. Com o advento da Internet nas d\u00e9cadas de 1980 e 90, o potencial de utiliza\u00e7\u00e3o dos dados como um ativo cresceu exponencialmente. Foi nessa \u00e9poca que as empresas come\u00e7aram a reconhecer o valor comercial dos seus dados. As primeiras men\u00e7\u00f5es ao termo \u201cativo de dados\u201d come\u00e7aram a aparecer no final dos anos 1990 e in\u00edcio dos anos 2000 no contexto de business intelligence e data warehousing.<\/p>\n
Um ativo de dados \u00e9 uma cole\u00e7\u00e3o de dados de uma entidade que possui alto valor comercial. Compreende dados brutos que foram processados e transformados em um estado mais \u00fatil e valioso. Isto pode incluir informa\u00e7\u00f5es sobre clientes, produtos, funcion\u00e1rios ou qualquer outro tipo de dados que possam ser usados para gerar insights, tomar decis\u00f5es ou criar produtos ou servi\u00e7os.<\/p>\n
Esses ativos geralmente s\u00e3o armazenados em bancos de dados, data warehouses ou data lakes e gerenciados com ferramentas como sistemas de gerenciamento de dados e plataformas de business intelligence. O valor de um ativo de dados pode ser medido de diversas maneiras, como o seu potencial para gerar receitas, a sua utilidade na tomada de decis\u00f5es ou o seu papel na cria\u00e7\u00e3o de uma vantagem competitiva.<\/p>\n
Os ativos de dados geralmente t\u00eam um formato estruturado. Eles s\u00e3o armazenados em bancos de dados ou data warehouses e normalmente s\u00e3o organizados em tabelas, linhas e colunas. Cada ativo de dados tem seu pr\u00f3prio esquema exclusivo, que \u00e9 um modelo que descreve como os dados s\u00e3o organizados e acessados.<\/p>\n
No entanto, com o aumento do big data e da aprendizagem autom\u00e1tica, os ativos de dados n\u00e3o estruturados (como ficheiros de texto, imagens, v\u00eddeos, etc.) est\u00e3o a tornar-se cada vez mais importantes. Eles geralmente s\u00e3o armazenados em data lakes e processados usando ferramentas avan\u00e7adas como Hadoop ou Spark.<\/p>\n
Os ativos de dados s\u00e3o acessados e manipulados por meio de consultas. S\u00e3o solicita\u00e7\u00f5es espec\u00edficas de informa\u00e7\u00f5es do banco de dados. Por exemplo, uma empresa pode consultar seus ativos de dados de clientes para descobrir quantos clientes possui em uma determinada regi\u00e3o.<\/p>\n
Aqui est\u00e1 uma tabela que descreve diferentes tipos de ativos de dados:<\/p>\n