Você sabia que o fracasso de muitos projetos de dados não está na tecnologia escolhida, mas na ausência de uma equipe multidisciplinar? Para que a inovação gere impacto real, é preciso uma orquestração perfeita entre diferentes especialistas em dados.
É aqui que o Dedalus Atlas se destaca, oferecendo um modelo de squads que entrega a estrutura necessária para a jornada completa do dado. Veja a seguir como nossos especialistas são alocados para garantir o sucesso do seu negócio.
Especialistas em dados e IA que definem a visão estratégica
Nenhum projeto de IA sobrevive sem uma fundação sólida e uma liderança clara. No modelo Dedalus Atlas, a visão estratégica não é apenas uma ideia, mas um plano de execução sustentado por pilares fundamentais:
Product owner e Gerente de projetos
Diferente dos modelos tradicionais, aqui os papéis são bem definidos para evitar gargalos:
- Product owner (PO): É o responsável pelo entendimento profundo da necessidade do negócio. Ele traduz as dores da empresa para o time técnico e tem a missão crucial de decidir a alocação dos profissionais mais adequados dentro do squad;
- Gerente de projetos (GP): Foca na gestão operacional. Ele é o guardião do cronograma, garantindo que os prazos sejam cumpridos, os riscos mitigados e que a comunicação flua sem ruídos entre os stakeholders e a equipe técnica.
Especialistas em arquitetura de dados e IA
Se o PO e o GP definem o “o quê” e o “quando”, os arquitetos definem o “como”:
- Arquiteto de cloud: Responsável por todo o ecossistema de computação em nuvem. Ele desenha a infraestrutura, muitas vezes multicloud, garantindo que o ambiente seja escalável e seguro;
- Arquiteto de dados e IA: Projeta o fluxo de dados e as políticas dos sistemas, como o design do Lakehouse. Ele lidera a criação da arquitetura de IA, escolhendo os modelos de implantação que conectam a tecnologia às metas reais da liderança.
Funções de construção: Transformando dados em aplicações
Com a planta estratégica pronta, os construtores entram em cena para erguer a estrutura que sustentará o data science para negócios. Aqui, o foco é transformar o dado bruto em algo utilizável e valioso.
- Engenheiro de dados: Seu foco é a infraestrutura e a preparação (ETL/ELT), garantindo que os dados estejam limpos, disponíveis e acessíveis;
- Desenvolvedor (Dev): Em projetos modernos, os dados precisam ser consumidos por aplicações. O desenvolvedor constrói os softwares e APIs, escrevendo o código que permite que a inteligência artificial ganhe vida na mão do usuário final;
- Analista de BI: Não basta ter o dado; é preciso entendê-lo. Este especialista apresenta as informações em formatos gráficos intuitivos, permitindo que tomadores de decisão identifiquem padrões e compreendam conceitos complexos rapidamente através de dashboards acionáveis.
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Funções de controle: Governança, qualidade e segurança
Dados sem controle são um risco jurídico e operacional. No modelo Dedalus Atlas, a segurança e a conformidade com a LGPD são integradas pelos especialistas em dados desde o primeiro dia.
- Governança de dados: Implementa políticas para garantir que os dados sejam precisos e tratados adequadamente em todo o ciclo de vida;
- Data steward: Atua como administrador ou curador dos dados. Ele monitora a qualidade e resolve problemas de conformidade regulatória;
- Analista de processos: Este profissional identifica e documenta o estado atual dos negócios. Ele busca oportunidades de melhoria nos processos para garantir que a tecnologia de dados esteja resolvendo os problemas certos.
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Funções de agilidade e sustentação: O motor da eficiência
Para que um projeto moderno funcione em alta velocidade e com baixo índice de erros, as metodologias de automação são indispensáveis.
- DataOps e DevOps: Enquanto o DataOps foca em automatizar o ciclo de vida do dado para ganhar velocidade e qualidade, o DevOps une o desenvolvimento à operação. Juntos, eles garantem entregas contínuas e seguras, permitindo que a empresa evolua suas ferramentas sem interromper o negócio;
- Infraestrutura como código (IaC): É a prática de gerenciar ambientes através de scripts. Na Dedalus, isso garante que a infraestrutura do seu projeto seja replicável e imune a erros manuais, mantendo o compliance por código.
Função de valor: Ciência de dados para o futuro
No topo desta pirâmide está o cientista de dados, o profissional analítico que extrai ouro das informações armazenadas.
Com o terreno devidamente preparado por engenheiros, arquitetos e analistas de governança, o cientista consegue focar no que realmente importa: criar e treinar modelos de Machine Learning e IA, realizando testes e refinando algoritmos.
É nesta etapa que o data science para negócios se torna preditivo, ajudando a traçar estratégias assertivas que antecipam tendências e otimizam resultados financeiros.
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Por que o modelo Dedalus Atlas é a escolha certa?
O grande diferencial do Dedalus Atlas é a mudança de paradigma: em vez de gerenciar uma lista extensa de profissionais de diferentes consultorias e lidar com a rotatividade, você conta com um squad multidisciplinar coeso ao longo de todo o ciclo de vida.
Nossos pacotes flexíveis são contratados a partir de Dracmas (unidade de horas gerenciadas). Isso permite uma alocação personalizada de especialistas em dados, em um modelo que se adapta sem burocracia.
Pronto para transformar sua empresa com um squad de elite em Dados e IA? Conheça detalhadamente o modelo Dedalus Atlas e comece sua jornada hoje mesmo!
