DataOps: o futuro da gestão de dados com metodologias ágeis.

No cenário atual, onde a inteligência artificial (IA) e a análise de dados são fundamentais para a tomada de decisões, a eficiência na gestão de dados se tornou crucial. Dessa forma, empresas enfrentam o desafio de processar volumes crescentes de informações de forma ágil e precisa. Nesse contexto, surge o DataOps: uma solução inovadora, integrando práticas ágeis para otimizar o fluxo de trabalho dos pipelines de dados, desde o desenvolvimento até a entrega, com maior confiabilidade e escalabilidade.

De acordo com relatório da Vantage Partners, publicado pela Harvard Business Review, apenas 38% das empresas estão fomentando uma cultura de dados, e 31% estão criando uma organização orientada por dados. Esses números evidenciam a necessidade de metodologias como o DataOps para melhorar a gestão de dados nas organizações.

Mas como o DataOps pode transformar a gestão de dados na sua empresa? Quais são os benefícios reais dessa metodologia? Como ela se integra às práticas ágeis já existentes?

É o que veremos ao longo deste artigo, no qual ofereceremos insights sobre a implementação eficaz do DataOps e explicaremos o seu impacto no ambiente corporativo.

Boa leitura!

O que é DataOps?

Em um mundo onde os dados se tornaram o ativo mais valioso das empresas, garantir sua gestão eficiente e colaborativa é essencial. É nesse contexto que surge o DataOps (Operations for Data, em português, Operações de Dados), uma abordagem voltada para a orquestração de dados com práticas ágeis, automação e integração contínua. 

O DataOps não é apenas uma ferramenta ou tecnologia, mas sim uma metodologia que conecta equipes, processos e tecnologias, promovendo eficiência, colaboração e qualidade nos pipelines de dados. Essa abordagem visa entregar insights de forma mais rápida, confiável e escalável, permitindo que empresas se adaptem a um mercado em constante mudança.

Definição e origem do termo

O termo “DataOps” combina as palavras “data” (dados) e “ops” (operações), inspirado no DevOps. Enquanto o DevOps foca na integração entre desenvolvimento de software e operações de TI, o DataOps adapta essa filosofia ao universo dos dados, promovendo a automação e a entrega contínua em projetos de dados.

A ideia foi introduzida em 2014 por Lenny Liebmann no InformationWeek, mas ganhou força em 2018, com a popularização de frameworks e ferramentas voltadas para otimizar pipelines de dados. Desde então, o DataOps tem se consolidado como a resposta para organizações que buscam alinhar suas equipes de dados com as necessidades do negócio.

Segundo estudo da MarketsandMarkets, o mercado global de DataOps deve crescer de US$7,1 bilhões em 2021 (R$ 37 bilhões –convertido com os valores da época) para US$ 19,5 bilhões até 2026 (R$ 118 bilhões –convertido com os valores de 2024), impulsionado pela crescente demanda por automação e insights ágeis. Esse crescimento reflete a necessidade crescente de práticas que garantam a qualidade e agilidade na gestão de dados, essenciais para a competitividade no mercado atual.

Comparação com outras metodologias de gestão de dados

Embora o DataOps compartilhe semelhanças com outras abordagens, ele possui características únicas que o diferenciam. Veja abaixo: 

• DataOps x DevOps: ambos promovem automação e entrega contínua, mas enquanto o DevOps é voltado para o ciclo de vida de software, o DataOps se concentra na preparação, integração e análise de dados;
  
• DataOps x Data Engineering (Engenharia de Dados): a engenharia de dados foca na construção de pipelines e infraestrutura técnica, enquanto o DataOps abrange processos mais amplos, como validação, monitoramento e colaboração entre equipes;
  
• DataOps x Data Governance (Governança de Dados): embora compartilhem o objetivo de melhorar a qualidade dos dados, o DataOps foca na entrega ágil e na automação, enquanto a governança de dados se preocupa com políticas, segurança e conformidade.

Essa comparação evidencia como o DataOps pode complementar outras abordagens, criando um ecossistema de gestão de dados mais robusto e eficiente.

Agora que entendemos o conceito e as comparações, vamos explorar os princípios e benefícios do DataOps, além de como ele está transformando a automação e a integração contínua nas organizações?

Princípios e benefícios do DataOps

O DataOps se destaca por transformar a forma como os dados são geridos, ao alinhar processos ágeis, automação e integração contínua. Seu objetivo principal é garantir que os dados fluam com eficiência, qualidade e rapidez entre os diversos sistemas e equipes. Mas como esses princípios se traduzem em resultados práticos? Seguimos.

Automação e integração contínua

A automação e a integração contínua formam o alicerce do DataOps, permitindo que dados sejam entregues com rapidez e precisão. Esses princípios promovem não apenas a agilidade, mas também a redução de gargalos e erros em pipelines de dados:

• Automação: substitui tarefas manuais repetitivas por processos inteligentes. Por exemplo, desde a validação de qualidade até a integração de dados entre sistemas, a automação reduz o tempo e os custos operacionais;
  
• Integração contínua: garante que mudanças, como ajustes em pipelines, ou melhorias no fluxo de dados, sejam aplicadas automaticamente, minimizando o impacto sobre os usuários finais.

Assim, essas práticas asseguram que dados estejam sempre prontos e confiáveis para as análises, contribuindo diretamente para decisões mais rápidas e assertivas.

Benefícios para equipes de dados e negócios

O DataOps impacta todas as áreas organizacionais, desde os times técnicos até as lideranças estratégicas. Seus benefícios vão além da eficiência operacional, já que ele transforma o potencial dos dados em valor real para o negócio.

Para as equipes de dados, o DataOps oferece:

• Agilidade no desenvolvimento: processos otimizados reduzem o tempo de entrega de pipelines de semanas para dias;
  
• Confiança nos dados: testes automatizados garantem dados consistentes, reduzindo retrabalho;
  
• Colaboração eficiente: alinha as operações entre engenheiros de dados, analistas e cientistas de dados.

Já para os negócios, a metodologia proporciona: 

• Decisões informadas e rápidas: com dados confiáveis em tempo real, líderes podem responder rapidamente a mudanças de mercado;
  
• Maior competitividade: organizações com processos de DataOps bem implementados são mais propensas a liderar em inovação;
• Economia de custos: automação e escalabilidade diminuem despesas operacionais, melhorando o ROI (Return of Investment – Retorno de Investimento, em tradução-livre ao português).

Ao conectar tecnologia e objetivos organizacionais, o DataOps cria um ambiente onde dados são utilizados de forma estratégica e eficiente, posicionando empresas para crescer em mercados cada vez mais desafiadores.

Agora que compreendemos os princípios e benefícios do DataOps, vamos explorar como implementar essa metodologia com sucesso?

Como funciona a implementação de DataOps?

Implementar o DataOps em uma organização não é apenas sobre adotar ferramentas tecnológicas, mas uma mudança estrutural no modo de pensar e operar dados. Isso porque a metodologia requer uma abordagem iterativa, alinhada às necessidades do negócio, com foco em entregar valor rapidamente enquanto mantém a qualidade e eficiência dos dados.

Para uma implementação bem-sucedida, é crucial seguir fases estruturadas e boas práticas, além de selecionar ferramentas que suportem automação e colaboração. Confira mais a seguir.

Fases de implementação e boas práticas

A implementação do DataOps ocorre em quatro etapas fundamentais, cada uma com práticas específicas para maximizar o impacto:

1. Planejamento estratégico e diagnóstico inicial

A base do DataOps começa com uma compreensão clara do estado atual dos dados e dos fluxos de trabalho existentes. O diagnóstico inicial ajuda a identificar onde estão os gargalos  e quais soluções poderiam resolvê-los.

O que fazer:

• Mapeie os pipelines de dados existentes (desde a coleta até a entrega);
• Identifique problemas comuns, como dados inconsistentes, atrasos em integrações e retrabalho;
• Alinhe as expectativas entre os times de tecnologia, dados e negócios, para garantir que todos trabalhem com os mesmos objetivos.

Boas práticas:

• Promova workshops ou reuniões para entender as necessidades dos stakeholders;
• Estabeleça metas claras e mensuráveis, por exemplo, melhorar a precisão dos dados em 20%, ou reduzir o tempo de entrega de relatórios de semanas para dias;
• Crie um roadmap detalhado para guiar a implementação do DataOps em etapas claras.

Resultados esperados:

• Uma visão clara das prioridades;
• Identificação de pontos críticos no fluxo de dados;
• Maior alinhamento entre equipes e lideranças.

2. Automação de pipelines e workflows

O coração do DataOps está na automação. Por isso, substituir tarefas manuais por fluxos automatizados é essencial para garantir eficiência e escalabilidade.

O que fazer:

• Configure pipelines automatizados que cubram todo o ciclo de vida dos dados (ingestão, transformação, análise e entrega);
• Integre sistemas e plataformas existentes, eliminando redundâncias;
• Adote a entrega contínua para atualizações e melhorias nos processos.

Boas práticas:

• Priorize pipelines modulares e reutilizáveis para facilitar ajustes e expansões futuras;
• Utilize ferramentas robustas como Apache Airflow, AWS Glue ou Dagster para gerenciar e orquestrar os fluxos de trabalho;
• Automatize verificações de qualidade de dados, garantindo que apenas informações confiáveis cheguem às análises.

Resultados esperados:

• Redução significativa do tempo de execução de pipelines;
• Processos mais ágeis e menos suscetíveis a erros humanos;
• Equipes liberadas para focar em iniciativas estratégicas.

3. Monitoramento contínuo e validação de qualidade

Uma vez que os pipelines estão em funcionamento, é fundamental garantir que eles permaneçam eficientes e que os dados entregues sejam confiáveis.

O que fazer:

• Implemente soluções de monitoramento em tempo real para acompanhar o desempenho dos pipelines;
• Realize validações automatizadas para assegurar a consistência e a integridade dos dados;
• Estabeleça KPIs, como tempo médio de execução de pipelines e taxa de falhas.

Boas práticas:

• Use ferramentas como Great Expectations para criar testes automatizados de qualidade de dados;
• Configure alertas proativos para detectar e corrigir falhas antes que elas impactem os usuários finais;
• Revise periodicamente os pipelines e fluxos para identificar melhorias e ajustes necessários.

Resultados esperados:

• Dados mais confiáveis e de maior qualidade;
• Redução de problemas que possam impactar decisões estratégicas;
• Melhor visibilidade sobre a performance dos pipelines.

4. Adoção cultural e alinhamento com objetivos de negócios
Uma das maiores barreiras para o sucesso do DataOps não é a tecnológica, mas a cultural. Dessa
forma, integrar equipes e alinhar objetivos é crucial para que a metodologia se torne parte do DNA da organização.

O que fazer:

• Treine as equipes para adotar práticas de DataOps e usar ferramentas associadas;
• Realize reuniões regulares entre equipes técnicas e stakeholders de negócios para garantir alinhamento contínuo;
• Promova uma cultura de colaboração, priorizando a comunicação aberta e a resolução rápida de problemas.

Boas práticas:

• Crie indicadores de sucesso claros e compartilhe os resultados da sua área com toda a organização;
• Adote frameworks ágeis, como Scrum ou Kanban, para gerenciar projetos e sprints relacionados a pipelines de dados;
• Estimule ciclos de feedback para ajustar continuamente os processos e atender às necessidades em evolução.

Resultados esperados:

• Maior engajamento das equipes;
• Melhor alinhamento entre objetivos técnicos e estratégicos;
• Dados mais relevantes e acionáveis para apoiar decisões críticas de negócios..

Essas etapas garantem que a implementação do DataOps seja eficaz e sustentável, proporcionando resultados tangíveis e alinhados às demandas do negócio.

Ferramentas comuns utilizadas no processo

As ferramentas desempenham um papel central na implementação do DataOps, permitindo que organizações automatizem processos, validem a qualidade dos dados e integrem sistemas de forma eficiente. Abaixo listamos algumas das ferramentas mais populares, organizadas por funcionalidade:

1. Orquestração e automação de pipelines de dados

• Apache Airflow: ideal para agendar, monitorar e gerenciar fluxos de trabalho complexos. Ele permite a criação de pipelines que conectam diversas fontes e destinos de dados;

• AWS Glue: uma solução gerenciada que facilita a integração e a preparação de dados para análise, com forte suporte à automação;

• Apache NiFi: focado em fluxos de dados em tempo real, ideal para empresas que precisam de integração de dados contínua.

2. Monitoramento e validação da qualidade dos dados

• Great Expectations: ferramenta que automatiza testes para garantir a qualidade e consistência dos dados, permitindo a detecção precoce de problemas;

• Datadog: plataforma de monitoramento que oferece visibilidade em tempo real sobre a performance dos pipelines e a infraestrutura de dados.

3. Integração contínua e versionamento

• Dagster: projetado especificamente para pipelines de dados, facilita a rastreabilidade e a gestão de mudanças;

• GitHub Actions: excelente para controle de versões e integração contínua em projetos colaborativos.

4. Gerenciamento de containers e escalabilidade

• Kubernetes: amplamente utilizado para orquestrar containers, oferece escalabilidade e eficiência, especialmente em ambientes de big data;

• Docker: facilita a criação de ambientes padronizados para desenvolvimento e execução de pipelines de dados.

O sucesso do DataOps depende de ferramentas que automatizam processos, integram sistemas e garantem a qualidade dos dados. A escolha da solução ideal deve ser baseada nas necessidades específicas da organização, garantindo que ela seja escalável, eficiente e de fácil integração com os sistemas existentes.

Agora é hora de entender como o DataOps se relaciona e se beneficia das metodologias ágeis. No próximo tópico, discutiremos as sinergias entre essas abordagens e exemplos práticos de sua aplicação conjunta.

Metodologias ágeis e DataOps

As metodologias ágeis são um conjunto de práticas e frameworks que priorizam a entrega incremental de valor, ciclos curtos de trabalho e respostas rápidas às mudanças. Originalmente desenvolvidas para o desenvolvimento de software, elas se baseiam em princípios como colaboração, flexibilidade e melhoria contínua, mas hoje são amplamente aplicadas em diversas áreas, incluindo a gestão de dados.

Quando combinadas ao DataOps, as metodologias ágeis potencializam o gerenciamento de dados ao alinhar as entregas às necessidades do negócio. Essa integração cria um ambiente em que mudanças podem ser rapidamente absorvidas, sem comprometer a qualidade dos dados ou os resultados da empresa. A seguir, exploraremos como essas abordagens se complementam e quais são os benefícios práticos dessa união.

Similaridades e integração entre DataOps e metodologias ágeis

O DataOps e as metodologias ágeis compartilham valores fundamentais, como ciclos curtos de feedback, colaboração entre equipes e entrega incremental de valor. Essas similaridades criam um terreno fértil para integração, ajudando as empresas a alcançarem melhores resultados tanto na operação de dados quanto na resposta às necessidades estratégicas.

1. Iterações curtas e entregas incrementais

• No DataOps, os pipelines são continuamente ajustados para entregar dados prontos para análise em ciclos curtos;
• Metodologias ágeis, como Scrum, dividem grandes projetos em pequenos incrementos, facilitando a adaptação e correção ao longo do processo.

2. Feedback contínuo e melhoria constante

• O DataOps monitora dados em tempo real, enquanto o ágil depende do feedback frequente de stakeholders para priorizar o que importa;
• Essas práticas garantem que os resultados atendam às demandas do mercado e do negócio.

3. Automação e eficiência operacional

• Tanto o DataOps quanto o ágil adotam ferramentas para automatizar tarefas repetitivas, como validação de dados e entrega de pipelines, reduzindo custos e aumentando a produtividade.

A integração entre DataOps e práticas ágeis permite que empresas lidem com os dados e seus desafios de forma mais estruturada e responsiva. Essa combinação não apenas melhora a eficiência operacional, mas também conecta diretamente as entregas de dados às demandas de negócio.

Exemplos práticos

Embora a sinergia entre DataOps e metodologias ágeis seja teórica, sua aplicação prática gera resultados tangíveis. Abaixo estão alguns exemplos reais que mostram essa conexão.

1. Sprints para ajustes contínuos nos pipelines

• Empresas de varejo utilizam sprints para adaptar pipelines de dados às novas métricas de desempenho, garantindo uma implementação incremental com validações automatizadas;
• Resultado: redução de prazos de semanas para dias.

2. Kanban para priorizar entregas críticas

• Em uma fintech, um quadro Kanban organiza tarefas relacionadas à análise de risco, priorizando os dados necessários para conformidade regulatória;
• Resultado: melhor controle e entrega no prazo.

3. Feedback contínuo em dashboards corporativos

• Equipes de DataOps adotam reuniões semanais para revisar e ajustar visualizações de dados baseadas em feedback executivo;
• Resultado: dashboards mais alinhados às metas de negócio, entregues em ciclos curtos.

4. Automação integrada a processos ágeis

• Uma empresa de tecnologia automatizou a validação de dados e integrou esses testes ao fluxo ágil de desenvolvimento;
• Resultado: diminuição de erros em relatórios críticos e maior confiança nas entregas.

A colaboração entre metodologias ágeis e DataOps resolve diversos desafios modernos na gestão de dados. No entanto, adotar essa abordagem pode trazer barreiras que precisam ser enfrentadas com estratégias bem planejadas. Na seção seguinte, exploraremos os principais desafios na adoção do DataOps e como superá-los para garantir o sucesso.

Desafios na adoção de DataOps: principais barreiras e como superá-las

Não é raro que empresas enfrentem as mais diversas ao tentar adotar DataOps. Reconhecer esses obstáculos e preparar estratégias para superá-los é essencial para garantir o sucesso da iniciativa.

Principais barreiras ao adotar o DataOps

As empresas que adotam essa metodologia enfrentam desafios que vão além de questões tecnológicas: cultura organizacional, falta de alinhamento entre equipes e infraestruturas desatualizadas são algumas das barreiras mais recorrentes:

1. Resistência à mudança organizacional: muitas vezes, equipes enfrentam dificuldade para abandonar métodos tradicionais, especialmente quando envolvem processos manuais ou sistemas legados.
   

• Impacto: a falta de engajamento pode atrasar a adoção e reduzir o impacto do DataOps;
  
• Exemplo prático: times técnicos podem relutar em integrar ferramentas modernas de automação por temer perda de controle ou dificuldade de aprendizado.

2. Falta de alinhamento entre equipes de dados e negócios: o DataOps requer colaboração contínua entre equipes técnicas e stakeholders de negócios. A falta de comunicação ou objetivos desalinhados podem prejudicar a entrega de valor.
   

• Impacto: resultados que não atendem às necessidades estratégicas do negócio, reduzindo a eficácia do DataOps;
  
• Exemplo prático: analistas de negócios solicitam dashboards personalizados, mas engenheiros de dados entregam pipelines complexos, sem foco nos insights esperados.

3. Limitações tecnológicas e sistemas legados: empresas com infraestruturas antigas enfrentam dificuldades para integrar ferramentas modernas de DataOps, como automação e validação contínua.
   

• Impacto: gargalos na integração de sistemas e dificuldade em escalar pipelines de dados;
  
• Exemplo prático: organizações com bancos de dados legados encontram desafios para implementar soluções em nuvem, essenciais para automação e integração.

4. Falta de habilidades e treinamento: adotar DataOps exige que as equipes aprendam novas ferramentas e técnicas, como orquestração de pipelines e práticas ágeis.
   

• Impacto: a carência de habilidades pode atrasar a implementação e diminuir o potencial da metodologia;
  
• Exemplo prático: engenheiros de dados não familiarizados com ferramentas como Kubernetes ou Apache Airflow podem enfrentar uma curva de aprendizado acentuada.

5. Mensuração de resultados e ROI: determinar o impacto financeiro e operacional do DataOps pode ser difícil, especialmente nas etapas iniciais.
   

• Impacto: a ausência de KPIs claros dificulta a avaliação do sucesso do projeto e reduz o apoio das lideranças;
  
• Exemplo prático: a falta de indicadores como tempo de entrega de dados ou redução de erros pode levar à percepção de que o DataOps não gera valor.

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Essas barreiras, apesar de comuns, não são insuperáveis: com planejamento estratégico e uma abordagem estruturada, as empresas podem minimizar os desafios e acelerar os benefícios do DataOps.

Como superar esses desafios

Superar os desafios do DataOps requer uma abordagem proativa, com foco em capacitação, modernização tecnológica e estratégias organizacionais bem definidas. A seguir, apresentamos práticas recomendadas para lidar com as principais barreiras e garantir o sucesso da implementação.

• Promova a cultura de dados e a colaboração: realize treinamentos regulares e promova workshops para alinhar equipes de dados e negócios. Estabeleça uma comunicação clara, incentivando o compartilhamento de objetivos. Equipes mais engajadas e alinhadas conseguem implementar o DataOps com menos resistência;
  
• Adote a modernização gradual da infraestrutura: inicie com uma abordagem híbrida, permitindo que sistemas legados coexistam com ferramentas modernas. Priorize a automação em áreas críticas, como validação de dados. A transição gradual reduz riscos e evita interrupções nas operações;
• Invista em capacitação técnica contínua: ofereça treinamentos em ferramentas como Kubernetes, Apache NiFi e AWS Glue, capacitando as equipes para lidar com a implementação. Reduza a curva de aprendizado e aumente a confiança das equipes;

• Defina KPIs claros e mensuráveis: estabeleça indicadores como tempo médio de entrega de dados, redução de erros em pipelines e ROI obtido com insights estratégicos. Métricas claras ajudam a demonstrar o valor do DataOps às lideranças;
  
• Comece com projetos-piloto: teste o DataOps em uma área específica antes de escalá-lo. Use os resultados para ajustar processos e validar a metodologia. Resultados rápidos reforçam o apoio das lideranças e promovem a expansão do DataOps.
  

Ao adotar essas estratégias, as empresas conseguem transformar os desafios em oportunidades de crescimento. O DataOps não é apenas uma solução técnica, mas uma mudança estrutural que requer planejamento, capacitação e colaboração. Com esses passos, é possível maximizar os benefícios da metodologia e garantir um impacto positivo em toda a organização.

Como a Skyone ajuda as empresas nessa jornada?

Superar os desafios do DataOps exige mais do que tecnologia: é fundamental contar com um parceiro estratégico que compreenda as necessidades específicas do seu negócio e ajude a implementar soluções de forma eficiente e personalizada.

Na Skyone, estamos prontos para ajudar as empresas a:

• Modernizar infraestruturas legadas: integramos sistemas existentes a plataformas modernas, incluindo soluções em nuvem e garantindo maior eficiência e escalabilidade;
  
• Capacitar equipes: oferecemos treinamentos práticos e suporte técnico para o uso de ferramentas fundamentais no DataOps, como automação e orquestração de pipelines;
  
• Acelerar resultados: iniciamos projetos-piloto para validar a metodologia, gerando resultados rápidos e mensuráveis;
  
• Oferecer suporte contínuo: acompanhamos cada etapa da implementação, garantindo uma transição tranquila e alinhada às necessidades de negócio.

Na Skyone, acreditamos que o DataOps é uma mudança total para as empresas que buscam eficiência e inovação. Por isso, estamos prontos para caminhar ao seu lado nessa jornada, transformando desafios em oportunidades, e ajudando você a extrair o máximo valor dos seus dados.

Ficou interessado em levar o DataOps para a sua empresa? Converse com nossos especialistas e descubra como podemos ajudá-lo a superar os desafios e implementar uma gestão de dados ágil, confiável e estratégica!

Conclusão

O DataOps surge como uma resposta estratégica para empresas que enfrentam o desafio de gerenciar volumes crescentes de dados com agilidade, eficiência e confiabilidade. Ao integrar práticas ágeis, automação e colaboração contínua, essa metodologia transforma a gestão de dados em um processo dinâmico e orientado ao negócio. 

Ao longo deste artigo, exploramos desde os conceitos básicos do DataOps até sua implementação prática, passando pelos benefícios para equipes técnicas e líderes de negócios. Também abordamos as barreiras mais comuns e estratégias eficazes para superá-las. Fica evidente que, embora a adoção do DataOps exija mudanças culturais, investimentos em capacitação e modernização tecnológica, os resultados compensam. Cada vez mais, empresas que adotam o DataOps, relatam ter obtido decisões mais rápidas, redução de erros e maior competitividade em mercados desafiadores.

Por fim, vimos também que a implementação do DataOps não é apenas uma tendência, mas uma necessidade para organizações que buscam se destacar em um cenário orientado por dados. Seja para melhorar a qualidade dos dados, otimizar operações ou alinhar entregas às demandas estratégicas, o DataOps é uma peça fundamental que veio para alcançar o sucesso sustentável.

Quer aprofundar seus conhecimentos sobre como a integração de sistemas pode impulsionar a eficiência e a conectividade no mundo corporativo? Leia nosso artigo sobre integração de sistemas e experiência do cliente, e descubra estratégias práticas para transformar informações em resultados estratégicos.