Métricas de completude, consistência, unicidade e atualidade para confiabilidade.
Anonimização, criptografia, mascaramento e controle de acessos para dados sensíveis.
Políticas de retenção, arquivamento, descarte e backup para integridade e conformidade.
Indicadores e dashboards para acompanhar a saúde dos dados em tempo real.
Uso de APIs, ETL/ELT e pipelines de dados para unificação corporativa.
Consolidação de dados mestres como clientes, produtos e fornecedores.
Pipelines automatizados para ingestão, transformação e governança de metadados.
Suporte a Data Lakes, Data Warehouses e ambientes híbridos/multicloud.
construção de painéis e relatórios interativos para suporte à decisão.
aplicação de modelos preditivos e análise avançada para tendências e riscos.
programas de capacitação para líderes e equipes entenderem e usarem dados no dia a dia.
políticas para uso ético e transparente de algoritmos e inteligência artificial.