Glossário

A seguir, veja a terminologia do Skyone Studio:

Termo	Significado & Uso
parâmetro / parameter	É relativo aos valores que devem ser fornecidos às operações para que possam ser executadas. A definição dos parâmetros ocorre apenas dentro da definição das operações. O termo “parâmetros”, comumente usado para diversas designações, será substituído por amostras, variáveis e dados de execução de acordo com o contexto. <>parameter</>
amostra / sample	São os valores de exemplo que fornecemos quando criamos um parâmetro. A amostra é utilizada para preencher o parâmetro durante a fase de construção e teste da operação.
variáveis / variables	São os atuais parâmetros de fluxo, integração e contexto. As variáveis são criadas em tempo de configuração, podem ser passadas para os parâmetros das operações em tempo de execução e podem ser atualizadas pelo módulo Update Parameters. As variáveis são classificadas de acordo com o escopo de disponibilização: Fluxo, Integração e Contexto. []identificador : variavel[/]
dados de execução / execution data	São todos os dados recebidos de módulos conectores ou gerados dentro da execução de um fluxo. {}modulo : nome_dado{/}
Ad Hoc Reports (Relatórios Ad Hoc)	Relatórios personalizados gerados sob demanda pelos usuários para necessidades específicas.
Agentes Autônomos (Autonomous Agents)	Agentes de IA que podem realizar tarefas e tomar decisões sem supervisão humana constante.
Agentes de Força de Trabalho (Workforce Agents)	Agentes de IA projetados para trabalhar ao lado de equipes humanas, automatizando tarefas e aumentando a produtividade.
Alta Adaptabilidade (High Adaptability)	A capacidade dos agentes de IA de se ajustarem rapidamente às mudanças em seu ambiente.
API (Interface de Programação de Aplicativos)	Um conjunto de regras e especificações que os programas de software podem seguir para se comunicar uns com os outros.
API Gateway	Uma ferramenta de gerenciamento para APIs que se encontra na frente de uma interface de programação de aplicativos (API) e atua como um único ponto de entrada para um grupo definido de APIs.
Arquitetura CIF (Corporate Information Factory)	Modelo de arquitetura de Data Warehouse proposto por Bill Inmon, focado em dados corporativos estruturados e centralizados.
Automação (Automation)	O uso de tecnologia para realizar tarefas com mínima assistência humana.
BI (Inteligência de Negócios)	O processo de análise de dados para fornecer insights acionáveis que ajudam as organizações a tomar decisões de negócios informadas.
Big Data	Grandes volumes de dados caracterizados pelos 5 Vs: Volume, Velocidade, Variedade, Valor e Veracidade. Requer tecnologias avançadas para armazenamento e processamento.
Capacidade Plug-and-Play (Plug-and-Play Capability)	O design de integrações para trabalhar de forma flexível com vários agentes, permitindo fácil implementação e adaptação às necessidades de negócios.
Carga de Dados	Processo de inserção de dados em um Data Warehouse, podendo ser inicial ou incremental.
Cleaning (Limpeza de Dados)	Etapa do processo ETL responsável pela remoção de inconsistências, duplicações e dados inválidos.
Colaboração (Collaboration)	A interação e cooperação entre usuários humanos e agentes de IA.
Coleta de Dados (Data Collection)	O processo de coletar e medir informações sobre variáveis de interesse, o que permite responder a questões de pesquisa declaradas, testar hipóteses e avaliar resultados.
Comportamento Orientado a Objetivos (Goal-Oriented Behavior)	A capacidade dos agentes de IA de tomar decisões com base no contexto para alinhar suas ações com os objetivos estratégicos de negócios.
Computação em Nuvem (Cloud Computing)	A entrega de serviços de computação—incluindo servidores, armazenamento, bancos de dados, redes, software, análises e inteligência—pela Internet (a nuvem) para oferecer inovação mais rápida, recursos flexíveis e economias de escala.
Conectores (Connectors)	Integrações pré-construídas que permitem que a camada iPaaS se conecte com várias aplicações e fontes de dados.
Consumo (Consumption)	A utilização de agentes de IA e suas capacidades.
Data Integration (Integração de Dados)	Processo que harmoniza, transforma e move dados entre sistemas diferentes.
Data Lake	Um repositório centralizado que permite armazenar todos os dados estruturados e não estruturados em qualquer escala.
Data Mart	Subconjunto de um Data Warehouse focado em uma área específica do negócio.
Data Warehouse	Um repositório central de dados integrados de uma ou mais fontes distintas. Eles armazenam dados atuais e históricos em um único local que são usados para criar relatórios analíticos para os trabalhadores em toda a organização.
DataOps	Metodologia que aplica princípios DevOps ao gerenciamento de dados, visando automação e colaboração.
Democratização de Dados (Data Democratization)	O processo de tornar os dados acessíveis a todos em uma organização para tomar decisões orientadas por dados.
Dimensão	Estrutura de dados no DW usada para categorizar e descrever fatos, como tempo, localização e produtos.
DSS (Decision Support System)	Sistemas criados para auxiliar na tomada de decisão.
EIS (Executive Information System)	Sistemas projetados para fornecer informações estratégicas a gestores e executivos.
ELT (Extract, Load, Transform)	Alternativa ao ETL, onde os dados são carregados antes de serem transformados.
Enriquecimento de Dados (Data Enrichment)	O processo de melhorar os dados brutos, adicionando informações ou contexto relacionados.
Entendimento Contextual (Contextual Understanding)	A capacidade de um agente de IA de interpretar o significado da entrada do usuário com base nas informações circundantes e interações anteriores.
ETL (Extract, Transform, Load)	Processo que extrai dados de diversas fontes, transforma-os e carrega-os em um Data Warehouse.
Fato	Informação quantitativa armazenada no DW, usada para análise, como vendas e lucros.
Fluxo de Trabalho Agentic (Agentic Workflow)	Um processo automatizado orquestrado por agentes de IA para atingir objetivos específicos.
Fluxos de Trabalho Personalizáveis (Customizable Workflows)	Fluxos de trabalho de IA que podem ser adaptados para atender a requisitos de negócios específicos.
Força de Trabalho de Agentes (Agent Workforce)	Uma equipe de agentes de IA trabalhando colaborativamente para atingir objetivos complexos.
Governança de Dados (Data Governance)	A gestão geral da disponibilidade, usabilidade, integridade e segurança dos dados em um sistema empresarial.
Governança e Orquestração (Governance and Orchestration)	A estrutura que gerencia a autonomia dos agentes de IA, regulando seu acesso a sistemas e garantindo operações seguras alinhadas com as políticas organizacionais.
GPU (Unidade de Processamento Gráfico)	Um circuito eletrônico especializado projetado para manipular e alterar rapidamente a memória para acelerar a criação de imagens em um buffer de quadro destinado à saída para um dispositivo de exibição.
Habilidades (Skills)	Capacidades ou funções específicas que podem ser realizadas por agentes de IA.
IA (Inteligência Artificial)	A capacidade de uma máquina de imitar o comportamento humano inteligente.
IA Agentic/Autônoma (Agentic/Autonomous AI)	Agentes de IA que operam de forma independente, usando IA generativa para minimizar a dependência da intervenção humana e otimizar processos.
IA Generativa (GenAI)	Um tipo de Inteligência Artificial que pode criar conteúdo novo e original, como texto, imagens, música, ou código, em resposta a prompts ou inputs do usuário. Ela utiliza modelos avançados de aprendizado de máquina, como redes neurais profundas, para analisar e compreender padrões em grandes conjuntos de dados, permitindo-lhe gerar resultados que muitas vezes são indistinguíveis do trabalho humano.
Aplicação da GenAI	Criação de Conteúdo: A GenAI pode ser utilizada para criar conteúdo escrito, como artigos, posts de blog, poemas, e até mesmo roteiros para filmes ou peças de teatro. Geração de Imagens: Ela pode gerar imagens realistas ou abstratas, baseadas em descrições textuais, abrindo novas possibilidades para a arte digital e o design. Desenvolvimento de Software: A GenAI pode auxiliar na escrita de código, sugerindo trechos de código, completando automaticamente linhas de código, e até mesmo identificando erros e bugs. Atendimento ao Cliente: Chatbots alimentados por GenAI podem fornecer respostas mais naturais e personalizadas às perguntas dos clientes, melhorando a experiência do usuário. Pesquisa e Desenvolvimento: A GenAI pode ser utilizada para simular cenários e gerar dados sintéticos, acelerando a pesquisa e o desenvolvimento em diversas áreas, como a medicina e a engenharia.
Benefícios da GenAI	Aumento da Criatividade: A GenAI pode ajudar a desbloquear a criatividade, fornecendo novas ideias e inspirações. Melhoria da Eficiência: Ela pode automatizar tarefas repetitivas e demoradas, liberando tempo para atividades mais estratégicas e criativas. Personalização: A GenAI pode gerar conteúdo e experiências personalizadas para cada usuário, aumentando o engajamento e a satisfação. Inovação: Ela pode levar a novas descobertas e avanços em diversas áreas, impulsionando a inovação e o progresso.
Desafios da GenAI	Viés e Discriminação: Modelos de GenAI podem perpetuar vieses e discriminação presentes nos dados de treinamento, gerando resultados injustos e prejudiciais. Plágio e Direitos Autorais: A GenAI levanta questões sobre plágio e direitos autorais, uma vez que pode gerar conteúdo que se assemelha ao trabalho de outras pessoas. Desinformação: A GenAI pode ser utilizada para criar e disseminar desinformação, com graves consequências para a sociedade. Ética e Responsabilidade: O uso da GenAI levanta questões éticas e de responsabilidade, exigindo uma reflexão cuidadosa sobre seus impactos e implicações.
IDP (Processamento Inteligente de Documentos)	Uma tecnologia que usa IA para extrair e processar automaticamente informações de documentos.
Ingestão de Dados (Data Ingestion)	O processo de importar dados de várias fontes para um sistema de armazenamento de dados.
Inmon (Bill Inmon)	Um dos criadores do conceito de Data Warehouse, defendendo a estruturação centralizada dos dados.
Integração (Integration)	O processo de conectar diferentes sistemas e fontes de dados para trabalharem juntos.
Integração Híbrida (Hybrid Integration)	A capacidade de conectar e integrar sistemas e dados em ambientes on-premises e na nuvem.
Interoperabilidade de Exportação de Dados (Data Export Interoperability)	A capacidade de um sistema de exportar e integrar facilmente dados com outras plataformas e sistemas.
iPaaS (Plataforma de Integração como Serviço)	Um conjunto de serviços baseados em nuvem que permite o desenvolvimento, execução e governança de fluxos de integração conectando várias aplicações, dados e processos.
Janela de Contexto (Context Window)	O limite do número de tokens que um LLM pode processar de uma vez.
Kimball (Ralph Kimball)	Criador de uma metodologia de Data Warehouse baseada em Data Marts e modelagem dimensional.
Lakehouse	Um sistema de gerenciamento de dados que combina as características de um data lake e um data warehouse, oferecendo escalabilidade e flexibilidade para diversos tipos de dados com a estrutura e governança de um data warehouse.
LLM (Modelo de Linguagem Grande)	Um modelo avançado de IA treinado em grandes quantidades de dados textuais, capaz de entender, gerar e interpretar linguagem natural com alta precisão.
LLM Privado (Private LLM)	Um Modelo de Linguagem Grande hospedado
LMM (Modelo Multimodal Grande)	Um modelo de IA semelhante aos LLMs, mas capaz de processar e gerar múltiplos tipos de dados, como texto, imagens e áudio.
Master Data Management (MDM)	Estratégia para padronizar e gerenciar dados mestres em uma organização.
Metabase	Uma ferramenta de business intelligence de código aberto que permite aos usuários explorar e visualizar dados.
Metadados	Dados que descrevem outros dados, fornecendo contexto e estrutura.
Modelos Pré-Construídos (Pre-Built Models)	Modelos de IA prontos para uso que podem ser implantados rapidamente.
ODS (Operational Data Store)	Repositório intermediário entre sistemas operacionais e o Data Warehouse, usado para integração de dados em tempo real.
OLAP (Online Analytical Processing)	Tecnologia que permite análises complexas e multidimensionais sobre dados armazenados.
OLTP (Online Transaction Processing)	Sistemas transacionais otimizados para gravação e atualização frequente de dados.
Omnichannel	Uma abordagem de vendas multicanal que fornece ao cliente uma experiência integrada. O cliente pode estar comprando online a partir de um desktop ou dispositivo móvel, ou por telefone, ou em uma loja física e a experiência seria perfeita.
Organização de Dados (Data Organization)	Sistemas transacionais otimizados para gravação e atualização frequente de dados.
Pipeline de Dados	Conjunto de processos automatizados que movimentam dados entre sistemas.
Pipelines	Fluxos de trabalho automatizados dentro da camada iPaaS que definem a sequência de etapas de integração e transformação de dados.
Power BI	Um serviço de análise de negócios da Microsoft. Ele visa fornecer visualizações interativas e capacidades de business intelligence com uma interface simples o suficiente para que os usuários finais criem seus próprios relatórios e dashboards.
Processamento em Tempo Real (Real-Time Processing)	O processamento de dados assim que são inseridos no sistema.
Publicação (Publication)	O processo de tornar os agentes de IA e suas funcionalidades disponíveis para uso.
Publicação Multicanal (Multi-channel Publishing)	A capacidade de implantar agentes de IA em vários canais de comunicação.
RPA (Automação Robótica de Processos)	Uma tecnologia que usa robôs de software para automatizar tarefas de negócios repetitivas.
Segmentação de Dados (Data Segmentation)	O processo de dividir um conjunto de dados em grupos distintos com base em características compartilhadas.
Silos	Sistemas de dados isolados ou departamentos dentro de uma organização que não compartilham informações de forma eficaz.
Snowflake Schema	Modelo de banco de dados que normaliza tabelas dimensionais, reduzindo redundâncias, mas aumentando a complexidade das consultas.
Star Schema	Modelo de banco de dados com uma tabela de fatos central e tabelas de dimensão desnormalizadas, otimizando a performance de consultas.
Staging Area	Área temporária no DW onde os dados são carregados antes do processamento final.
Token	Uma unidade básica de texto que os LLMs processam. Palavras ou partes de palavras podem ser tokens.
Tokenização (Tokenization)	O processo de quebrar o texto em unidades menores chamadas tokens para processamento por LLMs.
Transformação (Transformation)	O processo de mudar ou alterar dados ou processos.
Transformação de Dados	Etapa do ETL onde os dados são manipulados para se adequarem ao formato do Data Warehouse.
Transformação de Dados (Data Transformation)	O processo de converter dados de um formato ou estrutura para outro.
Uso Inteligente de Ferramentas (Intelligent Use of Tools)	A capacidade dos agentes de IA de utilizar ferramentas e habilidades disponíveis para interpretar o contexto e executar ações com precisão.
Veracidade	Um dos 5 Vs do Big Data, refere-se à confiabilidade dos dados coletados.
Volume	Refere-se à capacidade de lidar com grandes quantidades de dados.