<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Data Governance on Blog Formize.com</title><link>https://blog.formize.com/pt/categories/data-governance/</link><description>Recent content in Data Governance on Blog Formize.com</description><generator>Hugo</generator><language>pt</language><atom:link href="https://blog.formize.com/pt/categories/data-governance/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Acelerando o Rastreamento de Linhagem de Dados para Pipelines de Machine Learning com Formize</title><link>https://blog.formize.com/pt/accelerating-data-lineage-tracking-for-machine-learning-pipe/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/pt/accelerating-data-lineage-tracking-for-machine-learning-pipe/</guid><description>&lt;h1 id="acelerando-o-rastreamento-de-linhagem-de-dados-para-pipelines-de-machine-learning-com-formize">Acelerando o Rastreamento de Linhagem de Dados para Pipelines de Machine Learning com Formize&lt;/h1>
&lt;p>Projetos de aprendizado de máquina (ML) estão se tornando cada vez mais intensivos em dados, multi‑estágio e altamente regulados. Desde a ingestão de dados brutos até a engenharia de recursos, treinamento, validação e implantação do modelo, cada passo gera artefatos que precisam ser documentados, versionados e vinculados aos resultados de negócio. &lt;strong>Linhagem de dados&lt;/strong> — a capacidade de rastrear a origem, transformação e uso de cada elemento de dado — deixou de ser um recurso opcional para se tornar um pré‑requisito de conformidade em setores como finanças, saúde e sistemas autônomos.&lt;/p></description></item></channel></rss>