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O&G Data Architecture

Do Subsurface ao Dashboard — governança de dados para ambientes críticos de energia

MLOpsSCADAData LakeSubsurfaceHistorianCloudGovernance

Visão Geral

O programa mais técnico do portfólio SafQ. Para líderes de TI e dados que precisam de construir infraestrutura de IA enterprise-grade para operações petrolíferas — do dado de campo ao modelo em produção.

Ficha Técnica

  • Duração: 14 semanas
  • Formato: Técnico intensivo — 2 dias/semana ao vivo + labs cloud
  • Coorte: 15–20 participantes
  • Preço: USD 9.000–13.000
  • Certificação: SafQ Certified Architect: AI & Data Infrastructure for Petroleum

Para Quem

CIO / CTOData Directors & ManagersDigital Transformation LeadsEnterprise ArchitectsData Governance OfficersAI/ML Program Managers

Outcomes

  • Desenhar arquitectura de dados escalável com cloud platforms para aplicações IA em O&G
  • Estabelecer frameworks de governação e gestão de dados para ambientes críticos
  • Construir e gerir plataformas ML com MLOps para sistemas de produção fiáveis
  • Implementar práticas de IA responsável: bias, explicabilidade e cibersegurança
  • Liderar transformação de dados com gestão da mudança e desenvolvimento de talento

Currículo

Módulo 1: AI/ML Fundamentals para Líderes de TI
  • ML paradigms: supervisionado, não supervisionado, reinforcement learning
  • Deep learning: neural networks, transformers e LLMs — sem programação obrigatória
  • GenAI: ChatGPT-style tools, capacidades e limitações em O&G
  • Aplicações em petróleo: manutenção preditiva, optimização de reservatório, trading
Módulo 2: Enterprise Data Architecture & Infraestrutura
  • Modern data stack: data lakes, warehouses, lakehouses (Medallion architecture)
  • Cloud platforms: AWS (S3, Redshift, SageMaker), Azure (Synapse, ML Studio), GCP
  • Dados petrolíferos: SCADA, historians, well logs, sísmica, ERP — integração end-to-end
  • Qualidade e observabilidade de dados: validação, testing, monitorização
Módulo 3: Data Governance & Management
  • Frameworks de governação: TOGAF, DGI, ISO standards
  • Data ownership e stewardship: accountability e domínio técnico
  • Data lineage e metadata: rastreabilidade de transformações
  • Master data management (MDM): activos, localizações, equipamentos
Módulo 4: Construção de Plataformas IA/ML (MLOps)
  • ML pipeline architecture: feature engineering, training, serving
  • MLOps best practices: version control, CI/CD para modelos, reprodutibilidade
  • Model monitoring: performance degradation, data drift, concept drift
  • Integração com sistemas enterprise: APIs, webhooks, event-driven architecture
Módulo 5: Analytics Avançado e BI para Petróleo
  • Analytics layers: descritivo, diagnóstico, preditivo, prescritivo
  • BI tools em contexto petrolífero: Power BI, Tableau, Looker
  • KPIs O&G: métricas de produção, custo por barril, fiabilidade, ESG
  • Dashboards operacionais e scorecards executivos em tempo real
Módulo 6: Ética, Segurança e IA Responsável
  • AI ethics: fairness, transparência, accountability, explicabilidade
  • Bias detection e mitigation: fontes de bias, testes de fairness
  • Cibersegurança para sistemas IA: model security, inference attacks
  • Regulação: EU AI Act, requisitos sectoriais de energia
Módulo 7: Gestão da Mudança e Desenvolvimento de Talento
  • AI literacy programs para líderes de negócio e equipas funcionais
  • Data science talent: recrutamento, retenção e desenvolvimento de carreira
  • Centres of Excellence (CoE): organização de capacidade de IA
  • Budget models: chargeback, shared services, unit economics para IA
Módulo 8: Capstone: Arquitectura Enterprise de IA e Dados
  • Current state assessment: inventário tecnológico e gaps de capacidade
  • Future state architecture: plataforma cloud, data infra, ML platform
  • Roadmap faseado: iniciativas prioritárias, timeline, dependências
  • Business case: investimento, ROI esperado, análise custo-benefício