Explore o valor de seus dados com o gerenciamento de dados
O que é gerenciamento de dados e o que ele pode fazer por sua empresa? Se você já procurou informações sem saber realmente onde procurar ou se as informações encontradas estavam corretas, então este artigo é para você. Você consegue estimar quanto tempo é desperdiçado por ano na busca de dados?
O gerenciamento de dados não se refere apenas ao gerenciamento de dados de TI; é um projeto multifuncional que envolve toda a empresa. Ao analisar e explorar a massa de dados à sua disposição (big data), as empresas orientadas por dados criam um valor competitivo inegável para seus produtos ou serviços.
28% dos gerentes admitem que ainda não analisam seus dados (fonte: Decidio e YouGov, dezembro de 2018). Depois de ler este artigo, você terá entendido os desafios do gerenciamento de dados e estará convencido da utilidade de treinar um gerente de dados, configurar novos processos e adotar novas ferramentas para garantir a qualidade dos seus dados. Aqui estão algumas explicações.
Gerenciamento de dados: definição
O que é gerenciamento de dados?
O gerenciamento de dados é uma disciplina de gerenciamento, mas, desta vez, refere-se a dados.
O processo envolve a coleta, a verificação, o armazenamento, a análise, a proteção e o processamento de dados. O objetivo? Disponibilizá-los para a empresa para que possam ser usados da melhor forma possível, como parte de uma estratégia de Big Data, por exemplo.
Os dados são uma fonte inesgotável de informações para as empresas. Como eles podem ser gerenciados de forma inteligente e em conformidade com as normas vigentes?
As origens do gerenciamento de dados
Inicialmente, o gerenciamento de dados nasceu da necessidade de melhores práticas e ferramentas para explorar os dados gerados pelas empresas.
Quais dados estão envolvidos?
- Dados de clientes
- Dados de marketing
- Dados de produtos
- Dados de RH
- dados técnicos, etc.
Exemplos de dados :
- comportamento do usuário em seu site (navegação, tempo gasto, carrinho médio, etc.),
- dados pessoais dos usuários
- interesses do usuário (páginas visualizadas, botões clicados, etc.)
Gerenciamento de dados e gerenciamento de dados mestres (MDM)
O gerenciamento de dados e o gerenciamento de dados mestres são conceitos semelhantes, mas precisam ser diferenciados.
O gerenciamento de dados mestres (MDM) envolve a classificação e a priorização dos dados de acordo com seu grau de importância, a fim de se concentrar nos dados mais qualitativos.
Esses métodos permitem identificar os dados da quantidade disponível para uma empresa, validar sua qualidade e garantir que eles possam ser usados sem riscos. Isso envolve a criação de um repositório de dados conhecido como "arquivo mestre".
O diagrama abaixo resume os desafios de um projeto de MDM:
Os benefícios do gerenciamento eficaz de dados
- Maior produtividade : você não perde mais tempo procurando informações. Dados confiáveis e qualitativos estão disponíveis para as equipes que sabem onde encontrá-los e entendê-los facilmente.
- Economia de custos : não há duplicação de dados, redução dos custos de armazenamento e processamento de dados e economia de tempo na busca e análise de dados.
- Melhor capacidade de adaptação às expectativas do mercado: se você demorar a tomar decisões estratégicas para se adaptar ao mercado, será rapidamente ultrapassado pela concorrência. Ter acesso aos dados certos no momento certo o ajudará a evitar esse problema.
- Melhor gerenciamento de riscos e redução da perda de dados: Você pode assumir o controle dos seus dados sabendo onde e como eles são armazenados e trocados, além de poder minimizar os riscos associados à perda ou até mesmo ao vazamento de dados, graças a um plano de gerenciamento de dados.
Os objetivos do gerenciamento de dados
Entre os desafios do gerenciamento de dados, o principal deles é, sem dúvida, aproveitar ao máximo os dados como um ativo da empresa. Outros objetivos incluem
Garantir a qualidade e a confiabilidade dos dados
O objetivo do gerenciamento de dados não é apenas coletar dados pelo simples prazer de acumulá-los. É preciso poder fazer algo com eles: o gerenciamento de dados requer dados confiáveis e de alta qualidade que possam ser usados.
É preciso dizer que o gerenciamento de dados de um bom número de empresas pode ser otimizado. Essa falta de otimização pode ter várias causas, mas não devemos nos esquecer de que um dos objetivos do gerenciamento de dados é :
- evitar erros de entrada ou processamento de dados
- evitar duplicatas resultantes de cópias descuidadas,
- perder dados por terem sido movidos sem o devido cuidado,
- garantir a rastreabilidade dos dados
➡️ Quais são as possíveis consequências de dados de baixa qualidade?
- Relatórios imprecisos ou até mesmo errôneos,
- falta de visibilidade e antecipação,
- decisões distorcidas,
- altos custos para encontrar, analisar e armazenar dados de qualidade, etc.
Quais são as soluções ?
Solução 1: definir os critérios de qualidade de dados específicos para sua empresa. Cada organização tem seus próprios problemas, desafios e prioridades: a qualidade dos dados varia de uma empresa para outra.
Solução 2: defina processos rigorosos para garantir que toda a empresa crie, acesse, transmita e processe dados de qualidade que atendam às necessidades da empresa e de seus clientes.
E aceite as seguintes recomendações deste artigo!
Considere o ciclo de vida dos dados
O ciclo de vida dos dados consiste em identificar onde os dados estão, a fim de determinar quaisquer pontos de vulnerabilidade.
Os dados podem ficar vulneráveis a qualquer momento:
- coleta
- armazenamento
- compartilhamento
- análise,
- exclusão.
Conhecer esses pontos de vulnerabilidade permite que você coloque em prática boas práticas e sistemas que garantam a confidencialidade e a segurança de seus dados.
Integração de dados
Por que consolidar os dados em um único lugar, em um único banco de dados ? Isso permite
- Tornar os dados facilmente acessíveis em toda a empresa,
- facilitar o processamento
- industrializar os fluxos de dados.
Uma ferramenta de tomada de decisões para gerentes
A capacidade de analisar e explorar dados é fundamental para tomar as decisões estratégicas certas no momento certo.
A falta de informações aumenta a probabilidade de que as decisões tomadas não correspondam ao que é esperado (por clientes, usuários, funcionários da empresa etc.).
Ter acesso a esses dados também nos permite prever as necessidades para que possamos tomar as decisões certas com antecedência.
Garantia de conformidade regulatória
O gerenciamento de dados significa coletar, armazenar, processar e proteger dados.
Isso deve ser feito em conformidade com a legislação francesa e europeia que rege a coleta e o uso de dados:
- o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR), que está em vigor desde maio de 2018, traz ao mundo dos dados um vento de uso respeitoso e rastreabilidade;
- outros regulamentos se aplicam a um setor específico, como os regulamentos Bale e Solvency, que regem o gerenciamento de dados do setor bancário e de seguros, respectivamente.
Gerenciamento de dados vs. governança de dados
A governança de dados complementa o gerenciamento de dados no sentido de que reúne todos os procedimentos necessários para um bom gerenciamento:
- ela é aplicada em toda a empresa;
- Coloca o gerenciamento de dados em prática e garante sua viabilidade a longo prazo;
- busca extrair valor dos dados.
Como os dados podem ser combinados para criar valor? Como os dados podem ser usados para apoiar a estratégia? Como podemos tirar proveito das normas que regem o gerenciamento de dados?
A governança de dados busca responder a essas perguntas. Ela envolve a estruturação dos negócios, dos processos e das ferramentas para obter o melhor de seus dados.
Aqui estão algumas práticas recomendadas a serem seguidas, de acordo com a Inventiv IT:
Como os dados podem ser gerenciados de forma eficaz dentro da empresa?
Garantindo a segurança dos dados
A segurança dos dados é uma das chaves para o sucesso do gerenciamento de dados. Então, como você pode fazer isso?
- Implemente e mantenha uma infraestrutura de TI que garanta a segurança dos dados,
- Limite o número de pontos de entrada para ferramentas e aplicativos,
- assegure que as trocas de dados, tanto interna quanto externamente, não os tornem vulneráveis (vazamentos, perdas, alterações), etc.
Definição de processos
A organização é a base de uma empresa saudável que funciona adequadamente. Isso também se aplica ao gerenciamento de dados. Sem organização, sem processos claramente definidos com os quais todos estejam familiarizados, não é possível ter uma empresa orientada por dados bem-sucedida.
Quanto mais sua empresa estiver estruturada em torno de processos, melhor será sua capacidade de gerenciar dados de qualidade.
Sem processos claramente definidos, é difícil passar do big data quantitativo, uma "massa de dados", para dados exploráveis dos quais se pode extrair valor para sua empresa e seus clientes.
ℹ️ Em termos práticos, como você pode fazer isso?
- Nomeie uma ou mais pessoas para serem responsáveis pelo gerenciamento de dados (gerente de qualidade, gerente de dados, departamento dedicado, etc.),
- Adote as ferramentas apropriadas,
- definir regras comerciais,
- formalize os processos e compartilhe-os com todos os funcionários para que eles mesmos adotem as práticas recomendadas.
Observação: você sempre poderá se dar ao luxo de contar com ferramentas para automatizar tarefas, economizar tempo ou fazer cálculos avançados. Mas se você não estiver organizado adequadamente, todo esse valor agregado não estará realmente presente.
Gerencie o acesso
Quem tem acesso a quais dados? O gerenciamento de acesso deve ser definido com precisão em seus processos. Você precisa ser capaz de identificar quem tem acesso a quais dados, quem pode armazená-los ou arquivá-los, modificá-los ou consultá-los e também restringir o acesso.
Essa identificação ajuda a proteger os dados contra perda, alteração ou roubo.
ℹ️ Esse processo deve ser implementado para estar em conformidade com os regulamentos, especialmente o RGPD.
Nomear um gerente de dados
O gerente de dados é o especialista em gerenciamento de dados da empresa. Essa nova profissão tem várias tarefas principais:
- compreender, sintetizar e responder às necessidades de gerenciamento de dados;
- implementar processos de big data na empresa;
- definir ferramentas comuns para simplificar o processamento de dados;
- garantir que os dados sejam usados adequadamente, etc.
Existem cursos de treinamento específicos, incluindo mestrados em gerenciamento de dados.
Escolhendo as ferramentas corretas de gerenciamento de dados
Plataformas de troca de dados
Se estiver planejando extrair dados de um aplicativo para outro (para agregar valor, por exemplo), você precisará de uma ferramenta de troca de dados. O uso desse tipo de solução geralmente é um pré-requisito para o gerenciamento de dados.
Observe que há diferentes tipos de ferramentas para essa finalidade. Por exemplo
- ESB (Enterprise Service Bus): permite que os aplicativos se comuniquem entre si,
- ETLs (Extract Transform Load): sincronizam informações de diferentes fontes.
Qual plataforma de troca de dados você deve escolher?
🛠️ Crosscut
Vantagens da solução :
- Troca de dados de todas as fontes (no local, na nuvem, etc.),
- experiência de criação de fluxo de aplicativos rápida e simples,
- monitoramento técnico e operacional,
- integração com o ambiente de trabalho existente,
- boa relação custo-benefício.
A plataforma de gerenciamento de dados (DMP)
Uma plataforma de gerenciamento de dados é uma ferramenta para armazenar e processar dados. Os dados são integrados e consolidados em uma única plataforma a partir de várias fontes (CRM, site, e-mails, redes sociais, arquivos etc.).
O objetivo é simples: analisar os dados com facilidade e fornecer aos usuários dados de alta qualidade, precisos, transparentes e confiáveis.
Qual software de DMP você deve escolher?
🛠️ Hadoop (Apache)
Vantagens dessa solução :
- Plataforma de big data de código aberto,
- uma ferramenta que pode ser adaptada às suas necessidades, por meio de desenvolvimentos específicos,
- Armazenamento e processamento de volumes muito grandes de dados,
- alta tolerância a incidentes,
- baixo custo.
🛠️ SAS Viya
Vantagens da solução :
- colaborativa para todas as profissões (gerente de dados, cientista de dados, desenvolvedor, tomador de decisões),
- processamento ultrarrápido de dados,
- inteligência artificial integrada para melhorar a qualidade dos dados,
- modelos de análise,
- disponível em SaaS, no local ou em modo híbrido.
🛠️ Plataforma de serviços de dados da Talend
Benefícios da solução :
- Adequado para PMEs e grandes contas,
- plataforma que se integra com seus aplicativos (Oracle, Microsoft SQL Server, Salesforce, NetSuite, etc.),
- mapeamento de dados,
- criação de perfis de dados
- visualização gráfica de dados para análise aprimorada.
Soluções de Business Intelligence (BI)
Uma ferramenta de Business Intelligence, baseada na análise de dados e na geração automática de relatórios, permitirá que você obtenha facilmente informações úteis de uma ampla variedade de fontes.
Como resultado, você poderá definir a direção estratégica da sua empresa com mais precisão e incutir uma cultura orientada por dados em todas as suas equipes, graças à centralização e à acessibilidade dos dados para as várias linhas de negócios.
Qual solução de Business Intelligence você deve escolher?
🛠️ MyReport
Vantagens da solução :
- Ampla cobertura funcional (criação, gerenciamento, distribuição, publicação e alerta de relatórios, visualização de dados, ETL, etc.),
- integração para todos os departamentos de negócios (Administração Geral, Finanças, Vendas, RH, Marketing, Logística, etc.),
- fácil de usar, sem necessidade de habilidades técnicas,
- relatórios e painéis de controle automatizados,
- adaptado às necessidades das PMEs e no ambiente familiar do Excel para maior simplicidade.
Assuma o controle de seus dados
Os dados são o novo ouro para as empresas. Mas muitas vezes elas não têm ideia de quão ricas são. Os dados estão lá, eles existem e milhões são criados a cada minuto. Tudo o que você precisa fazer é explorá-los! Se não o fizer, seus concorrentes certamente o farão.
Você está pronto para criar valor com seus dados?
Artigo atualizado, publicado originalmente em outubro de 2019.
Artigo traduzido do francês