Muitas vezes, as organizações tomam decisões críticas com base em dados que não podem ver ou compreender. Isso pode comprometer a inteligência de negócios, que é fundamental para manter uma vantagem competitiva em qualquer setor orientado a dados. Para enfrentar esse problema, as empresas devem gerenciar e preservar ativamente seus dados ao longo de sua existência. Sua empresa possui o sistema de gerenciamento de dados ou as ferramentas necessárias para prosperar no mercado global?
O que é Gerenciamento de Dados?
O gerenciamento de dados é a coleta, armazenamento, proteção, entrega e processamento eficientes de dados. Nos negócios, os dados geralmente estão relacionados a clientes, clientes em potencial, funcionários, negócios, concorrentes e finanças. Quando uma organização gerencia os dados com sucesso, ela obtém insights que orientam as escolhas de negócios.
Proteger seus dados deve ser a principal prioridade durante todo o processo, especialmente à medida que as preocupações com a privacidade dos dados aumentam e os ataques de ransomware se tornam mais comuns.
Como os aplicativos de negócios e os bancos de dados dentro deles variam em tamanho, cada organização deve adotar sua própria estratégia para esses estágios. Você deve fazer isso levando em consideração seu ambiente tecnológico específico e, se necessário, definir e adicionar novas etapas ao processo.
Para uma startup com dados limitados, a limpeza de dados, por exemplo, pode ser uma etapa modesta e rápida. No entanto, uma organização de nível empresarial pode precisar priorizá-lo no início do processo.
Que tipos de sistemas de gerenciamento de dados existem?
Os sistemas de gerenciamento de dados tornam a tarefa de gerenciamento de dados mais gerenciável, automatizando alguns dos aspectos mais demorados da integração e revisão de dados críticos. Esses sistemas incluem bancos de dados e ferramentas de análise que permitem às empresas não apenas armazenar e organizar dados críticos, mas também consultar o sistema conforme necessário. Os melhores sistemas condensam dados em relatórios significativos que contêm gráficos que permitem aos usuários contextualizar os dados rapidamente.
Alguns até contêm recomendações automatizadas de tomada de decisão habilitadas pelo aprendizado de máquina, ajudando os principais interessados a tomar decisões mais fundamentadas e eficazes sobre como controlar as operações de negócios.
Os sistemas de gerenciamento de dados incluem os seguintes exemplos:
#1. Gestão de dados
Informatica, Azure Data Catalog e Talend são ferramentas que permitem às empresas rastrear dados e correlacioná-los com metadados para recuperação subsequente. Os metadados auxiliam na melhoria da estrutura de dados, organizando as informações de maneira mais significativa. As soluções de monitoramento de dados ajudam as empresas a entender cada ativo de dados à sua disposição. Esses elementos devem estar presentes para que grandes bancos de dados sejam realmente úteis. De acordo com Risher, a governança de dados trata de como os dados são organizados, mantidos e protegidos. As empresas podem garantir a qualidade dos dados por meio da governança de dados.
#2. Inteligência de negócios (BI)
As soluções de BI, como Microsoft Power BI, Azure Synapse Analytics, Tableau e Snowflake, melhoram o armazenamento e a segurança dos dados, além de fornecer dados organizados e contextualizados para os tomadores de decisão. As tecnologias de BI são necessárias para fazer uso de bancos de dados massivos, que nenhum ser humano poderia esperar passar manualmente para obter insights relevantes.
#3. Integração de dados
Ferramentas como o Azure Data Factory, aplicativos lógicos e funções fornecem interfaces amigáveis para integrar diferentes fontes de dados, o que pode levar a novos insights. Por exemplo, os dados do software de contabilidade e de um CRM podem parecer independentes e não relacionados até serem organizados juntos. Quando os dados desses vários sistemas são combinados, eles podem ajudar a criar uma imagem mais completa do fluxo de caixa e da receita do negócio. Isso é verdade para todas as fontes de dados aparentemente não relacionadas, mas de fato conectadas.
#4. Gerenciamento de Dados Mestres (MDM)
Este é o processo de garantir que uma organização sempre trabalhe com uma única versão de informações atuais e confiáveis e baseie as decisões de negócios nela. Consumir dados de todas as suas fontes de dados e apresentá-los como uma única fonte consistente e confiável, bem como replicar dados em outros sistemas, exige o uso de tecnologias adequadas.
#5. Administração de dados
Em vez de desenvolver políticas de gerenciamento de informações, um administrador de dados as aplica e aplica em toda a empresa. Um administrador de dados, como o nome indica, fica de olho na coleta de dados corporativos e nas políticas de movimentação, garantindo que as melhores práticas sejam seguidas e as regras sejam seguidas.
#6. Gerenciamento de qualidade de dados
Se um administrador de dados é um xerife digital, um gerente de qualidade de dados é seu oficial de justiça. O gerenciamento de qualidade é responsável por pesquisar os dados adquiridos para procurar problemas subjacentes, como registros duplicados, versões inconsistentes e assim por diante. O sistema de gerenciamento de dados definido é suportado por gerentes de qualidade de dados.
#7. Segurança de dados
A segurança de dados é um dos aspectos mais críticos do gerenciamento de dados atualmente. Apesar do fato de práticas emergentes, como DevSecOps, incorporarem considerações de segurança em todos os níveis de desenvolvimento de aplicativos e troca de dados, os especialistas em segurança ainda têm a tarefa de gerenciar criptografia, impedir acesso não autorizado, proteger contra movimentação ou exclusão acidental e outras preocupações da linha de frente.
#8. Gerenciamento de Big Data
O termo “big data” refere-se à coleta, análise e utilização de enormes volumes de informações digitais para melhorar as operações. Em termos gerais, esse campo de gerenciamento de dados é especializado na entrada, integridade e armazenamento de dados brutos que outras equipes de gerenciamento de dados utilizam para melhorar as operações e a segurança ou gerar inteligência de negócios.
#9. Armazenamento de dados
Data warehousing é o processo de armazenar e analisar dados. A informação é a base dos negócios modernos. O grande volume de dados oferece um desafio óbvio: o que fazemos com todos esses blocos? O gerenciamento de data warehouse fornece e gerencia a infraestrutura física e/ou baseada em nuvem usada para agregar dados brutos e analisá-los minuciosamente para fornecer insights de negócios.
Por que o gerenciamento de dados é importante?
O gerenciamento de dados é um primeiro passo crítico para implementar uma análise de dados eficiente em escala, o que leva a insights críticos que agregam valor aos seus consumidores e aprimoram seus resultados. Com um bom gerenciamento de dados, as pessoas em uma organização podem identificar e acessar dados confiáveis para suas consultas. Uma solução eficiente de gerenciamento de dados pode oferecer as seguintes vantagens:
#1. Visibilidade
O gerenciamento de dados pode aumentar a visibilidade dos ativos de dados de sua organização, tornando mais fácil para os indivíduos encontrarem com rapidez e confiança os dados corretos para suas pesquisas. A visibilidade de dados permite que sua empresa seja mais organizada e eficiente, ajudando os funcionários a descobrir os dados de que precisam para executar suas tarefas com mais eficiência.
#2. Confiabilidade
O gerenciamento de dados reduz possíveis erros ao estabelecer processos e regulamentações de uso e promover a confiança nos dados usados para tomar decisões em sua organização. As empresas podem responder mais rapidamente aos desenvolvimentos do mercado e às necessidades dos clientes quando possuem dados confiáveis e atualizados.
#3. Segurança
O gerenciamento de dados usa técnicas de autenticação e criptografia para proteger sua empresa e seus funcionários contra perdas, roubos e violações de dados. A robusta segurança de dados garante que as informações críticas da empresa tenham backup e sejam recuperáveis caso a fonte primária fique indisponível. Além disso, a segurança se torna cada vez mais crítica se seus dados contiverem informações de identificação pessoal que devem ser gerenciadas adequadamente para cumprir a legislação de proteção ao consumidor.
#4. Escalabilidade
O gerenciamento de dados permite que as empresas dimensionem dados e situações de uso com sucesso por meio de processos repetíveis que mantêm dados e informações. Quando os processos são simples de replicar, sua empresa pode minimizar os gastos extras de duplicação, como pessoal concluindo a mesma pesquisa repetidas vezes ou reexecutando consultas caras.
Quais são os problemas com o gerenciamento de dados?
Como o gerenciamento de dados é tão importante no mercado digital atual, é fundamental que o sistema cresça para atender às necessidades de dados da sua organização. As técnicas convencionais de gerenciamento de dados tornam os recursos de dimensionamento desafiadores sem comprometer a governança ou a segurança. Para garantir que dados confiáveis possam ser encontrados, o software moderno de gerenciamento de dados deve superar muitas dificuldades.
#1. Aumentando as quantidades de dados
Cada departamento da sua organização tem acesso a vários tipos de dados e requisitos distintos para otimizar seu valor. As abordagens convencionais exigem que a TI prepare os dados para cada caso de uso e depois gerencie os bancos de dados ou arquivos. À medida que mais dados se acumulam, é fácil para uma organização perder o controle de quais dados possui, onde estão e como usá-los.
#2. Novas funções de análise
À medida que sua organização se torna mais dependente da tomada de decisões baseada em dados, mais funcionários precisarão acessar e avaliar os dados. Compreender convenções de nomenclatura, estruturas de dados complicadas e bancos de dados pode ser difícil quando a análise está fora do conjunto de habilidades de uma pessoa. Se a conversão dos dados exigir muito tempo ou esforço, a análise não ocorrerá e o valor potencial desses dados será reduzido ou perdido.
#3. Requisitos de conformidade
Padrões de conformidade em constante mudança tornam difícil garantir que as pessoas estejam utilizando os dados corretos. Os funcionários de uma empresa devem saber imediatamente quais dados podem e não devem usar, incluindo como e quais informações de identificação pessoal (PII) são ingeridas, rastreadas e monitoradas quanto aos padrões de conformidade e privacidade.
Práticas recomendadas para gerenciamento de dados
Adotar as melhores práticas pode ajudar sua empresa a lidar com algumas dificuldades de gerenciamento de dados e colher os frutos. Aproveite ao máximo seus dados implementando um plano de gerenciamento de dados eficaz.
#1. Defina completamente seus objetivos de negócios.
A primeira etapa, como em qualquer atividade comercial, é determinar os objetivos da sua organização. O estabelecimento de metas ajudará a determinar o procedimento de coleta, armazenamento, gerenciamento, limpeza e avaliação de dados. Objetivos de negócios bem definidos garantem que você mantenha e organize apenas os dados relevantes para a tomada de decisões e evite que seu software de gerenciamento de dados fique sobrecarregado e incontrolável.
#2. Preste atenção à qualidade dos dados.
Você configura um sistema de gerenciamento de dados para oferecer dados precisos à sua organização e, portanto, implementa práticas para aumentar a qualidade desses dados. Crie metas para agilizar a coleta e o armazenamento de dados, mas certifique-se de verificar a exatidão regularmente para que os dados não fiquem obsoletos ou obsoletos de forma a influenciar negativamente a análise. Esses algoritmos também devem detectar formatação imprecisa ou inconsistente, erros de ortografia e outros problemas que influenciarão os resultados. Outra estratégia para garantir que os dados estejam corretos desde o início é treinar os membros da equipe no processo adequado de entrada de dados e configurar a automação de preparação de dados.
#3. Forneça à pessoa apropriada acesso aos dados.
Dados de qualidade são apenas metade da batalha. Você também deve garantir que as pessoas certas tenham acesso aos dados quando e onde precisarem. Em vez de fornecer diretrizes abrangentes para todos na empresa, geralmente é preferível definir níveis distintos de permissões para que cada indivíduo tenha acesso aos dados essenciais para realizar seu trabalho. Pode ser difícil encontrar o equilíbrio adequado entre conveniência e segurança, mas se sua equipe não conseguir acessar os dados necessários imediatamente, tempo e dinheiro serão perdidos.
#4. Dê prioridade máxima à proteção de dados
Os dados devem ser acessíveis de forma adequada dentro de sua organização, mas você deve implementar proteções para manter seus dados protegidos de pessoas de fora. Instrua os membros de sua equipe sobre como lidar com dados com responsabilidade e garanta que seus processos atendam aos requisitos de conformidade. Prepare-se para o pior cenário desenvolvendo um plano para lidar com uma possível violação. Escolher o software de gerenciamento de dados correto pode ajudar a manter seus dados seguros e protegidos.
Principais ferramentas de gerenciamento de dados na nuvem
As tecnologias de gerenciamento de dados em nuvem ajudam as empresas a integrar e gerenciar dados em várias nuvens. Essa estratégia permite que empresas com grandes volumes de dados armazenem, classifiquem, analisem e gerenciem seus dados totalmente na nuvem.
#1. Panóplia
O Panoply é um data warehouse nativo da nuvem e um aplicativo ELT que simplifica a integração e o gerenciamento de dados. É extremamente fácil de usar e pode lidar com equipes de vários níveis de habilidade, incluindo usuários de negócios.
Características importantes incluem:
- Um grande número de conexões de dados nativas que permitem a ingestão de dados simples com um clique
- Um painel fácil de usar que elimina as suposições do gerenciamento de dados e do orçamento
- Dimensionar bancos de dados de vários nós automaticamente para armazenamento de dados de baixa manutenção
- Editor SQL para análise de dados e consulta no navegador
- Links para ferramentas populares de visualização e análise de dados, como Tableau, Looker, Power BI e outras
- TL;DR: É uma fantástica solução de business intelligence pronta para uso para pequenas e médias empresas que buscam obter o máximo de seus dados a um custo menor.
Preço da Panóplia: um teste gratuito é oferecido.
#2. Amazon Web Services
Amazon Web Services (AWS) fornece uma gama cada vez maior de ferramentas que podem ser combinadas para formar uma pilha eficiente de gerenciamento de dados em nuvem. Se você já usa a Amazon e gera muitos dados, essa pode ser a ferramenta de gerenciamento de dados em nuvem apropriada para você.
Serviços importantes incluem:
- Amazon Athena para análise de dados baseada em SQL
- Amazon S3 para armazenamento provisório e temporário
- O Amazon Glacier é um serviço de backup e armazenamento de longo prazo fornecido pela Amazon.
- AWS Glue para criar catálogos de dados para organizar, pesquisar e consultar seus dados
- Visualização de dados da Amazon e criação de painéis usando o QuickSight
- Armazenamento de dados usando o Amazon Redshift
- Faturamento independente para cada serviço gerado, para que os custos sejam proporcionais ao uso.
- TL;DR: É uma ferramenta valiosa para grandes organizações que criam grandes quantidades de dados e têm capacidade técnica para gerenciá-los. Mas os custos podem aumentar rapidamente, exigindo um planejamento cauteloso.
O custo da AWS varia de acordo com sua implementação.
#3. Microsoft Azure
Quando se trata de configurar um sistema de gerenciamento de dados baseado em nuvem, o Microsoft Azure oferece várias possibilidades. Ele também inclui várias ferramentas de análise que podem ser aplicadas aos dados armazenados no Azure. O Azure, como o AWS, oferece suporte a muitos bancos de dados ou formatos de data warehouse e oferece um excelente conjunto de ferramentas de gerenciamento.
Serviços importantes incluem:
- Armazenamentos de dados SQL típicos e servidores SQL em execução em máquinas virtuais
- Armazenamento de blob
- Opções de armazenamento de tabela no estilo NoSQL
- Instalações de nuvem privada
- Azure Data Explorer para exame em tempo real de conjuntos de dados brutos de streaming muito grandes
- A integração do Panoply é simples para serviços ELT/ETL.
- TL;DR: Como essas ferramentas são baseadas em nuvem, você não precisa se preocupar com a implementação. Há, no entanto, uma curva de aprendizado se você não estiver familiarizado com o ambiente do Azure.
- O custo do Azure varia de acordo com sua implementação.
#4. Google Nuvem
O Google Cloud Platform, como Amazon e Azure, oferece uma ampla variedade de soluções de gerenciamento de dados baseadas em nuvem. Ele também possui um prático gerenciador de fluxo de trabalho que pode ser usado para conectar vários componentes.
Os principais recursos do Google Cloud incluem:
- BigQuery para armazenamento de dados tabulares e análises do BigQuery para consultas no estilo SQL
- Cloud BigTable para armazenamento no estilo de banco de dados NoSQL
- Entrada de dados na nuvem via Pub/Sub e nuvem (o Google Cloud também pode se conectar a várias outras fontes de dados)
- ML Engine para estudos mais complexos que usam ML e AI Data Studio para criação de painéis e análise baseada em GUI
- Cloud Datalab para ciência de dados baseada em código
- Links para ferramentas populares de BI, como Charito, Domo, Looker, Tableau e outras
- TL;DR: Se você atualmente usa o Google Cloud e opera com grandes volumes de dados, isso seria uma adição simples, mas mesmo usuários altamente técnicos enfrentarão uma curva de aprendizado rígida.
O custo do Google Cloud varia de acordo com sua implementação.
Principais ferramentas de ETL e integração de dados
As soluções de ETL e integração de dados transportam dados de uma origem para um destino. Se várias ferramentas fornecem vários graus de flexibilidade no controle do processo extrair-transformar-carregar (por exemplo, ETL x ELT), lembre-se das necessidades de sua empresa ao avaliá-las.
Os sistemas ETL atuais também diferem muito em termos de como você pode interagir com seus dados. Algumas ferramentas têm interfaces visuais, outras têm integração de apontar e clicar e outras ainda exigem uma compreensão mais aprofundada da codificação.
#5. Informatica PowerCenter
O Informatica PowerCenter é uma ferramenta ETL local. Suas características essenciais incluem:
- Usando conexões prontas para uso, conectividade perfeita e integração com todos os tipos de fontes de dados
- Validação automática de dados usando auditoria automatizada sem script
- Transformações avançadas de dados, como dados não relacionais, XML, JSON, PDF, Microsoft Office e dados IoT
- Gerenciamento orientado por metadados que fornece representações gráficas de fluxos de dados, impacto e linhagem
- TL;DR: Em um mundo de plataformas em nuvem, o Informatica PowerCenter é um suporte local que pode ser exatamente o que as empresas limitadas por questões regulatórias complexas precisam.
O custo do Informatica PowerCenter está disponível mediante solicitação.
#6. ponto de dados
Plataforma ETL baseada em nuvem chamada Stitch Data. Stitch inclui os seguintes recursos:
- Pré-integrado com dezenas de fontes de dados dentro e fora da nuvem, transporta dados para Amazon Redshift, S3, BigQuery, Panoply, PostgreSQL e outros
- Agendamento simples de replicação de dados
- Tratamento de erros e alertas com resolução automatizada quando possível API e estrutura JSON, permitindo que você envie dados de forma programática para um data warehouse
- Serviço de nuvem gerenciado com dimensionamento automático e SLAs de nível empresarial
- TL;DR: A plataforma Segment de código aberto da Stitch fornece uma ampla gama de integrações, bem como vários conectores de origem comunitária, tornando-a uma alternativa popular.
O preço do Stitch começa em US$ 100 por mês, dependendo do tamanho dos dados.
#7. Fivetran
Fivetran é um pipeline de dados baseado na web que mescla dados de aplicativos SaaS e bancos de dados em um único data warehouse. A seguir estão alguns dos principais recursos do Fivetran:
- Oferece integração direta e transmite dados por uma conexão direta segura utilizando uma camada de cache inteligente.
- A camada de cache auxilia na movimentação de dados de um local para outro sem nunca armazenar uma cópia no servidor de aplicativos.
- Não há limite de dados imposto pelo Fivetran.
- Pode ser usado para centralizar os dados de uma empresa e integrar todas as fontes para determinar os principais indicadores de desempenho (KPIs) em toda a empresa.
- TL;DR: Dada a sua avaliação recente, Fivetran é grande e só vai ficar maior. É conhecido por ser um pouco mais complicado do que o Stitch, mas o principal fator decisivo é se inclui ou não os conectores de que você precisa.
O preço do Fivetran começa em $ 1 por crédito e é baseado em linhas ativas mensais.
#8. Blendo
Este é mais um serviço de integração de dados e ETL baseado em nuvem que oferece os seguintes benefícios:
- Conecta-se a várias fontes de dados com apenas alguns cliques e transporta dados para Amazon Redshift, Panoply, PostgreSQL, MS SQL Server e outros serviços.
- Os dados históricos dos serviços em nuvem são carregados e sincronizados.
- Importe dados de várias fontes de dados regularmente ou em intervalos predeterminados.
- Coleta, detecção e preparação automática de dados utilizando um esquema relacional apropriado
- TL;DR: Blendo é uma opção forte que é frequentemente elogiada por seu serviço, mas pode carecer de integrações críticas importantes.
O preço do Blendo começa em $ 150 por mês e varia dependendo do número e tipo de integrações, bem como do volume de dados.
#9. Microsoft SQLServer SSIS
A Microsoft fornece o SSIS, uma interface gráfica para gerenciamento de ETL usando o MS SQL Server. Características importantes incluem:
- A interface amigável permite que os usuários implantem sistemas de armazenamento de dados integrados sem precisar escrever muito — ou nenhum — código.
- A interface gráfica permite ETL simples de arrastar e soltar para uma variedade de tipos de dados e destinos de warehouse, incluindo bancos de dados não MS.
- É uma excelente solução para uma equipe com uma mistura de níveis de habilidade técnica, pois funciona igualmente bem para especialistas em ETL e tipos de apontar e clicar.
- O SSIS é uma escolha óbvia se você estiver lidando com o SQL Server. No entanto, algumas tarefas exigem conhecimento de codificação, o que pode ser um desafio para equipes menos experientes.
O SSIS custa US$ 0.450 por hora.
#10. Fábrica de dados do Azure
A Microsoft fornece o Azure Data Factory (ADF), uma ferramenta ETL para sua plataforma Azure baseada em nuvem, além do SQL Server SSIS, a solução ETL local da empresa. As principais características do ADF são as seguintes:
- Os pipelines ETL no ADF são projetados com uma interface gráfica, permitindo o uso de baixo código.
- Para ingestão de dados simples, uma ampla variedade de interfaces de dados está disponível.
- Suporte completo para importar dados para data warehouses do Azure
- O Azure Data Factory é uma escolha mais amigável do que o SQL Server SSIS, que pode ser apropriado para empresas que buscam uma opção de ETL local.
US$ 1 para 1,000 execuções do Azure Data Factory.
Conclusão
Não é necessário que uma empresa seja orientada por dados. Na realidade, os dados podem ser exatamente o que sua empresa precisa para tomar as decisões corretas, atender às necessidades do cliente e expandir com mais eficiência.
Não existe uma estratégia de gerenciamento de dados que sirva para todos, mas existem dezenas de possibilidades para qualquer negócio. Os dados são uma coleção de fatos, não uma opinião sobre o desempenho do seu negócio. Como você pode usar esses fatos a seu favor?
Crie seu programa de gerenciamento de dados usando as informações fornecidas acima. Configure a estrutura adequada para sua empresa e acompanhe seu sucesso. Fique de olho no seu negócio à medida que ele se expande.
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Referências
