O que é gerenciamento de dados?
O gerenciamento de dados é a prática de coletar, gerenciar, organizar e acessar dados para dar suporte à produtividade, eficiência e tomada de decisão.
Visão geral do gerenciamento de dados
Dados são essenciais no funcionamento e na operação dos negócios. As empresas precisam entender os dados e encontrar relevância no ruído criado por diversos sistemas e tecnologias que dão suporte à economia digital global altamente conectada da atualidade. Nesse aspecto, os dados assumem o centro das atenções. Sozinhos, são inúteis – as empresas precisam de um modelo eficaz de estratégia, governança e gerenciamento para aproveitar todas as formas de dados para uso prático e eficiente nas cadeias de suprimentos, redes de colaboradores, ecossistemas de clientes e parceiros e muito mais.
Definição e processo de gerenciamento de dados
O gerenciamento de dados é a prática de coletar, gerenciar, organizar e acessar dados para dar suporte à produtividade, eficiência e tomada de decisão. Devido à importância dos dados nos negócios atualmente, uma estratégia empresarial eficaz e uma plataforma moderna de gerenciamento de dados são essenciais para todas as empresas, de qualquer porte ou setor. O gerenciamento de dados é crucial para diversos casos de uso, como execução de processos de negócios de ponta a ponta, compliance regulatório, funções analíticas e IA precisas, migração de dados e transformação digital.
O processo de gerenciamento de dados inclui uma ampla variedade de tarefas e procedimentos, tais como:
Coleta, processamento e validação de dados
Integração de diferentes tipos de dados de diversas fontes, com dados estruturados ou não
Gestão de qualidade dos dados para aderir aos padrões empresariais
Fornecimento de recursos self-service, colaboração e acesso aos dados
Proteção e armazenamento de dados e garantia de privacidade
Gestão do ciclo de vida dos dados, da criação à exclusão
Garantia da alta disponibilidade dos dados e recuperação de desastres
Principais elementos do gerenciamento de dados
Por que o gerenciamento de dados é importante?
Todo aplicativo, solução analítica e algoritmo usados nas empresas (as regras e os processos associados que permitem à tecnologia resolver problemas e concluir tarefas) dependem de acesso contínuo aos dados de alta qualidade. Em seu núcleo, o sistema de gerenciamento de dados garante a precisão, a segurança e a disponibilidade dos dados. Mas os benefícios do gerenciamento de dados estão muito além disso.
Transformando dados em ativos de negócio de alto valor
O excesso de dados pode ser avassalador – e inútil – se não for gerenciado corretamente. Além disso, com o aumento contínuo da diversidade, distribuição e demandas dos dados, é fácil entender como as organizações podem enfrentar dificuldades em usar esses dados como um ativo para atender às necessidades dos negócios digitais. Com as ferramentas adequadas, os dados podem ser usados para empoderar as empresas, proporcionando insights mais profundos, previsões mais precisas e processos de negócios inovadores. As empresas podem entender melhor as expectativas dos clientes e proporcionar a eles experiências excepcionais com base nos dados de aprendizagem fornecidos. Elas também impulsionam novos modelos de negócios orientados por dados – como ofertas de serviços baseadas em IA generativa – que não teriam a precisão necessária sem uma base de dados de alta qualidade para servir de base para os modelos de treinamento.
“Ser orientado por dados significa usar informações de maneira eficaz, lidando com a complexidade relacionada ao estado, ao armazenamento, ao acesso, à qualidade e ao contexto, a fim de permitir que as organizações alcancem suas aspirações baseadas em dados, fundamentais para o sucesso nos negócios digitais.”
Gartner “Data Management Solutions Primer for 2023.” Adam Ronthal, Ehtisham Zaidi, 14 de fevereiro de 2023
Não é segredo que organizações baseadas em dados têm grande vantagem competitiva. Com ferramentas avançadas, as empresas podem gerenciar e acessar mais dados de mais fontes do que nunca. Também conseguem aproveitar muitos tipos diferentes de dados, estruturados ou não, em tempo real – inclusive dados de dispositivos de Internet das Coisas (IoT), arquivos de vídeo e áudio, dados de cliques na Internet e comentários em mídias sociais – criando mais oportunidades para monetizá-los e usá-los como ativo.
Desenvolva uma base sólida para a transformação digital
É comum dizer que os dados são a força motriz da transformação digital – e isso é verdade. Os líderes de dados e funções analíticas (D&A) devem ser capazes de atender às demandas dos negócios digitais e à crescente complexidade da estrutura de dados (incluindo o impacto da nuvem). IA, Machine Learning, Indústria 4.0, funções analíticas avançadas, IoT e automação inteligente exigem grandes volumes de dados precisos, seguros e usados na hora certa para fazer o que fazem.
As tecnologias de Machine Learning e IA generativa, por exemplo, precisam de conjuntos muito robustos de dados diversificados para “aprender”, identificar padrões complexos, resolver problemas e manter seus modelos e algoritmos atualizados e eficientes. As funções analíticas avançadas (que geralmente usam Machine Learning e IA) também dependem de grande quantidade de dados de alta qualidade para produzir insights práticos e relevantes que possam ser usados com segurança. E os cenários de IoT e IoT industrial operam com um fluxo constante de dados de máquinas e sensores fornecidos em velocidades extremamente altas.
O denominador comum dos projetos de transformação digital são os dados. Antes de transformarem os processos, aproveitarem as novas tecnologias e se tornarem inteligentes, as empresas precisam de uma base sólida de dados. Em resumo, precisam de um sistema de gerenciamento de dados moderno.
“A sobrevivência contínua de qualquer negócio dependerá de uma arquitetura ágil e centrada em dados que reaja à taxa constante de mudança.”
Donald Feinberg, vice-presidente do Gartner
Assegure o compliance com as leis de privacidade dos dados
Um gerenciamento de dados eficiente também é essencial para garantir o compliance com as leis nacionais e internacionais de privacidade de dados – como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) e a Lei de Privacidade dos Consumidores da Califórnia, nos EUA – e com os requisitos de privacidade e segurança específicos do setor. Quando essa proteção for comprovada ou auditada, é imprescindível ter em vigor políticas e procedimentos consolidados de gerenciamento de dados.
Abordagens de gerenciamento de dados
A infraestrutura de dados e a malha de dados tornaram-se termos populares na terminologia de gerenciamento de dados nos últimos anos, com muitas organizações adotando essas abordagens em sua arquitetura de gerenciamento de dados. O estilo de arquitetura de infraestrutura de dados visa criar uma camada de conexão entre várias fontes de dados, facilitando a utilização de recursos self-service, o acesso aos dados e a entrega de dados em toda a organização. Uma arquitetura de infraestrutura de dados tem como objetivo abstrair os diversos locais onde os dados são armazenados, oferecendo ao usuário final uma visão individual e unificada que pode ser usada mesmo quando a arquitetura subjacente é altamente distribuída.
Malha de dados
A malha de dados é uma abordagem de gerenciamento de dados que usa um framework de arquitetura distribuída. Ou seja, ela distribui a propriedade e a responsabilidade por conjuntos de dados específicos em toda a empresa aos usuários com a expertise certa para entender o que esses dados significam e como fazer o melhor uso deles. A arquitetura de malha de dados conecta e extrai dados de várias fontes, como data lakes e armazéns, e distribui os conjuntos de dados relevantes para especialistas humanos e equipes de domínio apropriadas em toda a empresa. Essencialmente, um grande volume de dados em um data lake central é organizado e dividido em blocos gerenciáveis, que são então distribuídos para aqueles que estão mais aptos a entendê-los e usá-los.
Infraestrutura de dados
A infraestrutura de dados é uma combinação de arquitetura de dados e soluções de software dedicadas que centralizam, conectam, gerenciam e controlam dados em diferentes sistemas e aplicativos. As soluções de infraestrutura de dados permitem conectar e gerenciar dados em tempo real, em diferentes sistemas e aplicativos. Isso possibilita criar uma única fonte da verdade e usar e acessar esses dados quando e onde for necessário – democratizando e automatizando os processos de gerenciamento de dados. Uma infraestrutura de dados também simplifica os dados, principalmente em arquiteturas distribuídas complexas, tornando-os prontos para uso em aplicativos de funções analíticas, IA e Machine Learning por meio do enriquecimento, unificação, depuração e proteção desses dados. A arquitetura e as soluções de infraestrutura de dados permitem que as empresas aproveitem os dados, ampliem os sistemas e se adaptem às rápidas mudanças nos mercados.
Gestão de dados mestre (MDM)
A gestão de dados mestre é a disciplina de criar uma referência-mestre confiável (uma única versão da verdade) para todos os dados importantes do negócio, como dados de produtos, clientes, ativos, financeiros etc. A MDM ajuda a garantir que as empresas não usem versões múltiplas, talvez inconsistentes, dos dados em diferentes partes do negócio, como processos, operações, funções analíticas, IA e relatórios. Os três pilares principais da MDM eficaz são: consolidação, governança e gestão de qualidade de dados.
“Disciplina habilitada pela tecnologia na qual a empresa e a organização de TI trabalham em conjunto para garantir uniformidade, precisão, gestão, coerência semântica e responsabilidade dos ativos oficiais de dados mestre compartilhados na empresa.”
Definição de MDM do Gartner
Integração de dados
Integração de dados é a prática de ingerir, transformar, combinar e provisionar dados, onde e quando necessário. Essa integração ocorre na empresa e além – entre parceiros, fontes de dados de terceiros e casos de uso – para atender aos requisitos de consumo de dados de todos os aplicativos e processos de negócios. As técnicas incluem movimentação de dados em massa/lote, extração, transformação e carregamento (ETL), captura de dados de alteração, replicação, virtualização e orquestração, além da integração de dados de streaming e muito mais.
Descoberta e catalogação de dados
A descoberta e a catalogação de dados permitem encontrar os dados que você tem e determinar como eles estão relacionados. A descoberta é frequentemente parte da definição de perfis de dados, que tem como objetivo gerar uma visão geral da estrutura e do conteúdo dos seus dados. Esse processo indica a localização dos diferentes conjuntos de dados e os relacionamentos existentes entre eles, tanto dentro de uma única fonte quanto entre várias fontes de dados heterogêneas. De modo mais geral, é uma ferramenta fundamental para entender sua estrutura de dados. A descoberta de dados confidenciais é uma subcategoria importante que se concentra em localizar e classificar informações pessoais ou de natureza confidencial dentro da organização, permitindo que sejam adequadamente protegidas em nome da privacidade, segurança e compliance regulatório.
A descoberta de dados também é usada para criar catálogos de dados, em conjunto com técnicas de automação mais avançadas, como inteligência artificial e Machine Learning. Os catálogos de dados oferecem um repositório de informações (conhecidas como metadados) sobre seus ativos de dados: quais dados estão armazenados, onde estão localizados, em que formato se encontram e em quais domínios são relevantes. O máximo de informações possível deve ser coletado automaticamente, e essas informações podem ser classificadas ainda mais por geografia, tempo, controle de acesso, entre outros critérios. Esses catálogos são indexados e pesquisáveis para dar suporte ao self-service e à colaboração. Catálogos mais abrangentes também incorporam metadados de várias fontes derivadas, como relatórios analíticos e painéis, além das fontes físicas de dados. Normalmente, os catálogos são usados em conjunto com ferramentas de preparação de dados e desempenham um papel importante no apoio à governança de dados e ao acesso colaborativo baseado em self-service.
Governança, segurança e compliance de dados
A governança de dados é um conjunto de regras e responsabilidades para garantir disponibilidade, qualidade, compliance e segurança dos dados em toda a organização. É ela que estabelece a infraestrutura e indica os indivíduos (ou cargos) dentro da organização com autoridade e responsabilidade pelo tratamento e proteção de tipos específicos de dados. A governança de dados é parte essencial do compliance. Os sistemas cuidarão da mecânica de segurança, armazenamento e acesso, bem como da eliminação e retenção adequadas. A governança de dados também assegura que os dados sejam precisos desde o início e atendam aos padrões de negócios, tanto antes de serem inseridos no sistema quanto durante seu uso e quando são recuperados para uso ou armazenamento em outro local. Do ponto de vista organizacional, a governança detalha como os responsáveis usam processos e tecnologias para gerenciar e proteger os dados.
É claro que a segurança dos dados é uma grande preocupação no mundo atual com hackers, vírus, violações e ataques cibernéticos. Embora a segurança esteja integrada aos sistemas e aplicativos, a governança garante que esses sistemas sejam configurados e administrados adequadamente para proteger os dados e que os procedimentos e responsabilidades sejam usados para a proteção fora dos sistemas e do banco de dados.
O que é estratégia de dados empresariais e por que ela é necessária?
Atualmente, as estratégias de negócios dependem de dados para automatizar processos, personalizar as experiências de clientes e colaboradores, impulsionar o crescimento por meio de novos mercados ou aquisições e promover a inovação. Dessa forma, o sucesso empresarial depende cada vez mais do alinhamento entre a sua estratégia de dados e a estratégia de negócios. Uma estratégia de dados deve ressoar em todos os níveis da organização. Ela deve ser significativa e contextualizada para a empresa.
Uma empresa precisa de uma estratégia de dados para priorizar suas atividades. Todos sabemos que a quantidade de dados gerados e usados por uma empresa está crescendo significativamente. Sempre haverá mais desafios e requisitos relacionados a dados do que recursos disponíveis. Por isso, as empresas precisam de um método para priorizar as atividades de dados com base no que pode gerar mais valor por meio da estratégia de dados. Essa estratégia deve ser viva e dinâmica, completamente alinhada às prioridades do negócio, mas flexível o suficiente para se adaptar à transformação e ao amadurecimento da empresa. Não pode ser apenas um conjunto de palavras em um documento, mas deve ganhar vida dentro da organização.
Uma estratégia de dados descreve todos os recursos de dados que precisam ser criados para alcançar os resultados de negócios. Isso inclui não apenas recursos e ferramentas de gerenciamento de dados, mas também recursos empresariais, como estrutura organizacional, estratégia de aquisição de dados e rede de dados, recursos de compliance e ética. Ela estabelece um roadmap do desenvolvimento de recursos ao longo de vários anos, definindo expectativas sobre o que pode ser entregue, em que período, a que custo e qual o suporte executivo necessário.
A evolução da Gestão de dados
A Gestão de dados eficaz é fundamental para o sucesso dos negócios há mais de 50 anos, pois ajuda as empresas a aumentar a precisão dos relatórios informativos, identificar tendências e tomar melhores decisões para estimular a transformação digital e potencializar novas tecnologias e modelos de negócios. Os dados se tornaram um novo tipo de capital, e as organizações com visão de futuro sempre buscam maneiras melhores e atualizadas de usá-los a seu favor. Confira as mais recentes tendências da moderna Gestão de dados que você precisa acompanhar para descobrir como elas podem beneficiar seus negócios e seu setor:
Infraestrutura de dados: atualmente, a maioria das organizações emprega muitos tipos de dados on premise e na nuvem e usa várias ferramentas, sistemas de gestão de bancos de dados e tecnologias de processamento. A infraestrutura de dados, uma combinação personalizada de arquitetura e tecnologia, usa integração e orquestração dinâmicas para permitir acesso simples aos dados e seu compartilhamento em um ambiente distribuído.
Gerenciamento de dados na nuvem: muitas empresas estão levando para a nuvem algumas ou todas as plataformas de gerenciamento de dados, pois isso permite aproveitar todos os benefícios que a nuvem oferece, como escalabilidade, segurança avançada, acesso aprimorado, backups automatizados e recuperação de desastres, economia de custos e muito mais. A popularidade dos bancos de dados na nuvem e das soluções de banco de dados como serviço (DBaaS), dos data warehouses e dos data lakes na nuvem está crescendo.
Dados como produto: refere-se à prática de tratar os dados internos como um produto prioritário. O trabalho das equipes de dados – e, por consequência, do diretor de dados ou executivo equivalente – é garantir que o restante da organização tenha acesso aos dados corretos, no momento certo, e com o nível adequado de qualidade. O objetivo é aumentar a utilização dos dados de modo geral, permitindo, por exemplo, a obtenção de insights analíticos mais precisos e relevantes.
Gerenciamento de dados aumentado: uma das tendências mais recentes é o chamado “gerenciamento de dados aumentado”. O gerenciamento de dados aumentado usa IA e Machine Learning para automatizar e otimizar os processos de gerenciamento de dados, tornando-os autoconfiguráveis e autoajustáveis. O gerenciamento de dados aumentado automatiza processos que vão desde a garantia da qualidade e a gestão de dados mestre até a integração de dados, liberando a equipe técnica especializada para focar em atividades de maior valor.
Funções analíticas aumentadas: as funções analíticas aumentadas usam inteligência artificial (IA), Machine Learning e processamento de linguagem natural (NLP) para identificar automaticamente os insights mais relevantes e democratizar o acesso às funções analíticas avançadas. Com isso, qualquer pessoa, e não apenas cientistas de dados, pode fazer perguntas sobre os dados e obter respostas de modo natural e conversacional.
Resumo
Sabemos que informações são derivadas de dados. E, se informação é poder, gerenciar e capitalizar os dados com eficiência pode ser o superpoder de sua empresa. Dessa forma, as responsabilidades de gerenciamento de dados e o papel do Chief Data (e Analytics) Officer estão evoluindo para se tornarem os principais agentes de mudança na organização – impulsionando a adoção da nuvem, aproveitando novas tendências e tecnologias, e agregando valor estratégico ao negócio.
Soluções de gerenciamento de dados e banco de dados
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