Os dados podem ser uma ferramenta poderosa para empresas em todo o mundo. Alavancar os dados de clientes e transações pode fornecer o ímpeto para as campanhas de marketing mais bem-sucedidas.
No entanto, a fim de alavancar efetivamente esses dados, as organizações precisam ter uma estratégia de dados adequada, que deve ser dividida em três seções:
- Padronização de dados
- Transformação de dados e automação
- Narração de dados
Estes três pontos serão indispensáveis para obter uma visão clara e concisa da informação recolhida. A maioria das organizações coleta dados sobre reproduções de vídeo, visitas a sites, downloads, etc., apenas para descobrir que elas não podem efetivamente aproveitar todos os dados coletados, seja porque eles são irrelevantes ou porque são inconsistentes com o restante dos dados coletados.
Abordagem a uma política de qualidade dos dados
Hoje, 67% dos executivos reconhecem o potencial dos dados para ajudá-los a expandir seus negócios. No entanto, de acordo com os últimos relatórios, mais da metade dos líderes empresariais reconhece que o potencial está apenas nos dados de qualidade.
Para obter este tipo de dados, é importante que as empresas tenham uma política clara sobre como recolher dados, que dados recolher, como são armazenados, quem tem acesso aos mesmos e o que será feito com eles.
Ao mesmo tempo, precisam de um número claro para definir esta política de dados. Ao considerar quem é o proprietário dos dados, as empresas são divididas em função do departamento de TI ou da suíte-C. Tradicionalmente, isso tem sido visto principalmente como uma função do Diretor de Informação ou Diretor de Tecnologia, no entanto, isso evoluiu e agora é visto mais como uma responsabilidade do Diretor Executivo.
Essa propriedade continuará a evoluir à medida que os líderes de negócios procurarem definir onde as estratégias de dados melhor se encaixam dentro de cada organização.
Arquiteturas Tecnológicas de Big Data
Qualquer estratégia de dados deve ser apoiada por uma boa arquitectura tecnológica. As ferramentas de gestão de dados têm sido um obstáculo para muitas organizações ao longo da última década e continuam a sê-lo hoje em dia.
Atualmente, 43% das empresas utilizam software de gestão de dados, em comparação com 25% que planejam investir em ferramentas para ajudá-las a gerenciar dados nos próximos 12 meses.
Apesar de ter sistemas de gestão, os problemas são evidentes de acordo com os líderes empresariais:
- Incerteza dos dados: Um quarto dos executivos diz que o acesso a dados precisos é um problema.
- Processamento de dados: 23% dizem que analisar e processar dados é o seu maior desafio.
- Silos de dados: Acesso a dados (20%), compartilhamento de dados entre diferentes equipes e funções (18%) e vinculação de dados na organização (17%) são preocupações comuns.
- Prazos: A obtenção de informações que podem ser acessadas em um período de tempo útil (18%) e se os dados estão em tempo real (17%) são preocupações comuns.
Essas porcentagens mais uma vez ressaltam a necessidade de uma boa arquitetura tecnológica que suporte todo o processo de gerenciamento de dados, desde a coleta de dados até o uso final.
A arquitetura de um sistema de Big Data varia de acordo com a infraestrutura e as necessidades de cada empresa, no entanto, geralmente tem componentes comuns: fontes de dados, gerenciamento em tempo real, armazenamento de dados comuns e analíticos, a combinação de processamento em lote e processamento em tempo real e ferramentas para análise e automação de processos.
No passado, uma boa ferramenta de gestão era o ponto focal para manter a segurança dos dados. Hoje, porém, vai além, é uma abordagem estruturada para modelar os elementos que compõem as ferramentas de Big Data de uma empresa.
Portanto, o principal objetivo dos arquitetos responsáveis por projetar essa infraestrutura deve ser o de garantir que os sistemas técnicos e a estrutura da organização coincidam e que, por sua vez, eles possam analisar todos os dados coletados, mantendo a segurança e apoiando caminhos futuros, como a integração móvel que permite a troca de informações.
Benefícios de uma arquitetura de Big Data
Em muitos casos, a grande quantidade de dados analisados não identifica o valor de cada um deles. Diante dessas situações, as grandes empresas de tecnologia iniciaram vários projetos. O objetivo é encontrar a solução ideal para configurar a infra-estrutura necessária para permitir a transferência de dados em sistemas empresariais, deixando de lado as soluções tradicionais de pastas comprimidas ou mesmo USB.
Entre os vários projetos que estão chegando ao mercado está a opção lançada pela Microsoft, o Azure Data Share. Esta ferramenta é apenas um exemplo de como uma estrutura tecnológica de Big Data bem definida pode ajudar na gestão e intercâmbio de dados. No entanto, há mais razões:
- Apoiar a democratização dos dados, que requer compartilhamento de dados, qualidade, segurança e governança.
- Ativar a empresa “hiperconectada” dentro e fora da organização.
- Fomentar um movimento de auto-serviço e Cidadão X.
- Passe de relatórios históricos para análises preditivas e prescritivas.
- Permitir uma maior capacidade de resposta aos utilizadores da linha de negócio (LOB).
- Prepare-se para novas fontes de dados, ao mesmo tempo em que se conscientiza sobre novos aplicativos e casos de uso.
- Monetização da informação extraída após o estudo dos dados ou a obtenção de estatísticas.
A monetização dos dados
A perspectiva de monetização é realmente interessante para o futuro próximo. Como as empresas acumulam grandes quantidades de dados, elas geram valor de formas que não tinham considerado.
Diante dessa nova oportunidade, as empresas precisarão considerar três fatores importantes:
- Os dados descartados por uma empresa podem ser valiosos para outras.
- Elimine os dados em excesso. Em média, entre 60% e 73% de todos os dados recolhidos não são utilizados.
- A integração de dados de diferentes empresas e setores pode fornecer uma imagem mais completa e matizada da informação.
No entanto, existem alguns obstáculos no caminho para a monetização. Quando se trata de dados pessoais, é importante, em primeiro lugar, assegurar a total privacidade do utilizador. É por isso que todas as informações pessoais devem ser removidas, isolando apenas os atributos que são valiosos, através dos quais indivíduos específicos não podem ser identificados.
Na era do RGPD, as empresas têm de avançar na sua análise para determinar que dados são valiosos e podem gerar benefícios quantificáveis e aqueles que não são relevantes.
Conclusões
Os dados são e continuarão a ser vitais para o sucesso do negócio agora e no futuro. Os líderes empresariais compreendem os enormes benefícios das estratégias orientadas por dados e, apesar dos desafios, continuam a avançar para tornar o sucesso orientado por dados uma realidade.
À medida que o escopo de grandes volumes de dados se generaliza, as organizações precisarão compartilhar esses dados com parceiros e clientes. As várias ferramentas do Big Data fornecem uma abordagem simplificada que permitirá que as empresas compartilhem, atualizem e monitorem dados com segurança.
Não só são necessários maiores requisitos técnicos, como também a segurança e a integração de dados contribuem para os novos desafios que as empresas enfrentam todos os dias.
