Gerenciamento de dados

Quais são os principais tipos de gestão de dados?

A gestão de dados é uma disciplina ampla que inclui vários elementos. Veja alguns exemplos comuns de gestão de dados:

• Arquitetura de dados: trata-se de uma estrutura que mostra como os ativos de dados são estruturados e gerenciados em uma organização, incluindo modelos, políticas, padrões e regras.
• Modelagem de dados: os modelos de dados são diagramas visuais de como os dados fluem por meio de um aplicativo ou organização, em que cada modelo representa um conjunto de dados ou relacionamento. Isso ajuda o usuário a entender a estrutura de dados.
• Ingestão de dados: a ingestão de dados em pipelines envolve o processamento de dados para corrigir erros, remover duplicatas e combinar conjuntos de dados. ETL (extrair, transformar, carregar) e ELT (extrair, carregar, transformar) são exemplos de pipelines de dados usados para filtrar, mesclar e formatar dados para uso em análises de inteligência artificial (IA) e business intelligence (BI).
• Catalogação de dados: ao criar um inventário de seus recursos de dados, você pode torná-los mais fáceis de pesquisar e permitir a colaboração entre usuários.
• Armazenamento de dados: as organizações tendem a armazenar seus dados em um data warehouse (sistema usado para armazenar grandes quantidades de dados estruturados), um data lake (repositório central para dados estruturados e não estruturados) ou um data lakehouse (cruzamento entre um data warehouse e um data lake).
• Otimização e manutenção de dados: à medida que seus dados e padrões de uso mudam com o tempo, o desempenho da análise pode começar a se degradar. Para manter o desempenho máximo, você precisa de um plano para acompanhar e lidar com as mudanças.

Os benefícios comerciais da gestão de dados

As organizações agora têm acesso a grandes quantidades de dados e, sem um gerenciamento robusto, é fácil ficarem sobrecarregadas e perderem informações e oportunidades valiosas. À medida que o volume dos dados aumenta, você precisará de uma estratégia que inclua a gestão e a manutenção em todo o ciclo de vida.

Eficiência e integridade

A gestão de dados bem feita leva a processos simplificados e integridade de dados, o que contribui para melhorar o desempenho dos negócios. Com as estruturas e sistemas certos, você pode organizar e usar seus dados com muito mais eficiência.

A gestão de dados inclui a otimização de fluxos de trabalho e a automatização de tarefas repetitivas, além de garantir que os dados sejam mantidos em um local bem organizado e centralizado. Isso significa que o processo de coleta e análise de dados é mais rápido e que você não precisa perder tempo procurando informações relevantes.

Se você puder garantir a qualidade e a integridade dos seus dados, haverá muito menos risco de duplicação ou lacunas que causem erros dispendiosos e atrasos no projeto. Não haverá confusão com várias cópias de um arquivo em diferentes locais em diferentes sistemas, por exemplo.

Além do aumento da produtividade, um melhor acesso aos dados melhora a colaboração e a comunicação entre os departamentos e ajuda a reduzir os silos.

Confiabilidade e precisão

Com uma boa gestão e manutenção de dados, você pode garantir que suas informações sejam sempre precisas e confiáveis. Graças a métodos como validação de dados e implementação de processos de limpeza, você pode encontrar e corrigir quaisquer erros, inconsistências ou valores ausentes.

Uma parte importante da gestão de dados para o lakehouse é escolher um formato que seja versátil, se adapte a dados em constante mudança e possa operar entre diferentes sistemas. Isso oferece a maior flexibilidade possível no uso de ferramentas de análise e IA em toda a organização, sem precisar aprimorar ou migrar usuários para novos sistemas. Um formato de dados interoperável permite manter uma única cópia dos dados para uso em toda a organização, o que minimiza a duplicação de dados, reduz os custos de armazenamento e promove uma boa higiene dos dados.

Tudo isso significa que você pode confiar nos dados para tomar as decisões certas. Ter informações atualizadas e precisas oferece maiores percepções e permite responder com eficácia às mudanças do mercado e às necessidades dos clientes.

Privacidade e segurança

Os dados gerenciados de maneira adequada são inerentemente mais seguros e funcionam lado a lado com as políticas de governança de dados. Enquanto a governança de dados fornece políticas e estruturas para toda a empresa que apoiam a qualidade e a auditoria dos dados, a gestão de dados abrange a organização técnica e prática dos dados.

Com gestão e governança de dados eficazes, você sempre saberá onde seus dados estão e terá registros de quem tem permissão para acessá-los. Com isso, é mais fácil identificar possíveis vulnerabilidades, descobrir se faltam informações e impedir o acesso não autorizado, o que poderia levar a violações.

A gestão de dados também envolve a adição de protocolos de segurança, como criptografia e anonimização de dados, para proteção contra-ataques cibernéticos. Ela abrange todo o ciclo de vida dos dados em seu sistema, incluindo a remoção de registros que ultrapassaram a data em que você pode armazená-los legalmente. Ao guardar apenas as informações necessárias do cliente e manter registros de consentimento, você pode garantir a conformidade com as leis de privacidade de dados e as regulamentações específicas do setor.

A privacidade e a segurança dos dados ajudam você a proteger sua empresa não apenas contra penalidades financeiras, mas também contra a publicidade negativa causada por uma violação. Se você demonstrar que pode proteger seus dados, criará confiança com clientes e parceiros de negócios.

Escalabilidade e recuperação

Outra vantagem do gerenciamento de dados é que ele pode ajudar sua empresa a crescer. Com melhor visibilidade e dados confiáveis, você pode tomar decisões rápidas, responder a mudanças e aproveitar novas oportunidades. Você também terá mais informações sobre as preferências dos clientes e poderá demonstrar seu crescimento e potencial a novos investidores.

Maior eficiência, incluindo processos automatizados e repetíveis, permite reduzir custos operacionais e lidar com maiores quantidades de dados à medida que sua empresa cresce. Com uma plataforma de nuvem para serviços de gerenciamento de dados, você não precisa se preocupar em expandir o armazenamento de dados.

Uma boa gestão de dados também inclui estratégias robustas de backup e recuperação, garantindo que você possa recuperar seus dados essenciais rapidamente e minimizar o tempo de inatividade no caso de um ataque cibernético ou de uma falha no sistema.

Quais são os desafios para uma gestão de dados bem feita?

À medida que seu estoque de dados cresce, fica cada vez mais difícil acompanhar onde eles estão armazenados e quem pode acessá-los. Conheça alguns dos principais problemas que as empresas enfrentam:

Conformidade

A gestão de dados é a implementação técnica da sua estratégia de governança de dados. Portanto, se você não acertar a estratégia de governança, será mais difícil gerenciar os dados.

Há muitos regulamentos a serem considerados, como a Lei de Proteção de Dados de 2018, a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia e o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR). E o cenário de conformidade está sempre mudando, então você precisa trabalhar duro para se manter atualizado, principalmente se sua empresa for internacional.

Segurança de dados e privacidade

Novamente, quanto mais dados você tiver, mais difícil se torna mantê-los seguros. Se suas políticas de gestão de dados não estiverem à altura, informações desorganizadas levarão a erros e à falta de segurança. No entanto, com todas as outras tarefas diárias que você precisa realizar, a segurança e a criptografia às vezes podem ser negligenciadas.

A gestão de dados inadequada pode causar perda de dados ou falha total do sistema, colocando sua empresa em risco de violação, além de interromper suas operações (e reduzir a receita). O não cumprimento dos requisitos de segurança e privacidade pode levar a ações legais e multas, sem falar em danos à reputação e perda da confiança do consumidor.

Integração de dados

A maioria das organizações usa vários sistemas para coletar e armazenar seus dados, mas pode ser difícil reunir tudo isso para processamento ou análise se os sistemas não se integrarem bem (principalmente com sistemas legados). Se você decidir consolidar todos os seus dados em uma única plataforma ou repositório, o desafio é ainda maior!

Cada um de seus aplicativos ou ferramentas de gestão de dados terá um estilo diferente de banco de dados, e há muitos tipos e formatos de dados. Antes de tentar a integração, você precisa garantir que os dados sejam formatados e transformados quando necessário para evitar erros de comparação e análise.

Silos de dados e dependência do fornecedor

É difícil ter um plano sólido de gestão de dados quando seus dados estão espalhados por toda parte. Além disso, manter os dados em sistemas separados leva a silos de dados, o que dificulta a manutenção da consistência em toda a organização, a obtenção de uma visão geral dos dados em toda a empresa e a confiança de que os conjuntos de dados são precisos.

Se os dados se sobrepuserem em silos, você poderá descobrir que os recursos estão sendo desperdiçados quando duas equipes acabam analisando os mesmos dados. Os silos também são prejudiciais ao compartilhamento de informações e à colaboração entre departamentos.

Outros problemas ocorrem com a falta de portabilidade de dados, o que significa que não é fácil mover dados entre ambientes. Isso pode ocorrer porque o formato no qual você mantém seus dados é de propriedade de um fornecedor específico, em vez de poder ser usado em todas as plataformas.

Isso nos leva ao desafio da dependência de fornecedores, que acontece quando não é viável abandonar um produto porque atrapalharia suas operações ou teria um alto custo. Nesse caso, você fica preso a continuar com o fornecedor atual, mesmo que ele não esteja prestando um bom serviço.

Como uma plataforma de gestão de dados pode ajudar?

Uma plataforma de gestão de dados, como a Databricks, é um sistema digital integrado que ajuda a reunir, organizar e analisar grandes quantidades de dados para cargas de trabalho de análise, BI e IA em toda a sua organização. Alguns casos de uso comuns incluem a segmentação do público para obter percepções sobre o comportamento do cliente, o monitoramento de fraudes financeiras ou a abordagem preventiva das flutuações da cadeia de suprimentos.

Esses sistemas de gestão de dados centralizam seus dados para que sejam acessíveis a todos na organização, reduzindo silos e inconsistências. Eles geralmente vêm com configurações de segurança de dados, como criptografia e backup e recuperação automáticos, além de funções e ferramentas de ETL e ELT para governança de dados e gestão de metadados. Também podem oferecer funcionalidade autônoma de manutenção e otimização de dados para manter os custos de armazenamento baixos e o alto desempenho das queries.

Como plataforma de gestão de dados, a Databricks combina os recursos exclusivos da arquitetura de data lakehouse com uma data intelligence platform alimentada por modelos de IA que analisam seus dados junto com a forma como eles são usados. Com a Databricks Data Intelligence Platform, as empresas têm acesso à linguagem natural, catalogação e descoberta semânticas, gestão e otimização automatizados e governança e privacidade aprimoradas.

A IA também potencializa a otimização preditiva da Databricks, uma ferramenta que otimiza automaticamente seus dados aprendendo com os padrões de uso. Ela prevê a melhor maneira de otimizar para executar as ações corretas. Isso garante que você execute apenas as otimizações que trarão um alto ROI, além de reduzir os custos de armazenamento e manter um bom desempenho de query.

Esses recursos contribuem para a qualidade geral dos dados e pipelines de dados confiáveis em todo o ciclo de vida da gestão de dados, assim como os outros recursos orientados pelo DatabricksIQ, que cria modelos de IA generativa altamente especializados e precisos que entendem seus dados e sua terminologia de negócios.

Garanta o sucesso com as melhores práticas de gestão de dados

A gestão de dados é uma tarefa grande que nunca termina. Veja algumas maneiras de garantir que seus esforços de gestão de dados sejam executados sem problemas.

Identificar objetivos de negócios

É importante entender os objetivos de toda a empresa para garantir que sua estratégia de gestão de dados esteja vinculada a eles. Isso ajudará você a saber quais conjuntos de dados são relevantes e que, portanto, valem a pena coletar, manter e analisar, o que significa que seu software de gestão de dados não ficará sobrecarregado.

Em seguida, você pode desenvolver um plano que se concentre nos dados corretos e nos KPIs mais relevantes. Quais percepções serão mais valiosas para o negócio como um todo? Você também pode definir metas relacionadas a dados que contribuem para o sucesso geral da empresa, como reduzir a duplicação de dados em 50% em um ano.

Priorizar a qualidade dos dados

O uso de dados de alta qualidade é a única maneira de encontrar percepções confiáveis e tomar decisões precisas. Por isso, você precisará preparar seus dados antes de usá-los e confirmar sua integridade. A preparação de dados inclui limpeza, edição, organização, integração e mesclagem de dados, além de testes. Tudo isso ajuda você a garantir que os dados sejam consistentes e precisos.

Outros processos para melhorar a qualidade dos dados incluem treinar os membros da equipe sobre a maneira correta de inserir dados e realizar verificações regulares de precisão. Você deve ser capaz de identificar qualquer coisa incorreta ou desatualizada e observar erros de formatação e ortografia inconsistentes que afetarão os resultados.

Permitir a interoperabilidade

A interoperabilidade de dados significa que você pode trocar e processar dados em diferentes sistemas e processos de negócios, mesmo que estejam em vários formatos e locais, oferecendo uma visão unificada dos seus dados. Isso facilita a obtenção de uma boa gestão e governança de dados.

Como mencionamos anteriormente, você precisa evitar a dependência de fornecedores e optar por soluções de gerenciamento de dados que sejam compatíveis com diferentes formatos.

Por exemplo, o Delta Lake UniForm (abreviação de Delta Lake Universal Format) é construído em uma estrutura de armazenamento de código aberto que fornece uma view ao vivo dos dados para todos os usuários, independentemente do formato. A unificação perfeita dos formatos de tabela significa que você não precisa criar cópias de dados ou silos adicionais.

Garantir a segurança dos dados

Comece criando políticas de segurança e governança e ensine os funcionários sobre como lidar com os dados de forma segura. Você pode limitar o acesso com diferentes níveis de permissões (mas certifique-se de verificar se todos têm acesso aos dados de que precisam para realizar seus trabalhos e explique por que existem limites).

Escolha um sistema de gestão de dados com configurações de segurança robustas, use técnicas de criptografia e anonimização de dados e exclua informações quando não precisar mais delas. Faça vários backups de seus dados e implante uma estratégia para lidar com uma possível violação.

Continuar as auditorias e os relatórios

É importante realizar auditorias regulares dos seus dados para manter a confiabilidade e a conformidade e gerar relatórios significativos. Os relatórios de dados mostram como sua empresa está se saindo ao longo do tempo, geralmente usando visualizações como gráficos e tabelas em um dashboard online. Você também pode usar relatórios regulares para verificar se há anomalias e verificar se os dados estão sólidos.

Os relatórios de compliance revelam como você coleta, armazena, usa e protege os dados da sua própria empresa e dos clientes. É útil para provar que você está cumprindo todos os requisitos relevantes. Os relatórios analíticos permitem analisar uma estratégia ou processo de negócios e tome decisões baseadas em dados combinando dados qualitativos e quantitativos.

Criar uma estratégia de gestão de dados

Acima de tudo, você precisa elaborar um plano para orientar suas atividades de gestão de dados. Esse roteiro deve determinar exatamente como sua organização pretende coletar, organizar, usar e analisar os dados, de acordo com processos documentados.

A estratégia deve delinear as práticas recomendadas para evitar os vários desafios envolvidos na gestão de dados e incluir políticas e fluxos de trabalho oficiais para garantir a consistência. Essas políticas devem abranger a distribuição de dados, a segurança e a conformidade, e especificar quais ferramentas devem ser usadas.

Como criar uma estratégia de gestão de dados

É claro que cada empresa e seus dados são únicos, portanto, não existe um plano de gestão de dados que sirva para todos. No entanto, os passos básicos são os mesmos para a maioria das organizações.

Comece executando uma auditoria ou avaliação para avaliar sua infraestrutura de dados atual, incluindo fontes de dados, plataformas, processos e recursos. Além de procurar lacunas e vulnerabilidades de segurança, você pode realizar uma análise SWOT para destacar os pontos fortes e fracos.

Descreva suas metas relacionadas a dados e alinhe-as com objetivos mais amplos. Configure processos para coletar e preparar dados, incluindo transformação e limpeza de dados. Estabeleça diretrizes para verificar se são precisas, completas e atualizadas. Por exemplo, como você identificará dados incompletos ou imprecisos?

Inclua políticas de governança de dados para garantir que os dados sejam usados de forma correta e consistente em toda a empresa e defina as funções e responsabilidades dos usuários. Não se esqueça da conformidade: quem verificará se os clientes deram permissão para coletar e usar seus dados?

Você também precisará considerar a tecnologia para armazenamento, processamento e análise de dados. Reserve um tempo para pesquisar e encontrar um sistema que permita a interoperabilidade. Como e onde você armazenará os dados e como os manterá seguros? Crie um processo que seja fácil para as equipes colaborarem e comunicarem informações sobre dados.

Comunique essas políticas a todos os funcionários e ofereça treinamento abrangente sobre como coletar, usar e proteger os dados. Talvez seja necessário contratar novos funcionários com habilidades específicas de gestão de dados ou contratar consultores externos para supervisionar a mudança. Certifique-se de que todos entendam a estratégia de gestão de dados e como desempenhar sua função nela.

Por fim, é importante monitorar e avaliar sua estratégia de gestão de dados regularmente para garantir sua eficácia. Pode ser necessário fazer ajustes com base no desempenho e na precisão dos dados.

Como um data lakehouse pode melhorar a gestão de dados?

Além de seguir as práticas recomendadas mencionadas acima, você pode melhorar seus esforços de gestão de dados usando um data lakehouse. O que é um lakehouse? É um tipo de arquitetura aberta que combina os melhores elementos de data lakes e data warehouses.

Embora sejam ideais para dados estruturados, os warehouses não são adequados (ou econômicos) para outros tipos, como dados não estruturados ou semiestruturados. Os data lakes são adequados para armazenar dados brutos em vários formatos, mas não permitem transações nem impõem a qualidade dos dados. Os data lakes oferecem o melhor dos dois mundos.

Os lakehouses usam recursos de gestão de dados semelhantes aos de um data warehouse, mas são construídos diretamente sobre o armazenamento em nuvem de baixo custo em formatos abertos. Isso os torna escaláveis e você pode armazenar, refinar, analisar e acessar uma grande variedade de tipos de dados. Suas equipes podem usar os dados sem precisar acessar vários sistemas, ajudando a eliminar silos.

A Databricks Data Intelligence Platform é um sistema unificado baseado na arquitetura lakehouse, o que significa que há uma única arquitetura para integração, armazenamento, processamento, governança, compartilhamento, análise e IA.

Ela inclui o recurso Delta Lake UniForm, que permite portabilidade e interoperabilidade de dados, incluindo a capacidade de alternar entre formatos de tabela aberta. Você não precisa se preocupar com a dependência de fornecedores ou com ecossistemas fechados, e seus dados estão sempre sob seu controle, tornando a gestão de dados o mais fácil possível.