Nos últimos anos, houve um boom na transformação digital, pois as empresas buscaram modernizar suas operações para aproveitar um mundo de trabalho novo e mais flexível.
Mas essa mudança muitas vezes levou a estruturas de dados que são difíceis de gerenciar, o que significa que extrair valor dos dados é mais difícil do que deveria ser.
Então, o que as empresas podem fazer para garantir que estão obtendo um bom valor de seus dados? Conversamos com Wilko Visser, CEO da plataforma de arquitetura corporativa ValueBlue para descobrir.
BN: O que tem levou tantas organizações a permitir que seus dados ficassem fora de controle?
WV: Os dados são intangíveis e a captura de dados geralmente não é centralizada: Cada pessoa em cada organização requer dados para seu trabalho diário: Seja você um vendedor procurando dados de clientes em seu CSM ou um funcionário de suporte procurando a última atualização de um ticket: os dados estão em toda parte. A natureza descentralizada dos dados torna muito difícil controlá-los: sem uma visão central de todos os dados capturados, um mecanismo para evitar duplicatas ou redundância e um mecanismo para verificar a qualidade dos dados, eles ficam fora de controle rapidamente. E sem um sistema central de registro, muitas vezes você só detectará isso quando for tarde demais.
BN: Por que é importante ter uma’fonte única de verdade’?
WV: Uma única fonte de verdade permitirá que você rastreie a origem dos dados e designe os locais de origem como verdadeiros. Isso evita redundância e incoerência de dados, melhorando assim a qualidade e rastreabilidade dessa qualidade. Isso é extremamente importante porque a tomada de decisão baseada em dados é tão boa quanto a qualidade dos dados em que se baseia. Tomar decisões baseadas em dados sem uma única fonte de verdade, por causa disso, muitas vezes resultará em decisões ruins. Além disso, uma única fonte de verdade disponível sempre e em qualquer lugar também acelera seu processo de tomada de decisão. E as organizações que podem tomar as decisões certas rapidamente irão prosperar.
BN: Qual é o primeiro passo para entender o cenário de dados de uma organização?
WV: Entendendo todos os dados em sua organização são difíceis, ou mesmo impossíveis. Haverá mais do que você jamais poderia imaginar, escondido em todos os lugares. Portanto, a primeira etapa para entender o cenário de dados da sua organização é definir o escopo e priorizar. E para isso, você precisa entender quais dados são críticos para dar suporte aos seus processos de negócios mais importantes. Depois de entender quais dados são críticos para seus processos de negócios mais importantes, você pode capturar sua origem (gerenciamento de dados mestre) e como eles fluem pela sua organização (linhagem de dados). A partir daí, você pode trabalhar para melhorar a qualidade, segurança e consistência desses mesmos dados, implementando gerenciamento e governança para manter essa qualidade no nível exigido.
BN: Quais fatores influenciam a qualidade dos dados?
WV: Os dados geralmente são corrompidos quando há várias fontes de registro: isso cria inconsistências. Obter o gerenciamento de dados mestre e a linhagem de dados corretos pode ajudar com isso. Em seguida, a transferência manual de dados é sempre perigosa: erros humanos são um dos maiores riscos para a qualidade dos dados. A automação de integrações é, portanto, não apenas muito mais eficiente, mas também melhora a qualidade dos dados. Por último, mas não menos importante, implementar um bom sistema central de registro e um bom sistema de gerenciamento e governança de dados funcionará como uma rede de segurança para detectar a perda de qualidade dos dados no início, permitindo que as organizações identifiquem e resolvam a causa disso.
BN: Qual a importância da escolha do local para armazenamento de dados?
WV: O local de armazenamento de dados não é realmente muito importante, desde que está claro quais dados são armazenados onde. Pode ser que alguns dados que sua organização gerencia tenham requisitos específicos para seu armazenamento, como barreiras geográficas, necessidades de redundância ou medidas de segurança específicas. No entanto, entender quais desses requisitos se aplicam a quais dados é mais desafiador do que escolher o local certo para esses dados depois que essas informações são conhecidas.
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