A importância da boa gestão de Big Data na sua empresa
Como um Data Management eficiente permite extrair o potencial máximo dos dados
Seja para orientar tomadas de decisão ou desenvolvimento de produto, um olhar criterioso sobre os dados contribui de maneira surpreendente para o planejamento e execução do negócio. Cada visualização, compra, clique e interação podem ser mensurados e somam-se para formar um volume de dados imenso que pode ser tratado, cruzado e estudado para gerar de aprendizados valiosos.
Essa geração e acumulação constante de dados do empreendimento inclui tanto dados estruturados (como a receita gerada no último trimestre) quanto dados não estruturados (como os comentários nas postagens de uma rede social). Ambos tipos podem ser úteis para compreender o desempenho em diferentes áreas e devem ser considerados estrategicamente nas análises de Big Data.
Porém, antes de começar a tirar conclusões e montar painéis em tempo real, é necessário considerar o armazenamento e tratamento da “matéria-prima”: os dados. Para isso, entra em cena o Data Management.
Data Management é o nome dado às práticas de ingestão, organização, armazenamento e manutenção dos dados criados e coletados por uma organização
Esse termo engloba diferentes atividades, como administração de base de dados, modelagem, integração e governança de dados e garantia da qualidade, sempre visando a manutenção de um sistema preciso, eficiente e acessível para quem precisa consultá-lo.
A importância da dedicação aos dados
O amadurecimento de muitos negócios passa por olhar para os seus próprios dados de maneira mais atenta. Enxergar a possibilidade de guiar as decisões estratégicas com dados se mostra um diferencial competitivo importante de muitas empresas, já que facilita o entendimento do mercado, do público consumidor e da própria organização.
Para esse processo, a boa gestão dos dados é importante porque visa garantir a eficiência do fluxo de informações, a compatibilidade dos bancos de dados e, em última instância, a qualidade dos dados que serão usados nas análises. Se vamos utilizá-los como fonte de insights estratégicos, eles precisam estar organizados de maneira adequada para fornecer conclusões realmente confiáveis.
A ineficiência em gerir apropriadamente os dados pode levar a manutenção de soluções de armazenamento, transformação e visualização incompatíveis ou inconsistentes, falta de insumos para análises e outros problemas de Data Quality.
Com isso, limitam-se as possibilidades de BI ou práticas de ciências de dados, como análise estatística avançada ou modelos preditivos. São esses esforços que melhoram a leitura do negócio, antecipando oportunidades, entendendo possíveis cortes de gastos e otimizações, além de serem fortes ferramentas para a compreensão do comportamento do cliente.
O setor de Data Science ou Analytics já é considerado um motor decisório para grande parte das organizações.
Os menus digitais do McDonald’s, por exemplo, alteram as opções para lanches mais atrativos conforme o clima e o horário do dia, feature que, segundo a empresa, conseguiu aumentar o ticket médio dos pedidos onde foi aplicada.
A Netflix, gigante do entretenimento, utiliza parâmetros muito específicos para avaliar suas produções, como qual parte de um episódio é repetida ou abandonada e quanto tempo um usuário deixa entre um episódio e outro da mesma série; podendo descobrir não apenas o quão popular uma série é, mas prever o quão popular ela será.
Data Management para sua empresa
As necessidades das empresa a respeito de gestão de dados podem variar amplamente dependendo do porte, segmento, volume de dados a ser processado, maturidade digital, etc.
Entretanto, quando tratamos da implementação de um projeto de Data Management, podemos usar algumas perguntas para entender as prioridades e guiar o processo, por exemplo:
- De quais fontes provém os dados?
- Qual o tipo dos dados (estruturados/não estruturados)?
- Qual o volume de dados a ser armazenado?
- Qual a projeção de crescimento (do negócio e do fluxo de dados) para o futuro?
- Quem vai consultar os bancos de dados?
- Qual tipo e profundidade de análise pretende ser feita (BI tradicional ou Data Science/Machine Learning)?
A partir disso, já é possível definir qual aproximação deve ser utilizada, estimar a grandeza de investimento necessária e quais soluções que melhor atenderão as demandas.
Por exemplo, caso seja necessário um banco de dados estruturados para Business Intelligence, com maior agilidade e de arquitetura mais fixa, um Data Warehouse pode ser ideal. Por outro lado, se a proposta é reter dados brutos, visando projetos de Data Science e prevendo necessidade de escalabilidade, um Data Lake se apresenta como uma melhor solução.
Hoje, diferentes empresas do mercado oferecem plataformas para curadoria de dados, como o Google Cloud Plataform, AWS e Qlik, que podem desdobrar-se em Data Warehouses ou Data Lakes, conforme for mais adequado à necessidade específica do empreendimento. Um diagnóstico especializado vai ser responsável por indicar a melhor aplicação para cada caso.
A implementação dessas estruturas e práticas de Data Management vai habilitar a organização a alcançar um novo patamar de controle sobre seus dados, permitindo a aplicação efetiva de Big Data na análise de negócios e sendo um passo chave para desbloquear o potencial integral que eles têm a oferecer.
