Gerenciamento de dados garante o acesso a dados confiáveis; saiba mais sobre Data Management, prática cada vez mais comum nas empresas
O Data Management é uma prática cada vez mais comum em todos os tipos de empresas. Ele se tornou indispensável em razão do grande volume de dados gerados diariamente, que requerem organização para poderem ser transformados em informações.
Ele é o ramo que embasa a adoção de tecnologias de Inteligência Artificial (IA) que, por sua vez, também expande sua presença.
Assim, o Data Management permite compreender como os dados podem ser coletados e utilizados e as demandas disso. Se você se interessa por esse tema, continue a leitura e veja detalhes sobre ele!
O que é Data Management?
O Data Management corresponde ao gerenciamento de dados. Ele representa uma série de procedimentos e ferramentas que são usados para gerenciar o ciclo de vida dos dados em uma organização.
O ciclo de vida se inicia na coleta dos dados e se encerra no descarte das informações. Entre essas extremidades, ele passa pelo armazenamento, organização, validação, segurança e governança.
O objetivo deste gerenciamento é tornar os dados seguros e acessíveis.
Além disso, essas práticas podem garantir a precisão e o efetivo uso das informações para a tomada de decisões.
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Quais são as práticas de Data Management?
O Data Management se apoia em diferentes práticas que buscam cobrir as fases e vida dos dados. Veja quais são elas!
Coleta e integração de dados
A coleta dos dados inicia o ciclo de vida deles e pode ocorrer em diferentes fontes.
Afinal, os dados estão disponíveis em diversos lugares — sistemas internos, redes sociais, pesquisas de mercado, interações com os clientes etc.
Ela é seguida pela integração, que combina os dados para que eles ofereçam uma visão unificada.
Armazenamento e organização
O armazenamento é responsável pelo arquivamento dos dados.
Eles podem ser colocados em locais como bancos de dados ou plataformas de nuvem e, depois, passam pela organização, onde são classificados conforme suas informações.
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Governança de dados
A governança de dados estabelece quais são as políticas e procedimentos para o uso dos dados.
Por exemplo, a governança estipula quem pode ter acesso às informações, como elas podem ser utilizadas e quais são as responsabilidades de cada setor em relação ao ciclo de vida delas.
Ela é importante para o cumprimento de regras internas da empresa e para a conformidade com normas como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados). Além disso, é um dos pilares da segurança das informações.
Qualidade e validação de dados
Antes do uso das informações, cabe ao gerenciamento de dados verificar se eles são confiáveis.
Essa é uma estratégia importante, pois quando inconsistentes, duplicados ou incompletos, os dados podem ser inúteis e até mesmo causar prejuízos para as empresas.
Segurança e privacidade de dados
O Data Management desenvolve soluções de segurança e para a privacidade dos dados. Desse modo, ele exige o uso de tecnologias de proteção, como a criptografia e a autenticação de usuários.
Ainda, cabe a esse gerenciamento estipular quais são as ações necessárias em casos de desastres, como no extravio de dados.
Com isso, ele orienta o que deve ser feito e como recuperar as informações.
Benefícios do Data Management
Hoje os dados não são apenas números utilizados para relatórios e outras documentações. Eles se tornaram recursos que podem ser utilizados pelas empresas em diferentes frentes.
Por exemplo, no desenvolvimento de novos produtos e serviços, no seu aprimoramento, na criação de campanhas de marketing e na comunicação com o público.
Ou seja, o uso de dados se tornou necessário para que os negócios possam continuar suas atividades. Eles direcionam as ações que podem manter a relevância de um empreendimento.
Desse modo, é natural que eles tenham se tornado tão importantes e requerem medidas de obtenção, uso, tratamento e descarte.
Conheça os benefícios que o Data Management oferece para as empresas!
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Melhor tomada de decisão
O gerenciamento de dados estipula como as informações serão obtidas, organizadas e verificadas. Por isso, ele oferece uma camada extra de segurança aos dados, garantindo que são válidos para embasar estratégias.
Portanto, as empresas que usam o Data Management têm maiores chances de desenvolver campanhas sólidas e pautadas na realidade.
Redução de custos
Imagine uma campanha de marketing que é feita apenas com base em crenças dos responsáveis, que acham que sabem que é o público, o que eles desejam e como se comunicam. As chances disso dar errado são grandes, certo?
O Data Management impede que isso aconteça. Ele dá às empresas informações sólidas que devem ser utilizadas em diferentes decisões, inclusive nas campanhas de marketing. Com isso, diminui-se o número de erros e os recursos gastos para corrigi-los.
Com dados válidos e seguros, há um direcionamento sobre quais são os melhores caminhos, seja nas finanças, vendas, atendimento etc.
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Maior confiabilidade e consistência
Como você viu, o gerenciamento de dados estipula diferentes práticas no uso destas informações. Suas etapas referentes à validação e à organização as tornam mais confiáveis, o que é indispensável para o seu uso das decisões empresariais.
Base sólida para adoção de IA
A automação de tarefas e o processamento de informações pela Inteligência Artificial depende dos dados com os quais ela foi treinada. Em caso contrário, a IA não poderá tomar decisões que sejam confiáveis e realmente útil nas empresas.
O uso da IA está atrelado às etapas e cuidados estipulados pelo gerenciamento de dados. Ou seja, de nada adianta investir em Inteligência Artificial se não houver a mesma atenção ao Data Management.
Quais são os desafios enfrentados pelo gerenciamento de dados?
Assim como outras tecnologias, é claro que o Data Management enfrenta seus próprios desafios. Eles devem ser conhecidos para que as empresas saibam como superá-los.
Primeiramente, há o desafio representado pelo crescente aumento de dados. É verdade que eles sempre existiram.
Porém, hoje eles se originam em novas fontes, como é o caso das redes sociais, aplicativos, interações online etc.
Ainda que este aumento apresente oportunidades — afinal, os dados correspondem a informações — ele também requer uma estrutura maior e mais complexa das empresas. Muitas vezes, os recursos não são suficientes para isso.
Além disso, muitas empresas ainda encontram dificuldades em integrar dados que surgem de diferentes fontes.
A integração exige uma coordenação e padronização, bem como um espaço grande o suficiente para abarcar essa grande quantidade de dados.
A conformidade com as leis é outro obstáculo.
Por se tratarem de legislações consideravelmente novas — como a LGPD, que entrou em vigor apenas em 2020 — ainda surgem confusões quanto à sua incidência e interpretação.
Cabe às empresas desenvolver políticas internas e buscar assistência com especialistas em direito e em tecnologia para garantir que suas diretrizes sejam adequadas às leis.
Por fim, a cultura de dados ainda engatinha na maioria das empresas.
Ela é desenvolvida aos poucos, conforme o entendimento sobre a importância destas informações aumenta e surgem novas tecnologias.
Desse modo, é comum que as corporações tenham dificuldade em encontrar profissionais especializados em Data Management.
Isso exige, além de investimento em tecnologias e bancos de dados, recursos para a capacitação das equipes.
Data Management e IA: como se relacionam?
Como brevemente citado anteriormente, a Inteligência Artificial depende do gerenciamento de dados. Sem uma gestão das informações, não seria possível garantir que os modelos de IA estão sendo treinados sobre afirmações verídicas e úteis para a empresa.
É este gerenciamento que permite que haja a eliminação de dados corrompidos, que as informações estejam organizadas e legíveis para o treinamento de modelos e que não sejam repetidas, o que poderia dar uma falsa compreensão de probabilidades.
Portanto, a automação com IA — que depende diretamente do treinamento dela com bancos de dados robustos — não seria possível sem o Data Management.
Isso significa que se uma empresa tem interesse na Inteligência Artificial, também precisará se dedicar ao gerenciamento de dados.
Quais são os passos para implementar um sistema de Data Management?
A implementação do sistema de gerenciamento de dados requer atenção a algumas etapas, capazes de garantir tanto a sua segurança quanto eficácia.
O primeiro passo é analisar qual é o ambiente atual, em termos tecnológicos, no qual a empresa se encontra. Avalie os processos atuais, as ferramentas utilizadas e as fontes de informações usadas.
Depois, é necessário desenvolver uma estratégia de dados.
Os gestores devem se questionar o que pretendem com a adoção do gerenciamento de dados e da IA e quais são as suas prioridades.
É importante que a estratégia acompanhe um estudo de viabilidade.
Ele requer um orçamento realista e pode contar com um prazo que determine o tempo disponível para a organização colocar o plano em prática.
Em seguida, a empresa escolhe as ferramentas e tecnologias que serão adequadas para a sua estratégia de dados. Isso dependerá do tamanho da organização, do número de dados e do seu orçamento.
Por fim, os gestores devem engajar as equipes para que elas entendam a importância das novas políticas e como atuar de acordo com elas.
Implemente o gerenciamento de dados
O Data Management é um cuidado que, cedo ou tarde, todas as empresas deverão tomar. Dessa maneira, começar agora a transição tecnológica pode dar vantagens competitivas aos negócios.
Para isso, conte com o apoio de profissionais especializados em tecnologia. Na BRQ você encontra orientação para adotar as melhores práticas e ferramentas para o gerenciamento de dados adequado.
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