5 principais lições sobre descoberta de dados
O que é descoberta de dados?
A descoberta de dados é um processo que permite às empresas obterem as informações necessárias para realizar seu trabalho com maior clareza e objetividade.
É uma atividade que envolve a coleta de dados de várias fontes , bem como a detecção de padrões e anormalidades. Como resultado, gere um conteúdo consolidado para o negócio.
É fundamental usar ferramentas que automatizam o processo de descoberta de dados para que ele funcione. Porque, além de serem menos suscetíveis a erros, também proporcionam agilidade, o que é fundamental no mundo dos negócios.
A descoberta de dados permite que você encontre, entenda e confie em seus dados
A descoberta de dados começa com a verificação de dados em todo o cenário da sua organização, que pode incluir fontes locais ou baseadas em nuvem, de data warehouses a ferramentas de ETL e BI, aplicativos SAAS e muito mais. Depois de localizar seus dados, você pode descobrir mais informações sobre eles, como sua estrutura, conteúdo e relacionamentos. Essas informações podem ser usadas para catalogar dados, enriquecer seus metadados e fornecer contexto para ajudá-lo a entender quais dados existem, sua origem, sua linhagem , como estão relacionados a outros dados etc.
Aumentar a transparência e permitir que as pessoas encontrem e compreendam de forma abrangente os dados de sua organização cria confiança neles, o que é essencial para organizações orientadas por dados.
A automação é a chave para a descoberta de dados
Embora a descoberta de dados possa ser realizada manualmente, não é ideal para organizações com um vasto cenário de dados — simplesmente não é escalável, pois descobrir dados em uma ampla variedade de fontes pode ser um processo extremamente complexo, caro e demorado.
Felizmente, as organizações podem usar técnicas de inteligência artificial (IA), como classificação e clustering, para facilitar a descoberta de dados. Quando os cientistas e analistas de dados não precisam gastar tempo realizando manualmente a descoberta de dados, eles podem gastar mais tempo fazendo seus trabalhos, economizando tempo e dinheiro das organizações.
IA e inteligência humana são uma combinação vencedora
Embora as organizações possam contar com a IA para descoberta de dados escaláveis, a inteligência humana pode aprimorar o processo. Ter uma revisão humana e selecionar ativos de dados pode aumentar e melhorar a descoberta de dados orientada por IA. Por exemplo, em um catálogo de dados, os indivíduos têm a capacidade de fornecer contexto comercial adicional e certificar, avaliar e revisar ativos selecionados por IA, ajudando os usuários a entender mais sobre os dados.
Quando ocorre o envolvimento humano, a utilização de abordagens como operações em massa ajuda a agilizar tarefas repetitivas e otimizar a eficiência. Além disso, em um catálogo de dados inteligente, a IA pode ser treinada usando entrada humana e feedback para refinar e melhorar ainda mais a precisão dos processos automatizados de descoberta de dados mencionados anteriormente (ou seja, classificação, etc.).
A descoberta de dados ajuda as organizações a extrair valor de seus dados
As organizações podem utilizar a descoberta de dados para localizar e classificar informações de identificação pessoal (PII) em ativos de dados, o que é extremamente valioso e necessário para garantir a conformidade com os regulamentos de privacidade de dados externos que exigem que as organizações saibam onde essas informações estão localizadas, como são usadas e quem acesso a ele.
Embora a descoberta de dados confidenciais seja um caso de uso significativo para a descoberta de dados, a descoberta também pode permitir que as organizações alimentem programas de análise, incluindo experiências do cliente e iniciativas de fidelidade, e acelerar a modernização da nuvem, gerando oportunidades de criação de valor para as organizações.
A descoberta de dados é fundamental para a governança de dados
A descoberta de dados é parte integrante da jornada de governança de dados de qualquer organização. As organizações precisam 1) entender quais dados possuem, juntamente com seu contexto, 2) determinar quais dados precisam ser controlados e 3) garantir que os dados relevantes sejam controlados adequadamente.
A descoberta de dados oferece suporte a cada um desses requisitos, ajudando-as a localizar seus dados, facilitando o enriquecimento e a classificação de metadados, avançando a inteligência de dados e muito mais.
Créditos: Informatica