5 maneiras de construir confiança de dados

Construindo confiança de dados com democratização e governança

As empresas estão gerando mais dados do que nunca. Para abrigar o grande volume de conjuntos de dados, as empresas adotaram uma combinação de armazenamento de dados no local e na nuvem. Esse cenário de dados complexo dificulta o acesso aos dados. O que torna difícil aproveitar esses dados para tomar decisões críticas de negócios.

Em uma organização orientada a dados, a comunidade de dados deve confiar em seus dados

O que significa ter confiança nos dados? “Ter confiança nos dados” na verdade tem vários significados para os usuários. Uma é que os dados atendam aos padrões exigidos para a qualidade dos dados e que sejam adequados às necessidades do negócio. Outro elemento crítico é que está claro quem é o proprietário dos dados. Os usuários devem ser capazes de confirmar de onde os dados estão vindo. Uma consideração final para a confiança de dados é a abrangência dos conjuntos de dados, ou seja, se você pode acessar todos os dados necessários para a tomada de decisões.

Para ilustrar o que isso significa, vamos examinar o que pode acontecer quando uma empresa baseia uma decisão em informações incompletas sobre o cliente. Neste exemplo, uma empresa de comércio eletrônico queria impulsionar sua receita por meio da aquisição de clientes. Para fazer isso, eles precisavam de insights de dados comportamentais. Esses dados eram de vários pontos de contato com o cliente em toda a jornada do cliente. Parece lógico o suficiente – quanto mais informações você tiver sobre como seu cliente se comporta e o que ele compra, maiores são suas chances de aquisição ou retenção. O desafio é que esses diversos conjuntos de dados geralmente estão localizados em diferentes sistemas de origem. Alguns dados podem estar em planilhas, enquanto outros dados residem em bancos de dados tradicionais. Ainda outros dados ficam em data lakes ou data warehouses avançados.

Em uma extremidade do espectro, você tem os insights obtidos de conjuntos de dados completos de todas as fontes. Você pode aplicar o que sabe sobre seu cliente para criar experiências que irão envolvê-lo e encantá-lo. Compare isso com o outro lado do espectro. Decisões tomadas com informações incompletas ou ausentes criam experiências que erram o alvo. Em outras palavras, sua capacidade de construir uma visão holística dos clientes depende de quão bem você pode integrar conjuntos de dados relacionados de diferentes sistemas de origem e fornecer acesso para tomadores de decisão.

Como habilitamos a democratização de dados da maneira certa?

Aqui estão 5 práticas recomendadas para um programa de compartilhamento de dados eficaz

Um: Agir em Metadados com abordagem Data Fabric

Os consumidores de dados agora precisam de acesso aos dados distribuídos em toda a empresa, o que exige que as organizações se concentrem na entrega e governança de dados integradas. Uma abordagem de design de malha de dados pode ajudar a integrar ativos de dados distribuídos e simplificar o acesso a dados. E uma malha de dados fornece recursos de gerenciamento de dados de ponta a ponta, desde a descoberta de dados até a entrega de dados.

O Gartner® diz: “Até 2024, as organizações que utilizam metadados ativos para enriquecer e fornecer uma malha de dados dinâmica reduzirão o tempo de entrega de dados integrados em 50% e melhoraram a produtividade das equipes de dados em 20%”.

Como as malhas de dados atuam nos metadados e não nos dados, elas são independentes das plataformas de dados, tipo de dados e local. E ao vincular metadados ativos dos conjuntos de dados, a malha de dados fornece uma visualização de dados exclusiva sem a necessidade de mover os dados de seu local original.

Dois: entenda o contexto de dados

As empresas estão constantemente inovando e entrando em novas linhas de negócios para gerar múltiplos fluxos de receita. Essa diversificação de iniciativas de negócios levou a um aumento no número de consumidores de dados de cidadãos. O único trabalho de muitos desses usuários de dados não técnicos? Analisar os dados e derivar maneiras de permitir resultados de negócios.

Esses usuários devem entender os dados atualmente disponíveis e de quais dados eles precisam, com base em seu domínio atual. Uma camada semântica e um glossário comercial fornecem uma representação comercial dos dados e ajudam esses usuários a entender o contexto dos dados e a procurar os dados de acordo. Capturar outras informações, como quem mais está usando esses conjuntos de dados e com que finalidade, como parte dos metadados, pode fornecer mais visibilidade aos consumidores de dados sobre quais são os dados mais adequados para eles.

Três: Habilitar acesso a dados de autoatendimento

A TI tradicionalmente desempenha um papel fundamental no fornecimento dos dados necessários a todos os usuários da comunidade de dados em uma empresa. Essa abordagem tem seus desafios, como solicitações pontuais, desperdício de recursos em solicitações semelhantes e atrasos no atendimento.

Para enfrentar esses desafios caros, o que as empresas precisam é de um serviço compartilhado. Uma abordagem que não requer recursos de TI, mas fornece aos consumidores de dados acesso a dados de autoatendimento. Um mercado de dados de autoatendimento com funções definidas pela organização pode fornecer aos consumidores um balcão único para todas as suas necessidades de dados. Com um mercado de dados, a empresa pode capacitar os consumidores de dados com acesso de autoatendimento a dados relevantes, ao mesmo tempo em que fornece proteções apropriadas para o uso responsável e governado dos dados.

Quatro: automatizar tarefas de gerenciamento de dados

O design da arquitetura de malha de dados fornece recursos abrangentes de gerenciamento de dados. Mas permanece a questão de como gerenciar e atender a cada solicitação de dados. A automação inteligente incorporada ao design da malha de dados pode ajudar a automatizar várias tarefas de gerenciamento de dados, permitindo que os consumidores de dados concentrem seus esforços na criação de valor a partir dos dados, em vez de esperar pelos dados certos.

À medida que lidamos com dados em um cenário distribuído, a governança de dados automatizada e a entrega tornou-se cada vez mais importante. Embora a governança habilitada por IA possa estimular a governança escalável em toda a empresa, um mercado de dados pode fornecer entrega automatizada de dados para solicitações de dados. As organizações precisam aumentar esses recursos de automação no próprio design da malha de dados, para oferecer suporte à entrega de dados em escala corporativa por meio do mercado.

Cinco: Colaboração da comunidade de dados

Para selecionar e aprimorar continuamente os conjuntos de dados e personalizá-los para os consumidores de dados, os produtores e consumidores de dados precisam ter discussões mais contextuais sobre os ativos de dados, categorias e coleções.

E o acesso aos dados corporativos — para o ecossistema de distribuidores, fornecedores e parceiros da organização — é fundamental para escalar os negócios. Por exemplo, seus fornecedores podem precisar de acesso de autoatendimento aos dados relativos a uma oferta atual. Ou um parceiro pode precisar acessar dados relevantes para seus negócios conjuntos. Ou talvez um de seus distribuidores tenha identificado que poderia operar com mais eficiência se tivesse acesso ao seu estoque atual.

Cada uma dessas oportunidades de colaboração e acesso se beneficiaria de um serviço compartilhado com uma interface intuitiva. Um que pudesse incorporar a capacidade de vários mercados (com a capacidade de fornecer vários pontos de entrada de autoatendimento para as partes interessadas relevantes). Isso permitiria mensagens em tempo real entre as partes interessadas de dados, forneceria a capacidade de revisar e classificar conjuntos de dados e compartilhar conhecimento de dados com a comunidade.

Resumo

A democratização de dados está impulsionando várias iniciativas para empresas e a construção de confiança de dados está no topo da lista. Essa confiança alimentou vários projetos de análise e ciência de dados e iniciativas de ML em toda a organização. Uma abordagem de malha de dados para democratizar os dados, facilitada por um mercado de dados, criará confiança nos dados e impulsionará uma cultura orientada por dados.

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Créditos: Informatica