As 5 iniciativas para que as empresas se tornem data driven

Dedalus destaca dicas para que empresas utilizem dados próprios como base para inovação, agilidade e tomada de decisões críticas, ampliando sua vantagem competitiva

Apoiadas pela aceleração digital e a maneira como as empresas se relacionam com seus clientes, colaboradores e todas as partes interessadas de um negócio, o conceito de estratégias data driven tem levado muitas empresas a buscar na tecnologia, novas formas de otimização de custo e melhor aproveitamento de seus dados. Esta estratégia centralizada maximiza o valor dos dados, tratando-os como ativos diferenciados por sua integridade e qualidade.

“Para se tornarem verdadeiramente orientadas a dados, as empresas devem vincular uma estratégia baseada em dados para resultados claros e criar uma estratégia de ‘dados na nuvem’. O desenvolvimento da criação de um ambiente de dados é de curta duração, porém, a gestão e manutenção dessas informações é contínua e exige expertise em governança, qualidade e integridade dos dados”, destaca Antonio Filho, líder da célula de Dados da Dedalus.

Veja abaixo 5 importantes iniciativa indicadas pelo especialista da Dedalus para garantir o sucesso deste processo:

1) Migração de banco de dados para nuvem: De acordo com Gartner®, até 2022, 75% de todos os bancos de dados serão implantados ou migrados para uma plataforma em nuvem. Esta tendência será em grande parte devido aos bancos de dados usados para análises e o modelo de Software as a Service. Para o especialista da Dedalus, as organizações estão desenvolvendo e implantando novas aplicações em cloud e movendo ativos existentes em uma taxa crescente. “Porém, é importante destacar que antes de migrar para a nuvem, as empresas precisem avaliar a necessidade de migração antes de executá-la que pode ser através da realização de um assessment. Após a verificação de custo, melhor serviço de nuvem e gestão de migração, também é importante desenvolver uma estratégia para que assim, o processo permita uma migração flexível e fácil com base em seus requisitos de negócios”, explica Antônio Filho, líder da célula de Dados na Dedalus.

2) Coleta e transformação de dados (ETL e ELT): O ETL e o ELT são necessários na ciência de dados porque as fontes de informação – quer usem um banco de dados SQL estruturado ou um banco de dados NoSQL não estruturado – raramente usarão os mesmos formatos ou formatos compatíveis. Portanto, é necessário limpar, enriquecer e transformar as fontes de dados antes de integrá-las em um todo analisável;

3) Armazenamento de Dados: Segundo, Antônio é importante avaliar os dados transacionais que são tradicionalmente criados por aplicativos de negócios e os comparar como big data de hoje. Com mais e mais dados gerados, a necessidade de análises avançadas aumentou significativamente. De painéis de inteligência de negócios com análise descritiva, até o aprendizado de máquina para realizar análises preditivas, está se tornando cada vez mais importante considerar como tecnologias novas e inovadoras continuarão a moldar o futuro da análise de dados. “Nos últimos anos, os data lakes surgiram como soluções de gerenciamento de dados que podem satisfazer as necessidades de big data e fornece novos níveis de análises avançadas. Eles aceitam dados em todos os formatos de uma variedade de fontes e podem fornecer um ambiente flexível para a tomada de decisões de negócios inteligentes e baseadas em dados”, diz Antônio;

4) Cloud Data Warehouse: são baseados em nuvem e permitem que as empresas se concentrem em administrar seus negócios, em vez de administrar uma sala cheia de servidores, e possibilitam que as equipes de inteligência de negócios forneçam insights mais rápidos e melhores devido a três fatores essenciais: acesso a dados, escalabilidade e desempenho e,

5) Data Analytics e exploração de dados: O processo de coleta de dados está bem estabelecido. Na verdade, as organizações com visão de futuro começaram a coletar dados antes mesmo de saber como usá-los. Eles reconheceram que os dados têm grande importância, mesmo que ainda não soubessem como extrair esse valor. Data Analytics é o processo de analisar dados com um propósito específico. Isto é, pesquisar e responder perguntas com base em dados e com uma metodologia clara para todos os participantes.
Para Dedalus, tudo se resume a selecionar a solução certa para obter os insights que você está procurando. “Na maioria das vezes, tornar-se data driven significa usar ciência de dados e BI para garantir não apenas o sucesso dos projetos, mas também a rápida adoção das tecnologias, sem riscos ou despesas adicionais”, finaliza o especialista.