Nos últimos dois anos, foram criados mais de 90% dos dados mundiais e, com 2,5 quintilhões de bytes de dados gerados diariamente, é evidente que o futuro está repleto de mais dados, o que também pode significar mais problemas de dados.
Embora seja claro que as empresas podem beneficiar deste crescimento de dados, os executivos devem ser cautelosos e conscientes dos desafios que terão de superar, especialmente em torno de:
- Coletar, armazenar, compartilhar e proteger dados.
- Criar e utilizar insights significativos a partir de seus dados.
Felizmente, existem soluções pragmáticas que as empresas podem adotar para superar os seus problemas de dados e prosperar na economia baseada em dados.
Aqui estão alguns problemas comuns de dados e como você pode resolvê-los.
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O que é Big Data?
1. Encontrando e corrigindo problemas de qualidade de dados
2. Longos tempos de resposta do sistema
3. Confusão com seleção de ferramentas de Big Data
4. Problemas de Big Data em tempo real
5. Falta de compreensão
6. Alto custo das soluções de dados
7. Muitas opções
8. Sistemas Complexos para Gerenciamento de Dados
9. Lacunas de segurança
10. Dados imprecisos e de baixa qualidade
11. Obstáculos de conformidade
12. Usando dados para obter significado
13. Acompanhando o crescimento dos dados
14. Acessibilidade
15. Ritmo da Tecnologia
16. Falta de trabalhadores qualificados
17. Integração de dados
18. Processamento de grandes conjuntos de dados
19. Dados em constante mudança
O que é Big Data?
Uma palavra da moda comumente usada, big data está em toda parte, e é por isso que sempre se fala nele! Os dados são coletados e gerados a partir de quase tudo que fazemos – seja transmitir um programa, enviar um formulário online, enviar um e-mail, ler um texto, criar um relatório, etc.
Para definir o que é big data são utilizados os quatro V’s, a saber:
- Volume: O tamanho dos dados (ou seja, petabytes ou exabytes)
- Velocidade: A velocidade com que os dados fluem
- Veracidade: A validade dos dados
- Variedade: A natureza dos dados (formatos estruturados e não estruturados)
1. Encontrando e corrigindo problemas de qualidade de dados
Ao lidar com os dados, a maior importância é a sua precisão. Afinal, cada insight obtido dos dados dependerá dos próprios dados. Tudo começa durante a fase de coleta de dados. Neste momento, você quer ter certeza de que está coletando dados das fontes certas no momento certo se for aplicar os dados para resultados.
Junto com a coleta de dados, a qualidade dos dados também dependerá de como você os armazena. Deve ser disponibilizado para poder ser analisado (é aqui que entram as soluções de automação).
Durante o ciclo de vida dos dados, você também deve mantê-los adequadamente para que possam ser usados pela equipe certa a qualquer momento para aplicação. Esse uso de dados é o que gera habilidades de tomada de decisão. Para saber como manter os dados limpos e reduzir problemas de qualidade dos dados, consulte este guia.
2. Longos tempos de resposta do sistema
Dados limpos e precisos são tão importantes quanto os dados estarem acessíveis quando você precisar deles. Se você estiver usando uma ferramenta de dados lenta, quando seus dados estiverem disponíveis para uso, eles poderão ser considerados desatualizados e antigos.
Você deseja que os dados possam ser processados imediatamente quando você os insere, para que possa usar sua saída em tempo hábil.
Uma maneira de corrigir longos tempos de resposta do seu sistema é garantir que os dados estejam sendo armazenados de forma eficiente, realizando a reengenharia de dados. Ou procure um sistema de dados mais otimizado e escalável para suas crescentes necessidades de dados.
3. Confusão com seleção de ferramentas de Big Data
Outro desafio ao lidar com big data é escolher a ferramenta de big data certa para as necessidades do seu negócio. Como sua ferramenta de big data é voltada para reduzir problemas de big data, seria uma pena se ela se tornasse um problema por si só!
Para superar esse desafio, é melhor dedicar algum tempo à pesquisa e não pular muito rapidamente para uma ferramenta específica. Além disso, certifique-se de revisar que tipo de suporte as ferramentas que você está considerando oferecem.
Se existir a opção de agendar uma demonstração, aproveite, pois ela lhe dará uma visão de como a solução de big data funcionará especificamente para o seu negócio.
4. Problemas de Big Data em tempo real
Como mencionamos, big data existe em todos os lugares. Como tal, os dados estão em constante mudança e evolução, o que impacta os insights que você obtém deles. Tecnicamente, isso requer uma ferramenta que possa fornecer filtragem atualizada e remover dados redundantes ou irrelevantes da imagem quando você a aplica.
Uma maneira infalível de superar problemas de big data em tempo real é implantar uma solução de automação que utilize inteligência artificial (IA) para processar, analisar e estruturar dados em tempo real. Ao fazer isso, você pode evitar problemas de big data a cada passo.
5. Falta de compreensão
As empresas podem aproveitar os dados para aumentar o desempenho em muitas áreas. Alguns dos melhores casos de uso de dados são: diminuir despesas, criar inovação, lançar novos produtos, aumentar os resultados financeiros e aumentar a eficiência, para citar alguns. Apesar dos benefícios, as empresas têm demorado a adotar a tecnologia de dados ou a implementar um plano sobre como criar uma cultura centrada em dados. Na verdade, de acordo com um estudo da Gartner, das 196 empresas inquiridas, 91% afirmam que ainda não atingiram um nível “transformacional” de maturidade nos seus dados e análises.
Solução: Uma maneira de combater a adoção lenta é adotar uma abordagem de cima para baixo para apresentar e treinar sua organização sobre o uso e os procedimentos de dados. Se a sua equipe interna não tiver recursos para fazer isso, considere contratar especialistas ou consultores de TI e realizar workshops para educar sua organização.
6. Alto custo das soluções de dados
Depois de compreender como sua empresa se beneficiará mais com a implementação de soluções de dados, você provavelmente descobrirá que comprar e manter os componentes necessários pode ser caro. Junto com hardware como servidores e armazenamento de software, também vem o custo de recursos humanos e tempo.
Solução: Para tomar a decisão mais informada sobre que tipo de solução de dados proporcionará o maior ROI, primeiro considere como e por que você deseja usar os dados. Em seguida, alinhe seu raciocínio com seus objetivos de negócios, pesquise as soluções disponíveis e implemente um plano estratégico para incorporá-las em sua organização.
7. Muitas opções
Segundo o psicólogo Barry Schwartz, menos pode realmente ser mais. Cunhado como o “paradoxo da escolha”, Schwartz explica como a sobrecarga de opções pode causar inação por parte de um comprador. Em vez disso, ao limitar as escolhas do consumidor, a ansiedade e o stress podem ser diminuídos. No mundo dos dados e das ferramentas de dados, as opções são quase tão difundidas quanto os próprios dados, por isso é compreensivelmente complicado decidir a solução certa para o seu negócio, especialmente quando provavelmente afetará todos os departamentos e, esperançosamente, será um problema de longo prazo. estratégia.
Solução: Assim como a compreensão dos dados, uma boa solução é aproveitar a experiência do seu especialista interno, talvez um CTO. Caso essa não seja uma opção, contrate uma consultoria para auxiliar no processo de tomada de decisão. Use a Internet e os fóruns para obter informações valiosas e fazer perguntas.
8. Sistemas Complexos para Gerenciamento de Dados
Mudar de um sistema de gerenciamento de dados legado e integrar uma nova solução é um desafio por si só. Além disso, com os dados provenientes de diversas fontes e as equipes de TI criando seus próprios dados enquanto gerenciam os dados, os sistemas podem se tornar complexos rapidamente.
Solução: Encontre uma solução com um único centro de comando, implemente a automação sempre que possível e garanta que ela possa ser acessada remotamente 24 horas por dia, 7 dias por semana.
9. Lacunas de segurança
A importância da segurança dos dados não pode passar despercebida. No entanto, à medida que as soluções são implementadas, nem sempre é fácil concentrar-se na segurança dos dados com muitas peças móveis. Os dados também precisam ser armazenados adequadamente, o que começa com criptografia e backups constantes.
Solução: Você pode seguir algumas etapas com pouco esforço para aumentar drasticamente a segurança de seus dados, como: automatizar atualizações de segurança, automatizar backups, instalar atualizações do sistema operacional (que geralmente incluem melhor segurança), usar firewalls, etc.
10. Dados imprecisos e de baixa qualidade
Ter dados só é útil quando são precisos. Os dados de baixa qualidade não apenas não servem para nada, mas também utilizam armazenamento desnecessário e podem prejudicar a capacidade de coletar insights a partir de dados limpos.
Algumas maneiras pelas quais os dados podem ser considerados de baixa qualidade são:
- Formatação inconsistente (que levará algum tempo para ser corrigida e pode acontecer quando os mesmos elementos são escritos de forma diferente, como “US” versus “US”),
- Dados ausentes (ou seja, falta um nome ou endereço de e-mail em um banco de dados de contatos),
- Dados imprecisos (ou seja, simplesmente não são as informações corretas ou os dados não foram atualizados).
- Dados duplicados (ou seja, os dados estão sendo contados duas vezes)
Se os dados não forem mantidos ou registrados adequadamente, é como se não os tivéssemos.
Solução: Comece definindo os dados necessários que deseja coletar (novamente, alinhe as informações necessárias ao objetivo do negócio). Limpe os dados regularmente e quando forem coletados de diferentes fontes, organize-os e normalize-os antes de carregá-los em qualquer ferramenta de análise. Depois de uniformizar e limpar seus dados, você pode segmentá-los para uma melhor análise.
11. Obstáculos de conformidade
Ao coletar informações, as regulamentações governamentais e de segurança entram em jogo. Com a introdução relativamente recente do Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD), é ainda mais importante compreender os requisitos necessários para a recolha e proteção de dados, bem como as implicações do não cumprimento. As empresas precisam estar em conformidade e ser cuidadosas na forma como usam os dados para segmentar clientes, por exemplo, decidindo qual cliente priorizar ou focar. Isto significa que os dados devem: ser uma amostra representativa dos consumidores, os algoritmos devem dar prioridade à justiça, haver uma compreensão do preconceito inerente aos dados e os resultados do Big Data devem ser verificados em relação às práticas estatísticas tradicionalmente aplicadas.
Solução: A única solução para aderir à conformidade e à regulamentação é estar informado e bem informado sobre o assunto. Não há outra maneira de evitar isso a não ser aprender, porque, neste caso, a ignorância certamente não é uma felicidade, pois acarreta riscos financeiros e de reputação para o seu negócio. Se não tiver certeza sobre quaisquer regulamentos ou conformidade, consulte escritórios jurídicos e de contabilidade especializados nessas regras.
12. Usando dados para obter significado
Você pode ter os dados. É limpo, preciso e organizado. Mas como usá-lo para fornecer insights valiosos para melhorar seu negócio? Muitas organizações estão recorrendo a ferramentas robustas de análise de dados que podem ajudar a avaliar o panorama geral, bem como decompor os dados em informações significativas que podem então ser transformadas em resultados acionáveis.
Solução: Quer isso signifique ter uma estrutura de relatórios consistente ou uma equipe analítica dedicada, certifique-se de transformar seus dados em resultados mensuráveis. Isso significa pegar dados e transformá-los em ações a serem tomadas pela empresa, em um esforço para produzir vitórias para a empresa.
13. Acompanhando o crescimento dos dados
Assim como expandir uma empresa, crescer com dados é um desafio. Você quer ter certeza de que pode dimensionar sua solução com o crescimento da empresa, para que os custos e a qualidade não diminuam à medida que ela se expande.
Solução: Isso é possível criando projeções desde o início da introdução de dados e ferramentas de gerenciamento de dados. Certifique-se de selecionar uma solução de dados robusta e saber com antecedência que ela pode lidar com os recursos que você pode precisar no futuro. Outra opção é contar com sistemas de apoio e equipes internas para gerenciar aspectos de crescimento. Por exemplo, você pode definir marcos que sua equipe deve conhecer, para que somente quando alcançá-los você considere mudar para um sistema mais sofisticado.
14. Acessibilidade
Às vezes, as empresas armazenam dados em uma pessoa ou departamento. Isto não só coloca imensa responsabilidade sobre um grupo seleto, mas também cria uma falta de acessibilidade em toda a organização em departamentos onde os dados podem ser úteis para proporcionar um impacto positivo. Os silos de dados inibem diretamente os benefícios da coleta de dados.
Solução: Parece simples, mas não é suficiente: integre seus dados. Defina expectativas claras e crie um sistema unificado que possa atender às necessidades de cada departamento. Se não for através de um único sistema integrado, considere usar APIs para que os dados sejam acessíveis em um local centralizado.
15. Ritmo da Tecnologia
O inventor, autor e futurista Ray Kurzweil colocou isso melhor quando definiu a taxa acelerada de mudança da tecnologia. Cada avanço tecnológico subsequente baseia-se mais rapidamente no anterior porque evoluem a cada passo para se tornarem mais eficientes e, portanto, podem informar melhor o que vem a seguir. Por exemplo, consideremos a rapidez com que a computação em nuvem e a inteligência artificial estão a melhorar.
Com o rápido avanço da tecnologia e dos sistemas, você não quer que suas ferramentas de dados fiquem desatualizadas, especialmente quando você investe tempo, energia e recursos humanos nelas.
Solução: Embora não seja possível interromper a progressão, você pode se preparar para ela. Isto começa com manter-se informado sobre a tecnologia da informação e seus novos recursos, produtos e ameaças.
16. Falta de trabalhadores qualificados
Embora a procura tecnológica seja elevada e a inteligência artificial e as ferramentas de análise de dados estejam a inovar rapidamente, a falta de trabalhadores qualificados está a causar estrangulamentos para muitas empresas. O número de recém-licenciados qualificados não acompanha o ritmo da tecnologia e, por sua vez, as empresas estão a pedir aos funcionários que complementem esta lacuna desempenhando múltiplas funções.
Solução: Se a solução não existir naturalmente, tente criá-la. Embora não seja possível controlar quantos cientistas e analistas de dados se formam a cada ano, você pode aproveitar sua força de trabalho atual e fornecer treinamento para incutir e ensinar as habilidades que você precisa que eles tenham. Você também pode procurar ferramentas de dados mais poderosas que tornem o trabalho de análise menos complexo, o que abre o recrutamento para um grupo mais amplo de analistas menos especializados.
17. Integração de dados
A integração de dados consiste em pegar dados de várias fontes e combiná-los para criar informações valiosas e utilizáveis.
Solução: Existem algumas maneiras de integrar dados, incluindo as seguintes abordagens:
- Consolidação: Combinando os dados de várias fontes em um armazenamento de dados consolidado
- Propagação: aproveitando aplicativos para copiar dados de um local para outro
- Federação: Usando um banco de dados virtual para criar um modelo que combine dados de diferentes sistemas
- Virtualização: visualização de dados em um local, mas onde os dados ainda são armazenados separadamente
18. Processamento de grandes conjuntos de dados
Grandes conjuntos de dados são difíceis de processar e compreender. Os três V’s do big data incluem volume, velocidade e variedade. Volume é a quantidade de dados, velocidade é a taxa com que novos dados são criados e variedade são os vários formatos em que os dados existem, como imagens, vídeos e texto.
Solução: A solução para problemas com grandes conjuntos de dados, independentemente do seu tamanho exato, foi discutida ao longo deste artigo e inclui táticas que são executadas tanto por recursos humanos quanto por tecnologia. As etapas para processar dados adequadamente, independentemente de seu tamanho, incluem garantir que os dados sejam precisos, integrá-los e desenvolver uma cultura empresarial que compreenda e celebre o uso de big data para tomar decisões informadas.
19. Dados em constante mudança
A implementação da infraestrutura e o gerenciamento de dados não pode ser uma tarefa do tipo definir e esquecer. A natureza dos dados é que eles estão em constante mudança. Os dados e pedidos de seus clientes estão sempre mudando, assim como suas interações com sua empresa.
Solução: Incorpore sistemas de dados com aprendizado de máquina avançado e interoperabilidade para se adaptar ao cenário em constante mudança de entradas de dados e, por sua vez, de saídas. Você também pode usar sistemas que armazenam dados históricos e novos para compreender as causas e implicações das alterações nos dados e modelar tendências futuras.
No mundo atual orientado por dados, a gestão dos seus dados é essencial e não deve ser ignorada. Você precisa ser proativo na compreensão e implementação de soluções de dados que se alinhem com seus objetivos de negócios. Ao fazer isso, você pode mitigar efetivamente quaisquer problemas de big data.
Algumas organizações precisarão montar uma equipe dedicada de especialistas para gerenciar seus dados. Dito isto, as ferramentas de dados modernas oferecem uma maneira simples de aumentar e aproveitar a equipe existente para poder transformar dados em insights para os negócios.
