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Data Health: garantindo a integridade dos dados para uma organização data-driven

Cesar Ripari, diretor de pré-vendas da QLIK para a América Latina / Foto: Divulgação
Cesar Ripari, diretor de pré-vendas da QLIK para a América Latina / Foto: Divulgação

Confira artigo de Cesar Ripari, diretor de pré-vendas da QLIK para a América Latina

Se estar rodeado de dados fosse o único movimento necessário para garantir as melhores decisões de negócios, as empresas já teriam feito isso. Como aprendemos todos os dias, a coleta de dados por si só não é suficiente para transformar uma companhia rica em dados em uma orientada por eles. A ironia é que quanto mais dados uma organização gerencia, mais difícil se torna manter esse controle. Portanto, pode-se concluir que a única maneira de atingir as metas fundamentais de negócios é agir com base em dados confiáveis e de alta qualidade. Para isso, precisamos garantir a “saúde dos dados”, ou Data Health.

Pergunte a qualquer empresa sobre como ela mede a integridade de seus negócios. Sem dúvida, a resposta será uma lista de métricas com base em dados, com os quais ela administra seus negócios. A maioria das pessoas sabe intuitivamente que dados saudáveis devem ser limpos, completos e em conformidade com os requisitos legais e regulamentares. Infelizmente, esses fatores por si só não garantem que as informações estejam prontas para uso em operações comerciais. A maioria das companhias não consegue medir a integridade das informações que utiliza e é perigoso confiar em dados nos quais esse fator não possa ser medido.

Parte do problema é que, embora muitos executivos pensem que entendem o que significa ter dados saudáveis, existe uma luta árdua para definir ou avaliar a integridade dos dados. Não há dúvida de que a maior arma contra a incerteza é a informação. Embora quase todo mundo saiba que os dados são importantes, quase ninguém consegue usá-los em todo o seu potencial. Há muito trabalho pela frente para fazer uso eficaz de dados.

Defendo a ideia de que os dados deveriam sempre suportar os objetivos de negócios. Os dados são íntegros quando é possível provar que são válidos, completos e de qualidade suficiente para produzir análises nas quais os executivos podem se sentir à vontade para tomar decisões de negócios. Além dos níveis executivos, empresas com dados saudáveis permitem que todos acessem as informações de que precisam e quando precisam, sem questionar sua validade.

Garantir a integridade dos dados envolve monitoramento e intervenção em todo o ciclo de vida, e só é possível quando combina três elementos principais: agilidade para entregar dados rapidamente em um ambiente flexível e escalável; cultura de dados compartilhada em todos os níveis; e confiança entre diversos departamentos para manter as informações unificadas e atualizadas. Vale destacar que a confiança aumenta quando existem dados que são visíveis e verificáveis por todas as unidades de negócios e que ajudam nas ações e nas decisões corporativas.

Com os dados no centro das empresas, estamos vendo cada vez mais pessoas com níveis variados de habilidades se preocupando com a qualidade dos dados, principalmente em garantir um “golden record” – aquele dado mais completo, preciso, atualizado, limpo e, principalmente, governado. Em paralelo, as equipes de TI acabam sendo altamente demandadas para conseguir criar soluções com rapidez suficiente e manter os dados “dourados” para atender ao negócio. A saída encontrada por muitas empresas passa pela mudança para ambientes híbridos e MultiCloud. Graças à flexibilidade dos serviços em Nuvem, a produtividade pode ser aumentada, assim como os custos podem ser otimizados. Já vemos uma grande quantidade de bancos de dados armazenados em Nuvem e a tendência é de crescimento para manter estruturas complexas e adaptáveis, assim como uma estratégia de gerenciamento de dados flexível e muito bem definida.

Quando as organizações falam sobre dados, elas geralmente têm um objetivo ou uma iniciativa específica em mente. Cada iniciativa tem um resultado de negócios associado: aumento da receita, redução de custos, mitigação de riscos ou melhoria da eficiência operacional, por exemplo. Cada vez mais, iniciativas de Data Health se enquadram em algumas categorias comuns que já são familiares para a maioria dos profissionais que trabalham com dados e buscam insights mais rápidos para suas decisões. A tendência é termos cada vez mais esforços colaborativos para a criação de uma maior conscientização sobre a importância da qualidade dos dados. Nessa jornada, aqueles que melhor cuidarem de seus dados e garantirem que estejam saudáveis terão todas as condições de brilhar.

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