O que é gerenciamento de dados?

Visão geral do gerenciamento de dados

O gerenciamento de dados refere-se à organização, ao armazenamento e ao manuseio sistemáticos dos dados para garantir sua precisão, acessibilidade e segurança durante todo o seu ciclo de vida. Quando planejadas e executadas adequadamente, as estratégias de gerenciamento de dados permitem que as empresas tomem decisões mais bem informadas, melhorem a eficiência operacional, cumpram as regulamentações, reduzam os riscos e inovem melhor e mais rapidamente.

Esta página abrange:

• Por que o gerenciamento de dados é importante?
• Tipos de gerenciamento de dados
• Benefícios do gerenciamento de dados
• Desafios do gerenciamento de dados
• Desenvolvimento de uma estratégia de gerenciamento de dados
• Plataformas de gerenciamento de dados
• Conclusão

Por que o gerenciamento de dados é importante?

Em uma organização moderna, os dados são a base de todos os aspectos essenciais dos negócios, desde a tomada de decisões até as operações e a experiência do cliente. Para maximizar seu valor, todos os dados comerciais devem ser organizados, integrados e acessíveis. Eles precisam estar atualizados, ser consistentes e precisos para serem significativos. E devem ser seguros para atender aos requisitos regulamentares e manter a confiança dos clientes. O gerenciamento de dados é a prática que garante que os dados de sua organização atendam a todos esses requisitos em todos os momentos.

O gerenciamento eficaz de dados permite:

Tomada de decisão informada
As empresas geram e acumulam grandes quantidades de dados. O gerenciamento eficaz de dados garante que esses dados sejam organizados, precisos e acessíveis para que seus usuários possam tomar decisões críticas com rapidez e confiança a qualquer momento, sabendo que têm informações confiáveis.

Business intelligence (BI) e análises
Os tomadores de decisão geralmente contam com ferramentas de BI e análise, mas essas ferramentas são tão boas quanto os dados que analisam. O processo de gerenciamento de dados garante que as ferramentas estejam trabalhando com dados completos e precisos nos formatos necessários. Executivos e usuários de negócios em todos os níveis da organização podem então usar as ferramentas para obter insights sobre as tendências do mercado, o comportamento dos clientes e as operações internas para orientar as decisões diárias e as estratégias de longo prazo.

Eficiência operacional
O gerenciamento adequado de dados simplifica os processos de negócios, melhora eficiência operacionale aumenta a produtividade dos funcionários. Dados bem gerenciados permitem uma recuperação mais rápida e precisa das informações, reduzindo o tempo e o esforço necessários para que os usuários e os aplicativos de negócios realizem suas tarefas.

Conformidade regulatória
Muitos setores estão sujeitos a requisitos regulatórios rigorosos com relação ao manuseio e à privacidade dos dados. O gerenciamento eficaz de dados garante que as organizações cumpram todas as leis de proteção de dados e os padrões do setor, que podem ser extensos e complicados. A adesão às normas de dados reduz o risco de penalidades e problemas legais e aumenta a confiança do cliente.

Vantagem competitiva
Um conjunto de dados bem gerenciado e rico em análises é uma vantagem significativa em um ambiente de negócios competitivo. As empresas que conseguem aproveitar efetivamente os dados para aprimorar a inovação, a eficiência e a satisfação do cliente têm mais chances de superar seus concorrentes.

Tipos de gerenciamento de dados

O gerenciamento de dados abrange uma ampla variedade de atividades relacionadas à aquisição, ao armazenamento, ao processamento e à garantia da qualidade e da segurança dos dados. Diferentes tipos de gerenciamento de dados concentram-se em diferentes áreas do ciclo de vida dos dados. Os principais tipos de gerenciamento de dados incluem:

Gerenciamento de banco de dados
A banco de dados relacional O sistema de gerenciamento de dados (RDBMS) gerencia dados estruturados em tabelas que conectam elementos de dados relacionados. A NoSQL é ideal para lidar com dados não estruturados e semiestruturados com alta flexibilidade e escalabilidade.

Gerenciamento de dados mestres (MDM)
MDM é a disciplina de organização, categorização e harmonização de dados comerciais essenciais, como informações sobre clientes ou produtos, para criar uma única fonte autorizada que garanta consistência e precisão nos vários sistemas e processos de uma organização.

Gerenciamento de documentos
Envolve a organização, o armazenamento e o rastreamento de documentos eletrônicos, geralmente em um sistema de gerenciamento de documentos (DMS).

Gerenciamento de metadados
Refere-se à criação, ao armazenamento e ao gerenciamento de metadados (dados que descrevem e fornecem informações sobre outros dados). Os metadados ajudam os usuários a entender e usar os dados de forma eficaz.

Gerenciamento da qualidade dos dados
Garante a precisão, a integridade e a consistência dos dados. Envolve processos como criação de perfis de dados, limpeza e validação.

Governança de dados
Estabelece políticas e procedimentos para gerenciar ativos de dados e garantir a qualidade, a segurança e a conformidade dos dados.

Gerenciamento de segurança de dados
Concentra-se na proteção de dados contra acesso não autorizado. Ele garante confidencialidade, integridade e disponibilidade.

Integração de dados
Combina dados de diferentes fontes para fornecer uma visão unificada. A integração geralmente é realizada por meio de processos de ETL (extração, transformação e carregamento).

Armazenamento de dados
Centraliza e organiza grandes volumes de dados de várias fontes para dar suporte a relatórios e inteligência de negócios.

Gerenciamento de big data
Lida com o armazenamento, o processamento e a análise de grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, geralmente em ambientes de computação distribuída.

Gerenciamento do ciclo de vida dos dados
Gerencia os dados desde a criação até a exclusão, abordando aspectos como armazenamento, arquivamento e descarte.

As empresas geralmente combinam e interconectam diferentes soluções de gerenciamento de dados para dar suporte a uma estratégia abrangente de gerenciamento de dados. As necessidades e as metas específicas de sua organização devem determinar as soluções de gerenciamento de dados que serão adotadas.

Benefícios do gerenciamento de dados

Conforme explicado acima, o gerenciamento de dados é fundamental para empresas modernas orientadas por dados para apoiar a tomada de decisões informadas, o BI e a análise, a eficiência operacional, a conformidade normativa e a vantagem competitiva. Embora esses sejam motivos suficientes para garantir que sua organização tenha uma estratégia de gerenciamento de dados bem planejada e executada, há também vários outros benefícios. Entre eles, os principais são:

Gerenciamento de riscos - As empresas enfrentam uma infinidade de riscos relacionados aos dados, inclusive violações de dados, falhas de sistema e outras ameaças à segurança. O gerenciamento adequado de dados inclui todas as medidas de segurança, backup e recuperação de dados necessárias para reduzir o risco de perda de dados e garantir a continuidade dos negócios.

Planejamento estratégico - Os dados são um recurso valioso para o planejamento estratégico e a previsão. As organizações podem usar dados históricos para identificar tendências, prever condições futuras do mercado e planejar o sucesso a longo prazo.

Economia de custos - O gerenciamento eficiente de dados pode reduzir muitos custos relacionados a dados. As empresas podem reduzir os custos operacionais associados à infraestrutura, ao processamento e ao gerenciamento, eliminando dados redundantes, otimizando o armazenamento e automatizando os processos.

Satisfação do cliente - Entender as necessidades e preferências dos clientes é essencial para oferecer produtos e serviços atraentes que gerem fidelidade. O gerenciamento de dados ajuda as empresas a coletar, analisar e usar os dados dos clientes para aprimorar as experiências dos clientes, adaptar as ofertas e criar relacionamentos mais sólidos.

Monetização de dados - As organizações com dados de alta qualidade podem ter oportunidades de monetizá-los oferecendo produtos, serviços ou insights orientados por dados a partes externas.

Desafios do gerenciamento de dados

O gerenciamento de dados é um desafio significativo, simplesmente devido ao grande volume e à diversidade de dados gerados pelas empresas modernas. A dificuldade é agravada pela complexidade da integração de dados de várias fontes. E a constante evolução dos requisitos e das tecnologias de negócios torna ainda mais difícil manter uma prática bem-sucedida de gerenciamento de dados sem interrupções. Os maiores desafios são:

Qualidade dos dados - Como os dados são originários de diversas fontes, eles são altamente propensos a inconsistências, imprecisões e incompletude. Para corrigir esses problemas, as organizações devem implementar processos de gerenciamento de qualidade de dados, realizar auditorias regulares e investir em ferramentas automatizadas de limpeza e validação de dados. Além de estabelecer padrões claros de qualidade de dados, as empresas devem nomear administradores de dados oficiais responsáveis pelo monitoramento contínuo para manter dados de alta qualidade.

Integração de dados - A grande variedade de fontes e formatos de dados que fluem para uma empresa cria uma complexidade na reconciliação e na harmonização de conjuntos de dados díspares. Para resolver isso, as organizações devem desenvolver uma estratégia robusta de integração de dados, empregar tecnologias compatíveis e estabelecer formatos de dados padronizados. Um banco de dados de vários modelos, como o Couchbase, foi projetado especificamente para suportar vários modelos de dados a fim de aumentar a versatilidade e, ao mesmo tempo, minimizar a complexidade, o gerenciamento, a dispersão de dados e os custos.

Segurança de dados - A segurança dos dados é sempre um desafio porque as ameaças cibernéticas evoluem constantemente e se tornam mais sofisticadas. Para ficar um passo à frente, as organizações devem implementar criptografia robusta, controles de acesso e medidas de autenticação. Também é essencial realizar auditorias de segurança regulares, treinar os funcionários em práticas recomendadas de segurança e manter-se atualizado sobre as ameaças de segurança mais recentes.

Governança de dados - O foco da governança de dados é estabelecer as políticas e os procedimentos relacionados aos dados que o restante da sua prática de gerenciamento de dados habilitará e aplicará. Os problemas de governança de dados geralmente decorrem de políticas e procedimentos insuficientes ou pouco claros, portanto, sua organização deve implementar uma estrutura abrangente de governança de dados que defina funções, responsabilidades e processos. A estrutura deve incluir ferramentas de governança de dados, sessões regulares de treinamento e promover uma cultura de responsabilidade.

Insight de dados - A obtenção de insights significativos a partir dos dados requer análise e interpretação complexas, bem como ferramentas e habilidades para extrair informações acionáveis. As empresas devem estar dispostas a investir em ferramentas avançadas de análise e oferecer treinamento para aprimorar a alfabetização em dados e as técnicas de visualização de dados em toda a organização. A promoção de uma cultura orientada por dados que incentive a colaboração entre as equipes de negócios e de dados contribui para insights de dados mais eficazes.

Desenvolvimento de uma estratégia de gerenciamento de dados

O desenvolvimento de uma estratégia bem-sucedida de gerenciamento de dados requer uma abordagem abrangente que aborde todos os aspectos de aquisição, armazenamento, processamento e garantia da qualidade e segurança dos dados de sua organização. Aqui está uma visão geral de alto nível das principais etapas para implementar um plano eficaz:

1. Definir objetivos e requisitos de negócios - Entenda claramente seus objetivos comerciais e identifique os requisitos de dados que dão suporte a essas metas.

2. Avalie seu estado atual de gerenciamento de dados - Faça uma avaliação completa de suas práticas, infraestrutura e recursos atuais de gerenciamento de dados.

3. Estabelecer uma estrutura de governança de dados Definir uma estrutura robusta que descreva políticas, procedimentos, funções e responsabilidades para gerenciar e usar dados.

4. Criar um inventário de dados Desenvolva um inventário abrangente de todos os ativos de dados em sua organização. Categorize-os e classifique-os com base na sensibilidade, na criticidade e no uso.

5. Garantir a qualidade dos dados - Implemente padrões, processos e ferramentas para garantir a qualidade dos dados. Inclua a criação de perfis, a limpeza e a validação de dados e planeje auditar e monitorar regularmente as métricas de qualidade dos dados.

6. Aprimorar as medidas de segurança de dados Implemente medidas robustas de segurança de dados para proteger informações confidenciais. Inclua criptografia, controles de acesso, mecanismos de autenticação e auditorias de segurança regulares.

7. Implementar a integração e a arquitetura de dados Projetar uma arquitetura de dados eficiente que ofereça suporte à escalabilidade, flexibilidade e interoperabilidade.

8. Promover uma cultura orientada por dados Promover uma cultura que priorize os dados para a tomada de decisões. Forneça treinamento e recursos para aprimorar a alfabetização em dados e incentive a colaboração entre as equipes de negócios e de TI.

9. Investir em tecnologia e ferramentas Identifique e implemente soluções e ferramentas tecnológicas escaláveis que se alinhem aos seus objetivos de gerenciamento de dados e às metas comerciais.

10. Estabelecer o gerenciamento do ciclo de vida dos dados Definir processos para o gerenciamento do ciclo de vida dos dados, incluindo criação, uso, arquivamento e descarte de dados.

11. Monitorar e medir o desempenho Estabeleça indicadores-chave de desempenho (KPIs) para medir a eficácia de sua estratégia de gerenciamento de dados. Resolva prontamente qualquer problema de desempenho.

12. Melhorar continuamente - Revise e atualize regularmente sua estratégia com base nas necessidades comerciais em evolução, nos avanços tecnológicos e nas mudanças nos requisitos normativos.

Plataformas de gerenciamento de dados

Uma plataforma de gerenciamento de dados (DMP) é uma solução tecnológica centralizada que permite às organizações coletar, armazenar, gerenciar e analisar grandes conjuntos de dados de várias fontes. Embora uma DMP possa ser usada em vários setores para diversas finalidades, ela geralmente se refere a plataformas usadas por equipes de marketing e publicidade para coletar e organizar dados de público-alvo para otimizar a segmentação e a personalização. Os principais recursos das DMPs incluem:

Coleta de dados - As DMPs agregam dados de canais on-line e off-line para criar uma visão abrangente do comportamento e das preferências do consumidor.

Segmentação de dados - As DMPs categorizam os dados em segmentos com base em critérios específicos para apoiar campanhas de marketing e publicidade direcionadas.

Perfil do público - As DMPs criam perfis detalhados de públicos, ajudando os profissionais de marketing a entender as características e os comportamentos de diferentes segmentos de usuários.

Integração com ferramentas de marketing Normalmente, as DMPs se integram a outras tecnologias de marketing, como sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), plataformas de publicidade e ferramentas de análise.

Processamento de dados em tempo real - Muitas DMPs oferecem recursos em tempo real para que os profissionais de marketing possam tomar decisões imediatas e altamente personalizadas com base em informações atualizadas.

Privacidade e conformidade - As DMPs geralmente incluem recursos para gerenciar o consentimento do usuário, garantindo a conformidade com as normas de proteção de dados e os padrões de privacidade.

Os DMPs mais populares incluem Adobe Audience Manager, Oracle BlueKaie Lotame.

Conclusão

Os dados são a força vital de uma empresa moderna, e o gerenciamento de dados inclui todos os processos e procedimentos que os mantêm limpos, saudáveis, seguros e fluindo sem problemas para todas as partes da organização que deles necessitam. Embora o gerenciamento de dados tenha um enorme impacto sobre o sucesso de uma empresa, ele também apresenta muitos desafios devido ao grande volume e à variedade de dados que precisam ser mantidos adequadamente e devido à imprevisibilidade e às mudanças constantes dos requisitos e das tecnologias de negócios.

Para saber mais sobre gerenciamento de dados e tecnologias relacionadas, confira estes recursos:

Diferentes tipos de plataformas de dados

Diferentes tipos de bancos de dados

Um guia para bancos de dados de back-end

Conceitos adicionais de banco de dados

Banco de dados versus data warehouse

Simplificando a governança de dados com o Couchbase Mobile

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