O renascer da gestão de dados: tendências e desafios

A gestão de dados - um termo que abrange integração de dados, qualidade de dados e também administração de dados - foi há muito relegada para segundo plano em muitas empresas de todo o mundo.  Mas com a entrada de cada vez mais empresas na era digital, a gestão de dados está a assumir cada vez mais um papel de destaque. Existe um considerável e crescente volume de dados, por vezes complexos, a gerir. Simultaneamente, as empresas necessitam de adotar mais ações preventivas, ou em tempo real, para responder rapidamente aos desenvolvimentos de mercado, de forma a ficarem (e manterem-se) na frente. O método de trabalho tradicional - em que os proprietários das empresas recebem relatórios de dados das TI - cada vez mais é questionado.

Uma boa gestão de dados é um pré-requisito para uma análise de dados útil, cuja importância tem sido evidenciada em estudos recentes. No inquérito de 2015 da McKinsey relativamente ao Crescimento das Vendas, por exemplo, é destacada uma melhoria de 131% nas vendas para empresas que utilizam amplamente a análise de dados avançada.

3 tendências notáveis

Rein Mertens, Principal Business Solutions Manager no SAS Países Baixos, identificou três tendências que estão a ter um impacto significativo no domínio da gestão de dados.

1.     O advento do self-service: a necessidade de agilidade requer que os negócios combinem e analisem rapidamente os seus próprios dados de uma forma acessível. “Já vimos a evolução do self-service ao nível dos relatórios, nos quais os utilizadores empresariais adaptam os seus próprios filtros num relatório. Atualmente, as capacidades de self-service estão a expandir-se às próprias fontes de dados. Os utilizadores empresariais querem extrair rapidamente informações de diversos fluxos de dados sem a necessidade de competências de TI avançadas. O SAS® Data Loader para HadoopTM, lançado no ano passado, é um bom exemplo de como o SAS está a responder a esta tendência.  Permite aos utilizadores empresariais e cientistas de dados efetuar ações de preparação e limpeza de dados em grandes volumes de dados armazenados no Hadoop rápida e facilmente, sem conhecimentos de YARN ou MapReduce,” explica Rein Mertens.

2.     A necessidade de uma plataforma aberta: para obter perceções, as empresas necessitam input de diferentes fontes internas e/ou externas. A partilha fácil de dados também é necessária para a “análise de dados no limiar”. “A análise de dados no limiar refere-se à computação analítica automática executada diretamente nos dados através de um sensor ou outro dispositivo, ao invés de ter que aguardar que os dados sejam transmitidos para um armazenamento de dados central. Por exemplo, uma turbina eólica pode comparar o seu desempenho relativamente a outras turbinas eólicas de um parque eólico. Isto reduz os tempos de reação na eventualidade de problemas. A nossa recém lançada arquitetura SAS® ViyaTM satisfaz a necessidade de uma arquitetura aberta e moderna e o SAS Fórum será a oportunidade ideal para saber mais sobre o assunto.”

3.     Gestão de dados sugestiva: as ferramentas modernas de gestão de dados utilizam a análise de dados para melhorar a gestão de dados.  O sistema pode fornecer sugestões para combinar diferentes fontes de dados ou pode ajudar utilizadores finais a interpretar os dados. Também já não é inconcebível que as ferramentas de gestão de dados efetuem comparações com outras fontes externas para sugerir, por exemplo, a uniformização de colunas.

Barreiras atuais

As empresas atuais estão a transformar-se rapidamente para acompanhar o ritmo dos pedidos, em constante evolução, dos clientes enfrentando simultaneamente vários desafios - inclusive no domínio da gestão de dados.  Primeiramente é difícil alcançar o equilíbrio certo entre criar a flexibilidade necessária e manter suficiente controlo de gestão. Se a balança pender demasiado para o lado do controlo, emerge uma “sombra” de configuração TI: os utilizadores empresariais introduzem os seus próprios sistemas, de forma a reduzir a sua dependência do departamento de TI e receber perceções de negócio rapidamente. Por outro lado, num sistema completamente self-service, as empresas podem perder a capacidade de tirar proveito de perceções previamente adquiridas. Quando os utilizadores empresarias descobrem perceções relevantes num conjunto de dados, as TI são responsáveis pela automatização do processo e construção dos mecanismos de monitorização e gestão necessários.

Primeiramente é difícil alcançar o equilíbrio certo entre criar a flexibilidade necessária e manter suficiente controlo de gestão. 

“Em segundo lugar, os departamentos comercial e de TI têm que trabalhar em conjunto para alcançar os melhores resultados gerais para a empresa, o que na prática é uma tarefa árdua. A maioria dos gestores de nível C (hierarquia superior) realça a importância dos dados como um ativo empresarial, mas como é que isto se traduz no resto da empresa?  Muitas iniciativas de gestão de dados ainda se centram num quadro legislativo. Poucas empresas colocam proativamente a gestão de dados no topo das suas prioridades,” comenta Rein Mertens. “Vemos frequentemente projetos de Master Data Management (MDM) que se centram somente nas TI. Sem qualquer surpresa, os colegas de negócio ficam descontentes com o resultado final e o projeto falha.”

Um terceiro desafio é utilizar as ferramentas adequadas para a gestão de dados - ferramentas que sejam, simultaneamente, adequadas para as TI e para os utilizadores empresariais finais. De acordo com um estudo efetuado pela Bain & Company, 56% das empresas não possuem os sistemas adequados para recolher os dados de que necessitam ou não estão a recolher dados úteis, e 66% não possui a tecnologia apropriada para armazenar e aceder aos dados. “Além disso, as ferramentas necessárias atualmente para preparar os dados para análise e relatórios são diferentes do conjunto de ferramentas usadas tradicionalmente pelas TI num contexto operacional de data warehouse. As empresas necessitam de um plano estratégico para recolher e organizar dados, um que se coadune com a estratégia empresarial da forma como os dados serão utilizados para criar valor.”

Além disso, muitas empresas debatem-se com a Internet das Coisas (IoT) e a enorme quantidade de dados gerados pela mesma. “Para mim é bastante claro que as empresas têm primeiramente que saber gerir a sua “small data” - por exemplo, dados internos, dados mestres - antes de investir num projeto de Big Data. Para correr, primeiro é preciso andar. Para quê ter perceções de Big Data se não é possível relacioná-las com dados qualitativos dos clientes?” explica Mertens.

Partilhar ideias e alargar a sua rede

No SAS Fórum 2016, a realizar-se em breve, um dos tópicos em debate será a Gestão da Informação na Era Digital. Este tema irá incluir apresentações sobre gestão de dados e o ambiente único, pronto para ser utilizado na cloud o SAS@ ViyaTM, entre outros. “Quem quiser obter uma melhor visão de gestão de dados self-service para utilizadores finais, plataformas abertas ou gestão de dados sugestiva certamente irá encontrar algo do seu agrado. O SAS irá fazer alguns anúncios relativos a esta área nos próximos meses, e o SAS Fórum  irá certamente revelar algumas novidades sobre o que está para vir,” conclui Rein Mertens.

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