Como lidar com Big Data antes que fique fora de controle

Houve um tempo, não muito tempo atrás, em que os operadores costumavam trabalhar em paralelo em dois sistemas de negócios. Um geralmente era um ERP ou programa financeiro, enquanto o outro era um aplicativo pertencente ao pacote de escritório da Microsoft. Mas nos últimos anos, a tecnologia mudou a um ritmo surpreendente. A entrada da arquitetura Software as a Service revolucionou os processos, com os usuários preferindo uma assinatura para tudo o que precisam. Foi relatado no “State of SaaS-Powered Workplace 2017” que o uso de mais de 16 aplicativos SaaS por empresas aumentou 33% em relação a 2016.




Os sistemas SaaS podem facilitar muito o acúmulo e a análise de dados, gerando relatórios estéticos instantaneamente enquanto mantêm recursos de operação remota. Mas isso é mais fácil dizer do que fazer e requer uma estratégia clara e recursos técnicos abundantes.

Os funcionários podem ignorar as estratégias convencionais de tecnologia simplesmente assinando esses produtos. Isso pode levar a esforços duplicados, sem supervisão. Por exemplo, no caso de armazenamento em nuvem e compartilhamento de arquivos, há uma boa chance de que, se você pesquisar seus funcionários, encontre uma variedade de produtos em uso, por exemplo, Google Drive, OneDrive, Dropbox, etc. Embora a tendência de uso de ferramentas digitais possa ser apreciada, as operações correm o risco de se tornarem redundantes e caras, pois é difícil acompanhar os custos da variedade de assinaturas. Além disso, os dados da empresa se espalham, além de expô-los a ameaças de segurança.

Esses são problemas significativos, mas há um ainda maior:a capacidade dos aplicativos SaaS de gerar grandes quantidades de dados. Foi dito anteriormente que as empresas fazem uso de dezenas de aplicativos, mas vamos levar em consideração os dados que cada aplicativo gera. Cada login, cada modificação, notificação, aviso, etc. gera dados. Multiplique isso com as centenas ou milhares de funcionários presentes e a informação se torna uma bagunça.

Lembre-se, lixo dentro significa lixo fora. A qualidade dos dados é fundamental se uma empresa quiser fazer uso das ferramentas que fazem parte da Indústria 4.0 . Entradas incompletas do usuário, extensões de terceiros quebradas e políticas de dados ruins podem constituir poluentes para conjuntos de dados. Como consequência, eles desperdiçam valiosos recursos de computação.

Um estudo revelou que as empresas geralmente gastam de 50 a 80% de seu tempo limpando conjuntos de dados. Isso é escandaloso, pois os recursos encarregados desses trabalhos são altamente qualificados e contratados para análise em vez de corrigir erros de digitação. Uma abordagem estratégica para o gerenciamento de dados pode resolver muitos desses problemas. Como em qualquer outra decisão de negócios, é essencial um plano abrangente elaborado pela liderança e apoiado por todas as funções.

A criação de uma equipe multifuncional de gerenciamento de dados deve ser o primeiro passo. A equipe deve incorporar especialistas em tecnologia, não apenas do departamento de TI, mas também pessoas que utilizam os serviços, para que sua opinião seja contabilizada. Uma vez que a equipe tenha sido montada, os esforços dos membros podem se concentrar em três grandes prioridades:

Alinhamento de processos e sistemas

Os processos de negócios devem ser estudados em detalhes. Os pontos de geração de dados devem ser identificados, tendo em mente dois objetivos principais:

• As barreiras à entrada de dados devem ser reduzidas
• O uso de dados deve ser incentivado

Reduzindo as barreiras ao gerenciamento de dados

Um conjunto comum de ferramentas SaaS deve ser identificado que permitirá que as equipes trabalhem com eficiência. Você deve estar atento às ferramentas que já estão em uso no espaço de trabalho, facilitando o processo de implementação. Os aplicativos principais devem ser usados ​​como parte de estratégias de mini-lançamento, para que seu uso generalizado possa ser promovido. Se necessário, a força de trabalho deve ser adequadamente treinada e motivada. Além disso, uma vez tomada uma decisão, os funcionários devem ser instruídos a segui-la, por exemplo. ninguém deveria estar usando o Google Drive, se o DropBox foi escolhido.

Incentivando o uso de dados

Depois que os novos processos forem projetados, considere como os aplicativos SaaS podem dar suporte às metas gerais de análise de dados. Agora você tem a capacidade de extrair dados para obter uma visão dos hábitos de trabalho dos funcionários? As conexões de API podem ser criadas entre serviços para suavizar o fluxo de dados ?

Se a empresa implementou uma plataforma de negócios de nível empresarial, a mesclagem de dados em um único sistema pode ser uma opção viável. Com isso dito, você deve ser muito rigoroso com a escolha dos dados que deseja reter, porque atolar o sistema com dados desnecessários é a última coisa que você deseja fazer.

Agora, você deve envolver toda a equipe no brainstorming de maneiras pelas quais os dados podem ser efetivamente utilizados nas operações do dia-a-dia. Criar painéis e torná-los parte das reuniões de equipe é uma boa estratégia para trabalhar, pois permite que os KPIs dos funcionários sejam rastreados com facilidade ao mesmo tempo que oferece uma visão sobre os alvos perdidos. Os funcionários também devem estar cientes de todas essas estratégias, pois uma vez que saibam que suas entradas são importantes, eles se preocuparão com a qualidade dos dados.

Adoção do usuário

Todos na organização devem entender a importância de manter a integridade dos dados e participar disso como uma obrigação.

A comunicação desempenha um papel importante na adoção do usuário. Dentro de cada equipe, o gerente deve desempenhar um papel ativo em convencer e motivar os membros. Os resultados dos dados coletados também devem ser compartilhados regularmente para que os funcionários saibam o valor de suas ações. Da mesma forma, os perigos de dados problemáticos também devem ser declarados claramente e, se necessário, ações disciplinares devem ser vinculadas a eles.

O gerenciamento de dados deve ser um aspecto fundamental dos programas de treinamento da empresa para garantir a máxima participação dos funcionários. De tempos em tempos, o departamento em questão pode iniciar reuniões de equipe, workshops, webinars e almoços para que os funcionários recebam todas as orientações e treinamentos necessários.

Manutenção e Governança

Se a adoção do usuário e o alinhamento de processos forem os principais objetivos de sua iniciativa de dados, a manutenção e a governança eficazes desempenharão o papel de um manual de “como fazer”. Em todos os momentos, a equipe de gerenciamento de dados deve trabalhar para desenvolver um roteiro atualizado para preservar a qualidade dos dados. O documento deve ser acessível aos líderes de equipe, para que eles sempre tenham informações explícitas à mão sempre que passarem por uma dificuldade. Isso também garantiria que as consultas não se acumulassem na equipe de governança de dados e a consistência fosse mantida.

O guia deve ser claro, conciso e direto ao ponto. Deve incorporar funções de segurança, higiene e estratégia de dados, fornecendo instruções abrangentes sobre como os usuários devem interagir com os dados. Um modelo de segurança de dados também deve ser incluído no guia, garantindo que as equipes tenham acesso apenas aos dados com os quais estão preocupados.

Tudo isso pode soar como um trabalho em tempo integral, e sim, é. Todas essas questões podem ser abordadas por indivíduos treinados que atendem por muitos nomes:Cientista de Dados, Analista de Negócios, Oficial de Dados e assim por diante. Você nunca deve deixar de contratar os recursos técnicos necessários, pois o custo de uma má gestão de dados pode ser muito maior em relação ao salário da pessoa.

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