Dominando o Gerenciamento de Big Data: Prevenindo o Caos Antes que Comece

Houve um tempo, não muito atrás, quando operadores trabalhavam em paralelo em dois sistemas de negócios. Um era geralmente um ERP ou programa financeiro, com o outro sendo um aplicativo da suíte Microsoft Office. Mas nos últimos anos, a tecnologia mudou em um ritmo assombroso. A entrada da arquitetura Software como Serviço revolucionou processos, com usuários preferindo assinatura para tudo o que precisam. Foi relatado no "Estado do Local de Trabalho Impulsionado por SaaS 2017" que o uso de 16+ apps SaaS por empresas aumentou 33% em comparação a 2016.

Sistemas SaaS podem tornar a acumulação e análise de dados muito fáceis, gerando relatórios estéticos instantaneamente enquanto mantêm capacidades de operação remota. Mas isso é mais fácil dizer do que fazer e requer uma estratégia clara e abundantes recursos técnicos.

Funcionários podem contornar as estratégias tecnológicas convencionais 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, encontrará uma variedade de produtos em uso, como Google Drive, OneDrive, Dropbox, etc. Embora a tendência de usar ferramentas digitais possa ser apreciada, as operações correm o risco de se tornar redundantes e caras, pois a variedade de custos de assinatura é difícil de acompanhar. Além disso, os dados da empresa ficam espalhados, expondo-a a ameaças de segurança.

Estes são problemas significativos, no entanto, há um ainda maior: a capacidade dos apps SaaS de gerar enormes montanhas de dados. Foi dito anteriormente que as empresas usam dezenas de apps, mas vamos considerar os dados que cada app gera. Cada login, cada modificação, notificação, aviso, etc., gera dados. Multiplique isso pelos centenas ou milhares de funcionários presentes e a informação vira uma bagunça.

Lembre-se: lixo entra, lixo sai. A qualidade dos dados é fundamental se uma empresa quer fazer uso das ferramentas que fazem parte da Indústria 4.0. Entrada de usuário incompleta, extensões de terceiros quebradas e políticas de dados ruins podem constituir poluentes para conjuntos de dados. Como consequência, desperdiçam valiosos recursos computacionais.

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

Configurar 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 usam os serviços, para que sua opinião possa ser considerada. Uma vez que a equipe foi montada, os esforços dos membros podem ser focados em três prioridades principais:

Alinhamento de Processos e Sistemas

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

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

Reduzindo Barreiras ao Gerenciamento de Dados

Um conjunto comum de ferramentas SaaS deve ser identificado que permita às equipes trabalhar eficientemente. Você deve procurar ferramentas já em uso no espaço de trabalho, tornando o processo de implementação mais fácil. Os apps principais devem então ser usados como parte de estratégias de implantação mini, 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 a decisão, os funcionários devem ser instruídos a segui-la, por exemplo, ninguém deve usar Google Drive se o DropBox foi escolhido.

Incentivando o Uso de Dados

Uma vez que os novos processos foram projetados, considere como os aplicativos SaaS podem apoiar os objetivos gerais de análise de dados. Você agora tem a capacidade de minerar dados para obter insights sobre os hábitos de trabalho dos funcionários? Conexões API podem ser construídas entre serviços para suavizar o fluxo de dados?

Se a empresa implementou uma plataforma de negócios de nível empresarial, então mesclar dados dentro de um único sistema pode ser uma escolha viável. Dito isso, você deve ser muito rigoroso com a escolha dos dados que deseja reter, porque sobrecarregar o sistema com dados desnecessários é a última coisa que você quer fazer.

Agora, você deve envolver toda a equipe em sessões de brainstorming sobre como os dados podem ser efetivamente utilizados nas operações diárias. Criar painéis e torná-los parte de reuniões de equipe é uma boa estratégia, pois permitem que KPIs dos funcionários sejam rastreados com facilidade enquanto oferecem insights sobre metas não atingidas. Os funcionários também devem ser informados sobre todas essas estratégias, pois uma vez que saibam que suas entradas importam, eles se importarão 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 devem ser claramente declarados, e, se necessário, ações disciplinares devem ser vinculadas a isso.

O gerenciamento de dados deve ser um aspecto-chave dos programas de treinamento da empresa para garantir que a participação dos funcionários seja máxima. De tempos em tempos, o departamento responsável pode iniciar reuniões de equipe, workshops, webinars e almoços para que os funcionários recebam toda orientação e coaching necessários.

Manutenção e Governança

Se a adoção do usuário e o alinhamento de processos são as metas-chave de sua iniciativa de dados, então a manutenção e governança eficazes desempenharão o papel de um manual "como fazer". Em todos os momentos, a equipe de gerenciamento de dados deve trabalhar no desenvolvimento de um roteiro atualizado para preservar a qualidade dos dados. O documento deve ser acessível pelos líderes de equipe, para que eles sempre tenham informações explícitas à mão sempre que enfrentarem uma dificuldade. Fazer isso também garantiria que consultas não se acumulem na equipe de governança de dados, e a consistência seja mantida.

O guia deve ser claro, conciso e direto. Deve incorporar papéis para segurança de dados, higiene e estratégia, 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 preocupadas.

Tudo isso pode parecer um trabalho de tempo integral, e sim, é. Todos esses problemas podem ser resolvidos por indivíduos treinados que passam 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 do mau gerenciamento de dados pode ser muito maior comparado ao salário da pessoa.