Como a observabilidade de dados transforma dados não estruturados em insights
Publicados: 2022-10-28As organizações geram quantidades impressionantes de dados de sistemas operacionais, como dispositivos conectados, plataformas de armazenamento em nuvem e muito mais. Esses dados são coletados e armazenados, mas nem sempre são convertidos em insights úteis.
Uma pesquisa do setor revelou que 43% dos dados coletados permanecem em grande parte não utilizados pelas empresas. À medida que mais empresas recorrem aos dados para tomada de decisões e envolvimento do cliente, os dados que eles usam devem fornecer informações valiosas em vez de explicações simples de pontos de dados.
A observabilidade de dados pode ajudar os líderes de negócios a ir além de uma compreensão rudimentar de dados operacionais para obter uma visão verdadeiramente holística de sua organização e seus processos de dados.
O que é observabilidade de dados?
O monitoramento de dados e a observabilidade de dados às vezes são usados de forma intercambiável, mas essas funções são únicas e têm propósitos diferentes. O monitoramento de dados refere-se à análise periódica e proativa da qualidade dos dados usando as principais métricas de análise de dados. Esse processo, embora ainda proativo, é realizado em intervalos fixos e às vezes pode levar a problemas de dados que passam despercebidos por algum tempo.
A observabilidade de dados, por outro lado, refere-se à capacidade de uma organização de manter visibilidade completa sobre a integridade de seus dados e os processos que afetam a integridade dos dados. A observabilidade vai além da análise regular de dados, realizando monitoramento constante e automatizado para destacar problemas de dados em tempo hábil para resolução imediata e eficaz.
À medida que os dados se tornam mais essenciais para operações eficientes e continuidade de negócios, as organizações devem garantir que seus conjuntos de dados mais críticos sejam mantidos nas melhores condições possíveis. A observabilidade de dados é um componente crucial na estratégia de gerenciamento de dados de qualquer empresa. A observabilidade de dados pode ajudar as empresas a garantir que seus dados gerem insights significativos.
Como as organizações estão usando seus dados agora
Outra questão importante que precisa ser respondida é: por que as empresas devem se preocupar com a observabilidade e a qualidade dos dados? Vamos analisar alguns dos casos de uso mais cruciais em que as empresas dependem de insights significativos e confiáveis.
Tomada de decisão baseada em dados
Os líderes empresariais tomam decisões altamente conseqüentes regularmente. Desde o desenho de políticas internas até a análise de estratégias de vendas e marketing, cada estratégia impacta o sucesso de longo prazo do negócio. Portanto, é essencial que os líderes de negócios sejam capacitados para tomar decisões informadas usando os dados mais recentes disponíveis para eles, em vez de confiar em pressentimentos ou suposições desatualizadas.
A tomada de decisões orientada por dados é cada vez mais necessária para os líderes de negócios, e os executivos que não conseguem tirar o máximo proveito de seus dados de negócios podem perder terreno irreversivelmente para seus concorrentes. As decisões baseadas em dados permitem que os líderes de negócios coloquem seus planos e decisões no contexto de um mercado em constante evolução, analisando as condições do mercado e os dados internos em tempo real.
Compreender e responder ao comportamento do cliente
As flutuações nas condições de mercado têm inúmeras causas, mas nenhum desses fatores é tão conseqüente quanto a mudança das necessidades e preferências dos clientes. Os líderes de negócios devem entender como cada cliente toma decisões de compra e como suas preferências afetam seu comportamento. As empresas voltadas para o cliente estão constantemente coletando informações sobre como os clientes interagem com eles, a eficácia dos principais pontos de contato com o cliente na condução das vendas e os níveis de satisfação do cliente. À medida que a demografia dos clientes evolui ao longo do tempo, as táticas e operações de negócios também devem evoluir para refletir as necessidades de um novo grupo de clientes.
A facilidade com que a mídia social amplifica as vozes dos clientes também aumenta a pressão sobre as empresas para identificar e resolver preventivamente os possíveis problemas dos clientes. Os clientes modernos também estão acostumados a comunicação personalizada e interações com a marca. Nada disso é possível sem um fluxo consistente de informações de clientes confiáveis e precisas.
Identificando oportunidades e desafios em mercados em rápida evolução
Em mercados altamente competitivos, a vantagem do pioneirismo pode ser extremamente valiosa. Pode dar às empresas a oportunidade de estabelecer relacionamentos fortes com os clientes, aprender sobre o setor e refinar as ofertas de produtos antes mesmo que os concorrentes tenham a chance de entender completamente as oportunidades disponíveis para eles.
Embora muitas organizações tenham incluído dados em suas operações regulares, a maioria não conseguiu atingir nenhuma maturidade significativa em seus processos de dados. Um estudo recente descobriu que quase metade das organizações ainda se enquadram no primeiro nível de maturidade de dados, enquanto apenas 11% são considerados inovadores de dados, o nível mais alto de maturidade nesta pesquisa.
As empresas podem usar dados internos e combiná-los com dados do setor disponíveis publicamente para obter uma visão geral precisa dos desafios e oportunidades em seu ambiente de negócios. A análise regular desses dados também permite que os líderes de negócios identifiquem e reajam às oportunidades de mercado de forma rápida e eficaz.
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Por que a observabilidade de dados é fundamental para a geração de insights
Existem várias maneiras pelas quais a observabilidade de dados influencia o processo de geração de insights e seus resultados. Vamos dar uma olhada rápida em cada um deles.
Confiabilidade e dados de alta qualidade criam confiança na utilização de dados
Os dados são tão úteis quanto os insights que podem ajudar as empresas a gerar. Ele pode ajudar os executivos a tomar melhores decisões, melhorar a utilização de recursos e reduzir custos operacionais. Apesar desses benefícios, quase metade de todos os funcionários ainda indicam que tendem a seguir seu instinto para tomar decisões. Há dois fatores principais aqui; confiabilidade de dados e acesso a dados.
Para que os funcionários tenham fé nas decisões orientadas por dados, eles devem confiar nos dados subjacentes usados para tomar essas decisões. Os funcionários devem entender e participar dos processos de coleta de dados em toda a organização.
Esse envolvimento com a coleta e transferência de dados pode dar aos funcionários uma noção maior de como as informações operacionais podem ser usadas - e eles podem observar o impacto que a observabilidade dos dados pode ter na qualidade dos dados. A exposição consistente a dados de alta qualidade e processos de dados bem definidos pode incentivar os funcionários a usar os dados para tomar decisões informadas com mais frequência.
A segunda razão pela qual os dados permanecem subutilizados é o acesso inconsistente aos dados. As empresas muitas vezes podem se preocupar que a integridade, a precisão e a segurança dos dados possam ser comprometidas se os dados estiverem prontamente disponíveis para os funcionários em toda a organização.
Por outro lado, o acesso restrito aos dados leva à formação de silos de dados e muita adivinhação na tomada de decisões. A observabilidade de dados permite que os líderes de negócios concedam esse acesso aos funcionários, garantindo que a qualidade e a confiabilidade dos dados permaneçam altas.
A entrega de dados em tempo real melhora a eficiência das cargas de trabalho centradas em dados
Um grande benefício da observabilidade de dados é que ela fornece aos líderes de negócios uma visão precisa de como os processos de dados ajudam a empresa a atingir seus objetivos. Isso geralmente leva a que conjuntos de dados cruciais sejam coletados, compartilhados e organizados com mais eficiência. As equipes operacionais podem usar esses dados para informar o alcance de vendas, estratégias de marketing, previsão financeira e muito mais.
Esses processos de negócios são sensíveis ao tempo e dependem de um fluxo constante de dados altamente precisos. Os processos de dados criados com velocidade e precisão em mente podem fornecer às equipes de negócios insights críticos em tempo real. Com a entrega de dados em tempo real, as informações podem fluir perfeitamente entre as linhas departamentais. Isso ajuda as equipes operacionais a receber as informações de que precisam, ao mesmo tempo em que fornece aos líderes de negócios uma visão holística das operações e do desempenho dos negócios em tempo real.
Identificação e retificação oportuna de problemas de dados
Os problemas de dados podem ser extremamente perturbadores se não forem verificados por longos períodos de tempo. Problemas de dados significativos, como inconsistências ou imprecisões, podem resultar em interrupções na prestação de serviços.
Isso leva a perdas significativas de horas de trabalho e produtividade, multas monetárias e danos à reputação. À medida que mais empresas se tornam dependentes de dados para realizar atividades comerciais regulares, identificar e resolver problemas de dados em tempo hábil se torna um desafio existencial em vez de simplesmente operacional.
A observabilidade de dados simplifica os processos que mantêm os dados de negócios sempre seguros, acessíveis e confiáveis.
Os processos podem ser automatizados para alertar as equipes e líderes de negócios relevantes caso problemas de dados sejam encontrados. Os sistemas modernos de gerenciamento de dados baseados em IA fornecem recomendações às equipes de dados para ajudá-las a resolver problemas de dados em tempo recorde.
4 dicas para alcançar a observabilidade de dados em sua organização
Agora, é hora de descobrir as maneiras de alcançar e melhorar a observabilidade de dados em sua organização. Aqui estão nossas 4 principais dicas sobre como tratar sua infraestrutura de dados para tirar o máximo proveito dela.
1. Esteja ciente dos pontos cegos de informações causados pelos silos operacionais existentes
Os silos operacionais existem na maioria das organizações modernas e podem impedir que os líderes empresariais alcancem uma visão holística de suas operações. Sistemas de gerenciamento de dados incompatíveis usados em toda a organização, participação inconsistente no gerenciamento de dados e processos de gerenciamento de dados com uso intensivo de recursos podem levar a silos de informações entrincheirados entre os departamentos.
Em um ambiente de trabalho cada vez mais híbrido, fechar essas lacunas é crucial para a geração de insights e o gerenciamento eficaz de dados.
Os líderes de negócios devem identificar pontos cegos de informações dentro da organização, construir pipelines de dados eficazes e projetar processos para permitir que informações importantes sejam coletadas, organizadas e compartilhadas facilmente em toda a organização.
Esses processos de dados devem ser fáceis de entender para o pessoal não técnico. Isso permitirá que os líderes empresariais encorajem uma maior participação no gerenciamento de dados e garantam que os funcionários em todos os níveis possam fazer pleno uso dos benefícios que a análise holística de dados pode oferecer.
2. Crie uma única fonte de verdade para todos os seus dados
As empresas tendem a espalhar grandes quantidades de dados em várias soluções e locais de armazenamento. Isso pode ser para reduzir custos ou pode ser uma indicação de uma estratégia de gerenciamento de dados fragmentada em toda a organização.
Os dados geralmente são armazenados em data centers gerenciados internamente, data centers de terceiros, repositórios em nuvem, locais remotos e muito mais. Essa maneira aleatória de armazenar dados não mudou significativamente nos últimos anos e muitas empresas ainda usam uma combinação de soluções.
A melhor maneira de descomplicar o armazenamento de dados e construir bases sólidas para a observabilidade de dados é que as organizações criem e mantenham um data warehouse.
Um data warehouse centralizado permite que todas as partes interessadas acessem os dados necessários sem problemas de permissão e conversas tediosas com o departamento de TI. Basta fazer login e baixar ou começar a analisar os dados que você deseja em um ambiente de nuvem ou diretamente no armazenamento de dados no local.
Por exemplo, vamos considerar os dados de marketing. As equipes geralmente trabalham com dados inconsistentes coletados em dezenas de plataformas, canais e até regiões diferentes. Um data warehouse com um pipeline de dados confiável ajuda a estruturar os dados e torná-los mais acessíveis para os funcionários em toda a organização.
Aqui, na Improvado, ajudamos as equipes de marketing e vendas a alinhar seus dados e construir uma visão holística do desempenho da equipe de receita. Nosso pipeline de dados se integra a mais de 300 fontes de dados para extrair dados e carregá-los em um data warehouse de sua escolha. Além disso, o Improvado normaliza automaticamente dados díspares para permitir que as equipes de análise se concentrem na análise, em vez de juntar e unir dados.
Como resultado, as equipes economizam centenas de horas na extração manual de dados e obtêm uma única fonte de verdade para todos os seus dados de receita.
3. Faça pleno uso de processos de dados automatizados para aumentar a eficiência
O gerenciamento eficaz de dados é extremamente importante para empresas que desejam usar dados do setor e operacionais para tomar decisões, planejar estratégias de negócios, reduzir custos e melhorar a eficiência. No entanto, os processos manuais podem consumir muitos recursos.
A limpeza, organização, formatação e correção de conjuntos de dados ocupam um tempo significativo de tarefas de alto valor e também estão sujeitas a problemas causados por erro humano.
Os processos de dados não precisam ser ineficientes e tediosos. As soluções modernas de observabilidade de dados podem ajudar as empresas a automatizar tarefas críticas, mas repetitivas. Quando um conjunto de dados é considerado de alta qualidade, uma plataforma de observabilidade de dados ajuda as empresas a monitorar a integridade desses dados e pode destacar áreas problemáticas quando elas surgem.
Isso permite que as equipes de dados sejam altamente eficientes em seus processos de gerenciamento de dados e reduz a probabilidade de problemas de dados afetarem as operações de negócios.
4. Garanta que todas as suas soluções digitais funcionem como uma pilha coesa e interoperável
As empresas vêm adotando e implementando soluções digitais em vários departamentos operacionais. No entanto, essa adoção nem sempre é bem planejada ou consistente. As equipes que são vistas como independentes, como as equipes de finanças e jurídicas, às vezes têm software altamente especializado e sistemas de gerenciamento de dados que não se entrelaçam com as soluções usadas por outras equipes da organização.
A observabilidade de dados exige que os líderes de negócios visualizem dados de todas as partes de sua organização em um único local. É, portanto, crucial que todas as soluções digitais utilizadas pelos diferentes departamentos se integrem num sistema centralizado. Uma pilha de soluções coesa e interoperável pode ajudar as empresas a equilibrar a necessidade de soluções especializadas, mantendo uma visão holística da operação.
As empresas modernas estão se tornando cada vez mais conscientes dos benefícios que a coleta e a análise de dados podem oferecer. Silos de informações, baixa qualidade de dados e geração de insights inconsistentes podem impedi-los de experimentar esses benefícios em toda a sua extensão. A observabilidade de dados pode ajudar as empresas a superar esses desafios, garantindo que seus dados estejam sempre disponíveis e confiáveis o suficiente para serem usados na geração de insights. A solução certa pode simplificar a maneira como as empresas gerenciam seus dados enquanto libera as equipes de dados para se concentrarem em tarefas de alto valor em vez de limpar dados.
Transforme seus dados brutos em insights acionáveis
A observabilidade de dados é uma tendência que permanecerá conosco por muito tempo. As equipes orientadas por dados que contam com insights de qualidade não podem ignorar a importância de uma infraestrutura de dados bem pensada, os benefícios do data warehouse e a eficácia de um pipeline de dados. Se você está construindo sua organização em torno de dados e deseja avançar na curva de maturidade analítica, comece pela acessibilidade de dados.
O Improvado pode fornecer um data warehouse onde você pode organizar todos os seus insights de marketing e vendas. Os dados de receita são um dos mais difíceis de alinhar e transformá-los em uma visão digerível, pois são coletados em dezenas de plataformas diferentes. Portanto, ter dados prontos para análise em mãos aumenta significativamente a produtividade dos analistas, facilita a descoberta de novas tendências de crescimento de receita e a tomada de decisões informadas.
Saiba como o Improvado pode ajudá-lo a obter insights mais profundos de seus dados brutos de receita
