Tudo o que você precisa saber sobre gerenciamento de dados corporativos

Gerenciar, armazenar e usar bem os dados é importante no mundo dos negócios de 2024. O Enterprise Data Management (EDM) é uma estratégia chave. Ajuda na tomada de decisões e no planejamento, garantindo que os dados estejam corretos, fáceis de obter e seguros. Este guia analisa detalhadamente os Sistemas de Gerenciamento de Dados Empresariais (EDMS). Ele cobre as partes principais, como o EDM é diferente do Master Data Management (MDM) e como escolher a melhor solução de EDM. Além disso, compartilha insights dos relatórios do Quadrante Mágico do Gartner. Esses relatórios mostram as principais soluções e novas tendências. Eles ajudam as empresas a encontrar o seu caminho no complexo mundo da EDM.

O que é gerenciamento de dados corporativos?

Basicamente, o EDM envolve o estabelecimento de políticas, práticas e procedimentos para gerenciar o ciclo de vida dos dados. Isso inclui integração, qualidade, governança e administração de dados, com o objetivo de fornecer uma visão única e unificada dos dados em toda a empresa. O EDM eficaz permite que as empresas aproveitem o poder dos seus dados, melhorando o relacionamento com os clientes, otimizando as operações e impulsionando a inovação.

No contexto do marketing, a EDM é fundamental para obter insights sobre o comportamento do cliente, as tendências do mercado e a eficácia das estratégias de marketing. Apoia esforços de marketing direcionados, melhora a experiência do cliente e, em última análise, contribui para o crescimento da receita.

Os pilares do gerenciamento de dados empresariais

No centro do gerenciamento eficaz de dados empresariais (EDM) estão os pilares fundamentais que sustentam a integridade, a acessibilidade e a segurança dos dados de uma organização. Estes pilares são essenciais para a criação de uma estrutura EDM robusta que apoie a tomada de decisões baseada em dados e operações comerciais estratégicas.

Gestão de dados

A governança de dados é um pilar crítico na estrutura do gerenciamento de dados corporativos. Envolve definir quem tem autoridade e controle sobre os ativos de dados e como esses ativos são usados ​​e mantidos.

A base da governança de dados reside na criação de diretrizes claras para o uso de dados, padrões de qualidade de dados e conformidade com requisitos legais e regulamentares. Esta abordagem estruturada ajuda a mitigar riscos, garantindo a privacidade dos dados e melhorando as capacidades de tomada de decisão, fornecendo às partes interessadas dados fiáveis ​​e consistentes.

Qualidade de dados

A qualidade dos dados é um pilar fundamental da EDM, com foco na precisão, consistência e confiabilidade dos dados de uma organização. Abrange processos e políticas que garantem que os dados estejam adequados ao uso pretendido, livres de erros e completos.

No domínio da qualidade dos dados, os esforços são direcionados para práticas regulares de limpeza, validação e enriquecimento de dados. Essas atividades ajudam a identificar e retificar imprecisões, duplicações e inconsistências nos dados.

• A limpeza de dados envolve a remoção de erros e inconsistências, como erros de digitação ou informações desatualizadas, garantindo a precisão dos dados.
• Os processos de validação verificam os dados em relação a um conjunto de regras ou parâmetros de referência para confirmar a sua fiabilidade e relevância, detectando erros que a limpeza pode não detectar.
• O enriquecimento melhora os dados ao anexar informações adicionais relevantes, proporcionando uma visão mais abrangente.

Em conjunto, estas atividades são essenciais para salvaguardar a qualidade dos dados utilizados na tomada de decisões e no planeamento estratégico.

Improvado é uma plataforma ETL específica de marketing que ajuda as marcas a melhorar a qualidade dos dados sem a necessidade de amplo conhecimento técnico. Ele automatiza as etapas de extração e transformação, garantindo consistência e precisão dos dados em diferentes canais e plataformas. Com o Improvado, as empresas podem integrar dados de múltiplas fontes em uma visão unificada, reduzindo significativamente as chances de erros e duplicações.

Integração de dados

A integração de dados é um pilar crucial do Enterprise Data Management (EDM), com foco na fusão de dados de fontes diferentes em um sistema coeso e unificado. Esse processo é fundamental para organizações que buscam obter uma visão holística de suas operações, interações com clientes e tendências de mercado.

A integração eficaz de dados permite acesso e análise contínuos de dados coletados em diversas plataformas, departamentos e fontes externas. Elimina silos, garantindo que os decisores e analistas possam contar com conjuntos de dados abrangentes e precisos para informar decisões estratégicas.

Mais uma vez, as ferramentas ETL são essenciais para uma integração de dados bem-sucedida. Eles automatizam o processo de consolidação, minimizam erros e mantêm a integridade dos dados. Por exemplo, o Improvado fornece mais de 500 conectores de dados de API pré-construídos e fontes de dados planas, o que significa recursos para coletar dados de uma planilha. O Improvado facilita ainda mais a integração e automação de dados, oferecendo modelos de extração de dados, até 5 anos de carregamento de dados históricos e sincronização de dados por hora.

Segurança de dados

A segurança dos dados é outro componente crítico do gerenciamento de dados corporativos que garante a proteção dos dados contra acesso não autorizado, violações e outras ameaças. Incorpora um conjunto de tecnologias, políticas e práticas especificamente concebidas para proteger a informação digital ao longo do seu ciclo de vida, desde a criação e armazenamento até à transmissão e eliminação.

No cenário atual, onde as violações de dados podem afetar significativamente a estabilidade financeira e a reputação corporativa, protocolos robustos de segurança de dados são essenciais. As principais medidas incluem técnicas avançadas de criptografia, controles de acesso rigorosos, treinamento contínuo em segurança para funcionários e adesão a padrões de conformidade regulatória como GDPR e HIPAA.

Gerenciamento de metadados

O gerenciamento de metadados concentra-se na organização e administração de descritores de dados que fornecem informações sobre vários ativos de dados. Este processo envolve categorizar e catalogar dados para garantir que possam ser facilmente localizados, acessados ​​e usados ​​de forma eficaz.

O gerenciamento eficaz de metadados melhora a capacidade de descoberta dos dados, simplifica sua interpretação e garante consistência em diferentes sistemas e processos. Serve como um roteiro para decisores e analistas, permitindo-lhes compreender o contexto, a fonte e a qualidade dos dados em que dependem para o planeamento e análise estratégicos.

Ao padronizar os metadados em uma organização, as marcas podem agilizar a integração de dados, melhorar a qualidade dos dados e facilitar a conformidade com os padrões de governança de dados. A implementação de uma estratégia robusta de gestão de metadados permite às organizações maximizar a utilidade dos seus ativos de dados, promovendo uma cultura de tomada de decisão informada e eficiência operacional.

Gerenciamento do ciclo de vida de dados

O gerenciamento do ciclo de vida dos dados concentra-se no gerenciamento eficaz dos dados, desde sua criação ou aquisição até sua retirada.

Abrange vários estágios críticos, cada um exigindo um tratamento preciso para garantir a integridade e a utilidade dos dados. Começando com a criação ou aquisição de dados, esta etapa envolve a captura precisa de dados de várias fontes, incluindo transações, interações e resultados de sensores. O foco aqui é garantir a qualidade inicial e a relevância dos dados.

A próxima fase, armazenamento e manutenção de dados, aborda o armazenamento seguro e eficiente de dados em bancos de dados, data lakes ou ambientes de nuvem. Durante esta fase, os dados são organizados, indexados e disponibilizados a usuários autorizados, ao mesmo tempo que são protegidos contra acessos não autorizados ou violações. Auditorias e atualizações regulares são realizadas para manter a precisão e a relevância dos dados ao longo do tempo.

A utilização de dados envolve a análise de dados para obter insights e apoiar a tomada de decisões. Isso inclui executar consultas, gerar relatórios e aplicar modelos analíticos. É crucial nesta fase aplicar metodologias apropriadas para garantir que a análise de dados forneça insights precisos e acionáveis.

Finalmente, o arquivamento e a exclusão de dados entram em ação quando os dados chegam ao fim de sua vida útil. As políticas de retenção de dados, baseadas em requisitos legais, regulamentares e comerciais, determinam por quanto tempo os dados devem ser mantidos. Após esse período, os dados devem ser arquivados de forma segura para referência futura ou excluídos com segurança para proteger informações confidenciais e gerenciar os custos de armazenamento de forma eficiente.

O gerenciamento eficaz do ciclo de vida dos dados requer uma combinação de tecnologias, processos e políticas.

Selecionando uma solução de gerenciamento de dados corporativos

Investir em uma solução de gerenciamento de dados corporativos é uma jornada. Ele agiliza a governança, a qualidade, a integração e a segurança dos dados. Escolher a solução EDM certa é crucial. Ele garante o gerenciamento eficaz de dados em toda a empresa. Isto apoia uma melhor tomada de decisões e conformidade com os regulamentos.

Aqui estão as principais etapas para selecionar uma solução EDM.

1. Avalie suas necessidades e metas de dados

• Identifique os principais tipos de dados: entenda os tipos de dados que sua organização gerencia, incluindo dados de clientes, produtos, financeiros e operacionais.
• Defina seus objetivos: O que sua organização espera alcançar com uma solução de EDM? As metas podem incluir melhoria da qualidade dos dados, melhoria da tomada de decisões, conformidade regulatória e eficiência operacional.

2. Avalie as capacidades de governança de dados

• Estrutura de Governança de Dados: Procure soluções que ofereçam estruturas robustas de governança de dados, permitindo a definição e aplicação de políticas e padrões de dados.
• Funções e permissões do usuário: certifique-se de que a solução forneça controle granular sobre o acesso do usuário a diferentes tipos de dados.

3. Considere integração de dados e recursos de qualidade

• Integração com sistemas existentes: A solução deve integrar-se perfeitamente com seus bancos de dados e aplicativos de software existentes para consolidar e gerenciar dados de forma eficaz.
• Ferramentas de qualidade de dados: os recursos essenciais incluem limpeza, desduplicação, validação e enriquecimento de dados para manter a alta qualidade dos dados.

4. Procure escalabilidade e flexibilidade

• Arquitetura escalável: escolha uma solução que possa crescer junto com sua organização, lidando com quantidades crescentes de dados e usuários sem degradação do desempenho.
• Opções flexíveis de implantação: considere se as opções de implantação baseadas em nuvem, no local ou híbrida melhor atendem às necessidades da sua organização.

5. Revise as medidas de segurança e conformidade

• Segurança de dados: A solução deve incluir recursos de segurança robustos, como criptografia, controles de acesso e trilhas de auditoria, para proteger dados confidenciais.
• Suporte à conformidade: garanta o suporte à conformidade com regulamentações relevantes (por exemplo, GDPR, HIPAA) por meio de recursos como anonimato de dados e gerenciamento de consentimento.

6. Verifique os recursos de análise e relatórios

• Análise avançada: algumas soluções de EDM oferecem ferramentas analíticas integradas, permitindo que as organizações obtenham insights diretamente de seus dados gerenciados.
• Ferramentas de relatórios: os recursos de relatórios são importantes para monitorar a qualidade dos dados, conformidade e métricas de governança.

7. Avalie o suporte e a comunidade do fornecedor

• Suporte ao fornecedor: procure fornecedores que ofereçam suporte abrangente, incluindo treinamento, assistência de implementação e suporte técnico contínuo.
• Comunidade de usuários: uma comunidade de usuários vibrante pode fornecer informações valiosas, práticas recomendadas e ajuda para solução de problemas.

8. Considere o custo total de propriedade

• Modelo de preços: entenda a estrutura de preços, incluindo quaisquer custos iniciais, taxas de assinatura e encargos para usuários ou recursos adicionais.
• Retorno do Investimento: Considere o potencial da solução para reduzir custos, melhorar a eficiência e impulsionar uma melhor tomada de decisões a longo prazo.

Principais ferramentas de gerenciamento de dados empresariais

Ao escolher uma solução de EDM, as empresas precisam de uma ferramenta que atenda às necessidades atuais e cresça com elas. Aqui estão algumas das principais ferramentas de EDM e seus principais recursos.

Alação

Alation se destaca como uma ferramenta líder no espaço de gerenciamento de dados empresariais (EDM), projetada para aprimorar a descoberta, governança e alfabetização de dados em todas as organizações. Ele serve como um catálogo de dados abrangente que permite aos usuários encontrar, compreender e confiar nos dados necessários para seus projetos analíticos.

Um dos principais pontos fortes da Alation é sua plataforma colaborativa, que permite que usuários de diferentes departamentos contribuam com conhecimento, selecionem dados e compartilhem insights. Esta abordagem colaborativa garante que os dados sejam acessíveis, compreendidos e utilizados de forma eficaz dentro da empresa.

Alation também se destaca na automação da governança de dados. Ele fornece recursos robustos para gerenciar políticas de dados, padrões e regulamentações de privacidade, tornando mais fácil para as organizações cumprirem regulamentações do setor, como GDPR e CCPA.

Ideal para: empresas que precisam de recursos avançados de descoberta e governança de dados.

Modelador de dados Erwin

Erwin Data Modeler é outra ferramenta popular dentro da estrutura Enterprise Data Management (EDM), especializada na criação e gerenciamento de arquiteturas de dados complexas.

Um recurso importante do Erwin Data Modeler são seus recursos robustos de modelagem de dados. Permite a construção de modelos de dados lógicos, físicos e conceituais, facilitando a compreensão e organização clara das estruturas de dados. Este processo de modelagem é crucial para garantir a integridade e consistência dos dados, especialmente em ambientes complexos que envolvem vários bancos de dados e sistemas.

Além disso, o Erwin Data Modeler oferece suporte à padronização e governança de dados, permitindo a definição de dicionários e padrões de dados que podem ser aplicados em todos os modelos. Isso garante que as definições, regras e estruturas dos dados permaneçam consistentes, o que é fundamental para a conformidade regulatória e o gerenciamento da qualidade dos dados.

Melhor para : Organizações que procuram ferramentas poderosas de modelagem de dados e design de banco de dados.

informática

A Informatica é conhecida por sua capacidade de facilitar a integração perfeita de dados em diversas fontes, seja no local ou na nuvem, tornando-a uma ferramenta vital para organizações que navegam nas complexidades dos ecossistemas de dados modernos.

Basicamente, a Informatica fornece soluções robustas de integração de dados, incluindo processos ETL (extrair, transformar, carregar) que são essenciais para consolidar dados de fontes distintas em um formato unificado.

A Informatica também fornece recursos de gerenciamento de qualidade de dados, incluindo ferramentas sofisticadas para limpeza, criação de perfil e garantia da precisão dos dados. Este foco na qualidade é crucial para as empresas que pretendem basear as suas decisões estratégicas em dados sólidos e isentos de erros.

Ideal para : Grandes empresas com ambientes de dados complexos e estratégias que priorizam a nuvem.

Governança de dados mestre SAP

SAP Master Data Governance (MDG) é uma ferramenta crítica na esfera do Enterprise Data Management (EDM), especificamente adaptada para agilizar o gerenciamento e a governança dos dados mestres de uma organização. Este aplicativo foi projetado para garantir a uniformidade, precisão e responsabilidade dos dados mestres em uma empresa, tornando-o um ativo essencial para empresas que buscam manter altos padrões de qualidade de dados.

O SAP MDG facilita o controle centralizado e a governança de domínios de dados mestres, como clientes, produtos, funcionários e fornecedores, permitindo que as empresas criem uma única fonte de verdade. Esta consolidação é crucial para eliminar silos e inconsistências de dados, o que, por sua vez, aumenta a eficiência operacional e a precisão da tomada de decisões.

O SAP MDG também está equipado com estruturas robustas de governança de dados e fluxos de trabalho que permitem às empresas agilizar os processos de criação, modificação e aprovação de dados. Esses fluxos de trabalho não apenas melhoram a qualidade dos dados, mas também garantem a conformidade com políticas e regulamentos de dados internos e externos.

Melhor para : Organizações que usam ecossistemas SAP que precisam de governança robusta de dados e gerenciamento de qualidade.

Gerenciamento de dados mestre do IBM InfoSphere

O IBM InfoSphere Master Data Management é uma solução sofisticada projetada para centralizar, simplificar e aprimorar o gerenciamento de dados corporativos críticos em sistemas e processos complexos.

Esta ferramenta é excelente na criação de um hub unificado de dados mestres, permitindo que as organizações gerenciem, consolidem e sincronizem dados mestres, independentemente de onde eles residam, seja em sistemas baseados na nuvem ou no local. O objetivo é eliminar silos de dados, reduzir inconsistências e garantir que todos os departamentos e unidades de negócios operem com o mesmo conjunto de informações precisas e atualizadas.

O IBM InfoSphere MDM suporta uma ampla variedade de domínios de dados e usa algoritmos avançados para limpar, combinar e desduplicar dados. Esse processo garante a alta qualidade e confiabilidade dos dados mestres, o que é essencial para a excelência operacional, a conformidade regulatória e a tomada de decisões informadas.

Além disso, o InfoSphere MDM é conhecido por suas opções de implementação flexíveis, incluindo modelos locais, em nuvem e híbridos, atendendo às necessidades e infraestruturas de TI específicas de diversas organizações. Também apresenta fortes capacidades de governança e administração, permitindo que as empresas definam e apliquem políticas e regras de dados de forma eficaz.

Melhor para : Grandes empresas com requisitos complexos de gerenciamento de dados em vários domínios de dados.

Melhorado

Improado é uma solução de gerenciamento de dados corporativos fácil de usar e baseada em IA, adaptada especificamente para integração e gerenciamento de dados de marketing.

Destaca-se pela sua capacidade de automatizar a consolidação de dados de uma ampla variedade de plataformas, canais e bancos de dados de marketing, oferecendo aos profissionais de marketing e analistas uma visão unificada de seu cenário de dados sem a necessidade de amplo envolvimento de TI.

Uma vantagem fundamental do Improvado é a sua ampla conectividade, com suporte para mais de 500 plataformas de marketing e vendas, fontes offline e online. Esse recurso garante que as empresas possam reunir facilmente dados de sistemas distintos, incluindo mídias sociais, plataformas de publicidade digital, sistemas de CRM e muito mais, em um conjunto de dados coeso e pronto para análise.

Um dos destaques do Improvado é a flexibilidade na transformação e normalização de dados. A plataforma permite aos usuários automatizar mapeamentos e transformações de dados, garantindo que dados de diferentes fontes possam ser harmonizados em um formato consistente. Este processo é crucial para análises e relatórios precisos entre canais.

Melhor para: Empresas que buscam melhorar o gerenciamento de dados com uma ferramenta poderosa e fácil de usar.

perguntas frequentes