Gerenciamento de dados: dimensionando o uso de dados com eficiência
Publicados: 2022-12-23Os bancos de dados de negócios estão repletos de dados. Isso pode tornar muito complicado encontrar insights de negócios significativos para alimentar a estratégia e as operações. O gerenciamento adequado de dados resolve esse problema.
Principais conclusões
- O gerenciamento de dados é a prática de supervisionar efetivamente os dados durante todo o seu ciclo de vida, desde a criação até a destruição dos dados.
- Do ponto de vista do marketing, o gerenciamento de dados promove uma cultura orientada por dados e garante que os dados coletados e armazenados sejam confiáveis.
- Técnicas e soluções para criar estratégias sólidas de gerenciamento de dados incluem preparação de dados, pipelines ETL, governança de dados e muito mais.
- O gerenciamento de dados não é simples e vem com desafios. Siga as melhores práticas para criar uma estratégia eficaz que todos na empresa possam apoiar.
O que é Gestão de Dados?
O gerenciamento de dados é a prática de supervisionar efetivamente os dados durante todo o seu ciclo de vida de maneira econômica e segura. O objetivo principal é organizar, armazenar e gerenciar dados de uma forma que permita fácil acesso, recuperação e uso. Isso inclui tarefas como:
- Coleta de dados de várias fontes;
- Armazenar dados de forma segura e organizada;
- Garantir que os dados sejam precisos e atualizados;
- Proteger os dados contra acesso não autorizado ou adulteração; e
- Analisar e interpretar dados para extrair insights e permitir a tomada de decisões.
Em termos de marketing, processos de gerenciamento de dados de clientes bem estabelecidos promovem uma cultura orientada por dados dentro do departamento. Ele garante que você armazene dados de alta qualidade para obter uma visão precisa e abrangente de seus esforços de marketing e clientes em vários pontos de contato. Isso, por sua vez, ajuda você a entender melhor seu público-alvo, comunicar valores que correspondam às dores de seu público e identificar as estratégias de melhor desempenho com maior probabilidade de aumentar o retorno sobre o investimento em marketing (ROMI).
Por que o gerenciamento de dados é importante?
O gerenciamento eficaz de dados cria ordem dentro da grande quantidade de dados que as empresas coletam.
Ele fornece às organizações um roteiro sobre como coletar e manipular dados adequadamente para evitar que se tornem confusos ou inutilizáveis, permitindo que tomem decisões rapidamente e respondam prontamente às necessidades do mercado.
Também libera os recursos dos funcionários. Por exemplo, uma pesquisa de Vicky Boykis, engenheira sênior de aprendizado de máquina da Duo e uma influenciadora notável no nicho, mostra que a maioria dos cientistas de dados gasta 60% de seu tempo limpando e movendo dados:
As soluções de gerenciamento de dados podem automatizar totalmente as tarefas manuais e permitir que os analistas façam seu trabalho em vez de corrigir os dados brutos.
Soluções e técnicas de gerenciamento de dados
A boa notícia é que petabytes de dados brutos e ruins podem ser gerenciados. Com políticas claras e as ferramentas certas, sua empresa prosperará com uma cultura orientada por dados e com funcionários que assumem total responsabilidade pelos dados que coletam.
Preparação de dados
Não é segredo que muitas empresas lutam com dados de baixa qualidade. Seus dados podem ser inconsistentes e redundantes ou armazenados em diferentes formatos sem taxonomia consistente.
A preparação de dados é o processo de agregar, transformar e estruturar dados brutos para prepará-los para análise posterior. As ferramentas de preparação de dados reúnem dados em um formato unificado, eliminam inconsistências, sinalizam erros e combinam dados automaticamente. Em suma, esse processo garante que os insights que sua equipe obtém durante a análise e os relatórios que você vê sejam válidos porque os dados nos quais eles se baseiam são de alta qualidade.
Pipeline de dados
Um pipeline de dados é uma série automatizada de atividades que começa com a ingestão de dados e termina com um coletor de dados, como um data warehouse, um serviço de armazenamento ou outro aplicativo. Ele agiliza o processamento de dados eliminando a entrada e manipulação manual de dados, acelerando significativamente a análise de marketing e os processos de geração de relatórios.
pipeline ETL
Extrair, transformar e carregar (ETL) é um subconjunto de um pipeline de dados.
O processo ETL automatiza a extração de dados de uma ou várias fontes, transforma-os em um formato padronizado e utilizável e os carrega em um endpoint, como um data warehouse ou um software de BI.
Esse endpoint torna-se a única fonte de verdade (SSOT) da organização. Os dados armazenados aqui já estão limpos, formatados e prontos para análise, visualização ou geração de relatórios.
Por exemplo, ferramentas avançadas de análise de marketing, como o Improvado, aproveitam o ETL para extrair dados de mais de 300 fontes de dados de marketing e vendas, como Shopify, Facebook Ads, Google Analytics e muito mais, transformar dados em formato pronto para análise e carregá-los no destino designado , ou seja, um data warehouse de marketing ou uma ferramenta de BI, visualização ou análise.
Armazém de dados
Um data warehouse é a área de armazenamento dos dados históricos e em tempo real da sua empresa. Ele geralmente armazena dados estruturados de várias fontes, como várias plataformas de anúncios, mídias sociais e muito mais.
Nos estágios iniciais do trabalho com análises, as empresas costumam usar planilhas para armazenar seus dados. Eventualmente, no entanto, eles chegam ao final de sua planilha. Nesse ponto, os conjuntos de dados se tornaram muito grandes e as consultas param. Empresas tecnicamente avançadas migram para data warehouses na nuvem, como o Google Big Query, para permitir que as equipes de análise consultem dados com mais frequência e aumentem sua produtividade geral.
Segurança de dados
Segurança de dados é a prática de implementar precauções para proteger os dados da empresa contra corrupção ou acesso não autorizado durante todo o seu ciclo de vida. Também garante que a empresa cumpra as leis e regulamentos de privacidade de dados, como HIPAA, SOC-2 e GDPR.
Gestão de dados
A governança de dados é a base de dados de boa qualidade. É um processo que detalha as políticas e procedimentos governamentais para coleta, organização, armazenamento e análise de dados. Sua finalidade é garantir dados precisos, completos, consistentes, oportunos, válidos e exclusivos.
Estruturas de gerenciamento de dados
As equipes trabalham juntas com essas soluções e técnicas para obter qualidade de dados e configurar adequadamente todos os processos para gerenciar dados. Você não pode alcançar a mais alta qualidade de dados sem implementar governança de dados, segurança de dados, arquitetura de sistemas de informação, etc. de uma só vez.
Uma estrutura de gerenciamento de dados é um conjunto de regras e técnicas necessárias para implementar o gerenciamento de dados em sua empresa. Atualmente, existem duas estruturas geralmente reconhecidas.
DAMA-DMBOK 2
DAMA-DMBOK 2 significa Data Management Association - Data Management Body of Knowledge versão 2. É a segunda edição da estrutura publicada originalmente em 2009.
A estrutura identifica 11 áreas de conhecimento interligadas que constituem o gerenciamento de dados. Ao seguir essa estrutura, uma empresa precisa levar em consideração todas as áreas.
O DMBOK 2 também implica que não são apenas os profissionais de gerenciamento de dados que cuidam dos processos de gerenciamento de dados; todos os profissionais de negócios estão envolvidos nisso. O Hexágono DAMA mostra uma relação direta entre pessoas, processos e tecnologias.
O DMBOK 2 define a principal missão do gerenciamento de dados da seguinte maneira: “Atender às necessidades de disponibilidade, qualidade e segurança dos dados de todas as partes interessadas”. Ele também descreve as ferramentas, participantes, métricas e entregas envolvidas no processo de gerenciamento de dados.
No entanto, esta estrutura tem uma desvantagem significativa. Não descreve a relação entre as diferentes áreas do conhecimento, deixando tudo para você decidir. Ao todo, o DMBOK 2 fornece muito conhecimento teórico, mas não tantas dicas práticas.
DCAM
Embora o DMBOK 2 seja uma estrutura de acesso público, o DCAM (o modelo de avaliação da capacidade de gerenciamento de dados) está fechado para acesso público. Somente membros do Enterprise Data Management Council (EDC) podem acessar essa estrutura.
A estrutura descreve o gerenciamento de dados em termos de diferentes capacidades com diferentes níveis de maturidade. Embora o DCAM tenha um foco prático e operacional, ele não oferece um ponto de vista claro sobre a implementação do gerenciamento de dados.
As empresas usam o DCAM para avaliar seus processos, educar as partes interessadas e identificar pontos fracos em seus programas de gerenciamento de dados. Também ajuda a mitigar os riscos de violações de regulamentos de privacidade de dados, incluindo GDPR.
Como a estrutura não está disponível publicamente, não há muitas informações sobre suas melhores práticas e recomendações. No entanto, o Enterprise Data Management Council publicou recentemente uma versão pública de sua estrutura de recursos de gerenciamento de dados em nuvem, que lança alguma luz sobre a abordagem que o EDC usa para definir suas estruturas.
Essas duas estruturas podem servir como um bom ponto de partida em sua jornada de gerenciamento de dados. Eles descrevem conceitos cruciais, para que você mantenha total clareza ao implementar o gerenciamento de dados pela primeira vez.
Desafios de gerenciamento de dados
Você encontrará muitos desafios em seus esforços para gerenciar os dados de sua organização. Mas quando você estiver ciente desses desafios potenciais, estará mais bem preparado para lidar com eles.
Protegendo dados de negócios
Existem muitas ameaças internas e externas à segurança e integridade dos dados. E as violações de dados podem acontecer a qualquer momento. Isso coloca em risco os dados privados e pessoais de seus clientes.
Veja como o DMBOK-2 define o processo de segurança de dados:
É sempre melhor abordar os riscos de segurança com esforços coordenados, em vez de tentativas individuais. O processo envolve muitas tarefas para um único funcionário cuidar. Em uma escala maior, a segurança de dados gira em torno de quatro atividades principais:
- Identificar e classificar ativos de dados sensíveis;
- Localizar dados sensíveis dentro da empresa;
- Determine como cada ativo precisa ser protegido; e
- Entenda como essas informações interagem com os processos de negócios.
Em seguida, você também precisa avaliar ameaças externas, como ignorância ou desatenção de seus funcionários. O gerenciamento de acesso a dados e a conformidade com políticas reduzem o risco de exposição de dados confidenciais e aumentam o nível de segurança de sua infraestrutura de negócios.
Lidando com muitos dados
Até 73% dos dados não são utilizados porque muitas empresas lutam para acompanhar a enorme quantidade de dados provenientes de diferentes fontes. As organizações que não possuem diretrizes de gerenciamento de dados para análise omnichannel ficam sobrecarregadas, então inventam coisas ou não usam os dados disponíveis.
No entanto, não tente gerenciar todos os dados de uma só vez. As empresas produzem grandes conjuntos de dados, uma grande parte dos quais nunca é usada. É por isso que o ciclo de vida do gerenciamento de dados recomenda focar nos dados mais críticos e minimizar o ROT de dados (dados redundantes, obsoletos ou triviais).
Combinando dados de diferentes fontes
Pense nas dezenas de ferramentas que sua empresa usa. Mesmo dentro do departamento de marketing, você provavelmente utiliza várias ferramentas de coleta e análise de dados.
Isso pode criar silos de dados, que ocorrem porque os dados são armazenados em soluções de armazenamento isoladas que não se comunicam entre si. Como resultado, cada departamento se concentra em seus dados, dificultando a colaboração entre departamentos.
Dados de baixa qualidade
As organizações gastam quase um quarto de sua receita na resolução de problemas de qualidade de dados.
Dados de baixa qualidade resultam de erros durante a entrada de dados, corrupção de dados ao transportar dados de uma ferramenta para outra ou falta de práticas padronizadas.
Aqui está uma visão geral abrangente do gerenciamento de qualidade de dados pelo DMBOK-2:
O ciclo de vida do gerenciamento de dados, a governança de dados e o foco em dados críticos são alguns dos fatores mais importantes a serem considerados ao tentar aumentar a qualidade de seus dados.
Lembre-se de que “qualidade de dados” é um termo coletivo que inclui 12 características que um conjunto de dados confiável deve ter.
Escassez de analistas de dados qualificados
Apesar de toda a conversa sobre a importância dos dados para os negócios digitais e modernos, é difícil encontrar analistas de dados especializados. A contratação de um analista qualificado leva tempo, e o treinamento de novas contratações pode ser caro e demorado.
Falta de governança de dados
Muitas empresas criam padrões de governança de dados como uma reflexão tardia quando seus dados já estão confusos. Sem governança de dados, as organizações ficam sobrecarregadas com dados de baixa qualidade. Como resultado, os analistas gastam muito tempo limpando o mato, e os usuários finais gastam muito tempo tentando entendê-lo.
Práticas recomendadas de gerenciamento de dados
O gerenciamento de dados é uma grande tarefa que envolve muitas partes móveis. Mas existem práticas recomendadas de gerenciamento de dados que podem começar com o pé direito.
Priorize a proteção e segurança de dados
Violações de segurança de dados são problemas de milhões de dólares que podem ser evitados com bons princípios de gerenciamento de dados.
Algumas medidas de proteção de dados incluem ter permissões de usuário adequadas, ter um sistema centralizado que manipula e gerencia os dados e usar apenas software que cumpra as leis de privacidade de dados.
Integre todos os seus dados e crie uma fonte de verdade
As organizações têm muitos dados que podem ser armazenados em silos de dados. Isso significa que é difícil obter uma visão completa do cenário de negócios. Para profissionais de marketing, isso os impede de ver diferentes pontos de contato com o cliente.
Quando você integra todos os dados em uma área de armazenamento centralizada usando um pipeline ETL, por exemplo, fica mais fácil obter insights de dados de receita.
Use um software de gerenciamento de dados de qualidade
A manipulação manual de dados não funciona mais com os volumes de dados com os quais as empresas lidam.
Felizmente, existem muitas novas tecnologias e soluções de software de automação que tornam a coleta e análise de dados mais fácil e rápida. Use um software de boa qualidade que se integre bem com outros aplicativos.
Crie um glossário dos metadados da sua organização
Tenha uma definição padronizada de todos os dados que você coleta (também chamados de “metadados”). Inclua detalhes específicos, como atributos de dados, data de criação, nome do criador e área de armazenamento.
Isso garante transparência e alinhamento em toda a organização.
Faça com que todos sejam responsáveis pela qualidade dos dados
A qualidade dos dados é uma responsabilidade compartilhada. Somente tornando todos na organização responsáveis por ela é que os problemas comuns de dados podem ser reduzidos.
Qual é o papel do profissional de marketing nisso? Os profissionais de marketing são parcialmente responsáveis pela coleta de dados primários - eles conhecem a taxonomia de tags UTM, a marcação em campanhas publicitárias e as contas que precisam rastrear. Enquanto isso, engenheiros e analistas de dados são responsáveis pela qualidade dos dados em outros estágios do fluxo de dados.
Primeiros passos para estabelecer práticas de gerenciamento de dados
O caminho para se tornar uma organização orientada por dados começa com práticas adequadas de gerenciamento de dados. Apoie essa transformação seguindo as práticas adotadas por empresas bem-sucedidas orientadas a dados.
1. Faça o C-suite investir na criação de um plano de gerenciamento de dados
O gerenciamento de dados é desafiador quando o C-suite não está investido em todo o empreendimento. Eles precisam ver o valor de uma estratégia de gerenciamento de dados executada adequadamente para que se tornem proativos em sua implementação.
2. Auditar os dados atuais
Muito provavelmente, sua empresa já está coletando muitos dados. Faça uma auditoria do que você já tem. Observe a configuração do terreno e faça um plano de gerenciamento de dados com base nos dados que você já possui, considerando os objetivos e recursos da sua organização.
3. Use ferramentas de automação o máximo possível
O erro humano é uma causa comum de má qualidade dos dados. O gerenciamento de dados se torna mais rápido e fácil se você escolher as ferramentas de automação certas. Você também reduzirá significativamente o erro humano durante a coleta, manipulação e análise de dados.
4. Planeje o crescimento
Os dados que sua empresa coleta só vão crescer. Torne sua estratégia de gerenciamento de dados flexível para que ela cresça com sua empresa e impulsione o dimensionamento sem esforço.
5. Encontre um parceiro tecnológico confiável
Construir uma pilha de tecnologia e encontrar os parceiros certos são vitais para estabelecer processos confiáveis de gerenciamento de dados, especialmente quando a segurança dos dados do cliente está em jogo. O Improvado é uma solução avançada de análise de marketing que se encaixa no ambiente de análise existente e promove a cultura de dados na organização. A solução é gerenciamento e geração de relatórios automatizados de dados de marketing, o que garante que sua equipe conte apenas com dados atualizados e de alta qualidade para impulsionar o desempenho dos negócios.
Sua vez
Seguir as práticas recomendadas de gerenciamento de dados descritas neste guia ajudará a limpar seus dados e conduzir sua organização a uma mentalidade mais orientada a dados. Não vai ser um processo fácil. É uma jornada. Mas vale a pena fazer isso para obter dados de alta qualidade nos quais todos em sua empresa possam confiar e contar para insights de negócios acionáveis.