O que é Descoberta de Dados? Como Encontrar Padrões e Outliers nos Dados

Imagine dirigir em condições de baixa visibilidade.

Você não consegue ver o que está à sua frente. Os faróis altos não ajudam. Além disso, está chovendo e você precisa manter uma velocidade constante.

Assim como a má visibilidade aumenta o risco de acidentes na estrada, a falta de insights de dados aumenta a probabilidade de catástrofes nos negócios.

Tradicionalmente, as empresas dependiam de cientistas de dados ou analistas para organizar formatos de dados e descobrir insights. Isso deixava os líderes empresariais dependentes de especialistas em tecnologia da informação (TI) para entender seus próprios dados.

Organizações modernas utilizam plataformas de análise para absorver, gerenciar, descobrir e explorar dados em toda a rede de negócios. A descoberta de dados ajuda a desbloquear novas oportunidades, melhorar estruturas de governança e atender aos requisitos de conformidade regulatória.

O processo de descoberta de dados ajuda líderes empresariais não técnicos a entender conjuntos de dados complexos usando ferramentas visuais. Essa facilidade de acesso à inteligência de negócios (BI) ajuda todas as partes interessadas a aumentar a eficiência e refinar as decisões de negócios. A descoberta de conhecimento sem interrupções preenche a lacuna entre aqueles que preparam os dados para análise e aqueles que precisam interpretar os dados para impulsionar as decisões de negócios.

Como funciona a descoberta de dados?

A descoberta de dados não é uma ferramenta. É um processo que ajuda a analisar padrões para atingir metas e permanecer competitivo. Ela se baseia em vários métodos, como análise, modelagem e saídas visuais. As empresas usam as seguintes categorias de descoberta de dados para desenvolver uma visão única dos dados e obter insights.

Preparação de dados

A preparação de dados envolve a limpeza de dados brutos antes da análise. As empresas usam software de preparação de dados para pré-processar, perfilar, limpar, reformular, mesclar e transformar dados.

A preparação reúne informações de fontes internas e externas e as torna consistentes para a análise de dados. Por exemplo, pode ser necessário detectar valores nulos, remover duplicatas ou detectar outliers para garantir a qualidade dos dados antes da análise.

Processo de preparação de dados

O fluxo de trabalho de preparação de dados inclui as seguintes etapas:

• Coleta de dados reúne dados de armazéns de dados, lakes de dados, sistemas operacionais e outras fontes relevantes. Nesse ponto, os cientistas de dados também examinam se os dados são adequados para o objetivo da aplicação analítica.
• Perfilamento de dados envolve a exploração dos dados coletados. Durante esta etapa, os analistas procuram padrões de dados, anomalias, relações, inconsistências e valores ausentes.
• Limpeza de dados corrige erros para garantir a precisão. As empresas usam a limpeza de dados para preencher valores ausentes e corrigir erros e inconsistências.
• Estruturação de dados organiza informações de acordo com os requisitos analíticos. Por exemplo, você pode converter arquivos de valores separados por vírgula (CSV) em formatos que as ferramentas analíticas possam entender.
• Enriquecimento de dados envolve a estruturação de dados em um formato unificado. Esta etapa visa otimizar e aumentar ainda mais os conjuntos de dados.
• Validação de dados verifica a completude, precisão e consistência dos dados. A validação é a última etapa da preparação de dados e armazena os dados preparados em um repositório para os usuários.

A preparação de dados também inclui a curadoria de dados prontos para uso. As organizações que fazem a curadoria de dados geralmente indexam, catalogam e mantêm conjuntos de dados e metadados. Dependendo da estrutura da empresa, equipes de TI e gerenciamento de dados, analistas de negócios, cientistas de dados e curadores de dados participam do processo de curadoria.

Análise visual

Este processo envolve manipulação de dados e apresentação visual com ferramentas interativas. A visualização de dados ajuda os usuários não técnicos a compreenderem as relações de dados com gráficos, diagramas ou painéis.

Por exemplo, a análise visual facilita para os profissionais de marketing entenderem como os clientes usam seus produtos, para que possam alinhar suas estratégias de acordo. Da mesma forma, as equipes financeiras usam a análise gráfica para obter uma visão de 360° do custo versus receita.

Análises avançadas guiadas

Este tipo de descoberta de dados combina técnicas visuais e de relatórios para oferecer uma visão holística dos dados de uma empresa.

As análises avançadas guiadas permitem que as empresas estudem as relações entre dados de diferentes fontes e avaliem as implicações dos esforços. Por exemplo, as empresas podem identificar novos padrões e conexões para tomar melhores decisões baseadas em dados.

É uma ótima ideia para empresas tradicionais que estão migrando para plataformas de e-commerce usarem análises avançadas guiadas para integrar informações existentes com dados da web para melhores decisões estratégicas.

Descoberta de dados vs. inteligência de negócios vs. exploração de dados

Descoberta de dados é o processo de coleta de dados e identificação de padrões para insights acionáveis. O processo combina dados de várias fontes para ajudar as empresas a ver o panorama geral e tomar melhores decisões.

Inteligência de negócios analisa dados de atividades organizacionais para ajudar a gestão a tomar decisões baseadas em dados. As ferramentas de BI combinam análise de negócios, visualização de dados, mineração de dados, benchmarking de desempenho e capacidades de análise descritiva de dados.

Exploração de dados é a primeira etapa da análise de dados. O processo de exploração de dados ajuda as empresas a explorar padrões de dados, características e pontos de interesse em um conjunto de dados extenso de forma não estruturada.

Importância da descoberta de dados

As empresas avaliam os cenários de mercado antes de tomar decisões, assim como você verifica se há carros à frente e atrás ao mudar de faixa.

As plataformas de descoberta de dados ajudam você a descobrir como pontos de dados individuais criam uma visão holística de suas operações, para que você possa otimizar estratégias de negócios. A melhor parte é que a maioria dos sistemas de descoberta de dados oferece relatórios e painéis visuais para uma visão completa dos dados em sistemas díspares.

Vamos ver por que as organizações estão adotando cada vez mais a descoberta de dados para identificar, catalogar e classificar dados críticos. Também discutiremos como isso simplifica a transparência e a adesão às políticas de governança de dados. Usando a descoberta de dados, sua empresa pode:

• Descobrir novas fontes de receita. As empresas impulsionam a criação de valor com insights significativos de dados. Usando a inteligência de dados, elas podem explorar grandes volumes de dados e encontrar maneiras de criar novos produtos, otimizar o uso de dados e manter os dados seguros. Hoje em dia, as empresas recorrem a plataformas de descoberta de dados para identificar essas oportunidades e descobrir novas fontes de receita.
• Impulsionar os esforços de democratização de dados. Organizações com dados em sistemas muitas vezes sofrem com a falta de transparência. Nessas circunstâncias, você pode usar plataformas de descoberta de dados, inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) para criar repositórios de metadados. Esses repositórios ajudam toda a organização a se familiarizar com as localizações de dados e protocolos de movimentação.
• Minimizar abusos no manuseio de dados. A maioria das empresas luta com o peso proverbial dos dados de clientes que coletam. Você pode perder a confiança do cliente quando esses dados não aderem às políticas de governança. Devido a esse risco, qualquer esforço de transformação digital envolvendo múltiplos tipos de dados e cargas de trabalho de aplicativos deve aproveitar a descoberta de dados para garantir a confiabilidade.

Um motivo significativo pelo qual as empresas escolhem a descoberta de dados é sua capacidade de prever padrões que afetam os resultados dos negócios. Algumas organizações também usam plataformas de análise visual para resolver desafios, acompanhar indicadores-chave de desempenho (KPIs) dos negócios e criar soluções sustentáveis.

História da descoberta de dados

A descoberta de dados costumava ser um processo manual. As empresas registravam dados em papel e os procuravam manualmente para recuperar informações. Quase desnecessário dizer que a descoberta de dados se tornou mais fácil com o advento dos computadores.

Um dos primeiros exemplos de uma plataforma de descoberta de dados foi o projeto SETI@home, que usava o poder ocioso de computadores pessoais para procurar inteligência extraterrestre, daí o nome Search for Extraterrestrial Intelligence (SETI). O projeto foi lançado para o público em 1999.

Na década de 1960, analistas econômicos e estatísticos referiam-se à descoberta de dados como "pesca de dados" porque envolvia mineração de dados sem um resultado predeterminado, como se pesca na vida real. Durante a década de 1990, a comunidade de bancos de dados começou a trabalhar com mineração de dados e formas de análise aberta, o que resultou em melhorias na descoberta de dados.

A descoberta de dados tornou-se uma área de pesquisa acadêmica importante com a Primeira Conferência Internacional sobre Mineração de Dados e Descoberta de Conhecimento (KDD-95) em Montreal em 1995. O big data veio em seguida, junto com algoritmos de aprendizado de máquina. O processo de descoberta de dados evoluiu de um exercício acadêmico para um processo essencial de negócios nos anos seguintes.

Hoje, quase todas as indústrias usam a descoberta de dados para tomar melhores decisões, desde instituições financeiras até varejistas e empresas de gerenciamento de construção.

Tipos de descoberta de dados

Dependendo do seu conhecimento técnico, você divide o processo de descoberta de dados em dois níveis: descoberta de dados manual e inteligente.

Descoberta de dados manual é o processo manual de preparação e limpeza de dados. Analistas e cientistas de dados usam esse método de descoberta de dados para analisar e gerenciar dados de forma eficiente.

O processo de descoberta de dados manual depende fortemente de aprendizado de máquina e expertise em tecnologia avançada. Antes do surgimento das tecnologias modernas, especialistas em dados usavam métodos manuais de descoberta de dados para mapear dados, monitorar metadados, categorizar regras de documentos e conceituar informações disponíveis.

Descoberta de dados inteligente é uma abordagem amigável ao usuário que utiliza ML, IA e processamento de linguagem natural (NLP) para preparar, integrar e analisar dados. As empresas usam software de descoberta de dados inteligente para visualizar dados de forma interativa, descobrir padrões ocultos e acessar insights mais rapidamente.

Ocasionalmente, essas ferramentas não conseguem acompanhar a quantidade de novos dados adicionados ao backend. É quando as empresas recorrem à descoberta de dados governada.

Descoberta de dados governada (GDD) é uma abordagem abrangente que se concentra nos requisitos de negócios para simplificar a entrega de dados, atender aos requisitos de TI e manter os dados seguros. As equipes de TI aproveitam a GDD para garantir a entrega rápida de dados para análise, enquanto atendem aos requisitos de governança de dados.

Então, o que exatamente os sistemas de GDD fazem?

• Eles mantêm os dados seguros contra ameaças internas e externas.
• Oferecem autoatendimento centralizado embutido para ajudar os usuários a executar e gerenciar análises de BI.
• Fornecem governança de dados e uma única versão da verdade para manter as equipes atualizadas sobre os últimos insights de negócios e KPIs.

Por que as organizações estão se concentrando mais na GDD atualmente?

Considere uma situação em que você precisa de acesso irrestrito a dados para decisões de negócios mais rápidas. No entanto, você também deve atender simultaneamente às políticas de segurança, integridade e governança de dados da equipe de TI. A GDD ajuda você e a equipe de TI a funcionarem perfeitamente com a GDD habilitada para BI.

Descoberta de big data

A descoberta de dados é fácil de usar, mas limita a profundidade da exploração de dados. Por outro lado, a ciência de dados pode ser altamente complexa, mas desafiadora de implementar em um ambiente empresarial. Essas dificuldades levaram à invenção da descoberta de big data, que ajuda as empresas a transformar dados brutos em insights com esforço mínimo.

As ferramentas de descoberta de big data permitem que as empresas manipulem muitas fontes de dados de forma mais eficiente do que os sistemas tradicionais de ciência de dados ou análise.

Os projetos de análise tradicionais exigem que você prepare os dados antes de analisá-los. Por exemplo, você teria que prever perguntas de negócios, modelar dados, reunir recursos de dados, manipular feeds de modelos e construir pipelines usando ferramentas de extração, transformação e carregamento (ETL) antes de mergulhar na análise de dados. Como resultado, há um foco menor na análise de dados.

A descoberta de big data aborda esses problemas de forma eficiente, permitindo que as empresas:

• Modelem e analisem dados visualmente
• Permitam que os usuários interajam com os dados
• Atualizem ou adicionem dados a novos projetos
• Focalizem na análise de dados em vez de preparar dados antecipadamente

Benefícios da descoberta de big data

A descoberta de big data ajuda você a entender os dados, colaborar com partes interessadas internas e externas e responder a perguntas complexas. As empresas desfrutam dos seguintes benefícios ao trabalhar com descoberta de big data.

• Melhor tomada de decisões: As soluções de descoberta de big data ajudam as empresas a otimizar a tomada de decisões, melhorar a experiência do cliente e impulsionar a inovação com base em insights de dados.
• Acessibilidade garantida aos dados: Os sistemas de software de descoberta de big data permitem que até mesmo empresas sem expertise acessem dados. Qualquer pessoa pode interpretar dados com a ajuda das ferramentas necessárias.
• Menos tempo e dinheiro desperdiçados: As plataformas de descoberta de big data automatizam diferentes partes do processo de descoberta de dados, ajudando as empresas a economizar dinheiro e gastar mais tempo na otimização de processos com base em insights.
• Menos riscos de dados: As empresas empregam a descoberta de big data para cumprir as regulamentações legais e abordar ameaças potenciais em tempo real.

Etapas do processo de descoberta de dados

Manter um negócio resulta em uma quantidade massiva de dados de clientes, fornecedores e operações. Além disso, as empresas recebem dados de redes online, tradicionais e sociais. A descoberta de dados conecta todas essas informações para que as empresas se sintam confiantes sobre as decisões de negócios que tomam. O processo de descoberta de dados inclui as seguintes etapas, independentemente de você usar técnicas manuais ou inteligentes.

Definir requisitos de dados

A primeira etapa é coletar os dados, medições e métricas necessários para uma análise eficaz. Antes da análise, todos esses dados são armazenados em um data warehouse.

As empresas usam software de integração de dados para reunir e conectar conjuntos de dados complexos de fontes díspares. Esse fluxo livre entre fontes de dados simplifica a padronização de diferentes formatos de dados e integra fontes de dados de forma eficiente.

Padronizar, limpar e preparar dados

As empresas não podem interpretar dados brutos sem limpá-los e padronizá-los. A limpeza de dados ajuda as empresas a identificar problemas como erros, distorção ou corrupção. Remover informações falhas abre caminho para um banco de dados limpo, preciso e confiável.

Para evitar resultados distorcidos, as empresas também verificam a unidade de medida nesta etapa. Algumas empresas reprocessam manualmente os dados para encontrar duplicatas ou preencher dados incompletos.

Compartilhar dados

Nesta etapa, você compartilha dados limpos com indivíduos autorizados dentro de sua equipe e organização. Eles relatam de volta com suas perspectivas únicas após uma avaliação completa dos dados. A colaboração ajuda as empresas a obter interpretações diversas e estudar diferentes aspectos dos dados.

Analisar, desenvolver e visualizar insights de dados

Depois de reunir diferentes perspectivas e ter um conjunto de dados limpo, você está pronto para entrar na fase de visualização. Os analistas de dados usam várias ferramentas para análise durante esta fase.

As empresas transformam essa análise em gráficos, mapas e gráficos para que as partes interessadas não técnicas possam entender facilmente as tendências de dados. Elas podem então definir com precisão seus objetivos de negócios e as etapas a serem seguidas para alcançá-los.

Melhorar decisões estratégicas com insights

Agora, você está pronto para agir com base nos insights que extraiu. Você aborda padrões e tendências para otimizar processos de negócios e melhorar decisões operacionais. O conhecimento que você ganha com a descoberta de dados lhe dá uma vantagem competitiva para que você se mantenha à frente em seu setor.

O que são ferramentas de descoberta de dados?

O sucesso da descoberta de dados muitas vezes depende das ferramentas que você usa. No entanto, não existe uma plataforma única para todos.

A maioria das ferramentas de descoberta de dados é projetada para executar preparação de dados, análise visual e análises avançadas guiadas. Em todos os setores, há maneiras ilimitadas para os líderes empresariais usarem essas ferramentas para entender dados complexos.

Ferramentas de descoberta de dados baseadas em nuvem ajudam você a coletar informações de uma variedade de fontes, descobrir insights e compartilhá-los com o restante da organização.

Soluções de software de análise

Plataformas de análise ou soluções de BI permitem que as empresas tomem melhores decisões com insights acionáveis. Você pode usar essas ferramentas para conectar fontes de dados, preparar o ambiente analítico e capacitar usuários não especialistas a encontrar insights mais rapidamente. Analistas e cientistas de dados usam esses sistemas de software para mergulhar nas atividades diárias de negócios de uma empresa.

Soluções de software de preparação de dados

Sistemas de software de preparação de dados ajudam as empresas a integrar, combinar e analisar dados de várias fontes. Analistas de dados e usuários de negócios aproveitam essas plataformas para combinar dados de fontes díspares e extrair insights acionáveis de forma eficiente.

Algumas organizações combinam software de troca de dados com soluções de análise e ferramentas de preparação de dados para adquirir dados de terceiros sem alterar seu significado. As plataformas de troca de dados usam modelos de dados como serviço (DaaS) para ajudar as empresas a adquirir dados relevantes do setor e impulsionar decisões baseadas em dados.

O que procurar em uma ferramenta de descoberta de dados?

O que as ferramentas de descoberta de dados devem fazer por você? Continue lendo para descobrir.

• Necessitar de suporte limitado de TI. O objetivo principal da descoberta de dados é tornar os dados acessíveis a não especialistas em TI. Sua ferramenta de descoberta de dados deve ser capaz de coletar, classificar e exibir dados automaticamente, usando uma interface amigável.
• Oferecer ampla personalização. Uma ferramenta de descoberta de dados eficiente deve ser capaz de exibir parâmetros selecionados e fornecer personalização com base nos requisitos de negócios. Personalizar o que você vê permite que os líderes empresariais obtenham rapidamente as informações de que precisam.
• Garantir fácil acessibilidade. A descoberta de dados é um processo cooperativo e contínuo. Portanto, o software de descoberta de dados em nuvem que promove a colaboração interdepartamental e permite o acesso de qualquer dispositivo é essencial.
• Apresentar capacidades avançadas. Ferramentas de descoberta de dados eficientes podem extrair dados de várias fontes e apresentá-los em formatos digeríveis usando capacidades avançadas de coleta e refinamento de dados.
• Fornecer visualização de dados intuitiva. Considere escolher uma ferramenta de descoberta de dados que ofereça uma visão completa dos dados sem comprometer.

Casos de uso de descoberta de dados

A descoberta de dados ajuda as empresas em muitos setores a interpretar as informações que obtêm de dados complexos. Usando IA e aprendizado de máquina, a descoberta de dados revela padrões e tendências que as empresas podem usar para tomar melhores decisões. Abaixo estão alguns exemplos de como diferentes áreas de negócios aproveitam a descoberta de dados.

• Planejamento de negócios: A descoberta de dados é crucial para empresas que desejam tomar decisões com base em dados de diferentes unidades de negócios. Por exemplo, o diretor financeiro (CFO) pode mergulhar profundamente nos dados históricos de cada departamento para avaliar o desempenho passado e alocar um orçamento melhor para o próximo ano fiscal.
• Prospecção de clientes: Para persuadir seu público-alvo, você precisa entender suas necessidades, problemas e aspirações. É quando uma ferramenta de descoberta de dados eficiente é útil. A equipe de vendas pode, por exemplo, utilizar uma plataforma de descoberta de dados para coletar e perfilar os dados relevantes disponíveis antes de entrar em contato com os leads.
• Análise de mídia social: As empresas usam diferentes plataformas de mídia social para responder a perguntas e aumentar a lealdade do cliente. A descoberta de dados em tempo real aponta essas organizações para tendências de comportamento do cliente, resolve problemas de clientes e aborda reclamações.
• Prevenção de fraudes: Empresas online enfrentam ameaças de TI e atividades fraudulentas, como problemas internos, tentativas de phishing e ataques de dados o tempo todo. Sistemas eficientes de descoberta de dados ajudam essas empresas a identificar outliers de dados e abordar atividades suspeitas antes que qualquer dano seja causado.
• Reivindicações de seguro: A indústria de seguros processa milhares de reivindicações todos os dias. O processamento manual leva a tempos de espera mais longos para os pacientes e a um maior risco de erros. As empresas de seguros aproveitam as plataformas de descoberta de dados para coletar e processar dados de reivindicações de seguro, avaliar reivindicações suspeitas e identificar fraudes potenciais.

Quase todos os setores podem usar a descoberta de dados para interpretar dados complexos de diferentes fontes, descobrir insights acionáveis e compartilhá-los com o restante da organização.

Benefícios da descoberta de dados

A descoberta de dados é de extrema importância para empresas com dados em dispositivos e software de armazenamento em nuvem. Para que clientes, funcionários e parceiros de negócios obtenham insights e tomem decisões críticas de negócios, você deve identificar, localizar e classificar esses dados.

A descoberta de dados visa prevenir a perda de dados sensíveis e implementar medidas de segurança robustas à medida que a organização se aprofunda nesses dados. Abaixo estão outros benefícios que você pode esperar das soluções de descoberta de dados.

• Todos podem entender os dados. Tradicionalmente, os líderes empresariais precisavam de especialistas em TI e dados para descobrir insights de dados. Independentemente do nível de alfabetização em dados, todas as partes interessadas podem interpretar facilmente a análise de dados com ferramentas de descoberta de dados. Essa facilidade de compreensão dos insights ajuda cada equipe de negócios a atender às suas necessidades de dados.
• Oferece uma visão de 360° dos dados da empresa. O software de descoberta de dados permite que você visualize diferentes fluxos de dados em toda a organização para uma análise e insights aprofundados. Uma empresa voltada para o cliente pode coletar dados de seu site, canais de mídia social, aplicativo móvel e parceiros para abordar o comportamento do cliente.
• Melhora a gestão de riscos e a conformidade. O aumento dos volumes de dados força as organizações a serem proativas na identificação de riscos potenciais. As soluções de software de descoberta de dados permitem que as empresas identifiquem outliers, testem práticas de gerenciamento de dados e cumpram regulamentações como a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA) e o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR).
• Você pode classificar dados com precisão. As empresas não podem descobrir insights sem classificar os dados que coletam. A descoberta de dados ajuda a executar a classificação de dados com base em condições, contexto e canal. Elas podem segregar dados de vendas e marketing para encontrar insights únicos sobre a experiência do cliente.
• Impulsiona vantagens competitivas. Empresas que tentam melhorar o desempenho confiam em uma abordagem baseada em dados para avaliar o cenário de negócios e tomar decisões. É por isso que empresas com altos volumes e velocidade de dados devem verificar entradas falhas. Quando não o fazem, experimentam "garbage in, garbage out" (GIGO), o mais antigo adágio da tecnologia de computadores que significa resultados incorretos resultantes de dados incorretos. É aqui que a descoberta de dados entra em ação para ajudar as empresas a reduzir silos de dados em ferramentas de planejamento de recursos empresariais (ERP), software de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), bancos de dados locais, sistemas baseados em nuvem e planilhas.
• O controle de dados acontece em tempo real. Por meio da descoberta de dados, as empresas podem tomar ações específicas sobre os dados com base em controles e contextos predefinidos. Esse controle de dados em tempo real é crucial para práticas de dados seguras e em conformidade.
• Facilita o desenvolvimento de planos acionáveis e a reciclagem de dados. Dados brutos não têm valor, a menos que você possa extrair insights deles. As empresas geralmente usam análises incorporadas e ferramentas de BI para entender melhor os padrões de dados e descobrir insights para decisões de negócios. Além disso, a descoberta de dados também ajuda a reutilizar informações antigas para avaliações futuras.

Desafios da descoberta de dados

A descoberta de dados não está isenta de desafios, então vamos discutir problemas comuns que impedem resultados de análise de dados perspicazes.

• Falta de política de gerenciamento de dados resulta em implementação fraca de governança de dados e riscos de longo prazo, como a falha em entender o cenário de negócios. As empresas devem criar estruturas adequadas de governança de dados para manter a precisão e consistência dos dados.
• Volume de dados ou tamanho pode impactar os resultados da análise e até resultar em resultados distorcidos se sua organização não implementou uma política robusta de governança de dados.
• Inconsistência de dados acontece quando duas equipes não trabalham com uma única fonte de verdade. Como resultado, as equipes sofrem com silos de dados e resultados de dados variados.
• Diversidade de dados pode ser igualmente desafiadora quando as empresas não usam o mesmo formato de dados para capturar ou integrar dados de diferentes fontes. É por isso que a descoberta de dados eficiente requer que as empresas sigam pontos de dados pré-definidos ao introduzir novos pontos de dados.

Melhores práticas de descoberta de dados

Quando os dados crescem em uma velocidade sem precedentes, você precisa acompanhar. Seguir essas melhores práticas de descoberta de dados ajuda a proteger os dados em meio ao cenário de cibersegurança em mudança e a manter dados sensíveis seguros.

• Construa um catálogo central de dados: Acompanhe os dados e proteja informações sensíveis contra ataques maliciosos descobrindo e centralizando ativos de dados. Considere monitorar ativos de dados sancionados e sombrios em infraestrutura local e ambientes multicloud.
• Extraia metadados e identifique dados sensíveis: Você pode usar conectores nativos e API de transferência de estado representacional (REST) para extrair metadados de dados em armazéns, armazenamentos de dados não relacionais e armazenamentos de dados em nuvem. Uma vez que você descobre informações sensíveis de todos os ativos, você terá uma melhor análise de seu impacto nos negócios.

• Catalogar dados sensíveis e avaliar riscos: Crie um catálogo de dados sensíveis e considere usar plataformas de descoberta de dados com capacidades de catalogação. Reunir inteligência de dados sensíveis ajuda você a avaliar riscos de dados, concentração e transferências transfronteiriças. As plataformas de descoberta de dados ajudam a avaliar e mitigar riscos de dados com pontuações gerais de risco.
• Conectar dados a proprietários, conformidade e regulamentações: Conectar dados pessoais sensíveis a usuários ajuda você a atender solicitações de titulares de dados (DSR) com esforço mínimo. Você também deve usar mecanismos automatizados de descoberta de dados para cumprir o GDPR, CCPA e apresentar atividades de processamento de dados quando necessário.
• Automatizar quando possível: A descoberta de dados não é um projeto único. Usuários em grandes empresas compartilham e movem dados constantemente porque continuamente adicionam novas fontes de dados. Além disso, os dados que ontem não eram sensíveis podem se tornar sensíveis hoje. Portanto, você deve considerar automatizar a descoberta e classificação de dados para tornar todo o processo mais escalável.
• Agir rapidamente: A descoberta de dados ajuda a impulsionar a estratégia de segurança com avaliação de riscos e priorização de remediação. Implante controle assim que detectar outliers ou comportamentos suspeitos. Como resultado dessa resposta rápida, você será capaz de aumentar a agilidade, prevenir ataques cibernéticos e cumprir as regulamentações de conformidade de dados.

Implemente uma estratégia de segurança e conformidade de dados bem-sucedida em sua organização combinando automação inteligente, planejamento estratégico e execução rápida.

Assuma o controle com a descoberta de dados

Você pode abrir caminho para que seus funcionários decifrem dados e encontrem insights se usar as ferramentas certas para a descoberta de dados. Quer tornar a descoberta de insights de dados ainda mais fácil para os não especialistas em TI da sua organização?

Explore como usuários não técnicos podem acessar, visualizar, entender e aproveitar dados com ferramentas de BI de autoatendimento.

Este artigo foi publicado originalmente em 2022. O conteúdo foi atualizado com novas informações.