Desde a coleta de dados até a destruição de dados, gerenciar terabytes de dados pode ser difícil. Desde que as empresas começaram a armazenar dados em discos rígidos, o crescimento dos dados tem sido exponencial.

De acordo com a IDG Data & Analytics Survey, a empresa média gerenciava cerca de 160 terabytes de dados em 2016, e esse número provavelmente é maior hoje. Para lidar com a enorme quantidade de dados, as organizações usam processos de gestão do ciclo de vida dos dados (DLM) para coletar, limpar, armazenar e destruir dados de nível empresarial. Este artigo explorará o processo de DLM e as categorias de software correspondentes para ajudar a automatizar o processo de DLM.

Uma abordagem imperativa para gerenciar dados proprietários

À medida que a disponibilidade de dados continua a crescer, muitas organizações tentarão adaptar o DLM para geração, armazenamento, uso e aposentadoria de dados. Isso inclui dados de aplicativos, sistemas, dispositivos, bancos de dados e mídia. Com o crescimento aparentemente perpétuo das necessidades de dados das empresas, o DLM adequado tornou-se mais crucial do que nunca.

Uma visão geral do processo de DLM

Todo o processo de DLM envolve coleta de dados, armazenamento de dados, preparação de dados, uso de dados, manutenção de dados e destruição de dados.

Coleta de dados

As empresas geralmente coletam dados de três fontes principais: dados sociais, dados de máquinas e dados transacionais.

Os dados mais tradicionais que todas as empresas usam são os dados transacionais. Vendas, pagamentos, recibos, registros de inventário, números de rastreamento de remessas e outros são dados essenciais usados para garantir as operações diárias. As empresas podem usar análises de mercado e software de inteligência de negócios para fazer previsões significativas com base em combinações de dados transacionais.

Com o uso das mídias sociais em seu auge, a necessidade de uma empresa aproveitar e entender seus dados tornou-se uma prioridade máxima. É essencial que os gerentes de mídias sociais e as equipes de marketing saibam como as campanhas de mídias sociais estão se saindo em todos os canais sociais, como e por que as contas estão crescendo em seguidores e engajamentos, e até mesmo rastrear como seus concorrentes estão se saindo.

Com software de análise de mídias sociais, os usuários podem digerir todos esses dados e métricas por meio de visualizações fáceis de entender. Isso é benéfico para gerentes de mídias sociais ou profissionais de marketing que não têm conhecimento em análise de dados, bem como para seus gerentes ou diretores de marketing que podem julgar melhor os resultados de seu trabalho. Ter esses dados prontamente acessíveis é um grande positivo para empresas e funcionários.

Dados ainda mais revolucionários vêm de máquinas e IoT. A internet das coisas (IoT) está transformando indústrias em todo o mundo, e talvez nenhuma mais do que a indústria de manufatura. Sensores inteligentes e aplicativos IoT bem programados estão ajudando a converter equipamentos de fábrica em dispositivos IoT funcionais, permitindo que eles gerem dados acionáveis, se comuniquem com outras máquinas e otimizem a produção. Dispositivos IoT também são instalados em veículos inteligentes, sensores de temperatura, sistemas de rastreamento de varejo, etc.

Armazenamento de dados

Quando as empresas coletam dados, elas podem armazená-los em um repositório de dados. As empresas modernas hoje tendem a armazenar todos os seus dados em um data warehouse. A tecnologia de data warehouse é usada como um mecanismo de armazenamento que puxa dados de várias fontes de dados díspares para um único armazenamento de dados de forma organizada e eficiente para permitir análises e relatórios para uma melhor tomada de decisões. É diferente da tecnologia de banco de dados tradicional, que só pode registrar dados.

Software de data warehouse é projetado com integração e análise em mente, ao contrário de outros bancos de dados projetados para serem consultados de várias maneiras. Isso ajuda usuários sem conhecimento de SQL ou outras linguagens de consulta comuns a extrair informações do armazenamento.

As empresas também podem configurar bancos de dados individuais em vez de um único data warehouse. Isso aumenta a flexibilidade e reduz os custos para projetos de menor escala. Os bancos de dados podem ser configurados no local, na nuvem ou híbridos. Existem três tipos principais de software de banco de dados.

Preparação de dados

Dados brutos raramente são utilizáveis, então as organizações precisam limpar os dados para padronização e correções.

As empresas usam software de preparação de dados para descobrir, misturar, combinar, enriquecer e transformar dados para padronização de dados. Com a ajuda desse software, grandes conjuntos de dados podem ser facilmente integrados, consumidos e analisados com soluções de inteligência de negócios e análises. As empresas modernas precisam tomar decisões críticas e oportunas em resposta aos diversos insights gerados por essas ferramentas. Essas ferramentas compilam análises sobre usuários de produtos, números de vendas, desempenho do sistema e mais em tempo real. As ferramentas nesse espaço emergente ajudam a simplificar o processo de preparação de dados, obtendo informações precisas de grandes conjuntos de dados. À medida que os dados de uma empresa continuam a se acumular, as ferramentas de preparação de dados permitem que os usuários encontrem pontos de dados importantes com o apertar de um botão. Dessa forma, as empresas podem aproveitar insights acionáveis imediatamente sem precisar vasculhar horas de dados.

Para correção de dados, as empresas usam software de qualidade de dados para analisar conjuntos de informações e identificar dados incorretos, incompletos ou formatados de forma inadequada. Após o perfilamento das preocupações com os dados, as ferramentas de qualidade de dados limpam ou corrigem esses dados com base em diretrizes previamente estabelecidas. Exclusão, modificação, anexação e mesclagem são métodos padrão de limpeza de conjuntos de dados. Analistas de dados, profissionais de marketing e vendedores, entre outros, se beneficiam do uso de soluções de qualidade de dados.

Uso de dados

O objetivo de passar por todos esses obstáculos é usar a análise de dados para gerar insights de negócios acionáveis. As empresas usam dados para entender todos os aspectos do negócio, incluindo previsões de contratação, qual campanha de marketing usar para segmentar determinados públicos, quais prospects de vendas abordar primeiro, otimização da cadeia de suprimentos, e assim por diante. Cada um desses aspectos de negócios e as decisões tomadas em torno deles devem ser primeiro avaliados usando dados e ferramentas de inteligência de negócios.

Existem muitas ferramentas de análise de dados. Nos últimos anos, a análise de dados mais comentada tem sido o "big data". Software de análise de big data pode consumir grandes conjuntos de dados não estruturados de clusters de big data. Subsequentemente, eles podem conectar todas as fontes de dados da empresa em uma única plataforma para fazer conexões entre departamentos, visualizar e entender os dados da empresa e incentivar decisões baseadas em dados.

Outra técnica popular de análise de dados é a análise de texto. Software de análise de texto permite que os usuários visualizem dados de conjuntos de dados de texto não estruturados. Essas ferramentas frequentemente usam processamento de linguagem natural para extrair análise de sentimento, análise sintática, marcação de partes do discurso e classificação de entidades. As equipes de dados e analistas frequentemente usam ferramentas de análise de texto para obter insights de e-mails e transcrições de chamadas, postagens em mídias sociais ou documentos gerais.

A próxima geração de ferramentas de análise de dados se concentra em análises preditivas. Software de análise preditiva permite que os usuários realizem mineração de dados em dados históricos para determinar resultados futuros. Com essa ferramenta, os analistas podem construir modelos e algoritmos que usam padrões e tendências de dados passados para planejar possibilidades futuras. Essas soluções são críticas ao prever, identificar riscos potenciais ou encontrar oportunidades não vistas dentro do negócio.

Manutenção de dados

Os dados também podem ser corrompidos por erros humanos, desastres naturais e ataques cibernéticos. As empresas geralmente fazem backup de seus bancos de dados no local ou na nuvem para evitar a perda de dados. O backup de banco de dados é o processo de salvar uma cópia do banco de dados atual de um usuário em outro local. Os usuários podem reverter para as versões anteriores do backup quando necessário.

Os dados estão em constante mudança, o que cria diferentes versões do banco de dados. Muitas empresas adotaram software de backup de banco de dados para gerenciar seus dados, incluindo funcionalidades para adicionar, editar e remover dados conforme necessário. Os backups podem fornecer informações valiosas sobre versões passadas de dados, o que significa que as empresas podem rastrear como seus dados mudaram ao longo do tempo e isolar mudanças específicas para encontrar tendências.

Destruição de dados

Os dados de transações comerciais são fundamentais para gerenciar muitos aspectos comerciais importantes. Os proprietários de empresas dependem desses dados para acompanhar a receita e as despesas, o inventário e outras informações de vendas de forma conveniente e segura. Quando os dados se tornam desatualizados ou muito arriscados para serem mantidos, descartar os dados no final de seu ciclo de vida é essencial. Por exemplo, as organizações frequentemente destroem dados sensíveis ou outros registros confidenciais quando necessário.

A destruição de dados é vital porque previne a exploração nefasta de dados. O descarte adequado de dados reduz os riscos de segurança. É imperativo garantir que seus dados de TI aposentados não coloquem em risco seu negócio. A longo prazo, trilhas de auditoria aprimoradas podem levar a melhores resultados comerciais.

A destruição de dados também desempenha um papel importante na conformidade com as leis globais de proteção de dados e privacidade de dados. Por exemplo, o Artigo 17 do Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) da UE concede aos residentes da UE o direito à eliminação de dados, também conhecido como "direito ao esquecimento".

O Considerando 66 do GDPR afirma:

"Para fortalecer o direito ao esquecimento no ambiente online, o direito à eliminação também deve ser estendido de forma que um controlador que tenha tornado os dados pessoais públicos seja obrigado a informar os controladores que estão processando esses dados pessoais para apagar quaisquer links para, ou cópias ou replicações desses dados pessoais. Ao fazer isso, esse controlador deve tomar medidas razoáveis, levando em consideração a tecnologia disponível e os meios disponíveis para o controlador, incluindo medidas técnicas, para informar os controladores que estão processando os dados pessoais do pedido do titular dos dados."

Embora o GDPR não especifique os métodos técnicos exatos para cumprir um pedido de eliminação, software de destruição de dados seria um meio de fazê-lo.

A integridade dos dados deve ser uma prioridade para as empresas

Como o DLM abrange diferentes departamentos, as empresas devem garantir que todos os funcionários estejam alinhados com as políticas e processos de DLM. Eles devem ser iteráveis e claros para todos, para que todos os dados sejam devidamente coletados, armazenados e limpos para fácil acesso, mantendo alta integridade. Um plano de contingência de dados também deve ser incluído para evitar a exclusão permanente.

Em conclusão, existem muitos aspectos de uma estratégia eficaz de DLM, por isso é importante dedicar tempo para explorar cada estágio do DLM para evitar falhas nos negócios devido ao manuseio inadequado de dados.