A quantidade de informações disponíveis nos meios digitais das empresas é cada vez maior. Para que sejam criadas novas oportunidades com esse conteúdo todo, porém, é imprescindível contar com uma estrutura de administração de dados.

A fim de conquistar uma grande influência nos novos métodos de gestão organizacional, a administração de dados requer a integração de estratégias e táticas efetivas. Bem como a de pessoas capacitadas e tecnologias apropriadas.

Conheça a importância que a administração de dados possui no ambiente corporativo. Saiba, ainda, o passo a passo para colocá-la em prática no seu negócio!

Por que é importante realizar a administração de dados?

Quando a administração de dados é tratada como um recurso estratégico, se torna muito mais fácil ter acesso às informações relevantes da empresa. É possível entender a sua realidade com mais clareza e, ao mesmo tempo, criar planos de ação para atingir os seus principais objetivos.

Com a administração de dados, é possível:

  • Conhecer a situação da empresa e a forma com que os departamentos utilizam os dados – considerando, sempre, o nível de acesso que cada um tem;
  • Modelar os dados corporativos;
  • Limpar os dados, eliminando falhas e duplicidades;
  • Disponibilizar as informações analisadas e qualificadas;
  • Auxiliar na construção de sistemas flexíveis, integrados, seguros e eficientes.

Nesse contexto, os negócios aproveitam os dados para obter vantagem competitiva, direcionar as ações de Marketing e Vendas e, ainda, promover otimizações nos processos.

Nova call to action

Com as inovações em Business Intelligence e o uso de soluções de Big Data Analytics, a administração de dados também foi beneficiada. Isso porque a tecnologia oferece precisão, agilidade e confiabilidade na coleta. Assim como na organização e análise das informações, visto que extrai padrões e insights para monitorar as atividades com mais eficiência.

Antes de utilizá-los, é preciso implementar a administração de dados propriamente dita. Apresentaremos, a seguir, o passo a passo para alcançar bons resultados.

4 etapas para implementar um modelo de administração de dados eficiente

1 – Definição

É nessa etapa que as empresas fazem as perguntas necessárias para resolver os seus problemas. Com isso, são definidas quais informações realmente importam e de que forma elas podem ajudar no negócio. Afinal, nem todos os dados oferecem embasamento para a tomada de decisão.

Pergunte-se, por exemplo: como a administração de dados ajudará a entender o fato de que a empresa perdeu 10% dos seus clientes no último semestre?

Faça quantas perguntas você puder nessa hora. Foque no que é mais urgente, a fim de dedicar a maior parte do seu tempo em uma análise minuciosa.

É preciso, ainda, verificar onde esses dados podem ser encontrados. Se dentro da empresa ou também em bancos de dados externos. Neste último caso, será necessário identificar o grau de confiabilidade – já que não estarão sob o seu controle.

2 – Coleta

Antes de coletar os dados, é preciso avaliar as ferramentas que irão gerá-los. No caso, definir os algoritmos e tecnologias que irão proporcionar essa amostragem. Quando a escolha é correta, assim como a aplicação, é possível obter informações capazes de mudar até mesmo o posicionamento da sua marca.

Nesta etapa, é essencial observar a correlação de dados, que é um conceito vinculado ao Big Data. Através dele, pode-se avaliar:

  • Tendências;
  • Alterações no mercado;
  • Comportamento do consumidor;
  • Previsões com assertividade.

3 – Armazenamento

Com os parâmetros de coleta estipulados, chega o momento de determinar a forma com que esses dados serão armazenados.

Algumas empresas preferem utilizar a própria ferramenta de gestão de dados para realizar a armazenagem. Enquanto outras, optam por arquivar o conteúdo em um servidor único ou usar uma solução na nuvem.

Para que essa etapa seja produtiva, é interessante pensar em dois estágios: antes e após a análise. Isso porque a empresa deve verificar por quanto tempo os dados precisam ser guardados após o processo, ou como descartá-los, ou armazená-los de forma definitiva.

Desta forma, evita-se retrabalhos e mantém-se todo o trabalho de administração de dados organizado.

4 – Análise

Com as perguntas realizadas na primeira etapa da administração de dados, a fase de análise deixa de ser a mais complicada. Afinal, a empresa saberá as informações que deverão ser utilizadas em cada etapa do processo, bem como os mecanismos que serão úteis nessa hora.

Aqui, deverá ser aplicada a descoberta de informações acionáveis dentro de um conjunto grande de arquivos. Para, desta forma, detectar padrões e tendências neles. Conhecido como mineração de dados, esse filtro pode ser dividido nas seguintes etapas:

  1. Previsão: são realizadas as estimativas de vendas e é previsto o tempo de inatividade ou as cargas de servidor;
  2. Risco e probabilidade: permite determinar pontos de equilíbrio dentro de cenários de risco e ter mais clareza das probabilidades para resultados almejados;
  3. Recomendações: essa análise ajuda a encontrar os produtos com maior chance de serem vendidos juntos para, assim, gerar recomendações;
  4. Localização de sequências: em um carrinho de compras, é feita uma análise e seleção de clientes para que seja possível prever seus próximos passos;
  5. Agrupamento: nessa etapa, clientes ou eventos são separados dos itens relacionados, permitindo que sejam feitas análises e previstas afinidades.

Como a consultoria em Business Intelligence pode auxiliar a administração de dados?

Composto por diversos processos, teorias, metodologias, tecnologias e estruturas, o Business Intelligence é considerado uma das principais estratégias de análise de dados.

Isso porque ele coleta, organiza, analisa, compartilha e atualiza todos os dados de uma empresa. Para que, assim, uma grande quantidade de informações isoladas se transforme em conteúdos relevantes para o seu negócio.

Como nem sempre as empresas possuem a estrutura e o conhecimento adequado para acompanhar em todos esses processos, a consultoria em BI surge como uma ótima alternativa. Ela auxilia na escolha da ferramenta adequada, controla funcionalidades e, por fim, possibilita que as empresas tomem decisões baseadas em informações reais.

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