Estratégia de dados: como democratizar a Big Data!
22 de outubro de 2021

O Diretor de Marketing e Head of Retail Data Products, João Paulo Tavares da Silva concedeu uma entrevista para a revista da associação IBEF – Instituto Brasileiro de Executivo e Finanças, com o objetivo de desmistificar alguns dos anseios em torno da adoção de de big data para a tomada de decisões baseadas em dados. Afinal, o desenvolvimento de uma estratégia de dados é vital para a democratização big data proporcionando mais organização e evolução para as empresas.

“Nosso propósito é acelerar e impactar positivamente bilhões de vidas com dados” – João Paulo. Esse foi o recado dado pelo diretor referindo-se ao desenvolvimento do uso de dados para a melhoria e evolução do negócio de muitas empresas, que conseguirão ter menos riscos e mais qualidade como a Big Data.

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De acordo com João Paulo, o dado é o “novo petróleo”, e ele nós desafia nos questionarmos o que fariam com um barril de petróleo. “Ele bruto não traz valor para toda a população, mas ele refinado sim”. Então, a partir dessa provocação, começamos a interpretar o mercado e fazer a correlação de como tirar o melhor do dado”, disse.

Quais são os passos que devem ser planejados antes da adoção da big data como base estratégica?

Quando se fala de uma estratégia de dados, envolve-se três “atores”: tecnologia, pessoas e dados. Somando governança, gestão de demanda e arquitetura, o ciclo de vida de dados se torna sustentável, com ganho de maturidade e confiança.

“O primeiro passo da empresa deve ser a governança de dados, ter o domínio sobre seu dado, saber onde ele está da melhor forma possível”, alertou JP.

Só para exemplificar melhor o entendimento e fazendo paralelos: governar o dado é como trabalhar com a reciclagem, ou seja, separar papel com papel, plástico com plástico, metal com metal. Assim, será possível saber o valor de cada um dos dados, em seus respectivos contextos. As empresas não precisam ter muito volume de dados, e sim que eles tenham qualidade e sejam estruturados.

Na estratégia de dados, qual é a importância da qualidade dos dados?

De fato, um dado bom na origem garante muita mais fluidez no trabalho quando do início de uma estratégia de monetização de dados.
E para saber se o dado é bom, indico o uso de seis indicadores principais: completude, consistência, conformidade, unicidade, atualidade e acurácia. E aponto que as empresas precisam ter ciência, em níveis de qualidade, saber quais dados são muito bons e quais são muito ruins, para então ter a melhoria do processo como um todo.

De acordo com o especialista, para começar a organizar uma estratégia de dados, a empresa deve ter bases de dados (Excel, e-mail, celular, PDFs e tudo que contiver dados que são necessários para o negócio). “A partir daí vem a gestão de acessos, onde vou colocar cada coisa, definindo-se os meta-dados (nichos de dados), os domínios (onde vou armazenar), os responsáveis por cada um e os selos de qualidade. E então passa-se por algumas camadas: técnica, comportamental e de reuso, que é o ciclo de vida do dado”.

Depois que o processo começa a ser trabalhado dentro do “data lake”
(banco de dados), que consiste em estruturar e criar as políticas de dados. Como boas práticas, indicou o catálogo de dados, o monitoramento das bases, a definição de forma clara dos responsáveis por cada nicho de dados, a qualidade desses dados, a taxonomia e a composição e capacitação efetiva do data lake.

Após, avança-se para uma camada de distribuição e, por fim, para a da extração, que são os modelos de inteligência artificial, de dados, processos operacionais e toda a parte analítica, que estrutura o uso de dados para a tomada de decisões futuras.

A experiência da Semantix na execução da estratégia de dados.

Marcelo Borges apresentou aos convidados do IBEF o Semantix Data Platform, e como o produto acelera a jornada das empresas, com uma plataforma unificada de dados que possibilita fazer tudo dentro dela, com simplicidade e escalonamento para clientes de diferentes portes.

O que Marcos chamou de um novo ecossistema de dados, com estrutura em nuvem, definição dos data sources para trazer para a plataforma, tendo objetivos bem definidos com o data lake e uma maturidade da parte de ciência de dados.

“Temos mais de 300 conectores prontos que facilitam trazer os dados para a criação do data lake e também tecnologia para criar novos conectores e trazer essas bases de uma maneira muito simples”, relatou Marcos, mostrando que o intuito é a aceleração e simplificação dessa jornada, democratizando o acesso à inteligência artificial e ao Big Data, para que empresas médias e em fase de crescimento possam trazer essas
tecnologias sem ter que desembolsar milhões em infraestrutura.

Em suma, para o desenvolvimento da estratégia de dados João Paulo diz: A primeira coisa que as empresas deveriam se perguntar, na prática, é: o que eu quero resolver com um Big Data?

“Quando falamos de ecossistema tecnológico para dados, isso é o meio. Podemos investir milhões e construir meios muito bons que permitam direcionar necessidades de negócios, mas na prática o primeiro passo é saber quais problemas atacar”, concluiu.

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