Prepare-se para lidar com os dilemas de dados de hoje

Dilemas com Big Data

Governado ou self-service? Centralizado ou distribuído? 

 

Nós certamente percorremos um longo caminho no que se refere a business intelligence (BI) e analytics. As organizações tornaram-se muito competentes em obter dados de várias fontes e empacota-los em formatos para consumo por motores de análise e algoritmos.

 

Embora tenhamos dominado os aspectos técnicos do BI e da analytics, os desafios organizacionais e dilemas de dados são outra história. Por exemplo, alguns usuários finais só querem insights entregues a eles, enquanto outros querem cavar fundo em seus dados valiosos, para descobrir novas ideias de negócios. Enquanto alguns executivos querem hubs centralizados, outros veem vantagens em análises de dados mais dispersas.

 

As modernas plataformas de análise de dados precisam ser mais do que soluções tecnológicas. Elas precisam ser capazes de assimilar as várias tendências cruzadas das organizações de hoje, segundo Wayne W. Eckerson e Carsten Bange, autores de um recente relatório sobre as forças e tecnologias que estão convergindo para definir a moderna plataforma de análise de dados. Essa plataforma deve ser "mais do que apenas uma coleção de ferramentas, funções e recursos", escrevem eles, “quase pode ser equiparada ao papel de um conselheiro matrimonial, proporcionando uma ponte entre parceiros em organizações”.

 

  

Veja a seguir como são os quatro dilemas de dados mais importantes para as organizações de hoje e como as plataformas modernas de análise de dados precisam ser configuradas para resolver esses dilemas, como sugerido por Eckerson e Bange:

 

 

Serviço “gourmet” versus autoatendimento

Existem duas categorias principais de consumidores de análise de dados nas organizações de hoje: usuários de negócios casuais e usuários avançados, que muitas vezes têm necessidades opostas. Os usuários casuais precisarão de serviços "mastigados" de análise de dados, buscando consumir relatórios e painéis que tornem fácil e rápido monitorar seu desempenho em relação a métricas predefinidas, analisar tendências-chave e anomalias, colaborar com outros sobre os dados e agir com base nos dados.

 

Os usuários avançados, por outro lado, são contratados para coletar analisar e visualizar dados para responder a perguntas novas e inesperadas. Ao invés de usar dados para monitorar operações, eles usam dados para explorar novas oportunidades, analisar causas raiz e desenvolver modelos preditivos.

 

Uma moderna plataforma de análise de dados precisa reconhecer esses dois mundos e unificá-los em uma única plataforma, segundo Eckerson e Bange. "Uma moderna plataforma de análise deve fornecer recursos “gourmet” e de autoatendimento: um ambiente com toda a prataria da casa, para que os usuários casuais possam monitorar o negócio e um ambiente de autoatendimento para que os usuários avançados possam alterá-lo".

 

 

Autosserviço versus governança

Há também um atrito inerente, que surge entre o autoatendimento de serviços de análise de dados e a governança. Um forte caso de dilema de dados pode surgir para ambos. Enquanto a governança significa que todos os fundamentos de uma empresa de dados sejam bem geridos - privacidade, segurança, consistência de dados, metadados, qualidade de dados, integração de dados, conformidade, gerenciamento do ciclo de vida dos dados, isso deve equilibrar-se com a independência e agilidade necessárias, ditadas pelo mercado.

 

Uma plataforma de análise de dados atual precisa reunir esses mundos diferentes, como Eckerson e Bange explicam. Isso requer uma única plataforma padrão, comum a todos, assim como uma governança "codificada em um catálogo de dados que é atualizado continuamente por usuários avançados, enquanto pesquisam e usam conjuntos de dados e relatórios".

 

 

Empresa versus unidade de negócio

Existem diferenças no que a alta administração pode querer do ambiente de análise, em comparação com os desejos das pessoas mais abaixo nas trincheiras. "As empresas, lideradas por altos executivos, preferem uma única plataforma de BI para todos os usuários", afirmam Eckerson e Bange. "Por outro lado, as unidades de negócios acham que uma única ferramenta ou plataforma limita sua atuação. Eles preferem uma estratégia de o melhor para cada funcionalidade”, que lhes permite usar a ferramenta que melhor atenda às suas necessidades locais, ao invés de uma ferramenta imposta a eles por um chefão corporativo.

 

Ao invés de impor a tecnologia indesejada de cima para baixo, Eckerson e Bange recomendam uma abordagem de "terra e expansão" para ferramentas e soluções analíticas, "onde o mercado interno seleciona o vencedor". É assim que os padrões surgem nas empresas hoje e "um padrão aceito é melhor do que um padrão imposto, que ninguém implementa. "

 

 

Escalabilidade versus desempenho

Muitas vezes, quando se trata de análise de dados, uma maior escalabilidade leva a uma redução no desempenho. "Algumas ferramentas investigam todos os dados, dando aos usuários informações mais atualizadas e abrangentes", dizem Eckerson e Bange.

 

"Entretanto, essas ferramentas são muitas vezes lentas, especialmente quando se consulta grandes volumes: terabytes e petabytes de dados. Por outro lado, algumas ferramentas fornecem um desempenho rápido de consultas, suportando análise iterativa e tomada de decisão, mas muitas vezes são executadas contra um subconjunto de dados que alguém deve capturar, modelar e armazenar em um banco de dados local de alto desempenho com antecedência.

 

Enquanto uma moderna plataforma de análise precisa suportar as soluções adequadas para o dilema de desempenho versus escalabilidade, também é preciso oferecer uma "arquitetura de dados multifacetada que pode ser adaptada para otimizar uma carga de trabalho ou aplicação". Tal arquitetura requer flexibilidade tanto para consultar sistemas que são fontes de consultas diretas ou para baixar dados em caches in-memory ou bancos de dados, para evitar problemas adicionais com os dados.

 

Eckerson e Bange dão conselhos adicionais para a construção de uma moderna plataforma de análise. Certifique-se de que ela é "projetada a partir do zero para ser executada em modernas plataformas de computação: ou seja, a Web, nuvem e dispositivos móveis. Ele também deve usar micro serviços e uma API aberta, rica em recursos, que permite que uma comunidade de desenvolvedores crie um ecossistema de complementos, extensões e utilitários de terceiros que enriquecem a plataforma muito além dos recursos e da imaginação oferecidas pelo vendedor da plataforma”.

 

 

 

Não deixe de ler os outros textos de nosso blog, onde abordamos vários assuntos relacionados a BI, BA, MDM e governança de dados e saiba como as organizações estão se beneficiando com esses recursos.

 

Os desafios para estruturação e execução do seu projeto podem ser superados com o acompanhamento de uma consultoria experiente, para desenvolver uma estratégia e um planejamento adequados, que oriente tanto as decisões referentes às soluções técnicas e conceituais, visando atender as necessidades corporativas, com o melhor retorno sobre o investimento. Consulte-nos.

 

 

Baixe nossos eBooks gratuitos:

Clique nas imagens para baixar

 

eBook: A evolução do Business Intelligence para o Business Analytics"

eBook 2: Tipos de gráficos para Business Analytics 

eBook 3: Entendendo o Master Data Management

eBook 4: Governança de dados