4 desafios que empresas enfrentam no gerenciamento de dados

Muitas empresas que investem em Big Data enfrentam problemas iguais: como colher, gerenciar e criar processos de Business Intelligence (B.I.), dando sentido aos dados?

Garantir o bom gerenciamento dos dados colhidos é crucial para qualquer negócio. Contudo, problemas como armazenamento, segurança e depuração de Big Data põe em risco sua análise, podendo gerar um alto grau de imprecisão das informações obtidas.

Dados imprecisos geram estratégias falhas e risco de perdas. Se um banco, por exemplo, não garantir uma análise de crédito precisa do cliente, através de informações confiáveis, como poderá ser prevista a possibilidade de inadimplência e fraudes?

Neste post vamos tratar dos principais desafios enfrentados no gerenciamento de dados das organizações. Leia e planeje-se para driblar estes problemas de uma vez!

Por que é difícil garantir a segurança dos dados?

A tecnologia e a era da informação modificaram totalmente as relações de mercado. Hoje, os dados representam as “principais commodities” existente.

Contudo, o equilíbrio do investimento entre segurança e recolhimento dos dados é crucial em uma estratégia de gerenciamento de Big Data. 

Segundo relatório da CompTIA, nove em cada 10 organizações brasileiras sofreram violações de cibersegurança nos últimos anos, sendo a maioria considerada grave.

Mesmo com tais números, o orçamento destinado ao Data Safety não tem acompanhado o investimento no Data Mining das centrais de dados das empresas.

A causa desta discrepância é que, além do investimento em ferramentas, a segurança dos dados passa pelo planejamento correto de contínuos processos de análise de dados.

Por que é difícil criar processos de análise de dados?

A qualidade dos dados é mais importante que o seu volume. Saber a origem, forma de recolhimento e os filtros de segurança utilizados são cruciais para a precisão e confiabilidade destas informações.

 Relatórios devem ser feitos periodicamente, via processos sistemáticos de análise de dados, permitindo a criação de um histórico de incidentes corrigíveis, aumentando a capacidade de resposta de acidentes empresarias .

O Big Data deve ser analisado rapidamente, visando ações efetivas e precisas, necessárias para as empresas. Por isso este “Double Check” contínuo é estratégico.

Contudo, mesmo existindo ferramentas robustas, a falta de especialistas de Data Science tem limitado a criação de novas estratégias de Data Analytics nas organizações.

Por que faltam especialistas em Data Management?

Data Scientist mapeia e cria processos inovadores de gerenciamento e análise de Big Data, dando valor estratégico a eles (B.I.). Ele pode ter formação em várias áreas, como Tecnologia da Informação, Matemática, Estatística e Economia, dentre outras.

O salário de um cientista de dados recém-formado no Brasil é de cerca de R$ 6.000,00. Um gerente, chega a ganhar R$ 20.000,00. Nos EUA, o ganho médio chega aos U$ 10.000,00 mensais.

A relação oferta x procura deste especialista, tem salários altíssimos e a carência destes profissionais no mercado. Isto tende a aumentar os custos de manutenção e gerenciamento de um Data Center. A complexidade deste tipo de estrutura também é um dos maiores impedimentos em estratégias de Data Analytics.

Por que a infraestrutura de gerenciamento de dados é tão complexa?

Estudos da Emerson Network Power mostram que 80% dos gastos de um Data Center são de custos operacionais e energia elétrica. Logo após estão o espaço físico, manutenção técnica e a atualização de softwares.

Toda esta complexidade deve-se a ampla carga de trabalho que esta estrutura deve exercer, realizando milhares de análises e depurações de dados em milésimos de segundos.

Manter a integridade física, a temperatura correta, a segurança dos dados, prevendo a ampliação de sua estrutura física e performance para uma demanda futura, são alguns dos entraves de uma estrutura de gerenciamento de dados.

Contudo, cada vez mais soluções focadas em superar tais desafios têm surgido no mercado.

Então, como superar tais desafios?

Hoje, existem no mercado várias ferramentas que conseguem gerar a melhor relação custo-benefício no gerenciamento de dados, superam vários desafios encontrados pelas empresas, auxiliam no Risk Management, na análise e depuração de dados, com segurança e precisão.

Plataformas Open Source de Data Management e automação, Cloud Computing, dentre outras tecnologias, têm surgido para resolver tais problemas. Pesquise e escolha as soluções certas para ter um gerenciamento de dados preciso e confiável.

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