Dado é o novo petróleo, mas o que você faria com um barril de petróleo?
*João Paulo Tavares da Silva, Head of Retail na
Semantix
“O dado é o novo petróleo”. Movidas por
essa afirmativa, muitas empresas iniciaram projetos voltados à implantação de
novas tecnologias de dados como big data e analytics. De forma geral, podemos
considerar que esses projetos, em sua grande maioria, foram executados de forma
satisfatória, mas nem sempre otimizados como poderiam ser. Afinal, organizar
dados não é o mesmo que extrair valor e recursos aplicáveis aos negócios.
Isso acontece, principalmente, porque as
empresas ainda ignoram a prática de produtização dos dados, ainda focando em
alimentar seus repositórios com dados desordenados, conflitantes, duplicados,
sem propósito ou com um grau muito baixo de confiabilidade, com o objetivo
único de ter uma grande massa de informações para “trabalhar”.
Para reverter esse processo, é
estratégico que as empresas escolham a melhor forma de adquirir, manipular e
até mesmo descartar dados. Isso auxilia na adequação a essa nova de forma mais
natural e sem gerar grandes impactos estruturais.
Para um varejista, por exemplo, é mais
importante ter o estoque assertivo (relação estoque x volume de vendas) do que
estoque cheio. Estoque cheio é sinônimo de perdas financeiras e esses produtos,
ao longo do tempo, estão perdendo valor. Por isso, é imprescindível procurar
uma fórmula para garantir a quantidade ideal para uma venda mais saudável e
evitar perdas desnecessárias com produtos fora de linha em seus estoques. O
mesmo se faz necessário para os dados: as empresas precisam passar a entender o
dado como um ativo, e como todo o ativo precisa de um ciclo de vida com
objetivos bem claros.
Um objetivo fundamental para um bom aproveitamento
dessas novas tecnologias deve ser a concepção desse modelo de “ciclo de vida
dos dados”, que equilibre democratização, controle de acesso, monetização,
regulação e segurança.
Os quatro estágios recomendados para um
ciclo de vida de dados incluem:
- Aquisição e captura: definição
clara dos seus tipos de dados;
- Gerenciamento e Manutenção:
criação de políticas de governança e segurança;
- Backup e recuperação:
implementação de um plano de redundância, contingenciamento robusto e alta
disponibilidade;
- Retenção ou destruição: criação
de políticas orientadas ao negócio da empresa, por se tratarem de
características individuais para cada organização e setor.
Para empresas que buscam aumentar a
agilidade e a eficiência com dados, ter uma estratégia de governança sólida não
é negociável. O fato é que, se essas empresas não mudarem radicalmente a forma
como lidam com a governança de seus dados, o caminho para a monetização desse
“petróleo” estará cada vez mais longe da realidade, e em algum momento o custo
desse armazenamento irá inviabilizar a estratégia data driven.
Dado é o novo petróleo, mas trará muito mais valor quando refinado.
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