Já ouviu falar em empresas data driven? Adotar estratégia baseada em dados ajuda a gerar melhores resultados para sua empresa. Entenda como!
Diariamente milhões de dados são gerados por pessoas e empresas, o que há algum tempo tem sido uma ferramenta importante para a geração de estratégias. O uso analítico de tais informações se correlaciona diretamente com o alto desempenho das empresas “data driven” que tem como principal objetivo, aperfeiçoar processos para gerar os melhores resultados para seus negócios.
Cerca de 47,37% das empresas reconhecem que não têm as habilidades necessárias para migrar e gerenciar uma operação baseada em nuvem. Para se tornar verdadeiramente orientada a dados, as empresas devem vincular uma estratégia para resultados claros.
O desenvolvimento da criação de um ambiente de dados é de curta duração, porém, a gestão e manutenção dessas informações é contínua e exige expertise em governança, qualidade e integridade.
Quer saber todos os passos necessários para que sua empresa se torne um data driven e aproveite, da melhor maneira, os recursos para gestão de dados, veja essas 5 iniciativas que separamos.
Como se tornar uma empresa data-driven?
1. Migração de banco de dados para nuvem
Até 2022, 75% de todos os bancos de dados serão implantados ou migrados para uma plataforma em nuvem de acordo com Gartner®. Esta tendência será em grande parte devido aos bancos de dados usados para análises e o modelo de Software as a Service. Para a Dedalus, as organizações estão desenvolvendo e implantando novas aplicações em nuvem e movendo ativos existentes em uma taxa crescente.
Entretanto, é preciso avaliar a real necessidade antes de executar a migração para a nuvem. Contudo, a realização de um assessment pode definir isso.
Após a verificação de custo, melhor serviço de nuvem e gestão de migração, também é importante desenvolver uma estratégia para que assim, o processo permita uma migração flexível e fácil com base em seus requisitos de negócios.
Leia também: 5 segredos para migrar para nuvem com segurança
2) Coleta e transformação de dados (ETL e ELT)
O ETL e o ELT são necessários na ciência de dados porque as fontes de informação – quer usem um banco de dados SQL estruturado ou um banco de dados NoSQL não estruturado – raramente usarão os mesmos formatos ou formatos compatíveis. Portanto, é necessário limpar, enriquecer e transformar as fontes de dados antes de integrá-las em um todo analisável.
3) Armazenamento de Dados
É importante avaliar os dados transacionais que são tradicionalmente criados por aplicativos de negócios e os comparar como big data de hoje. Com mais e mais dados gerados, a necessidade de análises avançadas aumentou significativamente. Está se tornando cada vez mais importante considerar como tecnologias novas e inovadoras continuarão a moldar o futuro da análise de dados.
Nos últimos anos, os data lakes surgiram como soluções de gerenciamento de dados que podem satisfazer as necessidades de big data e fornece novos níveis de análises avançadas. Eles aceitam dados em todos os formatos de uma variedade de fontes e podem fornecer um ambiente flexível para a tomada de decisões de negócios inteligentes e baseadas em dados.
Leia também: Armazenamento em nuvem: por que custa tão caro não implementá-lo
4 ) Cloud Data Warehouse
Em vez de administrar uma sala cheia de servidores, os data warehouses – baseados em nuvem – permitem que as empresas se concentrem em administrar seus negócios.
Com isso, permitem que as equipes de inteligência de negócios forneçam insights mais ágeis e melhores devido a três fatores essenciais: acesso a dados, escalabilidade e desempenho.
5) Data Analytics e exploração de dados
O processo de coleta de dados está bem estabelecido. As organizações com visão de futuro começaram a coletar dados antes mesmo de saber como usá-los. O mercado reconheceu que os dados têm grande importância, mesmo que ainda não soubessem como extrair esse valor. Data Analytics é o processo de analisar dados com um propósito específico. Isto é, pesquisar e responder perguntas com base em dados e com uma metodologia clara para todos os participantes.
Para a Dedalus, os esforços entre os profissionais de business intelligence e ciência de dados está concentrado justamente em como aproveitar todos os dados. É útil entender as diferenças entre ciência de dados e business intelligence. É igualmente útil entender como eles funcionam juntos. Não se trata de escolher um ou outro. Tudo se resume a selecionar a solução certa para obter os insights que você está procurando. Na maioria das vezes, isso significa usar ciência de dados e BI.
Para finalizar, tudo se resume a selecionar a solução certa para obter os insights que você está procurando. Na maioria das vezes, tornar-se um data driven significa usar ciência de dados e BI para garantir não apenas o sucesso dos projetos, mas também a rápida adoção das tecnologias, sem riscos ou despesas adicionais.
Pesando em ajudar empresas que querem transformar dados em insight de negócio, a Dedalus preparou um material exclusivo. Nele, você encontrará detalhes e informações mais profundas sobre o que você precisa para se tornar uma empresa data-driven. Confira!
