8 desafios do gerenciamento de dados e como corrigi-los

O uso de dados está se tornando cada vez mais crucial para as empresas em todo o mundo gerenciarem suas operações diárias e tomarem decisões de negócios.

Embora o gerenciamento de dados tenha nos ajudado com comunicação, automação e informações, ao mesmo tempo, criou um ambiente de dados cada vez mais complexo .

Está se tornando cada vez mais difícil gerenciá-lo em toda a empresa em uma representação tão grande. Mais ainda quando espalhados por vários locais e plataformas de negócios.

Neste post, veremos os desafios mais comuns do gerenciamento de dados e apresentaremos uma solução para cada um deles !

1.Sistemas de Sincronização

O problema mais comum que as organizações orientadas por dados enfrentam é manter os diferentes sistemas sincronizados.

Para que a inteligência de negócios seja útil, seus dados precisam ser de alta qualidade. Isso significa que é importante inserir dados de forma consistente, oportuna e previsível no sistema.

Por exemplo , se você gerar um relatório no início do mês, mas apenas metade dos dados se espalhar, seu relatório estará incorreto.

Solução : Para resolver esse problema facilmente, implemente o streaming de dados em tempo real . Em outras palavras, em vez de solicitar dados todos os dias, os dados serão extraídos imediatamente. Este é um procedimento bastante padrão e automatizado para a maioria dos sistemas de gerenciamento de dados.

2. Grande armazenamento de dados

Este é um dos problemas mais importantes que as empresas enfrentam.

Grandes empresas podem ter dezenas de soluções de negócios, cada uma com seu repositório de dados, como CRM, banco de dados, ERP, etc. Mas tendo um armazenamento tão grande de dados , há um obstáculo considerável que deve ser superado para avaliá-lo e tratá-lo.

Quando os dados estão localizados em diferentes sistemas sujos, encontrá-los e integrá-los em uma plataforma de dados universal é difícil para acelerar as decisões baseadas em dados.

Solução: A principal prioridade de uma organização deve ser criar uma única fonte de verdade para seus dados , eliminando silos de dados e conectando dados de usuários, produtos e fornecedores.

3.Dados inúteis

Mesmo os melhores sistemas de gerenciamento de dados não ajudarão uma empresa se as partes interessadas não puderem acessar e usar os dados de forma produtiva.

A menos que um painel limpo e transparente responda às perguntas apropriadas e ofereça insights relevantes para as pessoas certas, os dados serão inúteis.

Solução : Temos algumas soluções para este problema.

O primeiro passo é garantir que você tenha as ferramentas de painel certas . Essas ferramentas fornecem relatórios visuais para indivíduos que usarão os dados, consultas e análises em um ambiente amigável.

Além disso, você também deve considerar fornecer treinamento e suporte para sua plataforma de gerenciamento de dados . O pessoal envolvido com o processo de inteligência de negócios deve ser treinado e ter acesso simples e confiável à assistência para consultas e solução de problemas.

4. Duplicação de dados

Como resultado de vários sistemas em silos, comuns em viagens corporativas, a duplicação de dados é inevitável .

Por exemplo: as viagens podem ser reservadas através de uma agência e aparecer simultaneamente no feed do cartão de crédito. Esses sistemas precisam ser combinados para um custo total de viagem – deixando-nos com um registro duplicado.

Solução : certifique-se de que seu provedor de dados tenha processos de verificação de dados apropriados acompanhados por ferramentas de desduplicação de dados que identifiquem registros duplicados. Isso ajudará você a organizar as informações da empresa e detectar registros que podem não ser os mesmos, mas compartilham algumas semelhanças.

Como cada fornecedor de fonte de dados grava as mesmas informações de maneira diferente, você precisa garantir que sua ferramenta de desduplicação de dados possa identificar pontos de dados semelhantes e sinalizá-los para desduplicação.

5.Dados Incompletos

Se os dados forem capturados manualmente, podem ocorrer campos incompletos . Como mencionamos acima, as análises de dados são tão boas quanto os dados que entram nelas. Isso indica que os dados são vulneráveis ​​a erros humanos .

Solução : A solução é implementar melhores processos de dados ; portanto, funções e expectativas devem ser definidas, nomeando padrões ou cronogramas, etc. Será mais fácil prevenir erros de dados , identificá-los e tratá-los de forma mais eficiente com processos definidos.

6. Recursos não qualificados

Há uma séria escassez de profissionais de gerenciamento de dados qualificados disponíveis para contratação imediata.

Esses especialistas treinados geralmente são mais bem pagos porque são essenciais em qualquer empresa que deve manter uma proteção e gerenciamento rigorosos de dados.

Solução : O treinamento de funcionários iniciantes será caro para uma empresa que trabalha com novas tecnologias. Portanto, as empresas devem fazer um bom trabalho para manter esses funcionários após adquirir o conjunto de habilidades necessárias.

Vamos colocá-lo de forma mais simples. O que é uma tecnologia para serviços financeiros que é pessoal qualificado para uma empresa orientada para o gerenciamento de dados.

Para gerar insights orientados por dados, as empresas dependem cada vez mais da automação, que inclui tecnologias cognitivas como aprendizado de máquina e inteligência artificial .

7. Segurança de Dados

Os dados são um ativo muito importante que é coletado após extensa pesquisa e implantação de recursos. Ele contém informações confidenciais que podem prejudicar a empresa e os indivíduos de várias maneiras. Dependendo de como os dados são armazenados e tratados, você pode encontrar dificuldades de segurança com o gerenciamento de dados.

Solução: Ao proteger adequadamente seus dados usando tecnologia de ponta e entender como e por quem esses dados podem ser acessados, você poderá evitar violações de dados.

8. Análise de Dados

O último, mas não menos importante, é a análise de dados , e conseguimos dominar os desafios de gerenciamento de dados.

Mesmo que os dados sejam de grande qualidade, sua forma bruta é de uso limitado. A tecnologia é útil na análise de grandes quantidades de dados, mas muitos desafios permanecem, como executar corretamente a ferramenta, extrair dados logicamente e assim por diante.

Solução: Você pode usar várias ferramentas avançadas para ajudá-lo a importar dados e manipulá-los temporariamente para que você possa analisá-los com base em determinados parâmetros.