Você sabe por que a maioria das empresas não tem sucesso em seus projetos de análise de dados?
A resposta é clara: elas não investem tempo suficiente ou não usam as ferramentas certas na fase de preparação dos dados.
Para iniciar qualquer projeto de análise de dados, primeiro você precisa coletar, organizar e limpar todos os dados antes de começar a trabalhar com eles para garantir que tenham a qualidade certa. E, convenhamos, essa fase é um verdadeiro desafio, afinal aproximadamente 80% do tempo é gasto nessa tarefa. Porque se os dados não estiverem corretos, seu projeto provavelmente será desperdiçado.
Portanto, a preparação dos dados se torna uma das fases mais importantes. E por que é tão difícil para as organizações fazerem isso corretamente? Porque é um processo bastante caro, e fazê-lo corretamente envolve enfrentar e superar uma série de desafios que, não vamos brincar, são um tanto entediantes e fáceis de cair em suas armadilhas.
Mas não se preocupe, para que você possa se antecipar e se preparar, neste artigo abordaremos as armadilhas que empresas como a sua costumam enfrentar nessa fase de preparação de dados. Conhecê-las permitirá que você adquira as ferramentas certas e garantirá que seu projeto de análise de dados esteja em uma base sólida e bem-sucedida desde o início. Depois que você cruzar essa porta, não haverá mais volta. Você se tornará um verdadeiro craque em preparação de dados. Pronto?
Material altamente confidencial: 9 desafios e suas soluções
Como vimos na introdução, a preparação de dados pode ser uma tarefa desafiadora, mas, ao conhecer e compreender esses obstáculos, você estará muito mais bem equipado para lidar com eles. Além disso, forneceremos uma solução para cada um desses desafios para que você possa enfrentá-los com eficácia e garantir o sucesso do seu projeto de análise de dados:
1. Acesso aos dados organizacionais
Um aspecto fundamental da preparação de dados bem-sucedida é ter acesso às informações organizacionais de maneira eficiente. Entretanto, muitas empresas têm dificuldade para identificar e localizar os dados necessários.
Solução: antes de iniciar qualquer projeto de dados, é fundamental que você estabeleça objetivos claros que descrevam o roteiro relevante. Com base nesses objetivos, você precisará elaborar uma estratégia abrangente que cubra a coleta, a preparação, o armazenamento e a distribuição de dados. A gerência sênior precisará se comprometer a fornecer os recursos humanos e tecnológicos necessários para implementar e executar a estratégia com sucesso.
2. Escalabilidade
A digitalização provocou um crescimento exponencial das informações, o que se tornou um grande desafio para muitas empresas, pois seus sistemas tradicionais no local podem ter limitações na capacidade de armazenamento. Volumes de dados cada vez maiores podem gerar custos adicionais, exigindo mais espaço de armazenamento ou sistemas mais avançados.
Solução: para resolver essa situação, muitas organizações estão optando por usar tecnologias de armazenamento e processamento distribuído, como computação em nuvem e processamento paralelo. Esses data warehouses oferecem uma solução altamente escalável e flexível para armazenar grandes quantidades de informações conforme necessário. Além disso, eles oferecem recursos de consulta muito avançados para facilitar a análise de dados. Portanto, não pense duas vezes: a nuvem parece ser uma opção valiosa a longo prazo, já que o crescimento dos dados não deverá desacelerar tão cedo.
3. Consolidação de dados entre sistemas
As empresas geralmente usam vários sistemas de informação, como software de contabilidade, CRM, sistemas ERP.... Cada um desses sistemas tem seu próprio repositório de dados, o que significa sistemas isolados. Essa falta de consolidação pode levar à duplicação de dados, à falta de sinergia e a dificuldades para análises posteriores.
Solução: a chave para superar esse desafio é criar uma única fonte de verdade, consolidando os dados dispersos em um local centralizado. Reunir todos os dados em um sistema unificado o ajudará a eliminar os silos de informações e a liberar o verdadeiro potencial dos dados da sua empresa. Uma plataforma de integração de dados sem código é uma excelente opção para estabelecer um data warehouse centralizado.
4. Análise de dados não estruturados
A maioria dos dados está em um formato não estruturado, o que dificulta muito a análise. Esses dados podem conter informações valiosas, mas sua falta de estrutura dificulta a interpretação eficaz por parte dos computadores e algoritmos.
Solução: para aproveitar ao máximo os dados não estruturados, você precisa usar ferramentas automatizadas de extração de dados que convertam dados não estruturados em formato estruturado. Dessa forma, os dados não estruturados são convertidos em colunas e linhas que podem ser usadas para relatórios e análises. Com a ferramenta de extração correta, você poderá converter grandes volumes de documentos não estruturados em dados úteis com rapidez e precisão.
5. Qualidade dos dados
Sem dúvida, lidar com dados de baixa qualidade é um grande desafio no gerenciamento de dados. Como as organizações se deparam com uma avalanche de dados de diferentes fontes, formatos e direções, muitas delas inevitavelmente têm dados ausentes ou incorretos. E isso... não é nada bom para sua empresa. Lidar com dados de baixa qualidade pode afetar a qualidade e a precisão de sua análise, gerar informações enganosas e, portanto, levar a conclusões erradas e a uma má tomada de decisões. Em resumo, o caos.
Solução: é imperativo que você use verificações de validação e padronização de dados com métricas de qualidade bem definidas e técnicas de imputação de dados para estimar valores ausentes. Essas verificações permitem identificar valores duplicados, campos ausentes, valores nulos e avaliar a integridade geral dos dados. O ideal é que uma solução eficaz tenha a funcionalidade de preparação de dados em tempo real para garantir a qualidade consistente e atualizada das informações. Ao adotar essas práticas, você pode garantir dados confiáveis e de alta qualidade.
6. Dificuldades de integração
Um dos maiores desafios na preparação de dados é lidar com a complexidade inerente dos dados. Como você sabe, os dados podem vir de várias fontes, em diferentes formatos e em diferentes níveis de qualidade. A integração de dados de várias fontes e a garantia de sua consistência e coerência podem ser uma tarefa insana. É uma tarefa complicada que exige tempo e esforço, e é fácil cometer erros (quase sem perceber).
Solução: use ferramentas de integração de dados que facilitem a combinação de informações de diferentes fontes. O estabelecimento de transformações e mapeamentos apropriados entre os diferentes esquemas de dados permitirá que você realize uma integração mais eficiente e precisa.
7. Privacidade e segurança:
A segurança cibernética está se tornando um fator crucial que está afetando o setor de tecnologia. Com o crescimento exponencial dos data warehouses, o risco de ataques cibernéticos e vazamentos de informações confidenciais está aumentando. Portanto, proteger a privacidade e a segurança de dados confidenciais pode ser um obstáculo crítico, especialmente em projetos de análise de dados que envolvem informações confidenciais. Para se protegerem adequadamente, as equipes de TI devem alocar recursos para criar uma infraestrutura segura.
Solução: certifique-se de cumprir as normas e os padrões de privacidade aplicáveis aos seus dados. Implemente medidas de segurança, como criptografia de dados e acesso baseado em funções, para garantir que somente indivíduos autorizados possam acessar informações confidenciais.
A criação de um repositório de dados centralizado com protocolos de segurança adequados também desempenha um papel fundamental na redução do risco de violações de dados. Você deve investir em uma ferramenta ETL de ponta a ponta que integre várias fontes de dados para criar uma fonte única e segura de verdade em toda a organização. Ao adotar essas medidas de segurança cibernética, você poderá proteger muito melhor as suas informações e manter a confiança dos seus clientes com mais facilidade.
8. Tempo e recursos limitados
A falta de tempo e de recursos pode levá-lo a subestimar a importância da preparação dos dados e afetar a qualidade da análise final.
Solução: não se esqueça dessa fase por nada no mundo! Você precisa priorizar a preparação dos dados como uma etapa essencial e indispensável do seu projeto e estabelecer um planejamento adequado que permita alocar recursos suficientes para ela. Além disso, considere a possibilidade de automatizar tarefas repetitivas para economizar tempo e recursos valiosos.
9. Ferramentas e habilidades adequadas
A falta de ferramentas adequadas e de pessoal treinado pode limitar a eficácia da preparação dos dados.
Solução: invista em ferramentas de análise de dados e treinamento para a sua equipe. Treine seus profissionais nas práticas recomendadas de preparação de dados e no uso de ferramentas específicas que os capacitarão a enfrentar os desafios. Essa é a única maneira de tornar sua empresa eficiente.
Agora que você conhece os desafios da preparação de dados e suas respectivas soluções, poderá antecipar problemas, lidar muito melhor com cada um deles e estabelecer uma base sólida para o sucesso de seus projetos de análise de dados. É como fazer uma prova com todas as respostas: é muito mais fácil.
O mais importante deste artigo é que tenha ficado muito claro para você que a preparação dos dados é uma etapa que não pode ser subestimada. Lembre-se de que a qualidade dos dados é um pilar fundamental para que você possa tirar conclusões significativas e tomar boas decisões no mundo da análise de dados. Portanto, dedicar o tempo e os recursos necessários a essa fase crítica é o que garantirá o sucesso nas etapas subsequentes e, em geral, no projeto que você vai realizar.