Você sabe por que a maioria das empresas não tem sucesso com seus projetos de análise de dados?
A resposta é clara: elas não investem tempo suficiente ou não utilizam as ferramentas adequadas na fase de preparação de dados.
Para iniciar qualquer projeto de Análise de Dados, é essencial reunir, organizar e limpar todos os dados antes de mergulhar na análise para garantir sua qualidade. E sejamos sinceros, esta fase é realmente complicada! Como já vimos, aproximadamente 80% do tempo é dedicado a essa tarefa. Sim, você ouviu direito... 80%! Porque se os dados não estiverem corretos, seu projeto provavelmente irá por água abaixo.
É por isso que a preparação de dados se torna uma das fases mais cruciais. E por que as organizações têm tanto trabalho para acertar isso? Porque é um processo bastante custoso, e fazê-lo corretamente significa enfrentar e superar uma série de desafios, que, vamos ser honestos, podem ser um tanto tediosos e é fácil cair em suas armadilhas.
Mas não se preocupe, para que você possa antecipar e estar preparado, neste artigo, abordaremos os obstáculos que empresas como a sua geralmente enfrentam nesta fase de preparação de dados. Conhecê-los permitirá que você adquira as ferramentas certas e garanta que seu projeto de análise de dados tenha uma base sólida e bem-sucedida desde o início. Depois de ultrapassar este limiar, não há volta. Você se tornará um verdadeiro especialista 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 entender esses obstáculos, você estará muito melhor equipado para enfrentá-los. Além disso, ofereceremos uma solução para cada um desses desafios, para que você possa abordá-los de forma eficaz e garantir o sucesso do seu projeto de análise de dados:
1. Acesso aos Dados Organizacionais
Um aspecto fundamental para o sucesso na preparação de dados é ter acesso eficiente às informações organizacionais. No entanto, muitas empresas têm dificuldade em identificar e localizar os dados necessários.
Solução: Antes de iniciar qualquer projeto de dados, é crucial estabelecer objetivos claros que delineiem o roadmap relevante. Com base nesses objetivos, você deve projetar uma estratégia abrangente que englobe a coleta, preparação, armazenamento e distribuição de dados. A alta administração deve se comprometer em fornecer os recursos humanos e tecnológicos necessários para implementar e executar com sucesso a estratégia.
2. Escalabilidade
A digitalização levou a um crescimento exponencial da informação, representando um desafio significativo para muitas empresas, pois seus sistemas locais tradicionais podem ter limitações na capacidade de armazenamento. Os volumes de dados em constante crescimento podem gerar custos adicionais, exigindo mais espaço de armazenamento ou sistemas mais avançados.
Solução: Para enfrentar essa situação, muitas organizações estão optando por usar tecnologias de armazenamento e processamento distribuídos, como computação em nuvem e processamento paralelo. Esses data warehouses oferecem uma solução altamente escalável e flexível para armazenar grandes quantidades de informações com base em suas necessidades. Além disso, eles fornecem capacidades de consulta muito poderosas para facilitar a análise de dados. Portanto, não hesite: a nuvem se apresenta como uma opção valiosa a longo prazo, pois o crescimento dos dados não parece estar diminuindo tão cedo.
3. Consolidação de Dados em Todos os Sistemas
As empresas frequentemente usam múltiplos 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, falta de sinergia e dificuldades para análises subsequentes.
Solução: A chave para superar esse desafio é criar uma única fonte de verdade consolidando os dados dispersos em um local centralizado. Agrupar todos os dados em um sistema unificado ajudará a eliminar silos de informação e desbloquear 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 maior parte dos dados está em um formato não estruturado, o que torna desafiador analisá-los. Esses dados podem conter informações valiosas, mas sua falta de estrutura dificulta a interpretação eficaz por computadores e algoritmos.
Solução: Para aproveitar ao máximo os dados não estruturados, é necessário usar ferramentas de extração de dados automatizadas que convertam esses dados em formato estruturado. Dessa forma, os dados não estruturados são transformados em colunas e linhas que podem ser usadas para relatórios e análises. Ter uma ferramenta de extração adequada permitirá converter rapidamente e com precisão grandes volumes de documentos não estruturados em dados úteis.
5. Qualidade dos Dados
Lidar com dados de baixa qualidade é, sem dúvida, um grande desafio na gestão de dados. Como as organizações enfrentam um fluxo de dados de diferentes fontes, formatos e direções, muitos deles inevitavelmente têm dados ausentes ou incorretos. E isso... não pode fazer nenhum bem para a sua empresa. Enfrentar a má qualidade dos dados pode afetar a qualidade e precisão da sua análise, gerar informações enganosas e, portanto, levar a conclusões erradas e a uma má tomada de decisão. Em suma, caos.
Solução: É essencial usar controles de validação e padronização de dados com métricas de qualidade bem definidas e técnicas de imputação de dados que permitam estimar valores ausentes. Essas verificações permitem identificar valores duplicados, campos ausentes, valores nulos e avaliar a integridade geral dos dados. Uma solução eficaz ideal deve ter funcionalidade de preparação de dados em tempo real para garantir informações de qualidade consistentes e atualizadas. Ao adotar essas práticas, você pode garantir que tenha 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 bem sabe, os dados podem vir de várias fontes, em diferentes formatos e com diferentes níveis de qualidade. Integrar dados de várias fontes e garantir sua consistência e coerência pode ser um verdadeiro pesadelo. É uma tarefa complicada que requer tempo e esforço e na qual é fácil cometer erros (quase sem perceber).
Solução: Use ferramentas de integração de dados que facilitem a combinação de informações de várias fontes. Estabelecer transformações e mapeamentos apropriados entre diferentes esquemas de dados permitirá realizar uma integração mais eficiente e precisa.
7. Privacidade e Segurança
A cibersegurança está se tornando um fator crucial que impacta a indústria tecnológica. Com o crescimento exponencial dos armazéns de dados, o risco de ataques cibernéticos e vazamentos de informações sensíveis aumenta. Portanto, proteger a privacidade e segurança dos dados sensíveis pode ser um obstáculo crítico, especialmente em projetos de análise de dados que envolvem informações confidenciais. Para se proteger adequadamente, as equipes de TI devem alocar recursos para construir uma infraestrutura segura.
Solução: Garanta a conformidade com regulamentos e padrões de privacidade aplicáveis aos seus dados. Implemente medidas de segurança, como criptografia de dados e acesso baseado em funções, para garantir que apenas indivíduos autorizados possam acessar informações sensíveis. A construção de um repositório de dados centralizado com protocolos de segurança apropriados 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 diversas fontes de dados para criar uma única fonte de verdade de forma segura em toda a organização. Ao adotar essas medidas de cibersegurança, você pode proteger suas informações melhor e manter a confiança com seus clientes mais facilmente.
8. Tempo e Recursos Limitados
A falta de tempo e recursos pode levar você a subestimar a importância da preparação de dados e afetar a qualidade da análise final.
Solução: Não se esqueça dessa fase por nada no mundo! Você deve priorizar a preparação de dados como uma etapa essencial e indispensável em seu projeto e estabelecer um planejamento adequado para alocar recursos suficientes. Além disso, considere automatizar tarefas repetitivas para economizar tempo e recursos valiosos.
9. Ferramentas e Habilidades Adequadas
A falta de ferramentas adequadas e pessoal treinado pode limitar a eficácia da preparação de dados.
Solução: Invista em ferramentas de análise de dados e treinamento para sua equipe. Treine seus profissionais nas melhores práticas de preparação de dados e no uso de ferramentas específicas que lhes permitam enfrentar os desafios. Somente assim sua empresa poderá ser eficiente.
Agora que você conhece os desafios da preparação de dados e suas respectivas soluções, você pode antecipar problemas, enfrentá-los muito melhor e estabelecer uma base sólida para o sucesso de seus projetos de análise de dados. É como fazer uma prova com todas as respostas: muito mais simples.
O mais importante deste artigo é que ficou muito claro para você que a preparação de dados é uma etapa que não pode ser subestimada. Lembre-se de que a qualidade dos dados é um pilar fundamental para você obter conclusões significativas e tomar boas decisões no mundo da Análise de Dados. Portanto, dedicar o tempo e os recursos necessários a essa fase crítica garantirá sucesso nas etapas subsequentes e no projeto como um todo que você está prestes a realizar.