Possuir uma boa gestão é o segredo para o sucesso de uma empresa e adotar ferramentas de gestão de dados de qualidade são essenciais para o gerenciamento de dados e metadados, que descrevem as várias facetas de um ativo de informações que podem melhorar sua usabilidade em todo o ciclo de vida da empresa.
A gestão de dados é uma área estratégica que permite a negociação de diferentes portes e segmentos pautarem suas decisões em informações confiáveis. Embora seja uma inovação, as melhores decisões do caminho ideal que as empresas tomam está baseada nos resultados de dados.
Esses resultados fortalecem ainda mais o uso de ferramentas que qualificam todas as etapas do processo, da coleta de dados até a sua organização e transformação em informação útil para a empresa.
O que é gestão de dados?
Gestão de dados é uma disciplina relacionada ao campo de negócios, que entrega às empresas a capacitação, recursos e ferramentas necessárias para administrar todas as suas informações. Ou seja, a gestão de dados tem a ver com a sua identificação, armazenamento, acesso, compilação, proteção e uso para fortalecer a estratégia a comunicação interna.
Também obtém embasamento para tomar decisões mais assertivas ao longo do tempo, já que os dados fornecem insights sobre os funcionários, mercado de atuação e sobre o público-alvo.
Embora tenha ganhado relevância diante dos avanços tecnológicos e da popularização da internet, a gestão de dados é anterior a esses fenômenos. Desde que as empresas começaram a dar atenção e dedicar-se pela competitividade, eficiência de processo e segurança da informação, as empresas passaram a investir na área.
Qual a importância da gestão de dados?
É a gestão de dados que dá porta de entrada dos processos empresariais. É ela que fornece subsídios para que dados se transformem em informações e seja possível melhorar a performance dos processos internos.
Seu objetivo é administrar esse ativo em todo o ciclo de vida, desde a sua captura, armazenamento, tratamento, depuração, análise até seu descarte, em qualquer um dos níveis.
A gestão de dados considera alguns pontos, como:
- Concepção da arquitetura dos dados;
- Classificação;
- Garantia de qualidade;
- Armazenamento dos dados;
- Controle de quem terá acesso e quais funções poderão exercer com aquele dado;
- Segurança;
- Análise;
- Governança.
Cada um desses pontos são aplicáveis tanto para os dados estruturados quanto para os que não são estruturados.
Esses pontos dizem respeito aos dados estruturados aqueles que podem ser organizados em linhas e colunas em uma planilha, normalmente encontrados em bancos de dados racionais. Está relacionado a índices de vendas, dados de clientes, entre outros.
Já os dados não estruturados são aqueles que não podem ser organizados desta forma, correspondendo a conteúdos como vídeos, comentários em redes sociais, conteúdos de e-mail, entre outros.
O gerenciamento de dados é fundamental para manter uma organização consistente em todo o processo que envolve esse ativo. É por meio dele que é possível realizar análise de dados com eficiência, minimizando os índices de erros.
Essa gestão de dados permite que seu negócio tenha embasamento, por meio dos conteúdos tratados, para que possa qualificar o processo de tomada de decisões. Assim, é possível evitar que ocorram precipitações e atitudes errôneas que possam comprometer a saúde financeira e a imagem da empresa, bem como auxiliar no cumprimento de metas.
Além disso, dados devidamente organizados permitem análises substanciais e contínuas, gerando oportunidades de observar questões que poderiam demorar meses para serem identificadas.
Outro ponto que evidencia a necessidade de uma boa gestão de dados é a atualização legislativa sobre o tema. A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) exige que as organizações tenham maiores cuidados com os ativos que são coletados e manipulados, sejam eles gerados pelo próprio negócio, ou de seus clientes.
Caso ocorra qualquer tipo de problema, principalmente no que concerne à segurança, a sua organização poderá sofrer com sanções e multas. O gerenciamento de dados, assim, é responsável por conseguir minimizar essas questões e obter melhores resultados no cumprimento do dispositivo legal.
Ferramentas de gestão de dados mais utilizadas
Levando em consideração a tamanha importância do uso de ferramentas de gestão de dados, confira a seguir algumas das ferramentas mais utilizadas:
SAS
A ferramenta SAS, é uma plataforma de análise estatística que oferece opções para usar sua própria interface (GUI) ou criar scripts para análises mais avançadas. É possível realizar análises avançadas e produzir gráficos bastante elaborados, embora a codificação também possa ser um ajuste difícil para os que não estão acostumados com a ferramenta.
Uma opção completa para quem deseja coletar, tabular e analisar dados para pesquisas. Existem soluções diferenciadas para professores e estudantes. Empresas podem usá-lo para gerenciar dados, plataforma de apoio ao business intelligence, gestão de riscos e mais.
Python
A facilidade para aprender a linguagem, fez com que o Python ganhasse popularidade entre os desenvolvedores, principalmente os que migram da programação para a análise de dados.
Essa ferramenta se fortaleceu como uma das poderosas ferramentas para análise de dados analíticos e estatísticos, além das funções matemáticas poderosas.
Orange
A ferramenta Orange, é uma plataforma de código aberto, que utiliza o conceito de programação visual e simplifica a tarefa de modelagem.
Todos os principais algoritmos preditivos são incorporados ao software. Possui uma extensa biblioteca para mineração de dados. Entre as funcionalidades da plataforma, é possível destacar:
- Visualização interativa de dados;
- Programação visual;
- Opção de complementos para extrair dados de fontes externas.
Essa ferramenta também possui funções específicas voltadas para professores e alunos.
Cada uma das ferramentas para gestão de dados apresentadas acima, tem a função de auxiliar gestores em suas tomadas de decisões estratégicas. Contudo, se você busca uma ferramentas mais estratégica, eficaz e completa em análise de dados, conheça a IZI.
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