Fonte: ComputerWorld
A lista de fatores que tem levado empresas a fazerem alterações na maneira como gerenciam dados nos últimos anos é infinita. Nuvem, conformidade regulamentar e violações de segurança são alguns deles.
A Stibo Systems, fornecedora de soluções de Gestão de Dados Mestres Multidomínio (MDM), alerta executivos de TI para o tema e lista nove sinais que indicam problemas relacionados a dados que a organização precisa corrigir. Confira:
1. Departamento de TI não se responsabilizar pela proteção dos dados
Cresce o número de empresas que optam por terceirizar o gerenciamento de toda a infraestrutura de TI. Com isso, muitas equipes acreditam que seus provedores de serviços de tecnologia são responsáveis pelo controle de dados. “Quando se trata de segurança e conformidade, seja local ou em nuvem, a organização é responsável por todas as informações que possui. Especialmente se a empresa quiser obter resultados mais lucrativos a partir dos dados. É por isso que é preciso considerar os dados como um desafio de negócios”, explica Ricardo Fornari, Country Manager da Stibo Systems no Brasil.
2. Maior incidência de violação de dados
A frequência e a gravidade das violações de dados estão aumentando. “Se não proteger os dados pessoais ou financeiros que detém, a empresa está em risco”, alerta Fornari. Segundo o executivo, as repercussões de uma violação de dados tornada pública podem ter impacto devastador na reputação de uma organização, derrubando os preços das ações.
3. Capacidade de armazenamento diminuída
À medida que o volume de dados da empresa aumenta, seus recursos de armazenamento diminuem. O incremento da capacidade significa aumento de custos. No entanto, muitas empresas sequer conhecem a natureza dos dados que estão ocupando seu valioso espaço. Agora, as organizações estão percebendo que precisam se afastar de um sistema que salva tudo e incorporar outro que seja capaz de identificar e armazenar apenas dados essenciais, com informações valiosas ou críticas para os negócios. “As funcionalidades de gerenciamento de dados, como a sincronização de dados, bem como a correspondência e a vinculação para evitar duplicação, ajudam a armazenar apenas o que você precisa”, explica Fornari.
4. Falta de preparo para o GDPR
A nova regulamentação europeia constitui uma mudança radical no que diz respeito a proteção de dados. As empresas devem tomar medidas para garantir que todos os funcionários assumam a responsabilidade pela maneira como os dados são mantidos e gerenciados. “O primeiro passo deve ser avaliar se os sistemas estão preparados para gerenciar sob os requisitos da nova lei, incluindo os direitos dos seus clientes de receber informações justas e transparentes sobre o processamento de seus dados, o acesso e o direito de retificação”, afirma.
5. Fontes de dados não vinculadas
Organizações que trabalham com sistemas legados fragmentados geralmente não conseguem utilizar seus dados. Eles correm o risco de não conformidade com os novos regulamentos se não puderem mostrar como suas informações foram coletadas. “Isso não significa que você precisa substituir seus sistemas atuais, mas eles precisam ser capazes de conversar uns com os outros. Somente depois que os sistemas diferentes tiverem sido vinculados, e sua arquitetura padronizada, você poderá iniciar um processo de enriquecimento de dados. Como resultado, os produtos e serviços oferecidos aos clientes serão mais personalizados”, diz Fornari.
6. Não poder tirar proveito de novas fontes de dados
A internet das coisas (IoT), dispositivos conectados a uma rede que se comunica entre si, resultou na produção e na disponibilidade de um volume ainda maior de dados, cujo valor vem dos insights que podem trazer. Por exemplo, a manutenção preventiva é viável se for possível monitorar um dispositivo ou equipamento e observar como ele se comporta ao longo de um período de tempo - com a possibilidade de corrigir problemas antes que eles se tornem catastróficos e caros de reparar. Esse tipo de dado permite a tomada de decisões conscientes e proporciona à organização insights que podem ser usados para estimular a inteligência artificial. Mas somente empresas com plataformas adequadas podem aproveitar e manipular os dados que estão gerando.
7. Falta de condições para uso de inteligência artificial
A capacidade de usar o machine learning e algoritmos para informar decisões de negócios pode ser transformadora para as empresas. No entanto, muitas organizações estão ficando para trás quando se trata de pavimentar o caminho para seu uso. Investir em gerenciamento de dados tornou-se um meio de implementar a infraestrutura que um dia permitirá à organização aproveitar os benefícios da Inteligência Artificial.
8. Falta de precisão com ferramentas de Analytics
Novas técnicas de avaliação oferecem a capacidade de obter mais inteligência de seus dados. A inteligência artificial pode ser usada para reformular informações e oferecer ações inteligentes, enquanto as análises da IoT permitem a manutenção preventiva. As organizações devem, portanto, usar a análise de dados para extrair insights valiosos de negócios, desenvolver novos produtos e oferecer aos clientes melhor qualidade do serviço. Para isso, no entanto, é preciso ter processos e sistemas em funcionamento que limpem as informações armazenadas para que os profissionais possam analisar apenas dados significativos em vez de informações imprecisas.
9. Negligência com experiências do cliente
Os serviço e clientes devem estar no centro da estratégia de dados das empresas. Juntamente com a conformidade, a criação de uma experiência consistente está no topo da agenda para a maioria das organizações, uma vez que os consumidores exigem elevados níveis de serviços. “Ao melhorar a qualidade dos dados mestres e obter uma visão clara de cada um dos clientes, a organização possibilita um engajamento personalizado que resultará em aumento de vendas e maior fidelidade do usuário”, afirma Fornari.
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