O que é Data Management?

O gerenciamento de dados permite acessibilidade, entrega, governança e segurança de dados consistentes para atender aos requisitos de uma organização usando ferramentas como gerenciamento de dados mestres, virtualização de dados, catálogo de dados e autoatendimento de preparação de dados e data wrangling.

Com uma solução de gerenciamento de dados eficaz, as organizações podem unificar todos os seus dados de forma inteligente para melhor acesso, confiança e controle. Isso é fundamental para o sucesso de uma empresa porque todos os esforços para melhorar a experiência do cliente, otimizar as operações ou transformar uma organização dependem do aproveitamento de dados. Para fazer isso com sucesso, as organizações devem ter uma compreensão clara de todos os seus dados, incluindo metadados, dados de referência, dados transacionais, dados mestres, dados de streaming e muito mais. Somente depois que uma organização unificar suas fontes de dados díspares de maneira consistente e bem governada, ela permitirá que as equipes em toda a empresa tomem decisões mais rápidas e inteligentes.

Essencialmente, as soluções de gerenciamento de dados ajudam as organizações dividindo silos de dados e estabelecendo um único local para acessar, explorar e consumir todos os seus dados. Essa única fonte de todos os ativos de dados compartilhados oferece suporte a muitos usuários e casos de uso diferentes em toda a empresa para atender aos desafios mais complexos de hoje com inteligência orientada por dados.

Por que o gerenciamento de dados é fundamental para o seu negócio?

Embora a maioria das empresas hoje tenha elaborado uma estratégia de dados documentada, a maioria dessas empresas ainda precisa se tornar verdadeiramente orientada por dados. A maioria ainda não trata os dados como um ativo de negócios para ajudá-las a competir com sucesso no mercado. Como resultado, há uma enorme oportunidade para organizações que reconhecem a importância de criar uma infraestrutura de dados holística. Ao implementar uma combinação de virtualização de dados, gerenciamento de dados mestres (MDM), gerenciamento de metadados e outras tecnologias essenciais de gerenciamento de dados, as empresas podem atender melhor aos objetivos de negócios e colocar os dados no centro de seus negócios.

Quais são as características de um programa de gerenciamento de dados bem-sucedido?

Quando se trata de gerenciar os dados da sua organização com eficiência, uma abordagem unificada e holística é crucial para estabelecer uma infraestrutura de dados forte. Mas o que isso significa, exatamente? Para começar, a implementação do seu programa de gerenciamento de dados deve ter as seguintes características:

• Controles de governança de dados estabelecidos que fornecem segurança limitando o acesso aos dados apenas a usuários autorizados, facilitando a identificação dos dados que você procura com metadados claros.
• Dados facilmente acessíveis, incluindo dados de streaming, transacionais, estruturados e não estruturados.
• Uma infraestrutura que pode evoluir à medida que as necessidades dos negócios mudam.
• A capacidade de trabalhar com tecnologias existentes e legadas sem ter que passar por uma dispendiosa reformulação total.
• Compartilhamento de dados consistente e controlado entre domínios de negócios, permitindo o uso de dados em operações, análises e governança.

Por fim, deve ter qualidade de dados para funcionar nestas seis áreas principais:

• Validade: os dados estão em conformidade com a sintaxe (intervalo, formato, tipo) de sua definição.
• Consistência: ao comparar duas ou mais representações de um objeto ou evento, não há diferenças.
• Exclusividade: nenhum registro de dados copiado.
• Precisão: os dados são capazes de descrever corretamente o objeto ou evento do "mundo real" em questão.
• Completude: todos os dados relevantes estão incluídos.
• Pontualidade: os dados estão atualizados e representam a realidade de um momento muito recente.

Quais são alguns dos principais recursos de gerenciamento de dados?

• Qualidade dos dados: os dados são considerados de alta qualidade quando representam com precisão construções do mundo real e se ajustam à finalidade para a qual foram destinados.
• Virtualização de dados: permite que você divida os silos de dados e crie um local unificado para acessar, entender e consumir todos os dados da sua empresa, seja no local ou na nuvem.
• Governança de dados: o suporte de ponta a ponta para seu programa de governança de dados permite equilibrar as demandas de dados enquanto ainda adere aos regulamentos e controles internos.
• Gerenciamento de dados mestres: o MDM cria um local único para todos os aspectos de sua empresa, incluindo clientes, ativos, locais, fornecedores, produtos, contas, dados de referência e muito mais. O Gerenciamento de Dados Mestres (Master Data Management) é essencial para manter seus dados precisos e consistentes para processos operacionais, analíticos e de governança.
• Gerenciamento de metadados: com o gerenciamento de metadados, você pode coletar e gerenciar todos os seus dicionários de dados. Você também pode documentar regras, políticas e glossários comerciais, bem como conceder acesso a ativos de dados críticos para facilitar a pesquisa e a colaboração.
• Catálogo de dados: cientistas de dados, analistas e outros consumidores desejam acesso a todos os seus ativos de dados para descobrir insights. Uma solução de catálogo de dados torna mais fácil para suas equipes de análise encontrarem os ativos de que precisam enquanto aderem à governança exigida por sua empresa.

Quais são os principais casos de uso do gerenciamento de dados?

Dados como serviço (DaaS)

O caso de Dados como serviço (Data-as-a-service - DaaS) oferece à sua empresa a flexibilidade de atender às necessidades de serviços de dados de seus clientes internos e externos.

Camada de dados virtual

Uma camada virtual de dados permite acessar, combinar e provisionar todos os dados de que sua empresa precisa. A implantação de uma camada virtual de dados resolve os problemas de entrega e proteção de dados em repositórios em silos.

Armazém de dados lógicos

Essa arquitetura pode evoluir para dar suporte às necessidades de dados e análises em evolução de sua empresa. Ao contrário das abordagens de gerenciamento de dados adequado a uma finalidade, um data warehouse lógico pode atender aos requisitos em mudança sem criar silos de dados.

MDM de vários domínios

Com o gerenciamento de dados mestres de vários domínios, você pode gerenciar, modelar e controlar seus domínios de dados mestres em toda a sua organização. Ter dados mestres consistentes e precisos pode agilizar seus processos e aumentar a qualidade de suas análises e relatórios.

Tudo 360

Esteja você tentando oferecer uma excelente experiência ao cliente, otimizar sua cadeia de suprimentos ou acelerar a inovação de um novo produto, você precisa do entendimento fornecido por uma visão unificada de 360° de todas as informações do cliente. Obter uma visão de 360° de qualquer entidade em sua empresa que se alinhe com seus dados mestres, de referência, streaming e transacionais é fundamental para o sucesso dos negócios digitais.

Gerenciamento de dados de referência

Dados de referência são um subconjunto de dados mestres usados para classificar códigos postais, centros de custo ou hierarquias financeiras. O gerenciamento de dados de referência permite que você gerencie classificações e hierarquias em seus sistemas e linhas de negócios.

Como um data fabric se relaciona com o gerenciamento de dados?

Um data fabric é uma arquitetura de dados distribuída moderna que inclui ativos de dados compartilhados e pipelines de data fabric otimizados que você pode usar para enfrentar os desafios de dados atuais de maneira unificada.

Um data fabric tem suporte para:

• Dados para todos os usuários e casos de uso: fornece dados oportunos, consistentes e confiáveis para sua ampla variedade de casos de uso analíticos, operacionais, transacionais e de governança, bem como usuários de autoatendimento de negócios.
• Dados de toda e qualquer fonte: acessa, combina e transforma dados em movimento e em repouso de todo o seu cenário de dados distribuído e diversificado usando metadados, modelos e pipelines.
• Dados que abrangem qualquer ambiente: abrange de forma flexível seus ambientes híbridos e de várias nuvens, distribuídos e no local.

Apesar do que muitos fornecedores podem afirmar, um data fabric não é um produto único ou uma plataforma específica que você pode simplesmente comprar e implantar em sua arquitetura de dados existente. Ele inclui uma arquitetura distribuída comum, ativos de dados compartilhados e pipelines de data fabric otimizados que incorporam um conjunto convergente de gerenciamento de dados e metadados, integração de dados e recursos de entrega de dados.

Data fabrics abrangem os cenários de dados mais distribuídos de hoje e aproveitam os recursos de integração e gerenciamento de dados mais modernizados para que você possa:

• Oferecer suporte a mais casos de uso: um único local virtual onde obter dados analíticos, operacionais, transacionais, de governança e de autoatendimento.
• Ampliar mais métodos e tipos de dados: dados em movimento e dados em repouso de dispositivos locais, na nuvem, da Internet das Coisas (IoT) e de fontes de terceiros.
• Otimizar pipelines de data fabric: seus pipelines de data fabric incluem uma combinação otimizada de recursos de gerenciamento, integração e entrega de dados e metadados convergentes.
• Fornecer maior flexibilidade de implantação: seu data fabric pode ser implantado de forma flexível em fases em seus ambientes distribuídos no local, híbridos e de várias nuvens.