Guia definitivo para o ciclo de vida dos dados

Na era atual, os dados são um recurso indispensável para o crescimento dos negócios. No entanto, existem vários elementos e fatores envolvidos na maximização de dados. Todos esses elementos culminam no conceito chamado ciclo de vida dos dados.

Da coleta ao uso, os dados exigem qualidade, diligência, reiteração, segurança etc. Além disso, o rastreamento se torna cada vez mais complicado à medida que as empresas obtêm mais acesso aos dados (críticos). Além disso, à medida que o volume de dados aumenta, surgem problemas de uso, armazenamento, processamento, etc.

Big data então entra em cena, ampliando os problemas e as complexidades fora de proporção.

Entender os fundamentos do ciclo de vida dos dados torna-se crítico para desmistificar as complexidades do gerenciamento de dados. Daí a necessidade deste guia definitivo para o ciclo de vida dos dados.

O que é ciclo de vida dos dados?

O ciclo de vida dos dados refere-se à duração total que um determinado conjunto de dados gasta em seu sistema. Como o nome indica, o ciclo de vida de um dado é o conjunto das fases pelas quais ele passa, desde a coleta até o posterior descarte. O ciclo de vida dos dados não para no final; é um laço. Todo o processo continua a se repetir do início ao fim em um ciclo sem fim.

No entanto, nem todos os conjuntos e tipos de dados têm o mesmo ciclo de vida. Alguns são agitados e alguns permanecem no armazenamento. Um grande fator de influência para isso é a relevância. Os dados considerados irrelevantes são removidos do banco de dados.

Da mesma forma, dados valiosos podem ser aprimorados, organizados cuidadosamente em classes ou preparados para distribuição. Essas atividades relacionadas a dados culminam no que é conhecido como gerenciamento do ciclo de vida dos dados.

A complexidade do gerenciamento do ciclo de vida dos dados depende do tamanho do seu negócio. À medida que sua arquitetura de dados se torna mais extensa, você pode precisar de profissionais internos para gerenciar os sistemas. Em uma das seções subsequentes deste artigo, veremos detalhadamente o gerenciamento do ciclo de vida dos dados.

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Os estágios do ciclo de vida dos dados

Diferentes instituições têm diferentes estágios de seu ciclo de vida de dados. Mesmo dentro de uma empresa, vários ciclos de vida de dados podem ser empregados em vários departamentos. Essencialmente, o ciclo de vida dos dados de uma empresa depende de suas necessidades e peculiaridades. Portanto, antes de executar um ciclo de vida de dados, sua organização deve identificar suas necessidades. O ciclo de vida dos dados empregado deve ter um impacto direto no seu negócio.

Fundamentalmente, o ciclo de vida dos dados de uma empresa terá como premissa os seguintes estágios.

Geração

O estágio de geração marca o início de qualquer ciclo de vida de dados. As organizações não podem usar o que não têm.

A geração de dados é tão intrínseca aos negócios do século ²¹ que o processo é quase autônomo – semelhante à natureza. Isso pode acontecer mesmo quando você não está ciente disso. A geração e o acúmulo de dados começam quando sua empresa possui contas de mídia social, um site ou uma página de destino.

Além disso, a geração autônoma de dados ocorre com seus parceiros, clientes, investidores, etc. Você obtém dados a cada venda, comunicação, contratação, interação etc.

Coleção

Quase todas as infraestruturas digitais hoje geram dados. No entanto, o ônus recai sobre você para coletar o máximo possível. Porém, você não pode coletar todos. Você deve configurar um sistema para identificar os dados vitais a serem coletados. Você deve começar a agitar dados desnecessários a partir deste estágio.

Existem vários processos para a coleta de dados. Estes são:

• Formulários: com ferramentas como formulários do Google, Typeform, etc., você pode configurar páginas de coleta de dados em seu site, mídia social etc.
• Pesquisas: as pesquisas são uma maneira mais específica de gerar insights e dados dos usuários. Eles são eficazes na obtenção de informações personalizadas de muitas pessoas ao mesmo tempo.
• Entrevistas: As entrevistas serão suficientes quando você precisar de informações mais aprofundadas de seus usuários ou clientes. No entanto, isso é ineficiente se você estiver lidando com um grande mercado.
• Observação Direta: Este é o sistema de coleta de dados mais comum. Você também não precisa monitorá-lo a cada hora manualmente. Em vez disso, você pode observar como os usuários interagem com seu site ou aplicativo com ferramentas automatizadas. Ter uma visão geral detalhada de como os usuários usam sua plataforma, quais problemas eles enfrentam, etc., ajuda você a melhorar as entregas.

Existem mais processos de coleta de dados que as organizações podem empregar. Identifique o que funciona para sua empresa e duplique isso.

Em processamento

Os dados se tornam inúteis se não forem processados. O estágio de processamento de dados vem em diferentes formas.

• Wrangling: Wrangling de dados envolve a limpeza e transformação de dados brutos em formatos mais utilizáveis.
• Compactação: a compactação de dados envolve a conversão de conjuntos de dados em formatos de armazenamento mais eficientes.
• Criptografia: a criptografia de dados traduz dados brutos em caracteres codificados para protegê-los.

Armazenar

Ao coletar e processar dados, eles precisam ser armazenados. Os dados são armazenados em bancos de dados, servidores locais ou infraestruturas de nuvem. Os dados também podem ser armazenados em dispositivos de armazenamento menores, como discos rígidos, cassetes, etc.

Configurar uma instalação de armazenamento de dados é uma operação complexa. Portanto, certifique-se de que seja realizado por um profissional. Se a sua organização for grande, considere usar uma arquitetura de dados em nuvem.

Gerenciamento

As operações de gerenciamento de banco de dados incluem classificação, armazenamento e recuperação de dados quando necessário. O processo de gerenciamento de dados é enorme, que é executado quase perpetuamente. Toda atividade que mantém os dados rodando do início ao fim é uma operação de gerenciamento.

Análise

Em seu formato bruto, os dados podem ser incompreensíveis. A análise ajuda a dar sentido a isso. O objetivo dos dados é informar. Sem uma análise adequada, os dados não podem fornecer informações valiosas. Analistas de dados e cientistas usam diferentes ferramentas e estratégias para obter a melhor percepção dos dados.

Algumas ferramentas de análise de dados incluem modelagem estatística, inteligência artificial, algoritmos, aprendizado de máquina, mineração de dados, etc.

Visualização

A visualização de dados envolve a criação de representações gráficas de informações. Esse estágio do ciclo de vida dos dados utiliza várias ferramentas de visualização, que funcionam de maneira diferente. A visualização ajuda a administração de uma empresa, tomadores de decisão, profissionais de marketing, etc., a entender melhor os clientes.

A visualização, no entanto, não se limita aos dados voltados para o cliente. Qualquer conjunto de dados pode ser visualizado. O palco é principalmente para ajudar a compreensão e compreensão.

Interpretação

A fase de interpretação envolve formular hipóteses e tirar conclusões a partir dos dados analisados ​​e visualizados. A qualidade da interpretação dos dados depende de quão bem as etapas anteriores foram executadas. O gerenciamento e a análise de dados adequados levam a uma interpretação precisa, informando assim uma excelente tomada de decisão.

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O que é o gerenciamento do ciclo de vida dos dados?

A resposta para o que é gerenciamento de dados está na estrutura. É um modelo que gerencia os dados durante todo o seu ciclo de vida. Com o modelo de gerenciamento do ciclo de vida dos dados, os dados são otimizados desde a coleta até a exclusão. Essencialmente, a infraestrutura de gerenciamento começa com a criação de dados e termina com a destruição ou reutilização de dados.

O foco do gerenciamento do ciclo de vida dos dados é a otimização.

Quais são os principais objetivos do gerenciamento do ciclo de vida dos dados?

O gerenciamento do ciclo de vida dos dados é vital para as empresas e tem os seguintes objetivos principais:

Segurança

O roubo de dados é predominante no mundo atual. Se uma empresa se torna indiferente quanto à proteção de seus dados, violações e hacks são iminentes. No entanto, quando o modelo de gerenciamento do ciclo de vida dos dados é executado de maneira ideal, ameaças e ataques mal-intencionados são evitados.

Disponibilidade

O gerenciamento do ciclo de vida dos dados envolve impedir o acesso não autorizado aos dados. No entanto, o sistema também precisa fornecer dados para os usuários certos no momento certo. Uma infraestrutura de gerenciamento de ciclo de vida de dados que falha nisso não é ideal.

Além disso, as infraestruturas de dados também devem ser capazes de fornecer os mesmos dados para várias pessoas simultaneamente. Portanto, você deve prestar atenção à largura de banda do sistema, velocidade de carregamento, etc. Além disso, diferentes equipes e funcionários de uma empresa podem precisar extrair dados a qualquer momento. Portanto, é pertinente garantir que não haja impedimentos a tais processos.

Integridade

A qualidade dos dados é mais importante do que os próprios dados. Não basta ter dados; sua empresa deve ter os dados corretos. Quando uma empresa seleciona, processa e armazena dados desnecessários, é uma perda financeira.

Além disso, dados de baixa qualidade prejudicam a tomada de decisões, estratégias de marketing, propostas de vendas, etc. Portanto, a qualidade dos dados deve ser monitorada e mantida dentro do padrão, desde o ponto de coleta.

Além disso, verificações regulares do sistema devem prosseguir, com o objetivo de remover dados desatualizados. Por exemplo, alguns dados são relevantes apenas para períodos específicos. É um desperdício manter esses dados por perto.

Como o gerenciamento do ciclo de vida dos dados ajuda as empresas

Quer você tenha uma grande empresa ou uma pequena empresa, o acesso a dados de qualidade é revolucionário. Os seguintes benefícios resultarão quando você implementar infraestruturas de dados adaptadas ao seu negócio.

Conformidade com o Regulamento

Os dados estão disponíveis em todos os lugares. No entanto, existem regulamentos de privacidade de dados por setor. Com um modelo moderno de gerenciamento do ciclo de vida dos dados, seus processos de dados ficam facilmente dentro dos limites da lei.

Eficiência

O gerenciamento de dados pode ser uma tarefa. Mas quando sua empresa opera um sistema de gerenciamento de ciclo de vida de dados padrão, todos os estágios de maximização de dados tornam-se eficientes. Especialmente para pequenas empresas, sistemas de dados ineficientes apenas desperdiçam recursos financeiros limitados.

Segurança

O gerenciamento do ciclo de vida dos dados prioriza a segurança. Os dados que são adequadamente protegidos atingem os objetivos de negócios. Você também deve definir medidas de contingência se seus sistemas de segurança forem violados. Por exemplo, é vital ter um sistema de dados de backup atualizado.

Valor de dados aprimorado

O gerenciamento do ciclo de vida dos dados reitera cada item de dados, processo e sistema. A melhoria e o enriquecimento constantes dos dados melhoram o valor geral dos dados. Quanto maior a qualidade dos dados, melhor a tomada de decisão.

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Conclusão

O ciclo de vida dos dados é interminável. Daí a necessidade de especialistas especializados que trabalhem com todos os aspectos da estrutura. Além disso, os dados se tornaram o coração de todo negócio de sucesso. Portanto, é importante investir amplos recursos.

Como proprietário de uma empresa ou analista de dados, é essencial preparar seus sistemas de gerenciamento de dados para escalar com sua empresa. À medida que sua empresa cresce, o big data segue. O gerenciamento de dados impróprio e ineficiente pode levar a perdas massivas.