Cinco planos para grande sucesso de dados - manequins

Embora grandes dados sejam apenas nos primeiros estágios, você deseja planejar o sucesso. Nunca é cedo demais para começar com planejamento e boas práticas para que você possa aproveitar o que está aprendendo e a experiência que você está ganhando.

Planeje seus grandes objetivos de dados

Muitas organizações iniciam sua grande jornada de dados experimentando um único projeto que pode proporcionar algum benefício concreto. Ao selecionar um projeto, você tem liberdade de teste sem arriscar despesas de capital. No entanto, se tudo o que você acabar fazendo é uma série de projetos únicos, você provavelmente não terá um bom plano no lugar quando você começar a entender o valor de alavancar dados importantes na empresa.

Portanto, depois de concluir alguns experimentos e ter uma boa compreensão inicial do que pode ser possível, você precisa definir alguns objetivos. O que você espera realizar com grandes dados? As partes do seu negócio poderiam ser mais lucrativas com a infusão de mais dados? É importante ter uma colaboração entre unidades de TI e de negócios para desenvolver metas bem definidas.

Depois de entender os objetivos que você tem para alavancar grandes dados, seu trabalho está apenas começando. Você precisa envolver todas as partes interessadas no negócio.

Obter uma força-tarefa em conjunto é uma ótima maneira de reunir representantes do negócio para que eles possam ver como seus problemas de gerenciamento de dados estão relacionados. Este time pode evoluir para uma equipe que pode ajudar várias unidades de negócios com as melhores práticas. A força-tarefa deve ter representantes de líderes de alto nível que estão estabelecendo estratégia e direção de negócios.

Planeja segurança em contexto com dados grandes

Enquanto as empresas sempre listam a segurança dos dados como uma das questões mais importantes que precisam gerenciar, muitas vezes não estão preparadas para as complexidades envolvidas no gerenciamento de dados altamente distribuídos e altamente complexos. Nos estágios iniciais da grande análise de dados, o analista não protegerá os dados, pois apenas uma pequena parcela desses dados será salva para análise posterior.

No entanto, quando um analista seleciona uma quantidade de dados que serão trazidos para a empresa, os dados devem ser protegidos contra riscos internos e externos. Alguns desses dados terão informações privadas que devem ser mascaradas para que ninguém sem autorização tenha acesso. Para que a segurança seja efetiva no contexto de grandes dados, você precisa ter um plano bem definido.

Planejar uma grande estratégia de governança de dados

A governança da informação é a capacidade de criar um recurso de informação confiável pelos funcionários, parceiros e clientes.Uma estratégia de governança é a responsabilidade conjunta da TI e do negócio.

Por exemplo, existem regras que determinam como os dados devem ser protegidos dependendo da circunstância e dos requisitos governamentais. Os dados de saúde devem ser armazenados para que a identidade e os dados pessoais permaneçam privados.

Os problemas podem se desenvolver quando um analista coleta e analisa enormes volumes de informações e não se lembra de implementar a governança certa para proteger esses dados. As próprias fontes de dados podem ser proprietárias. Quando essas fontes são usadas dentro de uma organização, podem existir restrições sobre a quantidade de dados utilizados e para quais fins.

Planejar uma grande administração de dados

É fácil cair na armadilha de assumir que os resultados da análise de dados estão corretos. A gerência gosta de números e gosta de tomar decisões com base no que os números dizem. Mas os riscos podem ocorrer se os dados não forem gerenciados da maneira correta.

Em uma situação em que uma empresa está determinando quais clientes são potencialmente os melhores objetivos para um novo produto, uma empresa pode querer analisar 10 ou 15 fontes diferentes de dados para obter os resultados.

Usando fontes de dados baseadas em diferentes metadados e diferentes pressupostos pode enviar uma empresa na direção errada. Seja cuidadoso e certifique-se de que, quando você coletar dados que possam ser significativos, ele pode executar de forma a ajudar a empresa a tomar decisões mais informadas e precisas. Isso significa entender como integrar essas novas fontes de dados com sistemas históricos de dados.

Estudar grandes práticas de dados e padrões de alavancagem para planejar

À medida que o grande mercado de dados amadurece, as empresas ganharão mais experiência com as melhores práticas ou técnicas que são bem sucedidas para obter os resultados corretos. Você pode se encontrar com colegas que estão investigando as maneiras de alavancar grandes dados para obter resultados comerciais.

Você também pode procurar fornecedores e integradores de sistemas que codificaram as melhores práticas em padrões que estão disponíveis para os clientes. É sempre melhor encontrar maneiras de aprender com os outros em vez de repetir um erro que outra pessoa aprendeu. À medida que o grande mercado de dados começa a amadurecer, você poderá alavancar muitas outras práticas recomendadas codificadas.