A importância da desfragmentação dos dados na sua empresa

31/08/2021 | Artigo


Por Daniel Gandolfi, Data Hub Director

Quanto mais uma empresa evolui, a probabilidade de ela também evoluir tecnologicamente é muito alta. Hoje isso não é mais opção e sim necessidade, porém essa evolução pode não significar amadurecimento se alguns pontos não receberem atenção.

É fácil a evolução seguir num caminho onde a empresa literalmente “empilha” tecnologias.

Estamos em 2021, e sabemos que os dados são insumos para melhores estratégias: mais precisas, velozes e que encurtam o caminho até os resultados desejados — mas e quando os dados estão fragmentados? Essa é uma das consequências de empilhar tecnologias.

Podemos entender que dados fragmentados possuem um pedaço do conhecimento em uma plataforma A, outro na ferramenta B, outro no arquivo C. O todo não está unificado e não se complementa para sua transformação em novas informações.

Fragmentação significa potencial ocioso

 

Um contexto com dados fragmentados significa a impossibilidade de análises multivariadas e multi sources, e também que o dado gerado por uma interação em um ambiente não vai qualificar a interação em outro, que o consumidor não terá uma jornada verdadeiramente única e que a marca terá muito mais dificuldades em unificar suas estratégias para um propósito convergente.

Se enquanto consumidores interagimos com marcas em diversos canais, em dezenas ou centenas de pontos de contato e esperamos que as marcas se relacionem com a gente de forma personalizada e relevante, como nós, enquanto estrategistas e gestores de empresas e marcas, proporcionaremos isso aos nossos clientes se os dados estão fragmentados?

Se enquanto profissionais, seja com foco em inovação, lançamento ou crescimento, esperamos que nossas estratégias sejam sustentadas por dados, como proporcionaremos isso para nós e nossos colegas?

Qual o caminho? Nascer data driven vs. se tornar data driven

O caminho mais curto é nascer operacionalmente com esse mindset, e isso é um privilégio exclusivo de startups. Você já inicia unificando dados. Contudo, se a sua empresa já possui anos de operação, veja a situação pelo lado positivo: você já possui um bom volume de dados disponíveis, eles apenas não estão unificados. Tão importante quanto ter a capacidade executiva de unificar dados é ter dados para unificar.

E qual o próximo passo nesse contexto?

 

Existe um estágio de maturidade de dados onde a resposta é curta e simples: se a sua empresa ainda trabalha em planilhas salvas localmente, com envios por e-mail e não em uma ferramenta online e colaborativa, o primeiro passo pode ser  migrar para um ambiente de trabalho em nuvem, com suíte básica de aplicativo de planilhas, editor de texto e apresentação que permita que mais de uma pessoa trabalhe num único arquivo ao mesmo tempo.

Se você já venceu essa etapa e seu desafio está em um volume maior de dados, em se relacionar de maneira unificada com seus clientes, em utilizar dados de diversas fontes em uma única análise, o caminho também é incremental e com o parceiro certo pode trazer resultados a curto prazo. Inicie seu projeto de desfragmentação pela construção de um data lake que vai unificar os dados de diversas fontes, permitir processamentos mais complexos, uso mais criativos das variáveis disponíveis e incentivar a cultura data driven através da democratização do acesso ao dado para uso em diversas estratégias, não apenas as de marketing.

Esse projeto de coleta/ingestão de dados, armazenamento em forma bruta em um data lake, refinamento, processamento dos dados e distribuição, hoje, está ao alcance de todas as empresas que possuem em suas ambições se tornar verdadeiramente data driven.

Convidei meu colega, Daniel Mendel, Coordenador de Engenharia de Dados na Cadastra, para comentar sobre o quanto executar um projeto assim está longe de ser um bicho de sete cabeças. Segundo Mendel, é possível começar aos poucos, com apenas algumas fontes. O ponto chave é trabalhar próximo ao negócio, ajudando a entender as variáveis mais relevantes e de onde elas podem ser coletadas.

Com as ferramentas certas para fazer as ingestões, a engenharia pode focar os esforços em extrair o máximo valor, criando uma estrutura acessível e democrática para todos, além de desenvolver processos automatizados de refinamento e modelagem dos dados, atendendo às necessidades do negócio. Ter um data lake ainda habilita a criação de um histórico completo das informações importantes para a empresa, permitindo usos mais complexos como, por exemplo, aplicações de machine learning, que se beneficiam de uma grande quantidade de dados.

Da verticalidade para a horizontalidade, do canal para o negócio, do foco na ferramenta para o foco no propósito

 

A desfragmentação dos dados é o passo exponencial para a democratização do acesso à informação e à cultura data driven, não pela sua existência, mas sim pela consequência do uso de variáveis com origens diferentes mas convergindo em um mesmo objetivo. 

Você deixa de analisar e agir verticalmente, e passa a pensar e agir horizontalmente, conectando pessoas, que também são silos de dados, ferramentas e dados a propósito e resultado.

Abraços e bons projetos a todos!