Desenvolvendo uma estratégia de modernização de dados? Responda primeiro a estas sete perguntas
fevereiro 8, 2024 / Prashanth Shidlaghatta
Pouco tempo? Leia as principais conclusões
- Para maximizar o valor da IA, você deve otimizar seus dados primeiro. Isso significa desenvolver uma estratégia de modernização de dados que aborde tudo, desde escolher dados para modernizar até integrar tecnologias existentes e novas.
- Ao construir uma estratégia de modernização de dados, as organizações muitas vezes se concentram na governança e conformidade de dados, arquitetura de dados, integração e acessibilidade de dados e análise e relatórios de dados. No entanto, a abordagem certa envolve muito mais.
- Começar é muitas vezes a parte mais difícil de qualquer projeto. Responda a sete perguntas para ajudá-lo a desenvolver sua estratégia de modernização de dados.
O triplo vencedor do Indianapolis 500, Bobby Unser, é citado como dizendo: "O sucesso é onde a preparação e a oportunidade se encontram." O mesmo se aplica à inteligência artificial (IA). Ele apresenta uma incrível oportunidade de negócio, mas para aproveitar seu poder, você precisa de um plano bem pensado.
As organizações que desenvolvem uma estratégia de modernização de dados estão melhor preparadas para maximizar o potencial da IA. Eles ancorarão essa estratégia em quatro áreas-chave: governança e conformidade de dados, arquitetura de dados, integração e acessibilidade de dados e análise e relatórios de dados. Mas há muitos outros fatores a considerar.
Por exemplo, migrar seus dados "tal como estão" não é a melhor abordagem se isso significa que você está simplesmente movendo dados de silos legados para silos na nuvem. Afinal, esses dados contêm as entradas de negócios que a IA precisa para fornecer informações. Quebrar seus silos de dados e integrar esses dados com sistemas de gerenciamento de dados pode liberar os conhecimentos que eles contêm.
Mas como abordar um empreendimento como esse que pode parecer insuperável? Para desenvolver uma estratégia eficaz de modernização de dados, responda a essas sete perguntas fundamentais. Essa abordagem prepara o cenário para que você conceba sua estratégia de dados e prepare seus dados para a IA.
#1 — Que dados devo modernizar e migrar para a nuvem?
Foco nos dados que impulsionam o valor tangível do negócio. Isso pode significar modernizar e migrar dados que estejam alinhados com os objetivos estratégicos do negócio. Por exemplo, integrar dados de demanda do cliente com informações de marketing pode revolucionar as estratégias de fabricação e informar os processos de RH.
Isso também pode significar escolher dados que contribuam para iniciativas que aumentem a inovação e a colaboração entre departamentos ou unidades de negócios. Afinal, sua migração para a nuvem deve impulsionar a conexão em toda a empresa e uma tomada de decisões mais informada. Outro bom candidato são os dados que têm a maior promessa de desbloquear informações acionáveis quando alimentados em um modelo de IA.
Com todas essas possibilidades, o objetivo é criar um lago de dados — armazenamento baseado em nuvem para dados estruturados, semiestruturados e não estruturados — e mover os dados para lá. Isso permite um fluxo de informações para transformar todos os aspectos da sua organização, desde experiências personalizadas do cliente até a manutenção preditiva.
No 2 — Como lidar com o crescimento de dados disparates?
Com projeções para o volume de dados crescendo a uma taxa surpreendente a cada ano, as organizações devem adotar uma abordagem estratégica para gerenciar os "três Vs" - volume, variedade e velocidade. A chave é ir além do mero armazenamento desses dados para extrair os insights valiosos e de alto impacto que eles contêm. Os armazéns de dados tradicionais, limitados pelas limitações de armazenamento físico, não são suficientes nesta nova era.
A solução reside em lagos de dados e sistemas de gerenciamento baseados em nuvem. Essas plataformas oferecem a elasticidade e a escalabilidade para lidar com volumes maciços de dados diversos, incluindo fluxos em tempo real de dispositivos da Internet das Coisas (IoT). Eles fornecem armazenamento econômico, com opções para arquivar dados menos críticos para níveis de custo mais baixo e limpar informações desatualizadas para manter a eficiência.
No entanto, as capacidades de armazenamento são apenas o início. Foco na curadoria inteligente e utilização de dados. Implemente políticas que priorizem a relevância e o valor dos dados — nem todos os dados garantem a retenção a longo prazo. Use análises avançadas e IA para destilar informações acionáveis desse dilúvio de dados. O objetivo é transformar seus dados em um ativo estratégico que impulsione a inovação e a eficiência.
#3 — Quem é responsável pelas integrações e análises?
Uma equipe colaborativa de especialistas em dados treinados, especialistas em domínio e planejadores estratégicos experientes em gerenciamento de dados na nuvem melhor atende à necessidade de integrações e análises eficazes entre unidades de negócios e integrações de terceiros. Além dessa equipe, o papel de um Chief Data Officer (CDO) é crucial.
Ter os profissionais certos no lugar é imprescindível. Caso contrário, seu lago de dados pode se transformar em um mar de dados confuso com dados desatualizados e de baixo valor. Tome o planejamento estratégico de RH em uma empresa global como exemplo: dados precisos e atuais sobre as tendências da força de trabalho, como preferências de trabalho remoto versus no local, é vital. O uso de dados pré-2020, por exemplo, levaria a estratégias imperfeitas, pois não consideraria o enorme aumento no trabalho remoto.
Para fortalecer ainda mais sua estratégia, adote operações de dados e metodologias de operações de aprendizado de máquina. Essas abordagens ajudam a operacionalizar e otimizar os fluxos de trabalho de dados. Certifique-se de que seu lago de dados na nuvem e suas ferramentas analíticas sejam escaláveis e apoiados pelo talento certo. Quer você construa essa experiência internamente ou externalize-a, essas etapas são uma necessidade para extrair valor real de suas iniciativas de modernização de dados.
#4 — Que passos devo tomar para proteger nossos dados?
É crucial manter a segurança dos dados e atender aos padrões de conformidade regulatória ao atualizar ou alterar sistemas de dados. Proteger dados confidenciais e pessoais é fundamental para evitar penalidades financeiras, danos irreparáveis à reputação e erosão da confiança do cliente. Remova ou anonimize informações de identificação pessoal (PII) e dados sensíveis para aderir a uma infinidade de regulamentações. Estes variam com base na região geográfica e no setor e incluem leis como o GDPR e a HIPAA.
Essa é outra vantagem da migração de dados para lagos de dados. O armazenamento na nuvem oferece inerentemente uma camada robusta de segurança, incluindo a regulação meticulosa dos privilégios de acesso do usuário, definições específicas de funções e locais estratégicos de armazenamento de dados. A segurança integrada dos lagos de dados os torna mais seguros e resilientes do que as soluções de dados herdadas e isoladas.
Fortaleça a resiliência dos lagos de dados e proteja contra violações alavancando ferramentas de tecnologia avançada, incluindo:
- Estratégias abrangentes de criptografia
- Estruturas de gerenciamento de acesso Zero Trust
- Monitoramento contínuo e em tempo real com remediação imediata
- Espelhamento de nuvem geolocalizada
- Backup de Dados
No 5 — Qual é a maneira mais eficaz de gerenciar a governança, a qualidade e o uso ético dos dados?
A governança de dados eficaz, o gerenciamento da qualidade e o uso ético desempenham um papel central em qualquer organização. Para desenvolver uma estrutura de governança robusta, delinear funções e responsabilidades claras, garantindo propriedade inequívoca e controles de acesso bem definidos. Torne a conformidade com os padrões regulamentares um pilar desta estrutura, juntamente com protocolos rigorosos para gerenciamento de dados e auditoria para manter a integridade dos dados. Incorporar protocolos de sourcing e manuseio éticos em todas as práticas de dados.
A garantia de qualidade exige uma abordagem proativa. Programe auditorias regulares e ciclos de feedback para corrigir discrepâncias de dados e aumentar a confiabilidade e precisão das informações derivadas dos dados. Mantenha a estrutura dinâmica e responsiva avaliando regularmente a eficácia da governança e a adaptabilidade à evolução de regulamentos e padrões. Essa abordagem envolve as partes interessadas e promove uma cultura de colaboração e manuseio ético de dados.
Seus funcionários podem ser seus maiores defensores da governança de dados bem-sucedida e do uso ético dos dados. Treine os membros de sua equipe para valorizar práticas éticas de dados e manter a qualidade dos dados. E nunca pare de aperfeiçoar sua abordagem aos dados como organização. Ao priorizar a governança, a qualidade e a ética, você constrói confiança e mitiga os riscos associados ao uso de dados. Posicione sua organização como um administrador de dados responsável e ético.
No 6 — Como posso preparar dados para uso eficaz da IA?
A diversidade, qualidade e quantidade de seus dados formam a base do potencial da IA. Preparar os dados para o uso eficaz da IA é uma etapa crítica para que os modelos de IA possam detectar padrões, prever resultados e produzir informações acionáveis. O treinamento em IA depende de dados novos e pertinentes, formando um ciclo de aprendizado de máquina que refina algoritmos e melhora sua precisão ao longo do tempo.
Prepare os dados de forma eficaz para o uso da IA focando-se no seguinte:
- Qualidade dos dados: Introduza processos como remover ou corrigir imprecisões e inconsistências, lidar com valores ausentes e normalizar dados para garantir a uniformidade.
- Estrutura de dados: Considere os requisitos específicos do modelo de IA que você planeja usar ao escolher como estruturar e formatar seus dados. Isso pode envolver transformar os dados em um formato adequado, como CSV ou JSON, ou organizá-los em tabelas ou bancos de dados.
- Etiquetagem de dados: Aplique etiquetas precisas para garantir que seu sistema de IA aprenda corretamente com os dados. Para fornecer um conjunto de dados mais abrangente, esteja preparado para aumentar esses dados, especialmente se o conjunto de dados original for limitado ou desviado. Essa etapa é especialmente importante para modelos de aprendizagem supervisionados.
- Divisão de dados: Divida os dados em treinamento, validação e conjuntos de testes para avaliar o desempenho do seu modelo de IA. Isso permite treinar o modelo em um conjunto de dados, aperfeiçoá-lo usando outro e testar seu desempenho em um terceiro.
Sua atenção aos detalhes ao preparar dados de IA pode ajudar a garantir que os dados que você alimenta em seus sistemas de IA sejam o mais precisos e representativos possível.
#7 — Como posso integrar eficazmente novas tecnologias com nossos sistemas existentes?
Muitas organizações enfrentam o desafio de integrar tecnologias de dados de ponta com seus sistemas existentes, muitas vezes desatualizados. Considere fatores tecnológicos e humanos ao ponderar a abordagem certa para sua organização. Uma abordagem equilibrada pode minimizar a interrupção das operações atuais. Quando se trata de objetivos de integração, garanta a compatibilidade de dados, prepare sua força de trabalho, gerencie riscos e vise uma infraestrutura escalável e preparada para o futuro.
Embora seja única para sua organização, sua estratégia deve abranger:
- Escolher entre integração gradual ou revisão completa
- Garantir a compatibilidade de dados com as novas tecnologias
- Treinar funcionários para trabalhar com os novos sistemas ao lado dos antigos.
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