Quanto mais dados uma empresa consegue coletar, mais material ela tem para suas estratégias e tomadas de decisão. Porém, também enfrentam o grande desafio de gerenciar de uma forma eficiente esse grande volume de dados.
Afinal, de nada adianta ter um grande arsenal, mas não saber como aproveitá-lo da melhor forma em função da falta de gerenciamento. Por isso, antes, é preciso criar toda uma estrutura que possibilite fazer essa gestão de uma forma escalável.
Algumas estratégias podem ser adotadas para alcançar esse objetivo, e neste artigo explicamos quais são elas. Continue lendo para entender os desafios de lidar com os grandes volumes de dados e como você pode fazer isso simplificando o seu próprio trabalho.
O crescimento do volume de dados e seus desafios
O avanço da tecnologia trouxe para as empresas a grande vantagem de obter dados de diversas fontes. Dessa forma, elas conseguem um material muito mais robusto para trabalharem suas estratégias no mercado.
Ao mesmo tempo, isso trouxe uma série de desafios, já que agora é preciso elaborar também uma estratégia na hora de analisar, gerenciar e utilizar esses dados. Afinal, nem tudo aquilo que é coletado de fato pode gerar insights para as tomadas de decisão.
Além disso, cada tipo de dados pode ser utilizado de uma maneira diferente. Logo, eles precisam ser analisados e tratados para serem direcionados da maneira correta para as equipes dentro da empresa.
Assim, o fluxo de trabalho nas operações de dados deve ser muito bem estruturado para que todo esse material coletado seja de fato apresentado da melhor maneira. Mas não só isso porque é importante que esses fluxos também sejam ágeis e seguros.
É preciso tratar os dados conforme o que estabelece a legislação, inclusive garantindo a segurança dessas informações para que a privacidade das pessoas e também de outras empresas seja mantida.
Portanto, para lidar com um grande volume de dados a empresa precisa se preparar e adotar estratégias que garantam que suas operações sejam eficientes, confiáveis e seguras.
Estratégias para gerenciar grandes volumes de dados
Trabalhar com um grande volume de dados afeta a tomada de decisão da empresa de diferentes formas, como para estruturar o fluxo de operação para trabalhar com esses dados e também a análise correta deles, além do seu aproveitamento conforme cada objetivo que se pretende alcançar.
Os dados são muito valiosos, mas somente se você souber trabalhar com eles, em especial quando o volume cresce de forma significativa. Mas, como explicamos na introdução, com a adoção de algumas estratégias você consegue alcançar a eficiência na hora de gerenciar esse material. Veja a seguir as seis estratégias fundamentais para isso.
1. Adoção de plataformas de armazenamento escalável
Antes de tudo, é preciso que a sua empresa possa contar com um sistema de armazenamento de dados eficiente. Afinal, ao coletar esse material a partir das fontes você precisa garantir que eles estejam protegidos e seguros, de modo que não haja risco de perda ou mesmo de roubo dessas informações.
A plataforma de armazenamento precisa também ser escalável. Isso porque estamos falando do crescimento do volume de dados e, com as estratégias corretas, a tendência é de que você tenha a cada vez mais material para coletar, armazenar, analisar e tratar. Sendo assim, a plataforma escolhida precisa ser escalável para conseguir trabalhar com esses grandes volumes com agilidade, precisão e eficiência.
2. Segmentação de dados
Explicamos que os dados são coletados em diversas fontes, atualmente. Com isso, recebemos diferentes tipos de informações, e cada uma delas tem a sua aplicação estratégica. Mas fica difícil trabalhar quando tudo está concentrado em um só grupo.
Para gerenciar de forma eficaz um grande volume de dados precisamos fazer a segmentação deles. Ou seja, vamos utilizar uma estratégia para dividir essas informações em grupos de acordo com as características que apresentam.
Assim, eles são divididos em grupos menores e mais específicos, a fim de facilitar a análise, a compreensão, a identificação de padrões, tendências e outros mais que vão colaborar para as estratégias que virão.
3. Revisão constante da base de dados
Conforme o volume de dados aumenta o registro da empresa, a base vai ficando maior. Ao mesmo tempo, informações com novas características são inseridas, e isso leva à necessidade de fazer revisões na base de dados.
O objetivo é garantir que ela esteja bem organizada e que realmente contenha materiais que são relevantes para as tomadas de decisão na empresa. Essas revisões possibilitam otimizar cada vez mais a organização da base para permitir a recuperação das informações com facilidade. Também para otimizar a lógica desse processo organizacional para que os dados estejam estruturados de maneira consistente.
4. Medidas de segurança de dados
Ao coletar e armazenar um grande volume de dados, sua empresa também tem a responsabilidade de manter a segurança dessas informações. Por isso, é indispensável adotar medidas protetivas eficientes. Não se esqueça de que ao trabalhar com dados é preciso atentar àquilo que diz a Lei Geral de Proteção de Dados pessoais.
Além disso, é fundamental que essas informações não sejam acessíveis para cibercriminosos ou hackers. Além, é claro, de garantir que o seu sistema de armazenamento seja também confiável para o próprio aproveitamento das informações que foram coletadas, uma vez que é preciso garantir a fidelidade delas e a sua integridade para que não haja erros na hora de fazer o processamento.
5. Criação de uma infraestrutura de rede robusta
Já que a sua empresa vai gerenciar um grande volume de dados, é importante que a infraestrutura de rede adotada por ela seja robusta. Isso é fundamental para garantir uma performance otimizada e segura.
Uma estratégia interessante é o uso de edge computng, ou computação de borda. Esse tipo de arquitetura de TI possibilita que os dados sejam processados o mais próximo possível da sua fonte. Assim, em vez de encaminhar essas informações de maneira direta para um provedor, elas passam por um refinamento no primeiro momento, de modo que os dados são compartilhados já filtrados para facilitar as operações posteriores.
Você pode construir essa infraestrutura de rede robusta com as soluções oferecidas pela Scala, com reservatório de dados para cada propósito, tecnologias de armazenamento e ainda Big Data, garantindo, assim, uma estrutura escalável para lidar com um grande volume de dados com segurança, confiabilidade e a eficiência que deseja.
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