À medida que a tecnologia evolui, a precisão e confiabilidade de dados aumentam constantemente. Os seres humanos, no entanto, estão mais sujeitos a erros do que nunca. Isso pode causar problemas ao armazenar, gerenciar e processar dados.

Existem inúmeros benefícios no uso da análise de dados, e a tecnologia está ganhando força em toda a empresa. No entanto, seu uso também significa que grandes quantidades de dados estão sendo acumuladas e devem ser armazenadas. 

Os fornecedores de armazenamento de dados estão cada vez mais adaptando seus produtos aos dados gerados por ferramentas de análise preditiva, mas como a maioria das decisões de armazenamento ainda são tomadas por pessoas dentro da organização, isso não nega totalmente a possibilidade de erros.

Se você está preocupado com o potencial de erros, há etapas que você pode executar para evitá-los. A seguir, é apresentado um resumo das cinco principais armadilhas de armazenamento, processamento e análise de dados e dicas para ficar de fora delas.

1. Falha ao criar uma infraestrutura e estratégia de dados que utilize totalmente as tecnologias em nuvem

As organizações que não conseguem usar os recursos da nuvem em todo o seu potencial geralmente não conseguem unir conjuntos de dados diferentes para análise em tempo real. No marketing, por exemplo, essa falha diminui a capacidade de impulsionar o crescimento e a aquisição de clientes.

Não ter uma infraestrutura e estratégia de dados que aproveite as tecnologias de nuvem é o maior erro que as organizações estão cometendo ao armazenar dados de análise preditiva. O valor dos dados analíticos preditivos é melhor realizado com conjuntos de dados conectados na nuvem que permitem uma visão holística do cliente.

As empresas devem investir em uma infraestrutura e estratégia de dados que use tecnologias em nuvem para permitir que um ambiente seguro, ágil e seguro obtenha informações acionáveis.

A propriedade dos dados é crítica no cenário atual. Com as crescentes regulamentações sobre dados e privacidade, as organizações devem ter uma estratégia para aproveitar seus próprios insights para impulsionar o crescimento, a personalização e desenvolver análises preditivas para conhecer e comercializar melhor seus clientes.

2. Implementar prematuramente ferramentas de gerenciamento de dados sem antes estabelecer uma estratégia de armazenamento de dados

Quando as organizações adotam armazenamento e análise de dados sem planejamento, é provável que os dados sejam armazenados incorretamente em vários locais da organização, onde podem ficar desorganizados, duplicados ou deteriorados.

Esses ‘dados ruins’ levam ao caos, à confusão e à desconfiança do processo e dos resultados analíticos e, em última análise, afetam negativamente os resultados da organização.

Uma melhor abordagem  para armazenar dados tem como base uma estratégia baseada em quem, o que, quando, onde, por que e como os dados estão sendo salvos. As organizações precisam justificar por que os dados estão sendo armazenados. Os dados devem ter uma finalidade e um benefício para o processo analítico e principalmente uma infraestrutura tecnológica adequada.

Em seguida, defina onde e como armazenar os dados. Um plano de governança de dados garantirá que os valores corretos, definições precisas e intervalos de tempo precisos sejam aplicados aos dados armazenados.

Por fim, estabeleça um único repositório aberto para todas as regras de dados, definições, fatores de acessibilidade e propriedade. O repositório fornece transparência nos dados e no processo analítico, o que leva à confiança e leva a organização ao status de profissionalização e de ser uma organização “baseada em dados”.

3. Subestimar os requisitos de desempenho

Os sistemas de armazenamento não estruturados tradicionais costumavam ser projetados sob a suposição de que apenas uma pequena porcentagem dos dados do arquivo estaria ativa a qualquer momento. 

Ao usar a análise preditiva, as cargas de trabalho aumentam não apenas a quantidade de dados acessados ​​e os requisitos de desempenho, mas também estimulam a criação e o armazenamento de ainda mais dados, sobrecarregando o sistema. Isso também se aplica ao aprendizado de máquina e ao aprendizado profundo.

Selecione uma arquitetura projetada para oferecer alto desempenho e escala, enquanto controla os custos de infraestrutura. Freqüentemente, mas nem sempre, essas soluções apresentam arquiteturas em expansão, com a capacidade de integrar rapidamente o novo hardware à medida que se torna disponível. 

Procure soluções que ofereçam alto desempenho de metadados com um rico conjunto de ferramentas e APIs de metadados para dar suporte aos requisitos de segurança e governança de dados de sua organização, além de apoiar a necessidade de sua equipe de análise de localizar rapidamente os dados corretos.

4. Supor que os dados analíticos preditivos possam ser armazenados exatamente da mesma maneira que os dados de origem

É importante reconhecer que os sistemas de origem dos quais os dados são extraídos para fornecer análises preditivas geralmente são projetados para fins comerciais operacionais.

Comece enquadrando o problema de análise. Especificamente, qual é o modelo de dados que mais se aproxima dos requisitos de negócios e atende às necessidades de análise preditiva?

Depois de ter esse modelo, determine qual mecanismo de armazenamento de dados se encaixa no modelo e facilita melhor a análise que você precisa executar. Então, colete os dados de origem e mapeie-os no sistema de armazenamento que você identificou.

5. Falha em proteger adequadamente os dados armazenados

É fundamental que a empresa saiba com antecedência como irá armazenar essas informações com segurança. Não fazer isso pode causar danos irreparáveis ​​à sua marca, mas também pode levar a empresa a receber uma multa pesada, graças ao regulamento do setor e lei com a de proteção de dados LGPD.

Se você deseja manter seus dados gerados a partir de análises preditivas protegidos, sempre criptografe-os. Todos os dados de análise preditiva que estão sendo armazenados precisam ser protegidos e, além disso, você deve limitar o acesso apenas a funcionários essenciais.

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