3 maneiras de tornar os dados mais confiáveis ​​mesmo sem uma equipe de dados

As equipes de dados podem fornecer insights sobre informações importantes. Eles também podem ajudar na tomada de decisões importantes. No entanto, as equipes de dados também são caras. A necessidade de contratar as pessoas certas e equipá-las com as ferramentas necessárias para coletar, organizar e analisar dados pode custar caro.

Se você não pode se dar ao luxo de ter uma equipe de dados na equipe, ainda há muitas maneiras de garantir que você esteja coletando dados confiáveis ​​para sua empresa — o que não é apenas uma boa ideia. Tornou-se uma exigência.

A crescente necessidade de dados de qualidade

Vivemos na technology dos dados. Os dados estão em todos os lugares que você olha. Como empresa, é importante coletar dados importantes, processá-los, analisá-los e usá-los para informar futuras tomadas de decisão.

Dados e análises costumavam ser uma atividade que diferenciava as empresas e as ajudava a dominar seus setores. Agora tornou-se tão comum que as marcas devem utilizar dados ou não sobreviverão.

Exacerbando esse problema é a questão de como coletamos e usamos os dados em primeiro lugar.

Com muita frequência, a coleta de dados leva a dados obscuros (vastas coleções de dados não estruturados e não utilizados que ficam em information lakes isolados). Isso leva a recursos desperdiçados e potencial inexplorado. Também pode se tornar um passivo se você tiver dados confidenciais, como informações de clientes.

Pior ainda, se os dados forem ruins ou analisados ​​incorretamente, isso pode se tornar um problema. Dados ruins podem levar a tomadas de decisão abaixo da média, o que prejudica todo o motivo da coleta de dados em primeiro lugar.

Isso cria um enigma quando se trata de descobrir como usar os dados corretamente sem assumir a despesa e a ladainha de estabelecer uma equipe para supervisionar seus dados (um custo que muitas empresas não podem justificar). Como os líderes podem aproveitar o poder dos dados sem investir muitos recursos para mantê-los sob o olhar atento de uma equipe de dados?

Se sua empresa não puder se beneficiar de uma equipe de dados em grande escala, você ainda poderá encontrar maneiras de melhorar a confiabilidade de seus dados existentes e futuros. Aqui estão três sugestões de maneiras de melhorar a confiabilidade dos dados sem uma equipe profissional para apoiá-lo.

1. Aposte em IA e aprendizado de máquina

Se você quer que seus dados o ajudem, você precisa investir em observabilidade de dados. Essa solução cuida do monitoramento de seus dados para detectar e prever, além de prevenir e resolver problemas de dados na infraestrutura de sua empresa.

A boa observabilidade de dados acontece em pace actual — e também pode acontecer sem o olhar de uma equipe de dados. Existem plataformas de observabilidade de dados disponíveis que utilizam IA e aprendizado de máquina. Eles vão além do APM common (ferramentas de monitoramento de desempenho de aplicativos). Eles podem monitorar dados em um nível rudimentar e supervisionar elementos básicos, como o controle de pipelines de dados.

Dados confiáveis ​​começam com uma estrutura interna limpa. O uso de ferramentas de IA e aprendizado de máquina pode ajudá-lo a manter essa estrutura.

2. Coleta de dados de destino

Dados escuros são um dos principais perigos de qualquer atividade de coleta de dados. Darkish information refere-se ao acúmulo de dados que não são usados, algo que a Forbes chama de “enigma de dados não vistos.”

Isso é estimado que até 2025, 80% dos dados permanecerão não estruturados e 90% nunca serão analisados. Em outras palavras, a quantidade de dados que você tem tem o potencial de afogá-lo em sua inutilidade.

Uma das melhores maneiras de gerar dados confiáveis ​​é cultivá-los com cuidado. Certifique-se de obter seus dados de fontes direcionadas com um objetivo ultimate específico em mente, em vez de coletar dados em todos os lugares possíveis por si só.

3. Melhore a qualidade dos dados

Além de considerar onde você está obtendo seus dados, analise também a qualidade dos próprios dados recebidos. Contornos simples seis elementos-chave que definem dados de qualidade:

• Precisão: Seus dados representam o mundo actual?
• Completude: Seus dados estão completos o suficiente para tirar conclusões confiáveis?
• Consistência: Quão consistentes são seus dados em sua infraestrutura?
• Pace: Quão atuais são seus dados?
• Singularidade: Você tem várias cópias dos mesmos dados ou tudo é registrado em seu sistema uma vez?
• Validade: Você coleta dados de acordo com os formatos estabelecidos pela sua empresa?

Se você achar que seus dados não estão de acordo com essas condições, procure maneiras de melhorar sua qualidade.

Por exemplo, se a consistência for um problema, considere configurar requisitos para normalizar sua coleta de dados. Certifique-se de que todos saibam como categorizar, rotular e organizar os dados para mantê-los consistentes de um departamento para outro.

Estas são apenas três maneiras de começar a melhorar seus dados. Há outros por aí. O importante é que, de uma forma ou de outra, você se esforce para manter a confiabilidade de seus dados, mesmo que não tenha profissionais na equipe para fazer isso por você.

Lembre-se, os dados são um passivo ou um ativo, dependendo de como você os united states (ou não os united states). Aplique essas dicas para garantir que seus dados estejam ajudando em vez de atrapalhar as atividades da sua empresa.

Rashan Dixon é consultor de negócios sênior da Microsoft, empresário e escritor de várias publicações.