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Apesar do aumento dos investimentos em plataformas e aplicativos de infraestrutura de dados, muitas organizações ainda cometem erros significativos. Como resultado, eles ficam muito aquém das metas de maior eficiência, maior produtividade e maior lucratividade.
Existem algumas razões principais. Eles incluem a falta de agilidade, a incapacidade de se adaptar às mudanças e a incapacidade de escalar os resultados. Em resposta a esses problemas, Michael Katz, CEO da MParticlecompartilhou seus pensamentos sobre por que as organizações são vítimas desses desafios e o que podem fazer para superá-los.
Fundada em 2013, a MParticle é creditada por criar em grande parte o espaço da plataforma de dados do cliente. A empresa fornece infraestrutura de dados do cliente que ajuda as equipes a unificar sua pilha de advertising and marketing e melhorar o envolvimento do cliente. Katz diz que a MParticle não entrega as campanhas, “nós as tornamos melhores melhorando a qualidade dos dados e enriquecendo continuamente o contexto do cliente em vários canais e parceiros”.
A seguir estão cinco dos principais erros que Katz vê os clientes cometendo e o que é necessário para uma execução bem-sucedida.
Passo errado nº 1 da infraestrutura de dados: não começar com uma estratégia clara de dados primários.
“A chave para evitá-lo é melhorar a colaboração entre criadores de dados e consumidores de dados e alinhar os objetivos dos negócios e fluxos de trabalho estabelecidos aos requisitos de coleta de dados”, disse Katz.
Etapa errada nº 2 da infraestrutura de dados: Assumir um estado estável nos negócios em vez de resolver a entropia de dados.
“A chave para evitá-lo é primeiro definir seus riscos e identificar suas vulnerabilidades a esses riscos”, explicou Katz. “O próximo passo é implementar uma arquitetura de dados com uma estrutura de observabilidade integrada que pode ajudar os negócios a se tornarem mais resilientes. Por fim, a organização precisa estabelecer fluxos de trabalho para escalonamento.”
Passo 3 da infraestrutura de dados: Criar uma arquitetura ELT sem objetivos e requisitos de negócios claros antecipadamente.
Katz enfatizou que “A chave para evitá-lo é se comprometer com um processo colaborativo de design de dados e estabelecer fluxos de trabalho bem definidos em torno da governança e consumo de dados”.
Erro nº 4 da infraestrutura de dados: confiar em transformações excessivas de dbt como uma solução rápida para governança deficiente e dívida de dados.
“A chave para evitá-lo é tratar seus dados como um produto”, disse ele.
Erro nº 5 da infraestrutura de dados: confiar em pipelines de dados generalizados para resolver casos de uso complexos de envolvimento do cliente.
“A chave para evitá-lo é se informar sobre os requisitos de entrada no mercado, nuances relacionadas ao advertising and marketing e escolher um pipeline mais opinativo/propósito, como infraestrutura de dados do cliente”, disse Katz.
Além disso, Katz enfatiza que nenhuma plataforma de dados ou pipeline por si só resolverá os desafios de ninguém.
“O sucesso requer colaboração entre as equipes, uma disposição cultural para abraçar a mudança, incentivos adequados e os fluxos de trabalho certos”, explicou ele. “Mais especificamente, começa com a criação de uma estratégia de dados primários que alinha os requisitos de coleta de dados com os objetivos e resultados de negócios. Requer um compromisso de investir ativamente na proteção e melhoria da qualidade dos dados e estabelecer uma estrutura de governança desde o início.”
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Fonte da Notícia: venturebeat.com
