7 tendências de democratização de dados a serem observadas – DATAVERSITY

Empresas em todo o mundo contam com análises para fornecer os insights necessários para agilizar as operações e encantar seus clientes. No entanto, disponibilizar os dados certos às pessoas certas, no momento certo, está a tornar-se cada vez mais desafiante. Embora a capacidade de realizar análises em grandes volumes de dados esteja melhorando o desempenho dos negócios, ela também traz certos riscos que precisam ser evitados. Aqui estão algumas das tendências mais recentes de democratização de dados que as empresas estão enfrentando enquanto lutam para fornecer acesso rápido e seguro.

ChatGPT Violações de dados: De acordo com empresa de inteligência cibernética Grupo-IB, mais de 101,000 contas de usuários do ChatGPT foram roubadas por malware no ano passado. Open AI, criadores do ChatGPT, relataram que devido a um bug de software, aproximadamente 1.2% dos assinantes do ChatGPT Plus que estavam ativos em 20 de março de 2023, entre 1h e 00h, tiveram seus dados expostos, o que soma aproximadamente 10 milhão de usuários. Além desses dois incidentes, o ChatGPT geralmente é suscetível a violações porque os dados são inseridos por meio de um navegador da Web, permitindo que informações confidenciais armazenadas na rede sejam expostas a hackers. Além disso, os dados inseridos em um prompt do ChatGPT usado para treinar a próxima versão do algoritmo podem ser hackeados por um invasor se as precauções de segurança corretas não forem implementadas.

Foco na descoberta de dados: Embora anteriormente as empresas tivessem repositórios centrais de dados, hoje elas têm dezenas de armazenamentos de dados, pipelines e nuvens privadas e externas. Está se tornando cada vez mais difícil para as empresas identificar quais dados possuem e onde estão localizados. O descoberta de dados O processo combina essas fontes de dados individuais para criar um repositório central de dados virtuais que pode ser acessado centralmente para gerenciar o acesso aos dados. Ao realizar pesquisas automáticas regularmente, a descoberta de dados pode revelar dados confidenciais ocultos armazenados em sistemas não gerenciados ou autorizados pela TI. Hoje, devido à Shadow IT, muitas organizações não têm uma única fonte de verdade para seus dados, tornando as análises e os relatórios imprecisos, inconsistentes ou incompletos, ao mesmo tempo que degradam a qualidade dos insights produzidos a partir desses dados e introduzem problemas de conformidade.

Geração automática de políticas: As empresas em todo o mundo enfrentam um cenário regulatório complexo e altamente dinâmico. Mais de 130 países implementaram legislação para garantir a proteção de dados privados. Além disso, unidades de negócios específicas dentro de uma organização empresarial podem estar sujeitas aos seus próprios padrões de conformidade específicos do setor. As empresas são instadas a rever e atualizar a sua política de privacidade pelo menos uma vez a cada 12 meses, ou até com mais frequência se a empresa e as suas práticas de dados forem dinâmicas – independentemente de quão pequenas sejam as revisões. O processo de acompanhamento, análise e incorporação de alterações regulamentares para gerar uma política de acesso a dados está a tornar-se automatizado para reduzir os requisitos de horas de trabalho e o risco de erro humano. 

Gerenciamento centralizado de acesso a dados: À medida que as empresas atingem um nível mais elevado de maturidade de dados, a centralização Governança de dados está se tornando a melhor maneira de aplicar políticas de conformidade e segurança interna. Os silos de dados impossibilitam a obtenção de uma visão unificada e clara dos dados de negócios. Além disso, as organizações que armazenam dados em vários sistemas enfrentam desafios para manter a segurança dos dados. A centralização do acesso aos dados cria um ambiente menos complexo para os dados, facilitando o monitoramento e o controle do uso e da proteção dos dados. O controle de acesso centralizado consolida o gerenciamento de controle de acesso em um sistema central que determina permissões com base em políticas predefinidas e padrões de conformidade internacionais, locais e específicos do setor e permite que eventos de acesso sejam registrados e monitorados em tempo real para confirmar a conformidade com os regulamentos.  

Análise de dados de autoatendimento: As plataformas analíticas de autoatendimento permitem que usuários não técnicos acessem, analisem e visualizem dados sem a necessidade de assistência de especialistas em dados ou equipes de TI. Fornecer análises de autoatendimento melhora a precisão, a agilidade e a eficiência na tomada de decisões delegando tarefas de análise diretamente aos usuários empresariais que são especialistas em seu campo ou setor e que têm uma compreensão mais profunda de seus dados. Esta tendência continua a crescer, disponibilizando dados a mais funcionários e permitindo que os utilizadores empresariais tomem decisões baseadas em dados de forma independente, minimizando a sua confiança em opiniões ou sentimentos viscerais. Além de fornecer as ferramentas necessárias, há um movimento dentro das empresas para educar os utilizadores sobre o valor dos dados e como criar e utilizar a análise, elas precisam de tomar decisões de negócios mais informadas.

Transformação da cultura da malha de dados: Ao mesmo tempo que a governação da segurança e da conformidade é gerida centralmente, há um movimento para permitir que regiões e unidades de negócio separadas executem políticas localmente. A propriedade, a responsabilidade e a governança dos dados são frequentemente distribuídas entre diferentes domínios ou equipes dentro de uma organização. Por exemplo, os cargos dos funcionários responsáveis ​​pela segurança de dados podem incluir engenheiros de dados, analistas, engenheiros analíticos, cientistas de dados, gerentes de produtos, analistas de negócios e cientistas de dados cidadãos de diferentes unidades de negócios. Para fornecer proteção e flexibilidade consistentes, há uma tendência atual de implementar plataformas que possam ser utilizadas em diferentes terminais, ao mesmo tempo em que impõem políticas de acesso a dados definidas em um local centralizado. 

Maior adoção de IA na governança de dados: A integração de tecnologias de IA e aprendizado de máquina no gerenciamento de dados tornou-se um avanço inovador na forma como as organizações lidam com seus dados e governam seus processos relacionados a dados. A IA está sendo usada para identificar inconsistências, duplicatas e erros em grandes conjuntos de dados e para reduzir o esforço manual necessário para limpar os dados. Além disso, os padrões de acesso aos dados estão sendo analisados ​​para recomendar proativamente novos ângulos de investigação para responder a uma consulta específica e para aumentar automaticamente a análise com base no uso de dados predicados.   

Analisar dados para revelar tendências de mercado e preferências dos clientes tornou-se uma prática essencial para as empresas manterem uma vantagem competitiva. Devido ao intrincado ecossistema de dados e ao cenário regulatório em constante evolução, as organizações devem estabelecer uma governança de dados robusta. O aumento nos volumes de dados e o surgimento de novas tecnologias introduziram um nível de complexidade que exige métodos mais avançados de gestão de acesso a dados. A automação inteligente pode acompanhar o ritmo das mudanças, garantindo que os tomadores de decisão obtenham a melhor inteligência de negócios possível, garantindo ao mesmo tempo a conformidade regulatória da empresa.

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• Fonte: https://www.dataversity.net/7-data-democratization-trends-to-watch/