O conceito de gestão de “dados como produto” envolve uma mudança de paradigma. Ao tratar os dados como um produto concebido para utilização pelo consumidor, em vez de um conjunto de informações semi-caóticas, as empresas podem aumentar os seus lucros. Muitas empresas configuraram pipelines de dados – ou outras medidas extremas e dispendiosas – em esforços mal sucedidos para maximizar o valor e a utilização dos seus dados.
O gerenciamento de dados como um produto deve resultar em dados de alta qualidade, fáceis de usar e que possam ser aplicados a diferentes projetos.
As empresas estão constantemente a fazer investimentos significativos num esforço para melhorar a sua arquitetura de dados com o objetivo de agilizar a pesquisa, ainda assim os pesquisadores continuam tendo dificuldade em encontrar, usar e personalizar os dados que desejam. Esta dificuldade é principalmente o resultado de ver os dados como uma ferramenta, e não como um produto disponibilizado aos consumidores. O resultado final são enormes quantidades de dados armazenados em data lakes e armazéns que podem nunca ser usados, ou são usados minimamente.
O que são dados como produto?
Para eliminar qualquer confusão, os dados como produto são diferentes dos produtos de dados.
Em seu livro “Data Jujitsu: The Art of Turning Data into Product”, DJ Patil, ex-cientista-chefe de dados dos EUA, definiu um produto de dados como “um produto que facilita um objetivo final por meio do uso de dados”. Sua descrição inclui ferramentas como painéis de dados, data warehouses e carros autônomos.
Já os dados como produto são uma mentalidade que combina ferramentas e estratégia para tratar os dados como um produto consumido pelos clientes internos (equipe interna). O “produto” deve incluir recursos como descoberta, explorabilidade, compreensibilidade, segurança e confiabilidade. Os dados devem ser de fácil utilização e de elevada qualidade.
Benefícios do gerenciamento de dados como um produto
A razão para gerenciar dados como um produto é melhorar Qualidade de dados. Ao visualizar os dados como um produto, você pode vê-los como algo que pode ser melhorado. Os dados se tornam algo que precisa de melhorias para satisfazer sua base de consumidores. O objetivo de uma filosofia de “dados como produto” é fornecer dados confiáveis e de alta qualidade, fáceis de acessar e trabalhar.
Considere o comportamento de um consumidor on-line moderno que deseja comprar uma camisa de verão. O consumidor online espera a capacidade de:
- Confie que o vendedor fornecerá o que é pedido, mantendo a privacidade das informações pessoais (alguns clientes compram apenas na Amazon, Etsy e alguns outros fornecedores “confiáveis”)
- Pesquise diferentes tipos de camisas (uma busca por camisas de verão de manga curta)
- Encontre detalhes sobre as camisetas exibidas na tela do computador (preços, cores, tamanhos, tipo de material)
- Selecione a camisa desejada com o tamanho e cor corretos
- Encomende e pague pela camisa e onde ela deve ser entregue
- Receba a camisa dentro de um determinado prazo (tempo estimado de entrega)
A aplicação de um modelo semelhante ao conceito de “dados como produto” produz o seguinte modelo de consumidor, que espera a capacidade de:
- Confie nos dados desejados
- Pesquise diferentes tópicos no armazenamento de dados da organização
- Encontre detalhes sobre os dados (metadados são úteis para este processo)
- Selecione os dados desejados
- Acesse os dados
- Receba os dados
- Trabalhe com os dados
Como aplicar princípios de gerenciamento de produtos aos dados
Considere os melhores produtos que você usa. Eles são fáceis de localizar, entender e usar e atendem consistentemente às nossas expectativas. Estas características não são coincidência, mas parte de um esforço deliberado. O sistema de entrega também é uma decisão deliberada. Uma pessoa, ou equipe, tomou decisões que maximizaram a facilidade de uso desses produtos, forneceram um sistema de entrega confiável e entregaram alta qualidade (ou pelo menos qualidade razoável).
Aplicar princípios de gerenciamento de produtos aos dados inclui tentar atender às necessidades do maior número possível de consumidores potenciais diferentes. Isso requer desenvolver uma compreensão da base de consumidores. Os consumidores normalmente são funcionários internos que acessam os dados da organização. (Os dados não estão a ser “vendidos”, mas sim tratados como um produto disponível para distribuição, através da identificação das necessidades dos consumidores/do pessoal interno.)
De uma perspectiva geral, o objetivo da empresa é maximizar o uso de seus dados internos. O gerenciamento de dados como um produto requer a aplicação de princípios apropriados de gerenciamento de produtos. Esses princípios estão listados abaixo.
- Manter e compreender um mapa dos fluxos de dados da organização: Ao rastrear o “produto”, um administrador de dados pode determinar quais consumidores estão usando os dados e para quais projetos. O mapa deve ser o mais detalhado possível.
- Busque feedback dos consumidores: Um requisito extremamente importante envolve ouvir e compreender as necessidades da base de consumidores. Tendo desenvolvido um mapa dos fluxos de dados da empresa, os indivíduos que utilizam os dados podem ser entrevistados sobre suas frustrações ao trabalhar com os dados da organização. Esse feedback pode ser usado para encontrar soluções que tornem o trabalho com os dados mais fácil e eficiente.
- Faça melhorias de forma incremental: Os maiores problemas enfrentados pela maioria dos funcionários devem ser resolvidos primeiro, satisfazendo o maior número de pessoas dentro da base de consumidores.
- Estabeleça procedimentos padronizados para trabalhar com os dados em toda a empresa: O uso de processos padronizados minimiza a quantidade de tempo gasto no aprendizado de diferentes processos e melhora a eficiência geral.
- Forneça análises de autoatendimento para seus consumidores: Análise de autoatendimento é uma forma de coletar e analisar informações para desenvolver inteligência de negócios. Ele permite que os usuários acessem e analisem seus dados e desenvolvam insights úteis. A principal diferença entre as soluções analíticas tradicionais e as analíticas de autoatendimento é que a primeira requer treinamento especial e agendamento de projetos, enquanto a segunda pode ser utilizada espontaneamente por pessoas sem formação técnica.
Malha de dados
Desenvolvido em 2018 por Zhamak Dheghani, diretor de tecnologias emergentes na América do Norte da ThoughtWorks, a malha de dados se tornou um tema controverso nas discussões sobre gerenciamento de dados. Oferece uma alternativa às deficiências de um modelo arquitetônico centralizado.
A malha de dados é um modelo arquitetônico complementado e apoiado pela filosofia dos dados como produto. O conceito tem gerado algum interesse entre as corporações como uma alternativa ao armazenamento de dados em data lakes e data warehouses.
Os dados como filosofia de produto são uma característica importante do modelo de malha de dados.
A malha de dados é uma forma descentralizada de arquitetura de dados. É controlado por diferentes departamentos ou escritórios – marketing, vendas, atendimento ao cliente – em vez de um único local. Historicamente, uma equipe de engenharia de dados realizaria a pesquisa e a análise, um processo que limitava severamente a pesquisa quando comparado à abordagem de autoatendimento promovida pelos dados como filosofia de produto e pelo modelo de malha de dados.
O uso de uma arquitetura de malha de dados não elimina a necessidade de uma equipe de engenharia de dados, mas transfere sua responsabilidade para encontrar e desenvolver as melhores soluções de dados para a organização. (Alguns acreditam que a malha de dados pode não ser Vale o esforço.)
Em uma organização de malha de dados, os proprietários de domínio (um ou dois em cada local, departamento ou escritório) são responsáveis por manter um padrão uniforme para todos os dados da organização. Isso permite que funcionários de qualquer local acessem dados armazenados em outros locais. Durante ela apresentação principal na Arquitetura de Dados Online (DAO) da DATAVERSITY, Zhamak Dheghani disse:
“Todos na organização são responsáveis por seus dados. À medida que a organização cresce com novos casos de uso e integra novos pontos de contato, um novo domínio é adicionado com uma nova equipe responsável por esses dados.”
Imagem usada sob licença da Shutterstock.com
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