Gerenciamento de dados: o que é, benefícios, etapas e softwares
Equipe de conteúdo - PM3

Equipe de conteúdo – PM3

9 minutos de leitura

cursos-pm3-conheca

O gerenciamento de dados é um processo que visa coletar, armazenar, manter, classificar e usar os dados de uma organização.

Na economia digital atual, os dados são, mais do que nunca, um ativo valioso para as empresas. Por isso, fazer a gestão eficiente desse recurso é crucial em um contexto altamente competitivo. As práticas de gestão de dados e informações são iniciativas relevantes para garantir a eficiência das operações, definir melhores estratégias e tomar decisões assertivas de negócio.

O que é gerenciamento de dados?

O gerenciamento de dados é um conjunto de práticas que tem como finalidade maximizar o potencial dos dados digitais enquanto ativos de negócio.  Esse processo coleta, armazena, mantém e prepara os dados para uso de forma eficiente, precisa e dentro das regulamentações e normas. 

As práticas de gestão de dados são cada vez mais essenciais quando falamos em apoiar decisões de negócio e criar estratégias mais efetivas. Isso porque a gestão de dados e informações ajuda a entender a qualidade dos dados para diversos segmentos do negócio, aprimorando processos e otimizando os recursos de uma empresa.

O gerenciamento de dados é uma prática que envolve várias etapas, como:

  • Coleta, armazenamento e processamento de dados;
  • Manutenção e gerenciamento da qualidade dos dados;
  • Análise de dados e extração de insights e informações pertinentes para o negócio;
  • Segurança dos dados e informações;
  • Conformidade com normas, regulamentações e diretrizes de proteção dos dados, etc.

Assim, é um processo robusto e completo que engloba, de ponta a ponta, a gestão e o melhor aproveitamento dos dados de um negócio, independente do tamanho da empresa ou da indústria.

Qual a importância do gerenciamento de dados para empresas?

Quando falamos da gestão de dados na economia digital, é notório o valor dessa prática para garantir maior eficiência operacional, aumento da vantagem competitiva, conformidade com normas e regulamentos e foco em inovação.

Além disso, os dados e as informações extraídas a partir deles, permitem um entendimento mais aprofundado desse ativo tão importante em um negócio digital, ajudando a embasar decisões de maneira mais estratégica, precisa e eficiente. Estatísticas sobre a indústria de gerenciamento de dados mostram que 75% das empresas já reconhecem que a gestão de dados é fundamental para seus atuais esforços em transformação digital.

Na Era Digital, a geração de dados é constante e ocorre de maneira exponencial. Conceitos como Big Data, que se refere às enormes quantidades de dados gerados diariamente de maneira veloz e disponíveis em diversos níveis de complexidade, só comprovam a importância de fazer gestão efetiva de dados em uma empresa.

Assim, o gerenciamento de dados e informações garante:

  • Disposição dos dados de forma mais precisa e organizada;
  • Segurança, privacidade e proteção dos dados, que são ativos, muitas vezes, sensíveis;
  • Ações de conformidade com as normas e regulamentações (LGPD);
  • Suporte à práticas inovadoras em um negócio;
  • Acesso constante às informações relevantes da empresa;
  • Apoio à criação de estratégias e tomada de decisão assertiva;
  • Gerenciamento otimizado dos recursos da organização;
  • Personalização da experiência do usuário, etc.

Como fazer gerenciamento de dados?

Dada a importância da gestão de dados e informações, é fundamental para empresas reunir esforços e focar em adotar práticas para gerenciar de maneira eficiente seus dados.

As etapas desse processo podem mudar dependendo da empresa. Mas no geral, envolvem:

  1. Definição de objetivos alinhados às necessidades da empresa;
  2. Entendimento dos tipos de dados a serem geridos;
  3. Determinação das ferramentas e sistemas de gerenciamento de dados;
  4. Coleta, armazenamento e processamento dos dados;
  5. Garantia da segurança dos dados;
  6. Análise e extração de informações dos dados;
  7. Uso das informações relevantes.

1. Definição de objetivos da gestão de dados

O primeiro passo para implementar práticas de gerenciamento de dados é entender se os objetivos desse processo estão alinhados aos objetivos do negócio.

Esse processo é essencial para começar a instaurar ações de gestão e práticas de governança de dados, estabelecendo diretrizes para o manuseio, armazenamento e uso dos dados.

Entendimento dos tipos de dados

Outra boa prática importante é compreender os tipos de dados disponíveis ou que precisarão ser coletados pela empresa e definir quais deles são fundamentais para um trabalho de gestão eficiente alinhado aos objetivos definidos.

A partir disso, pode-se determinar critérios como nível de importância e sensibilidade dos dados, se está em conformidade com as regulamentações, etc., e classificar os dados, priorizando aquilo que é realmente relevante para a empresa.

Determinação de ferramentas e sistemas de gerenciamento de banco de dados

Para apoiar esse processo, também é indispensável definir ferramentas, softwares e sistemas de gerenciamento de dados. Esses sistemas são usados para fornecer a infraestrutura necessária para organizar os dados e gerenciá-los de forma eficiente de acordo com os objetivos do negócio.

Esse processo pode incluir diversas ferramentas, como Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBDs), softwares em nuvem, plataformas de Business Intelligence (BI), entre outros.

Coleta, armazenamento e processamento dos dados

Com a infraestrutura organizada, é possível começar o trabalho de gestão de dados junto aos profissionais de dados da organização. Esse processo envolve a coleta, o armazenamento e o processamento dos dados.

Além disso, visa definir as fontes de dados, estabelecer as formas e locais de armazenamento, criar modelos de dados, determinar critérios de processamento, entre outros.

Garantia da segurança dos dados

Com os dados armazenados e processados, é vital garantir que esses ativos estão seguros, dentro das normas e regulamentações e adotam práticas de governança. Para isso, pode-se implementar sistemas de segurança robustos e práticas de proteção dos dados, para evitar perdas, corrupções e acessos não autorizados.

Análise e extração de informações dos dados

Uma vez que os dados estão preparados, é possível começar o processo de análise e extração de informações de valor para a empresa. Aqui, vale lembrar dos objetivos definidos no início do processo para garantir o melhor aproveitamento dessas informações na etapa de análise e extração de insights.

O processo de análise de dados pode ser apoiado por ferramentas de Business Intelligence (BI), como o Power BI ou Google Data Studio, para garantir uma visualização dos dados mais intuitiva e clara.

Uso das informações relevantes

Após a análise, será possível utilizar os dados para embasar decisões do negócio levando em consideração os objetivos da empresa. Essa etapa envolve o compartilhamento de informações com diversos segmentos do negócio e a definição de estratégias a partir das informações extraídas.

Softwares e sistemas de gerenciamento de dados

As práticas de gerenciamento de dados podem ser feitas agregando diversos softwares, sistemas e ferramentas que garantem a gestão aprimorada dos dados.

A escolha destas ferramentas vai depender dos desafios enfrentados pela empresa e das necessidades do negócio em termos de gestão de dados. 

Por isso, é necessário avaliar com atenção essas demandas e definir, junto aos profissionais de dados, as melhores opções para a empresa. Por exemplo, pode-se combinar Sistemas de Gerenciamento de Bancos de Dados (SGBDs) às ferramentas de BI e de integração de dados para coletar, armazenar, processar, analisar e visualizar dados de ponta a ponta. Assim como pensar em ferramentas que auxiliem na garantia da qualidade dos dados e em ações de governança, ou softwares de backup e recuperação de dados para garantir a segurança desses ativos.

Alguns softwares e ferramentas muito usados por profissionais de dados no processo de gestão são:

  • Power BI (Business Intelligence);
  • Tableau (Business Intelligence);
  • Google Data Studio (Business Intelligence);
  • MySQL (SGBD Relacional);
  • Oracle Database (SGBD Relacional);
  • Cassandra (SGBD Não Relacional);
  • MongoDB (SGBD Não Relacional);
  • Microsoft SQL Server Integration Services (integração de dados);
  • Google Cloud Dataflow (integração de dados na nuvem);
  • Rubrik (backup e recuperação de dados);
  • Acronis (backup e recuperação de dados);
  • Apache Hadoop (análise de Big Data);
  • Apache Spark (análise de Big Data).

Essas são apenas algumas opções utilizadas no mercado, cada uma com características, funcionalidades e objetivos únicos. Em conjunto, elas ajudam na definição e execução de ações e estratégias de gestão de dados e informações efetivas, completas e alinhadas aos desafios e necessidades do negócio.

Conclusão

O gerenciamento de dados é uma prática essencial em empresas da economia digital, auxiliando negócios de ponta a ponta a criar estratégias mais assertivas e tomar decisões baseadas em dados reais do negócio. Esse processo é pertinente para organizações tanto do ponto de vista de negócios, quanto para aprimorar a eficiência dos processos organizacionais e garantir um melhor aproveitamento dos recursos em diversos segmentos.

Para fazer a gestão de dados de maneira eficaz, existem muitas ferramentas, softwares e sistemas que apoiam esse processo. É importante analisar cada uma delas para encontrar aquela que melhor se encaixa ao seu modelo de negócio e estrutura de time.  

Leia também: