Pense por um instante nos dados da sua organização. Eles têm qualidade e disponibilidade suficientes para serem usados quando necessário? Ou por acaso existem dados que só podem ser acessados depois de um complicado processo? Gerenciar e integrar os dados em toda a empresa é o “Grande Desafio” de que falamos no título deste artigo.

E, até o momento, não há uma ferramenta capaz de solucionar este desafio de maneira rápida, eficiente e sem intervenção humana.

Será que algum dia haverá? Talvez. Continue a leitura e descubra como agir enquanto este dia não chega.

O complexo cenário dos dados

Conforme uma organização cresce, quatro aspectos de seus dados crescem também: o volume, a variedade, a variabilidade e a distribuição. O cenário dos dados se torna mais complexo, e aumentam também as chances de surgirem erros e anomalias a serem resolvidos.

Estabelecer regras para a gestão dos dados já é um processo difícil… definir exceções a essas regras é ainda mais.

E não estamos falando de ações pontuais: a manutenção da qualidade dos dados é um processo contínuo, não algo que precisa ser feito apenas uma vez.

Quando há diversos repositórios e ferramentas de gestão de dados para se lidar, as coisas se tornam ainda mais complexas.

É aí que entra a inteligência das máquinas – e das pessoas.

A necessária união entre Inteligência Artificial e Inteligência Humana

Escolher boas ferramentas de gerenciamento de dados é importante, mas não é o primeiro passo a dar: a melhor estratégia começa com uma visão clara sobre todos os dados da empresa.

Informações de clientes, produtos, transações, eventos e assim por diante. Com que dados a sua empresa trabalha? Qual a melhor maneira de catalogar e organizar estes dados? Quais são os metadados que ditam essa organização? Se não tiver respostas a estas perguntas, você dificilmente encontrará uma solução que realmente funcione.

Esta é a base para a criação de uma malha de dados (ou “data fabric”) efetiva, que integre os dados na empresa, ao longo de todos os repositórios e ferramentas, de maneira inteligente. Essa integração responde a quatro perguntas em relação aos dados: 

• Quais são?
• Onde estão?
• Quem usa?
• Como acessar?

Existem ferramentas de gestão de dados que usam Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) para criar um data fabric funcional. Até o momento, porém, nenhuma delas dispensa intervenção humana – principalmente na hora de solucionar anomalias e definir exceções às regras estabelecidas para a organização dos dados.

Outro aspecto crucial na boa gestão de dados é a qualidade, que pode ser dividida em 6 dimensões:

• Precisão (precision);
• Completude (completeness);
• Consistência (consistency);
• Exclusividade (uniqueness);
• Disponibilidade (timeliness);
• Validade (validity).

Dados de baixa qualidade podem prejudicar todo tipo de atividade dentro da organização. Por outro lado, fazer as correções necessárias para manter todas as 6 dimensões em ordem normalmente é complexo e trabalhoso demais mesmo para profissionais experientes.

O próprio tráfego de dados ao longo do pipeline pode afetar aspectos da sua qualidade. Essa demanda deu origem a uma categoria de soluções criadas para “observar” os dados conforme são usados, identificando e corrigindo problemas de qualidade: os data observability softwares. Combinando IA e ML, estas soluções ajudam a manter continuamente a qualidade dos dados ao longo do pipeline.

A colaboração humana, porém, permanece indispensável mesmo aos algoritmos mais sofisticados. Não há ferramenta capaz de organizar o “caos dos dados” sem assistência ou sem os insights dos profissionais envolvidos no uso desses dados.

Em resumo, nem a IA nem a ML bastam para lidar com “O Grande Desafio do Gerenciamento de Dados”, mas são cada vez mais indispensáveis para encará-lo.

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