Tem-se falado muito nos últimos anos sobre o conceito de “democratização dos dados” – o que significa dar a todos na organização, e não apenas aos cientistas de dados e aos profissionais de TI, a capacidade de aceder e analisar dados empresariais para conduzir a uma tomada de decisão eficaz.
Há também muitas orientações de alto nível sobre como democratizar os dados. Muitas vezes, concentra-se em práticas como fornecer aos funcionários ferramentas de análise de dados sem código ou recursos de Enterprise Intelligence (BI) de autoatendimento.
Mas, em muitos casos, essas conversas são leves em detalhes. Eles não se aprofundam nos detalhes de como exatamente as empresas podem capacitar os não-técnicos para aproveitar os dados de forma eficaz. Eles informam quais tipos de ferramentas usar, mas não que tipo de práticas de gerenciamento de dados desenvolver.
Embora a abordagem adotada por cada empresa seja diferente, a orientação abaixo pode ajudar a maioria das organizações a chegar ao ponto em que todos os funcionários sejam capazes de aproveitar ao máximo os dados sem exigir que obtenham doutorado em ciência de dados.
Práticas viáveis para democratizar a análise de dados
Não existe “um truque simples” para democratizar os dados. Em vez disso, alcançar este objectivo requer uma abordagem multifacetada que se baseie em diversas práticas fundamentais.
1. Implante análises de dados de autoatendimento e ferramentas de BI
Como mencionei, uma prática basic para a democratização dos dados é fornecer aos funcionários ferramentas que lhes permitam analisar dados e gerar relatórios e visualizações com base neles, sem a necessidade de codificação. Soluções analíticas sem código e plataformas de BI de autoatendimento fornecem esses recursos.
Eles permitem que os funcionários façam coisas como selecionar os dados que desejam analisar e, em seguida, resumir as principais tendências neles automaticamente. Em alguns casos, as plataformas modernas de BI de autoatendimento também permitem que os usuários façam perguntas sobre os dados em linguagem pure, que as plataformas traduzem em consultas de dados que lhes permitem analisar um conjunto de dados.
2. Selecione automaticamente dados para usuários
As ferramentas de análise de dados de autoatendimento são um começo para a democratização dos dados. Mas eles só serão úteis se seus funcionários puderem realmente conectá-los a dados relevantes para as perguntas que desejam responder – e isso é um desafio para o usuário não técnico típico, que muitas vezes não tem uma noção forte de onde estão os diferentes tipos. dos dados residem, sem falar em como conectá-los a sistemas complexos de BI ou ferramentas de análise de dados.
Por esta razão, as empresas que pretendem tirar o máximo partido da democratização dos dados devem selecionar automaticamente dados relevantes e integrá-los com ferramentas analíticas para os seus utilizadores. Por exemplo, não se deve esperar que os contadores determinem onde encontrar informações financeiras sobre o negócio. Esses dados devem ser extraídos automaticamente para ferramentas de BI de autoatendimento a partir dos aplicativos de contabilidade e bancos de dados onde residem.
Em alguns casos, os funcionários podem beneficiar da flexibilidade para selecionar fontes de dados adicionais. Mas eles não deveriam ter que começar do zero; os principais conjuntos de dados devem ser pré-integrados para eles.
3. Integre com as ferramentas que os funcionários já utilizam
Em alguns casos, funcionários não técnicos geram seus próprios dados personalizados em locais como planilhas. Para garantir que podem analisar esta informação de forma eficaz, as empresas devem integrar as ferramentas que os funcionários utilizam diariamente com plataformas de BI. Esta é outra prática que elimina a necessidade de os funcionários enfrentarem a tarefa tecnicamente complexa de configurarem pipelines de dados por conta própria.
4. Aproveite a IA
Às vezes, a maneira mais simples e poderosa de os funcionários obterem respostas sobre os dados é usar ferramentas de IA, em vez das plataformas tradicionais de análise de dados e BI. Por exemplo, usando um modelo generativo de IA treinado nos dados da sua empresa, os funcionários podem fazer perguntas em linguagem pure para consultar um banco de dados e receber uma resposta também em linguagem pure.
Essa abordagem elimina completamente a necessidade de os funcionários selecionarem manualmente ou determinarem que tipo de consulta direcionar a ela.
5. Aplicar governança de dados automaticamente
Assim como não é realista esperar que não-técnicos dominem a integração e a análise de dados, você também não deve assumir como tarefa entender e aplicar regras de governança de dados – como quais tipos de dados são acessíveis a quais usuários ou como os dados são armazenados e retido. Em vez disso, estas políticas devem ser definidas por engenheiros e depois aplicadas através de ferramentas automatizadas de governação de dados.
Utilizando esta abordagem, as organizações podem implementar “proteções” automatizadas que permitem aos utilizadores empresariais aproveitar os dados de forma eficaz, ao mesmo tempo que aderem às prioridades de governação de dados.
6. Dê mais recursos aos “usuários avançados”
Normalmente, alguns usuários empresariais possuem habilidades técnicas mais extensas do que outros. Alguns podem ter capacidade limitada de codificação, por exemplo, ou de ajustar o comportamento de modelos de aprendizado de máquina (ML).
Para acomodar estes utilizadores, as práticas de democratização de dados devem dar às partes interessadas acesso a ferramentas mais avançadas, quando necessário. Se alguns usuários quiserem escrever seus próprios scripts Python para processar ou analisar um conjunto de dados, por exemplo, deixe-os fazê-lo. Não drive todos que não são cientistas de dados profissionais a trabalhar com ferramentas básicas de autoatendimento.
Este ponto é importante porque muitas vezes, as estratégias de democratização de dados assumem que todos os utilizadores empresariais são quase totalmente ignorantes quando se trata de gestão e análise de dados. Na realidade, os conjuntos de competências variam amplamente e as melhores estratégias de democratização de dados acomodam uma série de capacidades por parte dos utilizadores.
Ao fazer essas coisas, você transforma a democratização de dados não apenas em uma palavra da moda, mas em um meio prático de permitir uma melhor tomada de decisões para sua organização.