No cenário de negócios atual, os dados fazem reis. Mas o sucesso não é alcançado simplesmente possuindo esses dados – sem a capacidade de obter insights baseados em dados, o verdadeiro valor dos dados organizacionais é praticamente desperdiçado.

Para que os dados sejam analisados e convertidos de forma mais eficaz em insights significativos, eles devem ser devidamente “preparados” por engenheiros de dados – um processo que inclui pré-processamento de dados (limpeza, integração, transformação, agregação, conversão de formato e redução) e disputa de dados (filtragem, agrupamento, aprimoramento de recursos e aumento da precisão).

Infelizmente, para empresas que lidam com cargas de trabalho complexas e intensivas em dados, a preparação de dados pode ser ainda mais demorada e onerosa do que o próprio processamento analítico – hoje, os processos de preparação de dados estão consumindo cerca de 80% do tempo e dos recursos de um projeto.

À medida que a complexidade das cargas de trabalho de dados continua a crescer, ela desmente o significado crítico dos dados “sempre prontos” – dados que podem ser rapidamente preparados para processamento analítico – e, portanto, facilmente acessíveis e utilizáveis a qualquer momento.

Desafios de dados para empresas modernas

Para as empresas de hoje, manter-se competitivo inclui sua capacidade de preparar e entender cargas de trabalho intensivas em dados e de alta complexidade. Isso significa processar e analisar até milhares de terabytes de novos dados por dia para colher novos insights e previsões.

“Por dia” é a frase operacional aqui – assim como o principal obstáculo. Insights oportunos são cruciais para acompanhar o ritmo de um cenário de negócios em rápida evolução. Mas, para se manterem atualizadas, as empresas muitas vezes precisam comprometer a quantidade de dados que estão preparando. Embora isso possa aumentar a velocidade com que eles produzem análises importantes, pode prejudicar a qualidade geral e a eficácia de suas decisões de negócios baseadas em dados.

Preparação rápida de dados

Como exatamente funciona a preparação de dados e por que ela consome tanto tempo e recursos?

Não há um método predefinido para preparar dados. Em vez disso, é um processo de tentativa e erro, dependendo da fonte de dados, bem como de seu caso de uso pretendido. Se o processo demorar muito, ele prolonga o tempo desde a iteração até as fases de experimentação, consumindo recursos valiosos ao longo do caminho.

Cada pipeline de dados define seus próprios requisitos de desempenho e tempo de resposta de SLA (contrato de nível de serviço) – o tempo mínimo que uma empresa se compromete a facilitar um serviço e resolver um problema em um caso de uso específico. Por exemplo, a frequência com que o painel é atualizado e os detalhes que devem ser incluídos no painel.

Para garantir a prontidão dos dados para fins comerciais, as empresas fariam bem em acelerar os pipelines de dados por meio da automação, verificando regularmente a precisão e a confiabilidade ao longo do tempo.

Flexibilidade para cada cenário e requisito

Imagine viver em um mundo onde os dados são preparados de forma contínua – ou seja, dados preparados tão rapidamente, independentemente da quantidade, que estão sempre prontos. Tal realidade permitiria que as empresas respondessem prontamente às necessidades de negócios em evolução e aos desafios inesperados. Além disso, minimizaria os atrasos de tickets e solicitações, concedendo aos engenheiros de dados tempo para serem mais proativos e produtivos.

Uma maneira de facilitar isso é por meio do uso de um data lakehouse em nuvem. Com ele, os dados podem ser preparados diretamente no armazenamento em nuvem, sem os longos tempos de carregamento que o processamento de dados ELT – ou baseados em ETL - (extrair, carregar e transformar) normalmente leva.

Para empresas que gerenciam cargas de trabalho complicadas e com muitos dados, o resultado é uma mudança de jogo em várias frentes. A infraestrutura de dados ágil enfatizada pelo desempenho de custo superior dará às empresas um meio eficiente de se adaptar às mudanças na dinâmica do mercado, novos projetos e demandas flutuantes dos clientes.

Capacitando análises ad-hoc

Além da flexibilidade que concede aos engenheiros de dados, os dados sempre prontos também os capacitam a conduzir consultas e análises ad-hoc como uma maneira de obter insights e previsões acionáveis em tempo real. Afinal, se os dados de uma empresa estão “sempre prontos”, decisões críticas podem ser tomadas quase em tempo real, proporcionando assim uma vantagem competitiva distinta.

E graças à sua compatibilidade com ferramentas de business intelligence, consultas e análises ad-hoc não apenas simplificam a exploração de dados, mas também agilizam os testes de iteração, reduzindo significativamente o tempo necessário para concluir um projeto.

Perspectivas futuras

Os dados podem ser um ingrediente essencial para o business intelligence e o sucesso, mas é preciso mais do que apenas ter dados para competir de forma eficaz. Engenheiros de dados, cientistas de dados e analistas de negócios devem ser capazes de descobrir as “pepitas secretas” trancadas dentro desse tesouro de dados – e rápido.

Felizmente, a rápida preparação de dados pode colocar as empresas em dia. Com dados “sempre prontos”, as decisões de negócios sensíveis ao tempo nunca precisam ficar à mercê do processamento de dados tradicionalmente pesado.

As forças de mercado em mudança influenciam os dados que as empresas modernas têm à sua disposição – cabe a elas extrair os insights de negócios e agir de acordo.