Nosso diretor de consultoria para o Benelux, Ties Carbo, percebeu recentemente que as visões da Funnel sobre data precisavam de alguns ajustes e esclarecimentos. Em uma entrevista à Funnel, ele aborda as principais estratégias de data a serem consideradas.
Na Funnel, eles não têm medo de admitir que, às vezes, estão errados. Bem, talvez não “errados” propriamente ditos, mas sim mal informados. Afinal, somos apenas humanos — apesar de todos os data com data trabalhamos diariamente.
Foi o que aconteceu recentemente, quando um observador perspicaz leu o artigo mais recente de Funnel sobre data . Embora o artigo abordasse diversos temas relacionados à data , talvez tenha deixado de lado algum contexto e uma visão de futuro sobre o assunto.
Felizmente, não se tratava de um leitor qualquer. Era Ties Carbo, diretor de consultoria da Artefact um parceiro de soluções da Funnel. Por acaso, Ties é especialista em data moderna e trabalha diariamente com clientes para criar as melhores estruturas data do mercado. Assim, decidiram se reunir para registrar suas principais observações sobre o que faltou no artigo.
Três equívocos comuns sobre data
No início da conversa, Ties destacou que há três pontos principais que, em sua opinião, seus clientes mais costumam interpretar erroneamente sobre o assunto.
Em primeiro lugar, muitas pessoas encaram isso apenas como um problema de TI. Não é difícil entender por quê. Data envolve muitos componentes técnicos potencialmente complexos, como modelos, processos e plataformas. No entanto, na perspectiva de Ties, as implicações de uma governança adequada vão muito além do âmbito da TI.
“Claro, há muitos aspectos técnicos envolvidos data ”, disse Ties, “mas trata-se de uma questão que abrange toda a organização.”
Isso leva ao segundo equívoco: as pessoas acham que se trata apenas de conformidade.
A verdade é que esse assunto abrange muito mais do que isso. A conformidade em relação a questões como o GDPR é apenas um dos aspectos de como data adequada pode afetar toda a sua organização. Na verdade, a Ties costuma aconselhar os clientes a abordar as questões de conformidade como a etapa final na implantação de novas estruturas data .
O que nos leva ao nosso terceiro equívoco.
Segundo Ties, muitas equipes trabalham em questões data de forma isolada umas das outras. Uma parte da organização lida com data , mas concentra-se exclusivamente na conformidade, enquanto outro grupo garante que data warehouses tenham a qualidade adequada, entre outras coisas.
A abordagem correta é encarar tudo isso de forma holística, como um gigantesco data . Quando se começa a ver data a partir de uma perspectiva mais ampla, compreende-se rapidamente que se trata de uma questão que diz respeito a toda a empresa.
data com padrão Michelin
A Ties gosta de comparar data a uma cozinha. É preciso manter a cozinha o mais limpa possível. Essa limpeza (e o ato de limpar) pode ser vista como as funções e responsabilidades, políticas e processos data . No entanto, ainda é preciso cozinhar nessa cozinha, certo? De que outra forma se teria uma cozinha?
Garantir que todos os seus utensílios de cozinha estejam no lugar certo, que suas panelas e frigideiras estejam prontas, que seus ajudantes de cozinha tenham recebido o treinamento adequado, que suas receitas sejam seguidas e que os pratos sejam servidos aos clientes abrange o restante da data adequada.
Entende? Ter uma cozinha limpa ajuda a proporcionar uma ótima experiência gastronômica, assim como data pode ajudar a extrair valor dos data.
Então, o que é exatamente data ?
Ok. Sabemos que a conformidade é apenas uma parte do conceito geral data . E quanto ao resto? Segundo Ties, existem quatro componentes principais: data , data , modelos data e data .
O modelo ideal de data
Durante nossa conversa, Ties mencionou que data costuma ser uma questão negligenciada em muitas organizações com as quais ele lida. No entanto, parece que as coisas estão mudando aos poucos.
À medida que os líderes empresariais tomam consciência da importância dos data um ativo estratégico, começam a perceber o valor de uma boa governança.
Até mesmo vários departamentos estão começando a perceber que data não é mais apenas uma questão de TI. Por exemplo, no marketing, sabemos o quanto data de alta qualidade data ser valiosos. Mas somente os profissionais de marketing são capazes de avaliar a qualidade dos data contexto do marketing.
“A equipe de TI não pode garantir que os data corretos”, disse Ties. “Eles só podem confirmar que os data onde deveriam estar. Cada equipe específica precisa garantir que os data aos padrões exigidos pelo seu caso de uso.”
De acordo com Ties, a abordagem ideal para data é a abordagem data .
“Em uma empresa verdadeiramente data, todos trabalham com data ”, afirmou Ties. “Ao seguir uma estrutura de governança federada, todos têm interesse direto nos data a capacidade de expandir a estrutura.”
Data para a AI
Essa abordagem moderna à data , na qual todos na organização são “responsáveis” por uma parte dos data, está se tornando cada vez mais importante. Basta olhar para AI emergentes AI generativa.
Embora muitas pessoas conheçam o ChatGPT, sua tecnologia subjacente pode ser utilizada (graças ao fato de ser de código aberto) para criar AI proprietárias. Por exemplo, uma empresa poderia pegar o GPT-3 ou o GPT-4, instalá-lo em um servidor isolado de sua propriedade e alimentá-lo com grandes quantidades de data proprietários data criar uma AI personalizada e específica para seus negócios.
Uma empresa de SaaS pode querer implementar um sistema semelhante para criar um chatbot altamente qualificado para responder às perguntas de clientes atuais e potenciais. Ele poderia orientar os usuários sobre a melhor forma de usar um produto ou convencer os clientes em potencial de por que um determinado software é melhor do que outro.
No entanto, essa AI só será tão boa quanto os data inserir nela.
“Os data e a qualidade desses data) que você pode fornecer a essas ferramentas são o seu diferencial competitivo”, afirmou Ties. data boa data é um componente essencial para isso. Sem uma governança adequada, os data se tornam uma bagunça, o que leva a uma AI menos eficaz.”
Aproveite os benefícios de data boa data
Cada empresa requer uma abordagem única para data . No entanto, ao adotar uma abordagem data como seu guia, você estará trilhando o caminho rumo a uma maior competitividade e melhores data .
Quer você esteja buscando melhorar a qualidade dos seus data, atender às exigências de conformidade de um novo mercado, implementar novas ferramentas ou muito mais, uma abordagem estratégica e holística à data irá ajudá-lo a alcançar seus objetivos.
Fique à vontade para entrar em contato conosco para discutir suas dúvidas data !
