Os metadados são importantes porque, em síntese, eles podem ser gerenciados para serem mais precisos e fornecerem informações essenciais. Isso significa que eles disponibilizam insights mais inteligentes.
Hoje, a tomada de decisões orientada por dados está dominando os negócios. Em 2022, os investimentos globais em analytics aumentaram 5,2% em relação ao período anterior à pandemia. No mesmo caminho, as empresas brasileiras implementam cada vez mais estratégias de Business Intelligence (BI) nos negócios.
Neste contexto, com quantidades crescentes de dados, a gestão de metadados em business intelligence (BI) é crucial para as empresas entenderem os seus dados, onde estão e como usá-los.
Para uma definição mais concisa, os metadados são as informações que criam contexto para outros elementos de dados. Eles tornam mais fácil a organização e localização de dados para dar suporte a diversas funções de negócios.
Existem três tipos de metadados utilizados com mais regularidade pelas empresas:
- Metadados técnicos – fornecem informações sobre o formato e a estrutura dos dados, como modelos, linhagem ou permissões de acesso.
- Metadados de negócios – definem termos de estratégias como regras de negócios, de compartilhamento e de qualidade de dados.
- Metadados de conteúdo – descrevem palavras-chaves, insights e muito mais.
Todas as formas de metadados são importantes para as empresas. Contudo, é preciso entender que eles não fornecem apenas informações, mas também ajudam a usá-las adequadamente.
Os metadados impactam diretamente a qualidade dos dados. Ou seja, quanto melhor for o gerenciamento deles em uma ferramenta de BI, mais vantagens para a empresa. Confira as quatro principais:
1 – Usabilidade
Muitas organizações enfrentam desafios para encontrar os dados necessários e obter insights para tomar decisões de negócios. O gerenciamento eficaz de metadados garante que todas as informações sejam consistentes, precisas e de alta qualidade.
2 – Adaptabilidade
À medida que a empresa cresce e consome mais dados, o gerenciamento de metadados permite a adaptabilidade para diferentes contextos, pois identifica com precisão as informações sobre os clientes. Isso permite entender e controlar os sistemas com mais eficiência.
3 – Análise eficiente
Os metadados fornecem estrutura para os dados corporativos. Ou seja, garantem que a equipe de analytics localize documentos específicos quando precisar deles para realizar processos e tomar decisões. Hoje, a capacidade de localizar rapidamente o conteúdo é fundamental.
4 – Governança de dados
Em business intelligence, os metadados ajudam a elevar a governança de dados. Os requisitos de conformidade, como os da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), desafiam as empresas a utilizar as informações com responsabilidade. Ou seja, sem estrutura para localizar rapidamente determinados dados, a organização corre risco de sofrer multas.
Portanto, a gestão de metadados é crucial para coletar, acessar e usar dados com eficiência, a fim de gerar melhores insights de negócios. Porém, essa é uma tarefa complexa. Logo, as empresas precisam contar com soluções de BI que agilizam todo o processo, desde a estruturação até a classificação de dados.
Como escolher uma ferramenta de business intelligence para analytics?
Os softwares de BI ajudam as empresas a realizar a análise de dados com mais eficiência, melhorar processos e direcionar objetivos de negócios. Porém a escolha parte das necessidades da empresa.
Por isso, é preciso entender junto à equipe de analytics alguns fatores, como:
- Qual o volume de dados a ser analisado?
- O que precisa ser colocado, classificado e estruturado?
- Quais são os KPIs (Indicadores-Chave de Performance)?
- Quantas fontes de dados diferentes são necessárias combinar?
- Quais decisões a empresa espera que a ferramenta de BI informe?
Além desses fatores, é necessário considerar cuidadosamente as restrições da empresa, como recursos financeiros, limitações de tempo e a experiência dos profissionais.
Depois disso, o primeiro passo para escolher o software é decidir entre o BI tradicional ou o de autoatendimento.
- BI tradicional:
Ambiente de análise altamente controlado pelo departamento de TI da empresa, que exige cientistas de dados para criar relatórios e os compartilhar com outras equipes. Neste modelo, a análise é de alta qualidade, mas demoram mais devido à carga de trabalho de TI.
- Self-Service BI (autoatendimento):
Ambiente de análise aberto, onde ferramentas intuitivas e altamente interativas, fáceis de usar, permitem que qualquer pessoa realize análises de dados valiosas. Este tipo de serviço libera cientistas de dados da empresa para trabalhar em projetos mais complexos e de valor agregado.
Em seguida, é preciso escolher entre os modelos de implementação: local (on premise), SaaS ou de nuvem personalizada. Essa escolha às vezes afeta os recursos disponíveis, mas o principal fator decisivo se resume à variedade, velocidade e volume de dados que a empresa armazena, bem como aos requisitos de custo e infraestrutura.
- BI on premise ou na nuvem
O custo inicial é alto, mas a maior parte do investimento é por meio de uma cobrança única. Melhor para gerenciar dados não estruturados, como imagens, volumes grandes e dados que crescem rapidamente, além de serem atualizados com frequência ou recebidos continuamente.
- Software como serviço (SaaS)
Menor custo total de propriedade e risco incorrido em comparação com BI local. Além disso, o tempo de implementação é rápido e facilmente dimensionado. Porém exige espaço para hospedar a infraestrutura de BI. Recomendado para equipes remotas com compartilhamento simples.
Em suma, o fator-chave para contratar serviços de business intelligence é a rapidez com que os dados serão exibidos para os usuários e quais ferramentas serão fornecidas para compartilhar insights com equipes fragmentadas ou remotas.
Outro ponto crucial para análise e gerenciamento de metadados é ter uma ferramenta que suporte tomada de decisões em tempo real.
Neste caso, o modelo de autoatendimento torna-se mais eficiente, pois oferece insights em tempo real, permitindo que qualquer funcionário personalize rapidamente e manipule filtros de análise.
Portanto, o caminho para ter a segurança, qualidade e transparência dos metadados é contar com um serviço que seja eficaz e adequado às necessidades específicas de cada empresa.
Como a MG Info pode ajudar?
Com mais de uma década de experiência, a MG Info promove a implantação personalizada e relevante da cultura de dados e analytics para empresas, oferecendo soluções personalizadas, com o objetivo de ajudar as empresas a encontrar, entender e utilizar dados para impulsionar os seus resultados.
Dispomos de serviços para elevar o gerenciamento de metadados, assim como analytics para corrigir os erros de análise dentro das empresas. Nosso compromisso é contribuir para a transformação e desenvolvimento dos negócios por meio da cultura data-driven.
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