A Anarquia dos Dados

O colapso decisório pode estar mais perto do que imaginamos. É necessário entender a importância da governança de dados e as formas de impedir o nascimento da chamada "anarquia dos dados".



A resiliência tem sido uma habilidade muito importante para as pessoas, mas crucial para as organizações. É preciso se reinventar a cada dia, buscando a melhoria dos negócios para alcançar maiores conquistas, sempre.

Esse é o momento onde as tecnologias (e ferramentas) se colocam em um papel de resolução dos maiores problemas organizacionais. Algumas delas, se propõem a resolver muitas das principais questões de negócios com bastante simplicidade. E isso, de certo modo, é positivo. Vem da vontade das empresas alcançarem resultados extraordinários nesse cenário tão competitivo.

A preocupação reside no fato de que todos os dias somos "inundados" por vários conceitos, que se não bem compreendidos, podem levar empresas inteiras à beira de um abismo. A exemplo do “self-service BI” que tem uma proposta encantadora e de empoderamento do usuário, mas que sem governança, pode transformar o processo decisório em uma grande anarquia de dados.



Nas situações pertinentes, as organizações precisam aceitar a complexidade e dificuldade inerentes ao seu processo de dados. É necessário se conscientizar da necessidade e importância da governança de dados nas organizações e não deixar-se levar pelas gratificações imediatas que as soluções prontas para uso podem querer transmitir. Devemos identificar o "cavalo de tróia" antes que este desembarque o colapso decisório, que poderá impedir o afloramento da cultura Data Driven (orientada a dados) nas empresas.

Na verdade é preciso passar mais tempo auxiliando a organização a entender e a lidar com a complexidade e menos tempos inventado mecanismos para simplificar o que de fato é complexo. Das duas uma: ou as empresas não conseguirão extrair o melhor valor de seus dados diante do caos instalado, ou ficarão reféns de uma arquitetura sustentada pelo “empoderamento” do cliente fornecedor.

Dessa forma, é preciso entender o próprio contexto de dados, realizando uma profunda compreensão dos objetivos estratégicos e processos de negócios, buscando aperfeiçoar continuamente as respostas que precisamos. Assim evitamos a “ilusão de ótica” dos resultados prontos que apenas nos remetem para “verde está certo”, “vermelho está errado”.


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