Tem havido muita conversa nos últimos anos sobre o conceito de "democratização de dados" – o que significa dar a todos na organização, não apenas cientistas de dados e profissionais de TI, a capacidade de acessar e analisar dados de negócios para impulsionar uma tomada de decisão eficaz. Também há muitas orientações de alto nível sobre como democratizar dados. Elas geralmente se concentram em práticas como fornecer aos funcionários ferramentas de análise de dados sem código ou recursos de Business Intelligence (BI) de autoatendimento.
Mas, em muitos casos, essas conversas são leves em detalhes. Elas não se aprofundam nos detalhes de como exatamente as empresas podem capacitar não técnicos a alavancar dados de forma eficaz. Elas dizem quais tipos de ferramentas usar, mas não quais tipos 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 eles obtenham doutorado em ciência de dados.
Práticas Acionáveis para Democratizar a Análise de Dados
Não existe um "truque simples" para democratizar dados. Em vez disso, atingir esse objetivo requer uma abordagem multifacetada que se baseia em várias práticas-chave.
1. Implante Ferramentas de BI e Análise de Dados de Autoatendimento
Como mencionei, uma prática essencial para a democratização de dados é dar aos funcionários ferramentas que lhes permitam analisar dados e gerar relatórios e visualizações com base neles sem precisar codificar. Soluções de análise sem código e plataformas de BI de autoatendimento fornecem esses recursos.
Elas permitem que os funcionários façam coisas como selecionar os dados que desejam analisar e, em seguida, resumir as principais tendências dentro deles automaticamente. Em alguns casos, as plataformas modernas de BI de autoatendimento também permitem que os usuários façam perguntas sobre dados em linguagem natural, que as plataformas então traduzem em consultas de dados que permitem que eles analisem um conjunto de dados.
2. Selecionar Dados Automaticamente para Usuários
Ferramentas de análise de dados self-service são um começo para democratizar dados. Mas elas só são úteis se seus funcionários puderem realmente conectá-los a dados que sejam relevantes para as perguntas que eles querem responder – e isso é desafiador para o usuário não técnico típico, que geralmente não tem uma noção clara de onde diferentes tipos de dados residem, muito menos como conectá-los a sistemas complexos de BI ou ferramentas de análise de dados.
Por esse motivo, as empresas que desejam aproveitar ao máximo a democratização de dados devem selecionar automaticamente os dados relevantes e integrá-los com ferramentas de análise para seus usuários. Por exemplo, não se deve esperar que os contadores determinem onde encontrar informações financeiras sobre o negócio. Esses dados devem ser puxados para ferramentas de BI de autoatendimento automaticamente dos aplicativos e bancos de dados de contabilidade onde residem.
Em alguns casos, os funcionários podem se beneficiar da flexibilidade para selecionar fontes de dados adicionais. Mas eles não deveriam ter que começar do zero; conjuntos de dados-chave devem ser pré-integrados para eles.
3. Integrar com as Ferramentas que os Funcionários Já Usam
Em alguns casos, funcionários não técnicos geram seus próprios dados personalizados em lugares como planilhas. Para garantir que eles possam analisar essas informações de forma eficaz, as empresas devem integrar as ferramentas que os funcionários usam diariamente com plataformas de BI. Esta é outra prática que elimina a necessidade de os funcionários lidarem com a tarefa tecnicamente complexa de configurar pipelines de dados por conta própria.
4. Aproveite a IA
Às vezes, a maneira mais simples e poderosa para os funcionários obterem respostas sobre dados é usar ferramentas de IA, em vez de análises de dados tradicionais e plataformas de BI. Por exemplo, usando um modelo de IA generativo treinado nos dados do seu negócio, os funcionários podem fazer perguntas em linguagem natural para consultar um banco de dados e receber uma resposta que também esteja em linguagem natural.
Essa abordagem elimina completamente a necessidade de os funcionários selecionarem manualmente ou determinarem que tipo de consulta direcionar a eles.
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 fazer com que seja trabalho deles entender e impor regras de governança de dados – como quais tipos de dados são acessíveis a quais usuários, ou como os dados são armazenados e retidos. Em vez disso, essas políticas devem ser definidas por engenheiros e, então, impostas usando ferramentas automatizadas de governança de dados.
Usando essa abordagem, as organizações podem implementar "guardrails" automatizados que permitem que os usuários empresariais aproveitem os dados de forma eficaz, ao mesmo tempo em que aderem às prioridades de governança de dados.
6. Dê Mais Capacidades aos "Utilizadores Avançados"
Normalmente, alguns usuários empresariais têm habilidades técnicas mais extensas do que outros. Alguns podem ter uma capacidade limitada de codificar, por exemplo, ou de ajustar o comportamento de modelos de machine learning (ML).
Para acomodar esses usuários, as práticas de democratização de dados devem dar aos stakeholders 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 fazer isso. Não force todos que não são cientistas de dados profissionais a trabalhar com ferramentas básicas de autoatendimento.
Este ponto é importante porque, com muita frequência, as estratégias de democratização de dados pressupõem que todo usuário empresarial é quase totalmente desinformado quando se trata de gerenciamento e análise de dados. Na realidade, os conjuntos de habilidades variam amplamente, e as melhores estratégias de democratização de dados acomodam uma gama de capacidades por parte dos usuários.
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.
