O Master Data Management consiste em recolher, armazenar e usar dados de maneira eficiente, segura e económica. Cada vez mais, as organizações estão a mudar para plataformas de gestão de dados escaláveis (na nuvem) para controlar, proteger e analisar dados. Isso permite que processem as suas funções de negócios com uma única plataforma unificada.
As plataformas de Master Data Management fornecem maior controlo e acesso contínuo aos dados de uma organização. As empresas podem obter uma vantagem competitiva recorrendo ao Master Data Management para dar suporte à sua estratégia de negócios.
A gestão de dados ainda está em processo de evolução e há esforços contínuos para melhorar a forma como os dados são recolhidos e analisados. Dados que contêm “informações” estão a sendo utilizados para obter insights sobre bases de clientes, processos de trabalho ineficientes e problemas de segurança.
As tendências de Master Data Management incluem o uso de automação para aumentar a eficiência e assumir tarefas correntes.
A expansão do Analytics na gestão de dados
A análise geralmente é suportada por plataformas de gestão de dados. É usada para ajudar as empresas a tornarem-se mais competitivas e bem-sucedidas. As organizações passaram a adotar a análise de dados como forma de otimizar custos, aumentar receitas e aumentar a competitividade. Como resultado, a tecnologia está constantemente a avançar e a evoluir.
Para maximizar as oportunidades de análise de dados, as organizações devem estar constantemente atualizadas e preparadas para ajustar os novos desenvolvimentos.
A análise aumentada automatiza a maior parte do processo de preparação, permitindo que os humanos tenham mais liberdade para se concentrar noutros projetos. Recorre ao machine learning (e, em muitos casos, linguagem natural), tornando mais fácil preparar, analisar e visualizar os dados.
As ferramentas de análise de autoatendimento promovem inteligência de negócios e insights eficazes no local e em tempo real, em vez de esperar dias ou semanas por um relatório do departamento de TI. Os vendedores podem aprovar um negócio em minutos, em vez de dias.
A análise na nuvem, em vez da análise local, oferece várias vantagens. Ela liberta a equipa de dados e permite uma carga de trabalho escalável, ajudando a reduzir os custos indiretos. Como resultado, os serviços de análise em nuvem são um setor que está crescendo rapidamente.
Pandemia de 2020: males que vêm por bem?
A pandemia de coronavírus de 2020 forçou milhões a trabalhar em casa, coordenando e comunicando remotamente e acedendo aos dados da empresa remotamente. A internet e as soluções baseadas na nuvem rapidamente se tornaram as ferramentas eleitas para lidar com o isolamento promovido pela pandemia. As abordagens híbridas e multinuvem tornaram-se as escolhas mais populares para trabalhar enquanto isolados.
O crescimento nos serviços de infraestrutura na nuvem durante 2020 e 2021 foi significativo, com muitas organizações a optar por trabalhar em vários ambientes cloud. As empresas perceberam cada vez mais o potencial de benefícios tecnológicos, financeiros e de segurança de aceder a diferentes ambientes cloud, com ferramentas diferentes, e espalhar os seus recursos de dados em várias nuvens.
A multinuvem tornou-se a norma para muitas empresas. Por isso, as suas aplicações e dados devem ser portáteis e compatíveis, com uma variedade de ambientes de cloud pública e interoperáveis com nuvens privadas no local.
As ferramentas ainda estão a ser criadas para gerir dados em várias nuvens. Não surpreendentemente, muitas dessas ferramentas vêm de startups com uma boa ideia, enquanto outras estão a ser desenvolvidas por fornecedores estabelecidos para melhorar produtos existentes.
Inteligência Artificial e Machine Learning com Master Data Management
O uso de inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) é uma tendência de gestão de dados que continua impulsionada pelos grandes volumes de dados de big data. Os volumes sem precedentes de dados que as organizações devem processar diariamente não podem ser geridos por humanos de forma eficiente, principalmente quando há uma escassez contínua em todo o setor de tecnologia de dados.
A IA e o machine learning suportam a automação, que, num grau limitado, pode substituir o trabalho humano e, em maior medida, eliminar o erro humano. ML e AI são usados para dar suporte a uma variedade de tarefas de gestão de dados.
