Produtização de dados: entenda a importância


Nos últimos anos, a produtização de dados ganhou um espaço significativo no mercado. Não é à toa, que foi considerada uma grande tendência para 2024, ao intensificar a centralidade de informações para as empresas, pessoas e governos.

Sobretudo, seu protagonismo se materializou na possibilidade de agregar maior extração de valor das informações disponíveis, fazendo com que a disponibilidade de dados seja tão importante nos ciclos de evolução tecnológica quanto a disponibilidade de poder computacional.

Por outro lado, os produtos de dados são trabalhosos e exigem estratégias para trazer benefícios na prática. Contudo, podem contribuir com muitas vantagens ao negócio, como tornar os entregáveis da Ciência de Dados mais tangíveis e permitir que a área agregue oportunidades às empresas. Entenda agora, qual a importância da produtização de dados, os desafios, benefícios e as expectativas que permeiam essa tecnologia.

A importância da produtização de dados em uma era de grande volume de dados

De acordo com a Ernst & Young, as pesquisas apontam que, nos próximos dois anos, a criação de dados globais crescerá para mais de 180 zettabytes (um trilhão de gigabytes). Dessa forma, a produtização de dados surge como solução para os negócios terem a possibilidade de acompanhar e trabalhar com esse volume de informações.

Organização de dados

O grande volume de dados chega a ser desafiador, por conta da diferença entre velocidade de coleta, velocidade da descoberta e documentação das informações. Isso acontece, já que ambas são bem diferentes, mas precisam andar em sincronia no mundo dos negócios.

Não é à toa, que o relatório global Opportunities Analysis da EY trouxe à cena a importância da organização de dados, revelando que a grande maioria das empresas de grande porte menciona a informação como um ativo crucial.

Benefícios da produtização de dados

Qualidade de Processos de Dados

Acima de tudo, a qualidade de processos na produtização de dados é indispensável, pois oferece recursos como rastreabilidade de dados, auditoria e controle de versões.
Dessa forma, as empresas podem manter a integridade dos dados e a conformidade com as regulamentações.

Além disso, o gerenciamento de metadados, que geralmente fazem parte das plataformas de produtos de dados, possibilitam a melhor compreensão dessas informações e maior controle dos dados da empresa.

Redução de riscos em data analytics

A redução de riscos associados a jornada de data analytics das empresas é um dos benefícios da produtização de dados. Afinal, essa redução acontece por conta da automação e da garantia de qualidade dos processos de dados.

Sobretudo, com os produtos de dados as empresas podem evitar erros comuns, como a análise de dados incorretos ou incompletos. E, assim, assegurar que suas decisões de negócios sejam baseadas em dados precisos e atualizados.

Entregáveis objetivos

A produtização de dados consiste em uma forma de tornar os entregáveis da Ciência de Dados mais tangíveis. Deste modo, acabam ficando mais delimitados e objetivos para seus devidos fins.

Essa limitação, por sua vez, direcionará o que deve ser descoberto e, a partir disso, o que deverá ser planejado para definir o que será construído.

Oportunidades para o negócio

Entre as inúmeras possibilidades da produtização de dados está a oportunidade de criar um produto relacionado ou totalmente diferente do core do negócio. Consequentemente isso abre portas para que esse novo produto possa ser adquirido por pessoas e demais empresas.

O Awari Insights cita um ótimo exemplo disso: as plataformas de entrega de comida. Afinal, esses aplicativos têm um poder de conectar restaurantes, motoristas e clientes. Além disso, muitos fornecem uma solução de administração de estoque aos restaurantes com base nos dados de venda que coletam dos mesmos.

Produtização de dados: principais desafios e expectativas

Algumas exigências podem determinar se um produto será robusto ou não, mas também representam os principais desafios na produtização. Tais como: a busca de dados de qualidade, o investimento em infraestrutura e engenharia de dados, definir estratégias concisas e impulsionar cultura de dados.

Sobre a necessidade de adquirir dados de qualidade, é simples: se houverem dados ruins, com falhas, muitos registros ausentes e outros problemas, os resultados em produtos de dados também serão ruins. Então, à medida que houver maior atenção nesse quesito, melhor será o retorno, assim como nas demais etapas do processo.

Quanto às expectativas, a produtização de dados já é uma realidade em muitas organizações e há probabilidade que esse conceito se torne cada vez mais presente nas inovações tecnológicas. Ambientes em crescimento, como analytics, Machine Learning e a IA nos negócios fazem parte desse futuro.

Sobre a Inteligência artificial, especialistas também alertam que as empresas que souberem usar os dados e a IA com eficiência, ética e inovação terão vantagem competitiva no mercado.

Além disso, há possibilidade de que o conceito seja responsável por fornecer novos padrões para aplicação da Ciência de Dados nas organizações. Por conta disso, é algo que vale se atentar ainda mais nos próximos anos.

Qual a sua opinião sobre este tema? O que espera da era da produtização de dados? Acompanhe as publicações do nosso blog para saber mais sobre este e outros temas relacionados a tecnologia da informação.