Treinamento de empresas focadas em dados necessita de ferramentas adequadas, práticas eficazes e do apoio de um líder. Descubra como comunicar conceitos importantes de dados ao seu diretor executivo.
Seu CEO tem conhecimento sobre bancos de dados e provavelmente entende um armazém de dados como um cofre de informações utilizado para relatórios e análises. No entanto, possui pouca familiaridade com os bancos de dados NoSQL, a importância de um cluster Spark, ou a utilização de lagos de dados para processar informações estruturadas e não estruturadas.
Os CEOs e líderes empresariais priorizam o valor comercial dos dados, análises e machine learning, sem se preocuparem tanto com as tecnologias que sustentam essas ferramentas.
No entanto, há uma contradição, pois eles desejam compreender a importância de investir recursos em novas tecnologias. Ao tentar explicar as mais recentes inovações em gerenciamento de dados, como redes de dados, estruturas de dados e armazenamentos de dados descentralizados, você pode surpreender o seu CEO.
Além dos CEOs, a tecnologia de dados se expandiu consideravelmente desde os primórdios da internet, quando a principal discussão era sobre qual plataforma de armazenamento de dados utilizar: Oracle, Microsoft ou open source. Atualmente, muitos líderes não ligados à área de tecnologia estão contentes em pensar que os dados estão armazenados “na nuvem” e que aspectos como integração, qualidade e desempenho dos dados são responsabilidade exclusiva do setor de TI.
Qualquer indivíduo envolvido com informações precisa estar pronto para descrever de forma simples as tecnologias e práticas mais importantes. Em meu livro, intitulado Digital Trailblazer, conto uma experiência em que precisei explicar a definição de um cookie do navegador para os executivos da nossa startup, na época em que a internet era algo novo. É importante estar preparado para responder a perguntas técnicas em linguagem acessível, pois respostas complexas podem afastar investidores importantes.
Gordon Allott, presidente e CEO da K3, recomenda abordar a questão de forma simplificada, afirmando que termos como lago de dados, data warehouse, malha e tecido são apenas diferentes aspectos da estratégia geral de dados de uma empresa.
Qual é a definição de uma malha de dados?
É fundamental manter as respostas diretas, porém, em algumas situações, isso pode não ser o bastante. Ao ser questionado por um executivo sobre um termo técnico, busco responder de modo a estimular sua curiosidade e possíveis questionamentos adicionais.
Vamos iniciar explicando o conceito de malha de dados. De acordo com Steven Lin, gerente de marketing de produtos da Semarchy, uma malha de dados é uma forma descentralizada de gestão de dados, na qual diferentes equipes em uma organização são encarregadas de seus próprios dados, incentivando a colaboração e a flexibilidade.
Não existem termos difíceis nesta descrição, que aborda os desafios que as redes de dados buscam superar, o tipo de solução proposta e sua relevância.
Aguarde que lhe sejam pedidos mais pormenores técnicos, principalmente se o executivo tiver conhecimento prévio de outras tecnologias de gestão de dados. Por exemplo, poderá questionar: “Não se supõe que os data warehouses e data lakes foram criados para resolver o problema de gestão de dados?”
Este problema pode se tornar um obstáculo se você abordar as distinções técnicas entre armazéns de dados, lagos de dados e malhas de dados. Em vez disso, é mais eficaz focar sua resposta no propósito do negócio.
Reformulação: Satish Jayanthi, que é cofundador e CTO da Coalesce, sugere que a precisão da análise de negócios e das decisões pode ser influenciada pela qualidade dos dados. Ele destaca que a implementação de paradigmas de malha de dados pode melhorar a qualidade e a precisão dos dados, o que leva a uma maior confiança das empresas em usar dados de forma mais abrangente para decisões informadas.
Eu aprecio esta resposta e estou ansioso para que o executivo explore mais a fundo como os paradigmas de malha de dados podem contribuir para a melhoria da qualidade dos dados. Jayanthi destaca que a propriedade de domínio é um princípio essencial, assegurando que a equipe responsável pela produção dos dados seja responsável pela qualidade e precisão dos mesmos. Este conceito de dados como um produto garante que os dados compartilhados com outros grupos sejam precisos, reutilizáveis, autoexplicativos e atendam a padrões elevados.
Sugiro revisar o artigo essencial de Zhamak Dehghani sobre a transição de um lago de dados monolítico para uma malha de dados distribuída, se você está começando a explorar malhas de dados e deseja se aprofundar nos aspectos técnicos.
Qual é a definição de tecido de dados?
O diretor financeiro deixou para trás a discussão sobre malhas de dados e agora está interessado em compreender as razões pelas quais o diretor de dados opta por investir em um modelo de dados em vez de uma estrutura de dados em malha.
O Chief Financial Officer está de fato formulando três questões.
- Qual é a definição de um tecido de dados?
- Qual é a diferença entre um conjunto de dados e uma malha de dados?
- Por que o chefe de dados está considerando investir em uma estratégia de gestão de dados?
Quando se deparar com uma pergunta complexa, é aconselhável fazer uma pausa, respirar profundamente, levar em conta o contexto do interlocutor e responder de forma detalhada. Uma abordagem inicial poderia ser introduzir o tema do tecido de dados e sua relevância.
Ross Stuart, um arquiteto sênior de soluções da AHEAD, propõe auxiliar o CFO a entender a aparência e o funcionamento de um tecido de dados. Ele define um tecido de dados como a arquitetura que integra sistemas diversos para criar uma camada unificada sobre os dados de uma organização.
Ivan Batanov, vice-presidente sênior de engenharia da Crux, destaca que uma estrutura de tecido de dados pode oferecer insights e análises mais aprofundados de maneira eficaz, além de apoiar a conexão entre dados de diversas fontes.
Neste momento, é importante fazer uma pausa e permitir que o seu público compreenda a ligação entre malhas de dados e tecidos de dados, abordando o conflito que pode surgir entre essas duas formas de abordagem. Como unir esses conceitos? Sugiro expressar algo semelhante a isso:
Estamos explorando as diversas funções dentro das organizações e suas responsabilidades relacionadas aos dados. É importante que as equipes empresariais adotem a análise de dados e os utilizem para embasar suas decisões, ao passo que as organizações necessitam que o Chief Data Officer se dedique à governança de dados de forma proativa, visando minimizar conflitos e riscos ao democratizar o acesso aos dados.
Qual é a definição de uma nuvem de dados distribuída?
Atualmente, nos deparamos com um terceiro conjunto de responsabilidades relacionadas à gestão de dados, que consiste em organizar e armazenar dados de forma a atender às demandas de utilização, metas de desempenho e requisitos de segurança. Encontrar a melhor forma de armazenar o conjunto de dados X é o desafio em questão, e a solução não é simples. Na maioria das empresas, não existe uma abordagem universal para armazenar, gerenciar e utilizar dados.
James Malone, diretor de gerenciamento de produtos da Snowflake, destaca que a nuvem de dados é mais sobre o resultado desejado do que sobre os detalhes técnicos. Ele enfatiza que essa abordagem permite que as organizações escolham o que melhor atende às suas necessidades, em vez de impor uma única maneira de fazer as coisas. A flexibilidade e a utilidade são fundamentais na nuvem de dados, que se adapta a cenários de mudança, necessidades variáveis e avanços tecnológicos.
Hillary Ashton, diretora de produtos da Teradata, destaca um ponto relevante ao compartilhar com o CFO. Segundo ela, as nuvens de dados podem ser implementadas em diferentes tipos de ambientes, como nuvens públicas, nuvens privadas locais, nuvens híbridas e múltiplas nuvens. O elemento central de qualquer nuvem de dados é a plataforma de análise de nuvem, que processa e integra dados de diversas fontes e arquiteturas. Para obter o máximo valor dos dados, o essencial é a capacidade de dimensionar o mecanismo analítico e os recursos em toda a organização, permitindo que equipes além dos cientistas de dados tenham acesso, consultem e transformem dados em insights.
Sintetizando todos os elementos.
Neste momento, o CEO e o CFO podem estar buscando uma solução simples, por isso eu os lembro da importância da habilidade necessária mesmo nas tarefas mais básicas. Por exemplo, para fazer um excelente pão, é preciso ter os cinco ingredientes corretos – farinha, água, levedura, sal e açúcar – nas proporções adequadas, utilizando as técnicas apropriadas, assando pelo tempo correto e apresentando de forma elegante para obter a experiência desejada.
Qualquer indivíduo que tenha experimentado fazer pão reconhece o desafio de assar um pão grande de forma consistente. Os manuais de culinária contêm inúmeras receitas de pão, e as estratégias estão em constante aprimoramento.
Guardar, controlar, unir, administrar e utilizar informações em formato sonoro é uma tarefa simples, porém requer os elementos adequados, ferramentas e métodos para possibilitar a empresa focada em dados.