Se sua estratégia de negócios envolve o analytics, talvez seja hora de repensar sua arquitetura de gestão de dados e a modernização do analytics. Quase todas as empresas veem o analytics como a chave para obter vantagens estratégicas, mas uma estratégia realmente efetiva depende da qualidade dos dados coletados.

Pensando na modernização do analytics? Veja o que considerar na hora de planejar sua nova arquitetura de gestão de dados:

Soluções de data warehouse ainda são importantes

No geral, empresas com um ambiente maduro de business intelligence ainda gastam mais em soluções de data warehouse. Para muitas organizações, é no data warehouse que os novos insights são operacionalizados e onde os dados críticos de gestão, operações e tomadas de decisão são geridos e preparados.

Empresas maduras estão mudando para o big data como forma de aumentar o investimento existente em data warehouse. Assim, quando insights úteis são encontrados com o big data, são posteriormente levados de volta ao data warehouse para serem operacionalizados.

Novas tecnologias de analytics não substituem as antigas

Para a maioria das grandes empresas com investimento significativo em data warehouse e business analytics, as novas tecnologias para modernização do analytics serão cumulativas. A tendência é que as tecnologias mais velhas persistam e as novas tecnologias sejam integradas ao ambiente para melhorar o que atualmente já existe.

As ferramentas de business analytics, por exemplo, não substituirão as de business intelligence e data warehouse, mas poderão complementar essas tecnologias oferecendo novos insights a partir de dados de máquina. Os profissionais poderão usar ferramentas de analytics, como as da Splunk, fornecidas pela PROOF, para expandir o escopo dos dados que utilizam em suas análises.

A arquitetura dos dados ganhará mais importância

A próxima geração da análise preditiva e prescritiva vai exigir a coleta de dados de diversas fontes, tanto internas quanto externas à empresa. O big data requer a gestão de dados não estruturados, com o já conhecido desafio de lidar com o volume, a variedade, a velocidade e a veracidade.

No entanto, os dados estruturados também ganharão importância. O volume desses dados está crescendo rapidamente e logo os processos de analytics podem não conseguir acompanhar a expansão.

Se o objetivo é obter dados de diferentes fontes e, para cada uma, usar uma ferramenta diferente, há o risco de gerar silos de dados que vão reduzir o valor entregue pelas iniciativas de analytics. Por isso, é importante planejar uma estrutura de gestão de dados que agregue toda a empresa para aumentar a confiabilidade das informações.

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Com ComputerWorld