Cinco etapas para desenvolver uma estratégia de automação de dados

Os avanços tecnológicos mais recentes e empolgantes, especialmente no campo da análise de dados, têm destacado um problema crescente para empresas de todos os tamanhos: o gerenciamento de dados. O gerenciamento de dados, tradicionalmente conhecido por ser um processo demorado e trabalhoso, está sendo completamente transformado graças à automação de dados.

A técnica de gerenciamento de dados permite que as organizações armazenem, processem e analisem dados utilizando ferramentas tecnológicas e softwares. Ela orienta as organizações, independentemente do volume de dados, a buscar processos de análise de dados e de negócios mais eficientes e eficazes. Embora não seja uma solução universal, existem algumas etapas gerais que podem guiar o desenvolvimento de uma boa estratégia de automação. 

1. Identifique quais processos e tarefas devem ser automatizados
2. Garanta o uso das ferramentas de automação adequadas
3. Faça etapas incrementais
4. Procure um consultor ou assessor confiável
5. Monitore e melhore a estratégia

A automação de dados é um processo complexo que se beneficia de uma avaliação estratégica antes da implementação. Os responsáveis devem avaliar quais processos de dados consomem mais tempo. Isso pode incluir processos com etapas manuais redundantes, como entrada de dados, integração ou análise de dados, ou aqueles que demandam tempo e energia excessivos da equipe de dados. 

Depois de identificar os processos que serão automatizados, a próxima etapa é avaliar cada um deles, analisando as etapas manuais envolvidas em cada processo ou pipeline. Ao analisar essas tarefas, a organização pode optar por caminhos diferentes ou concentrar mais atenção em um pipeline específico, dependendo da complexidade da automação. 

O que fazer: identifique os processos que podem economizar mais tempo para as equipes de dados e gerar o maior retorno sobre o investimento. Com uma análise estratégica e hierarquização dos processos, os líderes podem estruturar uma estratégia adequada para a automação de dados. Isso pode ajudar as equipes de dados e os engenheiros a se concentrarem na obtenção de insights e em fluxos de trabalho mais produtivos do que os métodos tradicionais de gerenciamento de dados.

Identifique quais tarefas precisam ser automatizadas e organize-as da mais complexa para a menos complexa. Embora demorado, esse é um exercício valioso para os esforços de longo prazo da organização em automação e gerenciamento de dados. Além disso, compreenda os requisitos tecnológicos para automatizar as tarefas em questão e assegure-se de que eles estejam alinhados com seus recursos e metas de negócios.

Sua organização deve ter uma ideia clara de quais processos priorizar para automação e quais tarefas específicas dentro desses processos precisam de mais atenção. Agora é o momento de escolher a ferramenta de automação de processamento de dados que melhor atenda aos requisitos específicos da sua organização. Também é fundamental considerar outros recursos relacionados e essenciais, como escalabilidade, segurança, observabilidade e integração.

O que fazer: reúna todas as informações coletadas sobre processos e tarefas para identificar a ferramenta de automação mais adequada para sua organização. Avalie os recursos de cada ferramenta e escolha aquela que atenda melhor aos objetivos de negócios da sua organização.

Uma organização pode optar por adotar soluções de automação de dados, mas isso não significa que é necessário uma mudança completa desde o início. A abordagem pode ser mais gradual, exigindo paciência das equipes de dados e de outros funcionários enquanto os recursos de gerenciamento de dados são aprimorados. Como a automação de dados implica uma curva de aprendizado, os processos de dados mais críticos para os negócios podem não ser automatizados de imediato.

O que fazer: comece com paciência. Adote uma abordagem gradual para a adoção da automação. Garanta que sua equipe adquira experiência com as ferramentas automatizadas e a nova estratégia antes de aplicá-las aos aspectos mais importantes de um processo ou pipeline. Dedique tempo para observar os benefícios da automação de dados e, em seguida, expanda conforme necessário. 

Algumas dessas etapas graduais podem incluir o treinamento de funcionários, equipe por equipe, para compreender melhor os objetivos da estratégia de automação de dados. Comece focando em uma parte específica da empresa para a implementação. Caso a organização obtenha sucesso, ela poderá considerar a expansão para outras áreas da empresa. Reserve um tempo para definir uma base de referência sobre como a estratégia deve funcionar.

Há uma ampla variedade de ferramentas de automação de dados disponíveis. Contar com um assessor confiável e com habilidades em gerenciamento de dados e análises de dados é fundamental para o sucesso da automação em sua organização. Embora alguns líderes empresariais possam pensar em manter todo o trabalho interno, essa pode não ser a melhor decisão. Ao contratar um especialista externo, a organização pode obter os insights mais atualizados sobre engenharia de dados e business intelligence.

Sem um assessor confiável ou um consultor experiente, a organização pode ficar presa a mentalidades antigas e à resistência à mudança. Isso pode levar a uma implementação defeituosa e problemas de longo prazo relacionados aos processos. Se uma estratégia de automação de dados não for implementada corretamente, pode significar que alguns processos nunca se recuperem ou demorem muito para serem restaurados. A organização acaba investindo dois recursos essenciais nesse processo: tempo e dinheiro.

O que fazer: pode ser do interesse da organização contratar um assessor ou consultor externo. Procure um especialista com experiência nos objetivos de negócios que sua organização deseja alcançar. Esse especialista deve ter experiência com os processos e tarefas que você deseja automatizar.

A automação é um processo contínuo que se desenvolve com melhorias graduais. Esses tipos de processos exigem atualizações contínuas e ajustes após a fase de desenvolvimento. O mundo dos dados e da automação evolui em um ritmo tão acelerado que uma estratégia relevante e eficaz está quase sempre em constante aprimoramento. Embora alguns processos possam ser realizados, implementados e deixados sem alterações, a automação exige feedback contínuo e discussão constante.

O que fazer: é essencial ter uma equipe responsável por monitorar os processos de automação existentes. Os funcionários que interagem com essas automações também devem ter um mecanismo para fornecer feedback sobre seu funcionamento. A equipe de monitoramento deve manter um diálogo aberto com os líderes empresariais para identificar quais processos precisam de atualizações e quais já não são mais úteis para a organização.

As organizações que buscam acompanhar a evolução tecnológica estão constantemente procurando estratégias que as coloquem à frente da concorrência. Uma estratégia de automação de dados é uma solução essencial que permite às organizações tomar decisões informadas com base em insights de dados em tempo real. Isso exige que a organização invista tempo e esforço no processo de implementação e siga etapas que ajudem a garantir resultados positivos para o negócio.