Democratização de dados: como a arquitetura de dados pode impulsionar decisões de negócios e iniciativas de IA.

A democratização de dados, assim como o termo transformação digital há cinco anos, tornou-se um chavão popular em todas as organizações, desde departamentos de TI até a diretoria executiva. Ela é frequentemente descrita como uma forma de simplesmente aumentar o acesso a dados, mas a transição vai muito além disso. Quando implementada de forma eficaz, uma democracia de dados simplifica a pilha de dados, elimina guardiões de dados e torna a plataforma de dados abrangente da empresa facilmente acessível por diferentes equipes por meio de um dashboard fácil de usar.

Além dos aspectos técnicos, os objetivos são muito mais elevados. Quando bem feita, a democratização de dados capacita os funcionários com ferramentas que permitem que todos trabalhem com dados, não apenas os cientistas de dados. Isso pode despertar a curiosidade dos funcionários e estimular a inovação. Quando os trabalhadores têm os dados certos em suas mãos, isso não apenas lhes dá o que precisam para resolver problemas, mas também os leva a se perguntarem: "O que mais posso fazer com os dados?" por meio de uma organização realmente alfabetizada em dados.

Neste artigo, vamos explorar os benefícios da democratização de dados e como as empresas podem superar os desafios da transição para essa nova abordagem aos dados.

A democratização de dados ajuda as empresas a tomar decisões baseadas em dados, criando sistemas e adotando ferramentas que permitem que qualquer pessoa na organização, independentemente de sua formação técnica, acesse, use e fale sobre os dados de que precisa com facilidade. Em vez de ver os dados fornecidos com consentimento como a saída dos clientes e possíveis clientes dos trabalhadores, agora eles são a porta de entrada da empresa para a tomada de decisão estratégica.

Para uma verdadeira democratização de dados, tanto os funcionários quanto os consumidores precisam ter dados em um formato fácil de usar para maximizar o valor. Também exige alfabetização de dados em toda a organização. Funcionários e líderes precisam confiar que os dados são precisos, saber como acessá-los e como eles podem ser aplicados a problemas de negócios. Por sua vez, ambos também devem ter as habilidades de alfabetização de dados para poder verificar a precisão dos dados, garantir sua segurança e fornecer ou seguir orientações sobre quando e como eles devem ser usados.

A democratização de dados é frequentemente confundida com a transparência de dados, que se refere a processos que ajudam a garantir a precisão e o acesso fácil aos dados, independentemente de sua localização ou da aplicação que os criou. Em vez disso, a democratização de dados se refere à simplificação de todos os processos relacionados aos dados, desde a arquitetura de armazenamento até o gerenciamento de dados e a segurança de dados. Também exige uma abordagem de gestão de dados em toda a organização, desde a adoção de novos tipos de treinamento de funcionários até a criação de novas políticas para armazenamento de dados.

A democratização de dados exige uma migração para longe da arquitetura tradicional de "dados em repouso", que é destinada ao armazenamento de dados estáticos. Tradicionalmente, os dados eram vistos como informações a serem colocadas em reserva, chamadas apenas durante interações com clientes ou execução de um programa. Atualmente, a forma como as empresas utilizam os dados é muito mais fluida; funcionários que entendem de dados usam dados em centenas de aplicativos, analisam dados para a tomada de decisão e acessam dados de vários locais.

A democratização de dados usa uma arquitetura de dados adequada ao objetivo, projetada para a maneira como as empresas atuais operam, em tempo real. Ela é distribuída tanto na nuvem quanto no local, permitindo uso extenso e movimentação entre nuvens, aplicativos e redes, bem como armazenamentos de dados em repouso. Uma arquitetura projetada para a democratização de dados tem como objetivo ser flexível, integrada, ágil e segura para permitir o uso de dados e inteligência artificial (IA) em escala. Aqui estão alguns exemplos dos tipos de arquiteturas adequadas para a democratização de dados.

Malha de dados

As arquiteturas de malha de dados são projetadas para conectar plataformas de dados às aplicações onde os usuários interagem com informações para acesso a dados em uma organização e consumo democratizado de dados. Ao aproveitar serviços de dados e APIs, uma malha de dados também pode reunir dados de sistemas legados, data lakes, data warehouses e SQL Databases, fornecendo uma visão holística do desempenho de negócios.

Os dados dentro de uma malha de dados são definidos usando metadados e podem ser armazenados em um data lake, um ambiente de armazenamento que abriga grandes armazenamentos de dados estruturados, semiestruturados e dados não estruturados para análise de dados, aprendizado de máquina e outras aplicações.

Malha de dados

Outra abordagem à democratização de dados usa uma data mesh, uma arquitetura descentralizada que organiza os dados por um domínio de negócios específico. Ele usa gráficos de conhecimento, semântica e tecnologia IA/ML para descobrir padrões em vários tipos de metadados. Em seguida, aplica esses insights para automatizar e orquestrar o ciclo de vida de dados. Em vez de lidar com operações de extração, transformação e carregamento (ETL) em um data lake, uma data mesh define os dados como um produto em vários repositórios, cada um com seu próprio domínio para gerenciar seu pipeline de dados.

Assim como a arquitetura de microsserviços, em que serviços leves são acoplados, uma data mesh usa domínios funcionais para definir parâmetros em torno dos dados. Isso permite que os usuários em toda a organização tratem os dados como um produto com acesso generalizado. Por exemplo, as equipes de marketing, vendas e atendimento ao cliente teriam seus próprios domínios, dando mais propriedade aos produtores de um determinado conjunto de dados, e ainda permitindo o compartilhamento entre diferentes equipes.

As arquiteturas de malha de dados e data mesh não são mutuamente exclusivas; eles podem até mesmo ser usadas para complementar uma à outra. Por exemplo, uma malha de dados pode tornar a data mesh mais forte porque pode automatizar processos-chave, como criar produtos de dados mais rapidamente, aplicar governança global e facilitar a orquestação da combinação de vários produtos de dados.

Leia mais: malha de dados versus data mesh: qual é a certo para você?

À medida que mais organizações buscarem evoluir para uma cultura de democratização de dados e construir a arquitetura para apoiar uma cultura de alfabetização em dados, elas perceberão vários benefícios — e encontrarão alguns desafios ao longo do caminho. Aqui estão algumas vantagens (e riscos potenciais) a serem considerados durante essa mudança organizacional:

Produtividade

Muitas empresas buscam a democratização de dados para eliminar silos e aproveitar melhor seus dados em todos os departamentos. A necessária integração de dados reduz os gargalos de dados, permitindo que os usuários corporativos tomem decisões de negócios mais rápidas e liberando os usuários técnicos para priorizar tarefas que utilizem melhor seus conjuntos de habilidades. O resultado é maior eficiência e produtividade.

Segurança

A segurança de dados tem alta prioridade. A democratização de dados ajuda inerentemente as empresas a melhorar os processos de segurança de dados, exigindo atenção deliberada e constante à gestão e à integridade dos dados. Há um foco cuidadoso na supervisão e em colocar os dados certos nas mãos das pessoas certas, resultando em uma estratégia de segurança de dados mais abrangente.

Risco de pântanos de dados

Um data swamp é o resultado de um data lake mal gerenciado que carece de práticas adequadas de qualidade de dados e gestão de dados para oferecer aprendizados perspicazes, tornando os dados inúteis. Muitas empresas enfrentam problemas de baixa qualidade de dados; a democratização de dados visa resolver esse problema com supervisão abrangente e gestão de dados. Ao reconhecer os dados como um produto, ele cria maior incentivo para gerenciar adequadamente os dados.

Uso ágil de dados

A democratização de dados neutraliza o problema da gravidade dos dados, ou a ideia de que os dados se tornam mais difíceis de migrar à medida que crescem. Coisas como armazenamentos maciços de dados de clientes são abordadas de forma mais estratégica, permitindo que as empresas mantenham o acesso à medida que crescem.

Ferramentas fáceis de usar

A democratização de dados busca tornar os dados mais acessíveis a usuários não técnicos, em parte, facilitando o uso das ferramentas que acessam os dados. Isso inclui ferramentas que não exigem habilidades técnicas avançadas ou conhecimento profundo de análise de dados para serem usadas.

Como acontece com qualquer grande mudança nas operações de negócios, as empresas devem desenvolver uma estratégia de dados abrangente para alcançar suas metas de democratização de dados. As etapas-chave incluem:

• Defina os objetivos de negócios e de dados– Quais são os objetivos de sua empresa? Quais são seus objetivos de dados e IA? O alinhamento dos dados e das metas de negócios é essencial para a democratização de dados. Ao aproveitar o conhecimento especializado dos stakeholders, você pode garantir que seus objetivos sejam inclusivos e realistas.
• Realize uma auditoria de dados– Como os dados são gerenciados atualmente? Analise o que está funcionando e o que não está e identifique gargalos e áreas onde são necessárias ferramentas melhores e maior acesso. Conhecer o status atual do seu gerenciamento de dados ajuda você a entender quais mudanças a organização precisa fazer.
• Mapeie um framework de dados– Quando você alcançar a democratização total de dados, como será isso? Trace um caminho em direção a esse objetivo, definindo onde a modernização de aplicações, análise de dados, automação e IA podem ajudar a chegar lá.
• Estabeleça controles– é aqui que você conta com aliados de dados para ajudar na conformidade em toda a organização. Como os padrões e processos de dados serão comunicados e aplicados? Use esta etapa para criar e implementar políticas de gestão de dados.
• Integre seus dados– É comum que as organizações sofram de falta de visibilidade entre departamentos. Implementar a democratização de dados significa quebrar esses silos e projetar uma maneira de integrar os processos de forma eficaz de forma a incentivar a adoção.
• Treine e capacite os funcionários– A implementação bem-sucedida da democratização de dados exige que os funcionários tenham o nível certo de alfabetização de dados para acessar e usar os dados de forma eficaz. Procure líderes de dados para impulsionar a adoção e tornar a alfabetização de dados parte do novo processo de contratação. Treine os funcionários sobre como a democratização de dados pode melhorar os resultados de seu trabalho e a experiência do cliente.

Uma vez iniciada a jornada de democratização de dados, as equipes podem começar a analisar o que esse novo paradigma de dados pode trazer, incluindo o avanço de novas ferramentas, como IA e aprendizado de máquina. Aqui estão algumas maneiras pelas quais as empresas podem usar a democratização de dados para permitir uma implementação mais ampla da IA:

Defina casos de uso de IA

Discuta as prioridades de análise de dados e automação de negócios e decida onde implementar a IA primeiro. Por exemplo, você pode querer investir em ferramentas de análise de dados para desenvolver relatórios internos de business intelligence, chatbot para atendimento ao cliente em tempo real e análise de dados de autoatendimento para diferentes equipes de negócios. É provável que você não consiga implementar essas ferramentas de IA de uma só vez, então defina primeiro as melhores áreas para usar a IA.

Identifique os conjuntos de dados

Nem todos os dados dentro da sua empresa são adequados para IA ou para os casos de uso desejados. Examine seus conjuntos de dados e determine quais são adequados para pesquisas adicionais, para ver se ajudarão a lidar com casos de uso relevantes. Com a democratização de dados implementada, sua empresa deve ter mais insights sobre a qualidade e a disponibilidade dos dados para impulsionar esse processo e o ROI para cada caso de uso.

Use MLOps para escalabilidade

O desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina (ML) é notoriamente propenso a erros e demorado. O MLOps cria um processo em que é mais fácil extrair insights dos dados de negócios. Também otimiza o processo com operações de aprendizado de máquina (MLOps), que usa modelos de ML criados previamente projetados para automatizar o processo de construção de modelos de ML.

Torne a IA transparente

A democratização de dados garante que a coleta de dados, a criação de modelos, a implementação, o gerenciamento e o monitoramento estejam visíveis. Isso resulta em produtos orientados por IA mais comercializáveis e maior responsabilidade.

Há dois elementos-chave na democratização de dados: ela começa com a arquitetura de dados certa, mas é ampliada pelas soluções certas de automação e IA. A IBM oferece uma abordagem moderna para projetar e implementar uma arquitetura de malha de dados que ajuda as organizações a experimentar os benefícios da malha de dados em uma plataforma unificada que disponibiliza todos os dados, abrangendo ambientes híbridos e multinuvem para IA e análise de dados.

O IBM watsonx é nosso portfólio de produtos de IA que acelera o impacto da IA generativa nos fluxos de trabalho fundamentais para gerar produtividade. O portfólio abrange três poderosos componentes: o watsonx.ai studio para novos modelo de base, IA generativa e aprendizado de máquina; o armazenamento adequado para o propósito do watsonx.data para a flexibilidade de um data lake e o desempenho de um data warehouse; além do toolkit watsonx.governance, para ativar fluxos de trabalho de IA desenvolvidos com responsabilidade, transparência e explicabilidade.

Juntos, o watsonx oferece às organizações a capacidade de:

1. Treine, ajuste e implemente a IA em sua empresa com o watsonx.ai
2. Escale cargas de trabalho de IA para todos os seus dados, em qualquer lugar, com o watsonx.data.
3. Possibilite dados responsáveis, transparentes e explicáveis e fluxos de trabalho de IA com o watsonx.governance