À medida que as organizações lidam com volumes cada vez maiores de dados, o controle de custos e a navegação pelos riscos de conformidade se tornam mais difíceis. As tendências de crescimento de dados exponenciais estão bem estabelecidas, com mais de 80% dos dados gerados no mundo previstos para serem não estruturados até 2025, de […]
À medida que as organizações lidam com volumes cada vez maiores de dados, o controle de custos e a navegação pelos riscos de conformidade se tornam mais difíceis. As tendências de crescimento de dados exponenciais estão bem estabelecidas, com mais de 80% dos dados gerados no mundo previstos para serem não estruturados até 2025, de acordo com o IDC, tornando extremamente importante gerenciar os ciclos de vida da informação e controlar os orçamentos de armazenamento. Dados não estruturados, por definição, são informações como textos, arquivos, documentos e imagens que não possuem um modelo de dados predefinido ou não estão organizados de maneira predefinida.
Esse cenário evidencia um conjunto complexo de desafios, de prioridades conflitantes e, é claro, de riscos. No entanto, a questão do risco é fundamental e se tornou uma consideração estratégica central, pois as organizações buscam otimizar seus ativos de dados sem serem vítimas da ameaça constante de violações e roubos de dados.
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Considere os problemas de risco associados aos dados obscuros, por exemplo. Para gerenciar efetivamente o chamado “dark data”, é importante conduzir um processo de criação de perfil de risco. Isso envolve identificar onde as informações estão armazenadas, se são estruturadas ou não estruturadas, e então determinar um plano de execução adequado para lidar com os dados no ambiente. Ao fazer isso, as organizações podem lançar luz sobre dados obscuros e decidir a melhor forma de lidar com eles – um processo análogo a organizar um armário antes de mudar de casa.
Da mesma forma, as equipes de dados e tecnologia não querem perder tempo gerenciando itens inúteis quando podem se concentrar em perceber o valor inerente de dados importantes. Para dar uma perspectiva da importância disso, a má qualidade dos dados custa à economia dos Estados Unidos até US$ 3,1 trilhões por ano, de acordo com a IBM.
Outro aspecto importante do gerenciamento dos vários conjuntos de dados atuais é a otimização de seus custos de armazenamento. Por exemplo, dados não estruturados podem consumir muito espaço de armazenamento se não forem gerenciados adequadamente. Armazenar todos os dados não estruturados on-premise pode ser caro e ineficiente, enquanto mantê-los todos na nuvem pode ser arriscado e imprevisível. Cada vez mais, as organizações estão descobrindo que a solução ideal é ter um modelo de armazenamento híbrido que aproveite as opções de armazenamento local e na nuvem com base no valor e nos padrões de uso dos dados.
Dada a complexidade dessas questões, maximizar o potencial contido nos crescentes conjuntos de dados de negócios não é apenas um caso de comprar cada vez mais capacidade de armazenamento e arquivá-la às cegas. Para muitas organizações, a resposta a esses importantes desafios está no aproveitamento de tecnologias ágeis fornecidas na nuvem para ajudar a gerenciar custos e riscos diante dessa explosão de dados.
Hoje, as organizações que estão “prontas para os dados” priorizam o gerenciamento eficaz de riscos – uma abordagem que requer planejamento futuro e capacidade de adaptar e atualizar perfis de risco em tempo real. Isso só pode ser alcançado por meio da implementação de estratégias inteligentes, que são uma abordagem abrangente para gerenciar, proteger e otimizar os dados durante todo o seu ciclo de vida. Em termos práticos, isso envolve obter uma compreensão profunda do cenário de dados de uma organização para identificar e classificar diferentes tipos de dados, incluindo estruturados, não estruturados e obscuros.
O gerenciamento inteligente de dados também envolve automatizar e orquestrar processos de gerenciamento de dados para simplificar e agilizar tarefas importantes, reduzindo o tempo e os recursos necessários. Além disso, essa abordagem incorpora estratégias modernas de proteção de dados, como backup, recuperação e arquivamento, para garantir que os dados estejam protegidos e disponíveis quando necessário.
Enfim, ao adotar uma abordagem holística e inteligente para gerenciar dados em todas as suas formas, as empresas podem fazer um progresso transformacional para liberar seu valor. Desde obter uma melhor percepção dos clientes, mercados e operações até se tornar mais inovadora, o gerenciamento inteligente de dados garante que essas oportunidades possam ser equilibradas com a necessidade de conformidade com vários regulamentos e padrões. Ao fazer isso, as organizações em todos os lugares podem oferecer benefícios mútuos, em que os dados se tornam um ativo mais tangível sem a adição de novos riscos.
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