O que é remediação de dados?
A remediação de dados refere-se ao processo de identificar, limpar e corrigir dados imprecisos, incompletos ou irrelevantes em um conjunto de dados. O objetivo da remediação de dados é melhorar a qualidade e a confiabilidade dos dados para que possam ser usados para análises, relatórios e tomadas de decisão precisas. Isso pode envolver atividades como remover duplicatas, corrigir erros de ortografia ou formatação, preencher informações faltantes e excluir dados irrelevantes. A remediação de dados é importante porque ajuda a garantir que as organizações possam confiar em dados precisos e confiáveis para tomar decisões informadas.
Por que isso é importante?
Dados imprecisos ou incompletos podem levar a análises e tomadas de decisão falhas. Se as decisões forem baseadas em dados incorretos, isso pode resultar em desperdício de recursos, perda de oportunidades ou até mesmo prejuízos financeiros. A correção de dados ajuda a garantir a conformidade com as normas regulatórias. Muitas vezes, as organizações são obrigadas por lei ou por regulamentações do setor a manter registros precisos e completos, e a falha em fazê-lo pode acarretar consequências legais e financeiras.
Além disso, a remediação de dados pode melhorar a eficiência operacional. Ao limpar e organizar os dados, as organizações podem otimizar processos, reduzir erros e fazer melhor uso de seus recursos.
Quem é o responsável?
A responsabilidade pela gestão da remediação de dados pode variar dependendo da organização e da situação específica. Em geral, a remediação de dados é um esforço colaborativo entre diferentes departamentos e indivíduos dentro de uma organização.
O departamento de TI geralmente é responsável por gerenciar os aspectos técnicos da correção de dados, como identificar e corrigir erros e inconsistências. Os gestores ou proprietários de dados são responsáveis pela manutenção dos dados. qualidade dos dados e garantindo que os dados sejam precisos e estejam atualizados. Analistas de negócios ou analistas de dados também podem estar envolvidos no processo, pois são responsáveis por analisar os dados e usá-los para tomar decisões informadas.
Em última análise, todos na organização têm um papel a desempenhar na remediação de dados, pois isso exige um esforço colaborativo para identificar, corrigir e prevenir problemas nos dados. É importante estabelecer funções e responsabilidades claras para a gestão de dados, a fim de garantir que todos compreendam seu papel na manutenção da qualidade dos dados.
Aproveitando os benefícios
A remediação de dados, processo de identificação e correção de dados imprecisos, incompletos ou irrelevantes, oferece diversos benefícios para as empresas. Aqui estão alguns dos principais benefícios:
- Melhoria na qualidade dos dados: A correção de dados ajuda a melhorar a precisão, a integridade e a consistência dos dados, o que pode levar a uma melhor tomada de decisões, melhor atendimento ao cliente e maior eficiência operacional.
- Conformidade com os regulamentos: A remediação de dados é crucial para o cumprimento das normas de proteção de dados, como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados). RGPD e CCPA. Ao identificar e corrigir dados imprecisos ou incompletos, as organizações podem reduzir o risco de não conformidade e possíveis multas.
- Redução do risco de violações de dados: A remediação de dados ajuda a reduzir o risco de violações de dados, identificando e removendo dados sensíveis ou pessoais que não são mais necessários. Isso pode ajudar Impedir o acesso não autorizado a informações confidenciais. e proteger contra a perda de dados.
- Redução de custos: A baixa qualidade dos dados pode ser custosa para as empresas, resultando em perda de receita, desperdício de recursos e queda de produtividade. Ao investir na correção de dados, as organizações podem economizar dinheiro, reduzindo o custo dos erros de dados e melhorando a eficiência de suas operações.
Considere as tendências e estatísticas.
Tendências e estatísticas recentes demonstram a crescente importância da remediação de dados para as empresas. Aqui estão alguns exemplos:
- O custo da baixa qualidade dos dados: A baixa qualidade dos dados pode ter um impacto financeiro significativo nas empresas. De acordo com GartnerA má qualidade dos dados custa às organizações, em média, 1.041.500 milhões de dólares por ano.
- A ascensão da conformidade regulatória: A conformidade regulatória continua sendo um dos principais impulsionadores dos esforços de remediação de dados. De acordo com uma pesquisa recente da [nome da empresa/organização], Experian, 82% das organizações relataram estar sujeitas a regulamentos de proteção de dados.
- A importância da privacidade dos dados: preocupações com a privacidade dos dados também estão impulsionando a necessidade de remediação de dados. Uma pesquisa recente da Talend constatou que 701% das organizações consideram a privacidade de dados uma prioridade máxima.
- O uso crescente da análise de dados: O uso da análise de dados continua a crescer, e as organizações dependem cada vez mais de dados para tomar decisões de negócios. No entanto, dados imprecisos ou incompletos podem levar a análises e decisões falhas, tornando a correção de dados mais importante do que nunca.
- O impacto da pandemia de COVID-19: A pandemia da COVID-19 destacou a importância de dados precisos e confiáveis para a tomada de decisões. As empresas tiveram que se basear em dados para tomar decisões rápidas e informadas durante a pandemia, tornando a correção de dados uma prioridade crítica.
Superando os desafios de remediação de dados
As organizações podem enfrentar diversos desafios comuns quando se trata de remediação de dados, incluindo:
- Falta de governança de dados: Sem políticas e procedimentos adequados de governança de dados, os dados podem se tornar fragmentados, inconsistentes e difíceis de gerenciar. Isso pode dificultar os esforços de recuperação de dados. Para evitar isso, as organizações devem estabelecer práticas claras de governança de dados e garantir que os dados sejam gerenciados e mantidos adequadamente.
- Recursos limitados: A remediação de dados pode ser um processo que demanda muitos recursos, e as organizações nem sempre dispõem dos recursos necessários para se dedicarem a ela. Para evitar isso, as organizações devem priorizar seus esforços de remediação de dados e alocar os recursos necessários para garantir que possam remediar com eficácia os problemas de dados mais críticos.
- Resistência à mudança: A remediação de dados frequentemente exige mudanças em processos e sistemas, e algumas partes interessadas podem resistir a essas mudanças. Para evitar isso, as organizações devem comunicar os benefícios da remediação de dados e envolver as partes interessadas no processo para garantir que elas compreendam a importância de manter a qualidade dos dados.
- Ambientes de dados complexos: As organizações podem ter ambientes de dados complexos que dificultam a identificação e a correção de problemas. Para evitar isso, as organizações devem garantir que seus ambientes de dados sejam arquitetados corretamente e que os dados sejam integrados e gerenciados adequadamente.
- Compreensão limitada dos dados: As organizações nem sempre têm uma compreensão clara de seus dados, incluindo sua qualidade, fontes e procedência. Isso pode dificultar a identificação e a correção de problemas nos dados. Para evitar isso, as organizações devem realizar avaliações de dados regulares para garantir que tenham uma compreensão clara de seus dados e de sua qualidade.
Criando um plano de remediação de dados
Elabore sua estratégia de remediação de dados seguindo estes passos:
- Defina o escopo e os objetivos: Defina claramente o escopo do esforço de remediação de dados e estabeleça os objetivos que deseja alcançar. Identifique as fontes de dados, os sistemas e as partes interessadas envolvidas no processo.
- Avalie a qualidade dos dados: Realize uma avaliação da qualidade dos dados para identificar a precisão, integridade, consistência e relevância dos dados. Utilize ferramentas de perfilamento de dados ou métricas de qualidade de dados para identificar áreas que necessitam de correção.
- Priorize a correção dos dados: Priorize os dados que exigem atenção mais urgente. Essa priorização pode ser baseada no impacto dos dados nas operações comerciais ou no risco associado a erros nos dados.
- Elabore um plano de remediação: Elabore um plano detalhado que descreva as etapas necessárias para solucionar os problemas de dados. Esse plano deve incluir os recursos, os prazos e as responsabilidades necessários para a execução da correção.
- Implementar o plano: Implemente o plano de remediação e execute as etapas identificadas no plano. Isso pode envolver a limpeza, padronização ou enriquecimento dos dados, bem como a atualização de processos e sistemas para garantir a qualidade contínua dos dados.
- Acompanhar e medir o progresso: Monitore o progresso dos esforços de remediação e meça a eficácia do plano. Utilize métricas de qualidade de dados para acompanhar as melhorias e identificar áreas que ainda necessitam de atenção.
- Melhoria contínua: Estabeleça uma cultura de melhoria contínua, revisando e atualizando regularmente o plano de remediação de dados para garantir que ele permaneça eficaz e relevante.
Remediação de dados em ação com BigID
BigID é um plataforma de inteligência de dados que auxilia organizações na remediação de dados, fornecendo descoberta avançada de dados, classificaçãoe recursos de remediação. O BigID pode ajudar das seguintes maneiras:
- Descoberta de dados: A BigID ajuda as organizações a descobrir e identificar dados sensíveis e pessoais em todo o seu ambiente de dados, incluindo sistemas locais, em nuvem e de terceiros, abrangendo dados estruturados, não estruturados e... dados obscuros. Leia mais sobre Como superar os desafios da classificação de dados.
- Definir políticas: Aplicativo de remediação de dados da BigID Oferece a você o poder de definir políticas e especificar controles em torno de conjuntos específicos de dados com base no nível de sensibilidade ou regulamentação.
- Fluxos de trabalho de remediação: O aplicativo de remediação de dados da BigID oferece fluxos de trabalho personalizáveis para ajudar sua organização a rastrear e gerenciar tarefas de remediação de dados e garantir que elas sejam concluídas dentro do prazo.
- Integrações: O BigID integra-se com uma ampla gama de sistemas e aplicações., facilitando a automatização de tarefas de correção de dados e garantindo que os dados sejam devidamente protegidos e gerenciados.
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