O que é remediação de dados?
A remediação de dados refere-se ao processo de identificação, limpeza e correção de 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 precisos. Isso pode envolver atividades como remoção de duplicatas, correção de erros de ortografia ou formatação, preenchimento de informações ausentes e exclusão de dados irrelevantes. A remediação de dados é importante porque ajuda a garantir que as organizações possam contar com 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 perdas financeiras. A remediação de dados ajuda a garantir a conformidade regulatória. As organizações são frequentemente obrigadas por lei ou regulamentações do setor a manter registros precisos e completos, e a não observância disso pode resultar em consequências jurídicas 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 responsável?
A responsabilidade pelo gerenciamento 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 é frequentemente responsável por gerenciar os aspectos técnicos da remediação de dados, como identificar e corrigir erros e inconsistências nos dados. Os administradores de dados ou proprietários dos dados são responsáveis por manter qualidade dos dados e garantir que os dados sejam precisos e atualizados. Analistas de negócios ou analistas de dados também podem estar envolvidos no processo, pois são responsáveis por analisar 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 de dados. É importante estabelecer funções e responsabilidades claras para o gerenciamento de dados, a fim de garantir que todos entendam seu papel na manutenção da qualidade dos dados.
Aproveitando os benefícios
A remediação de dados, o processo de identificar e corrigir dados imprecisos, incompletos ou irrelevantes, oferece diversos benefícios para as empresas. Aqui estão alguns dos principais:
- Qualidade de dados melhorada: 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 recuperação de dados é crucial para a conformidade com os regulamentos de proteção de dados, como o GDPR e CCPA. Ao identificar e corrigir dados imprecisos ou incompletos, as organizações podem reduzir o risco de não conformidade e possíveis multas.
- Risco reduzido de violações de dados: A remediação de dados ajuda a reduzir o risco de violações de dados, identificando e removendo dados pessoais ou sensíveis que não são mais necessários. Isso pode ajudar impedir acesso não autorizado a informações confidenciais e proteger contra perda de dados.
- Economia de custos: Dados de baixa qualidade podem custar caro para as empresas, levando à perda de receita, desperdício de recursos e redução da produtividade. Ao investir em remediação de dados, as organizações podem economizar dinheiro, reduzindo o custo de erros de dados e melhorando a eficiência de suas operações.
Considere as tendências e estatísticas
Tendências e estatísticas recentes demonstram a crescente importância da recuperação de dados para as empresas. Aqui estão alguns exemplos:
- O custo da má qualidade dos dados: A baixa qualidade dos dados pode ter um impacto financeiro significativo nas empresas. De acordo com Gartner, a baixa qualidade de dados custa às organizações uma média de $15 milhões por ano.
- A ascensão da conformidade regulatória: A conformidade regulatória continua sendo um dos principais impulsionadores dos esforços de recuperação de dados. De acordo com uma pesquisa recente da Experian, 82% de organizações relataram que estão sujeitas a regulamentações de proteção de dados.
- A importância da privacidade de dados: Preocupações com a privacidade de dados também estão impulsionando a necessidade de remediação de dados. Uma pesquisa recente da Talend descobriu que 70% 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 deles para tomar decisões de negócios. No entanto, dados imprecisos ou incompletos podem levar a análises e tomadas de decisão falhas, tornando a correção de dados mais importante do que nunca.
- O impacto da pandemia da COVID-19: A pandemia de COVID-19 evidenciou a importância de dados precisos e confiáveis para a tomada de decisões. As empresas tiveram que confiar em dados para tomar decisões rápidas e informadas durante a pandemia, tornando a recuperação de dados uma prioridade crítica.
Superando os desafios de remediação de dados
As organizações podem encontrar vários 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 tornar os esforços de remediação de dados mais desafiadores. 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 exige muitos recursos, e as organizações nem sempre têm os recursos necessários para se dedicar 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 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 de dados. Para evitar isso, as organizações devem garantir que seus ambientes de dados sejam arquitetados adequadamente e que os dados sejam integrados e gerenciados adequadamente.
- Compreensão limitada de dados: As organizações nem sempre têm uma compreensão clara de seus dados, incluindo sua qualidade, fontes e linhagem. Isso pode dificultar a identificação e a correção de problemas de dados. Para evitar isso, as organizações devem realizar avaliações regulares de dados para garantir que tenham uma compreensão clara de seus dados e de sua qualidade.
Criando um plano de remediação de dados
Elabore uma estratégia para seu plano de remediação de dados seguindo estas etapas:
- Defina o escopo e os objetivos: Defina claramente o escopo do esforço de remediação de dados e estabeleça as metas que você 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, a integridade, a consistência e a relevância dos dados. Utilize ferramentas de criação de perfil de dados ou métricas de qualidade de dados para identificar áreas que precisam de correção.
- Priorizar a correção de dados: Priorize os dados que exigem atenção mais urgente. Isso pode ser feito com base no impacto dos dados nas operações comerciais ou no risco associado a erros nos dados.
- Desenvolva um plano de remediação: Desenvolva um plano detalhado que descreva as etapas necessárias para corrigir os problemas de dados. Este plano deve incluir os recursos, cronogramas e responsabilidades necessários para executar o esforço de correção.
- Implementar o plano: Implemente o plano de remediação e execute as etapas nele identificadas. Isso pode envolver limpeza, padronização ou enriquecimento dos dados, bem como a atualização de processos e sistemas para garantir a qualidade contínua dos dados.
- Monitore e meça o progresso: Monitore o progresso do esforço de remediação e avalie a eficácia do plano. Use métricas de qualidade de dados para monitorar melhorias e identificar áreas que ainda precisam de atenção.
- Melhoria contínua: Estabeleça uma cultura de melhoria contínua revisando e atualizando regularmente o plano de correção 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 com a recuperação de dados, fornecendo descoberta avançada de dados, classificaçãoe recursos de remediação. O BigID pode ajudar das seguintes maneiras:
- Descoberta de dados: O BigID ajuda as organizações a descobrir e identificar dados pessoais e confidenciais em todo o seu cenário de dados, incluindo sistemas locais, em nuvem e de terceiros, incluindo sistemas estruturados, não estruturados e dados obscuros. Leia mais em como superar os desafios de classificação de dados.
- Definir políticas: Aplicativo de recuperação de dados da BigID dá 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 Data Remediation da BigID fornece fluxos de trabalho personalizáveis para ajudar sua organização a rastrear e gerenciar tarefas de remediação de dados e garantir que elas sejam concluídas no 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 protegidos e gerenciados adequadamente.
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