Entendendo dados obsoletos
Os dados impulsionam praticamente todos os processos críticos de tomada de decisão no mundo digital atual. Eles alimentam a inovação, mas, por baixo da superfície, esconde-se um adversário silencioso conhecido como "dados obsoletos". Neste artigo, aprofundamos o conceito de dados obsoletos, explorando sua definição, impacto nas organizações, causas subjacentes, ocorrências comuns e o cenário regulatório que envolve sua gestão.
O que são dados obsoletos?
Dados obsoletos referem-se a informações nos bancos de dados ou sistemas de uma organização que se tornaram obsoletas. desatualizado ou obsoletoContudo, permanece acessível e potencialmente influente nos processos de tomada de decisão. Esse fenômeno ocorre quando as informações armazenadas em bancos de dados deixam de refletir o estado atual das coisas ou perdem a relevância devido ao tempo decorrido ou às mudanças nas circunstâncias.
Identificando características de dados obsoletos
Identificar dados obsoletos envolve reconhecer certos sinais ou indicadores que sugerem que os dados podem estar desatualizados ou não serem mais relevantes. Aqui estão alguns sinais simples aos quais você deve estar atento:
- Inconsistências com as informações atuais: Se os dados contradizem ou não se alinham com as informações atuais ou com eventos do mundo real, pode ser um sinal de que os dados se tornaram obsoletos.
- Falta de atualizações ou alterações: Quando os dados permanecem inalterados por um longo período, apesar das expectativas de atualizações ou revisões, isso pode indicar que os dados se tornaram obsoletos.
- Referências ou contexto obsoletos: Se os dados fizerem referência a tecnologias, produtos ou processos obsoletos que já foram substituídos ou atualizados, isso pode ser um sinal de dados desatualizados.
- Erros ou anomalias na análise: Dados que produzem resultados inesperados ou inconsistentes quando analisados podem indicar que estão desatualizados ou incorretos, levando a erros na tomada de decisões ou na análise.
- Envelhecimento de dados além dos limites: Se os dados ultrapassarem os limites predefinidos de idade ou relevância aceitáveis, podem ser considerados obsoletos e necessitarem de atualização ou validação.
Revelando a causa raiz dos dados obsoletos: estratégias de prevenção.
Diversos fatores contribuem para o surgimento de dados obsoletos em bancos de dados organizacionais. Para superar essas causas de dados obsoletos de forma eficaz, as organizações podem implementar uma abordagem abrangente que contemple cada um dos fatores identificados:
Envelhecimento de dados
Com o tempo, os dados naturalmente se tornam obsoletos à medida que as circunstâncias mudam, tornando as informações anteriormente precisas inválidas.
- Atualização regular de dados: Estabeleça protocolos para ciclos regulares de atualização de dados para garantir que as informações permaneçam atualizadas e reflitam os últimos desenvolvimentos ou mudanças nas circunstâncias relevantes. Isso pode envolver a automatização das atualizações de dados por meio de processos agendados ou gatilhos baseados em critérios predefinidos.
- Carimbos de data/hora e controle de versões: Implemente mecanismos de registro de data e hora e controle de versão para rastrear a idade dos dados e identificar quando eles se tornam obsoletos. Ao manter versões históricas dos dados, as organizações podem rastrear com precisão as mudanças ao longo do tempo e avaliar a validade das informações.
- Fontes de dados dinâmicas: Integre fontes de dados dinâmicas que forneçam atualizações em tempo real ou quase em tempo real, reduzindo a dependência de conjuntos de dados estáticos propensos à obsolescência. Aproveitando APIsFontes de dados de streaming e arquiteturas orientadas a eventos podem facilitar a ingestão de novos dados assim que eles se tornam disponíveis.
Falta de Governança de Dados
Práticas inadequadas de governança de dados, como gerenciamento deficiente da qualidade dos dados, insuficientes gerenciamento de metadadosUma gestão inadequada do ciclo de vida dos dados, juntamente com uma gestão frouxa, pode agravar o acúmulo de dados obsoletos.
- Estabelecer uma estrutura de governança de dados: Desenvolver um estrutura robusta de governança de dados que englobe políticas, procedimentos e mecanismos de responsabilização para a gestão da qualidade dos dados, metadados e gestão do ciclo de vida. Defina funções e responsabilidades claras para os gestores de dados, custodiantes e comitês de governança para supervisionar as iniciativas de governança de dados.
- Gestão da Qualidade de Dados: Implementar processos de gestão da qualidade de dados para garantir a precisão, integridade, consistência e atualidade dos dados. Isso pode envolver atividades de perfilamento, limpeza, enriquecimento e validação de dados para identificar e corrigir discrepâncias ou anomalias.
- Gestão de metadados: Invista em soluções de gerenciamento de metadados para catalogar e documentar ativos de dados, incluindo suas definições, linhagem, uso e políticas de governança. Repositórios de metadados servem como uma fonte centralizada de informações confiáveis para a compreensão da semântica dos dados e para promover a transparência e a facilidade de descoberta dos mesmos.
- Gestão do Ciclo de Vida dos Dados: Defina políticas e procedimentos claros para gerenciar o ciclo de vida dos dados, desde a criação até o arquivamento ou descarte. Isso inclui especificar períodos de retenção, critérios de arquivamento, mecanismos de eliminação de dados e conformidade com os requisitos regulamentares.
Desafios de integração
Os processos de integração de dados que envolvem múltiplos sistemas e fontes podem resultar em inconsistências e discrepâncias que levam a dados desatualizados.
- Estrutura de integração de dados: Implemente uma estrutura robusta de integração de dados que padronize formatos, protocolos e mapeamentos de dados para facilitar a interoperabilidade perfeita entre sistemas e fontes distintos. Utilize plataformas de integração, ferramentas ETL (Extração, Transformação e Carga) e soluções de gerenciamento de APIs para otimizar os processos de movimentação e transformação de dados.
- Mapeamento e transformação de dados: Realizar mapeamentos de dados completos para identificar e conciliar inconsistências ou discrepâncias entre sistemas integrados. Estabelecer regras e mapeamentos de transformação de dados para harmonizar esquemas de dados distintos e garantir a coerência e consistência dos dados.
- Garantia da Qualidade dos Dados: Implemente medidas de garantia da qualidade dos dados, como verificações de validação, processos de reconciliação e mecanismos de tratamento de exceções, para detectar e corrigir erros ou discrepâncias de integração em tempo real. Estabeleça métricas e KPIs de qualidade de dados para monitorar a eficácia dos processos de integração e identificar áreas de melhoria.
Ao adotar essas estratégias, as organizações podem mitigar eficazmente os riscos de dados obsoletos, abordando as causas subjacentes do envelhecimento dos dados, da falta de governança de dados e dos desafios de integração. Isso permite que as organizações mantenham a integridade, a precisão e a relevância dos dados, aprimorando, assim, a capacidade de tomada de decisões e gerando valor comercial a partir de seus ativos de dados.
Impacto de dados desatualizados nas organizações
A presença de dados desatualizados pode ter implicações de longo alcance para organizações em diversos setores:
- Tomada de decisões imprecisas: Basear-se em dados desatualizados ou irrelevantes pode levar a conclusões errôneas e tomadas de decisão falhas, comprometendo os resultados comerciais e a vantagem competitiva.
- Eficiência operacional reduzida: Dados desatualizados podem prejudicar a eficiência operacional, causando atrasos, erros e ineficiências em processos que dependem de informações precisas e oportunas.
- Erosão da confiança do cliente: As organizações correm o risco de corroer a confiança e a lealdade dos clientes se fornecerem informações imprecisas ou desatualizadas, o que leva à insatisfação e a possíveis danos à reputação.
Requisitos regulamentares para o tratamento de dados obsoletos
Em um ambiente cada vez mais regulamentado, as organizações devem cumprir as normas de proteção de dados e privacidade que regem o tratamento de dados obsoletos:
- Políticas de retenção de dados: Marcos regulatórios como RGPD (Regulamento Geral de Proteção de Dados) e CCPA (Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia) Exigir que as organizações estabeleçam políticas de retenção de dados que definam a duração permitida para a retenção de dados e especifiquem os procedimentos para o descarte seguro de dados obsoletos.
- Medidas de segurança de dados: As regulamentações geralmente exigem que as organizações implementem medidas robustas de segurança de dados, incluindo criptografia. controles de acessoe trilhas de auditoria, para proteger dados obsoletos contra acesso não autorizado ou violações.
- Relatórios de Conformidade: As organizações podem ser obrigadas a demonstrar conformidade com os requisitos regulamentares relativos à gestão de dados, incluindo o tratamento de dados obsoletos, por meio de processos regulares de relatórios e auditorias.
A prevalência de dados desatualizados representa um desafio significativo para as organizações que buscam manter a integridade dos dados, a eficiência operacional e a conformidade regulatória. Ao implementar estratégias proativas de governança de dados, aproveitar tecnologias avançadas de gerenciamento de dados e aderir aos requisitos regulatórios, as organizações podem mitigar os riscos associados a dados desatualizados e desbloquear todo o potencial de seus ativos de dados para impulsionar o sucesso dos negócios.
Computação em Nuvem e IA: Catalisadores para a Atualização de Dados
A computação em nuvem e a IA contribuíram para solucionar o problema dos dados obsoletos, em vez de agravá-lo. Veja como:
Processamento de dados em tempo real
As plataformas de computação em nuvem oferecem infraestrutura escalável e flexível para processamento de dados em tempo real. Com soluções baseadas em nuvem, as organizações podem ingerir, analisar e agir sobre os dados à medida que são gerados, minimizando o risco de obsolescência. Tecnologias de IA, como aprendizado de máquina e análise preditiva, podem aproveitar essa capacidade de processamento de dados em tempo real para tomar decisões oportunas e informadas com base nas informações mais atualizadas disponíveis.
Qualidade e Governança de Dados
Os serviços de gerenciamento de dados baseados em nuvem geralmente incluem recursos para monitoramento, limpeza e governança da qualidade dos dados. Algoritmos de IA podem ser empregados para detectar e corrigir problemas de qualidade de dados em tempo real, garantindo que apenas dados precisos e confiáveis sejam usados para análise e tomada de decisões. Além disso, as plataformas em nuvem fornecem ferramentas para implementar políticas de governança de dados e garantir a conformidade com os requisitos regulatórios, reduzindo ainda mais a probabilidade de acúmulo de dados obsoletos.
Análises Avançadas
Os algoritmos de IA e aprendizado de máquina são excelentes para descobrir padrões, tendências e insights em grandes volumes de dados. Ao aproveitar os serviços de análise baseados em nuvem, as organizações podem analisar continuamente seus dados e extrair valor deles, identificando possíveis problemas ou anomalias antes que se tornem dados obsoletos. Esses recursos avançados de análise permitem que as organizações gerenciem proativamente seus ativos de dados e mantenham a atualização constante dos dados.
Integração e gerenciamento automatizados de dados
As plataformas de computação em nuvem oferecem recursos automatizados de integração e gerenciamento de dados que simplificam o processo de ingestão, transformação e distribuição de dados entre sistemas e fontes distintos. Ferramentas de automação baseadas em IA podem lidar de forma inteligente com tarefas de integração de dados, garantindo que os dados permaneçam sincronizados e atualizados em toda a organização. Ao automatizar processos rotineiros de gerenciamento de dados, as organizações podem reduzir o risco de os dados se tornarem obsoletos devido a erros ou atrasos causados por intervenção humana.
A abordagem da BigID para minimizar e mitigar dados obsoletos.
Para organizações que buscam melhorar a qualidade de seus dados e mitigar o risco de dados desatualizados — BigID Você está protegido. Nossa abordagem centrada em dados para privacidade, segurança, conformidade e gerenciamento de dados de IA Combina descoberta profunda de dados, classificação de dados de última geração e gerenciamento de riscos. Saiba onde seus dados estão localizados, qual o seu nível de sensibilidade e quem está acessando-os.
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- Conheça seus dados: A capacidade de identificar seus dados é o primeiro passo crucial tanto para reduzir riscos quanto para eliminar dados obsoletos. As organizações precisam identificar todos os seus dados, em todos os lugares. Descoberta e classificação de dados do BigID Ajuda as organizações a identificar automaticamente seus dados sensíveis, pessoais e regulamentados em todo o cenário de dados.
- Classificação de dados: Para classificar todos os dados, em qualquer lugar. Para atender aos requisitos de conformidade com a privacidade e proteção de dados, a plataforma intuitiva BigID classifica os dados por categoria, tipo, sensibilidade, política e muito mais.
- Reduzir o risco: Gerenciar o acesso a dados comerciais sensíveis e críticos – as organizações precisam incorporar o controle de acesso para identificar quem tem (e quem deveria ter) acesso a dados sensíveis. Aplicativo de Inteligência de Acesso da BigID Ajuda as organizações a identificar e remediar problemas de acesso a dados de alto risco com insights baseados em aprendizado de máquina para identificar e priorizar o risco de acesso a arquivos.
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