Gerenciamento eficiente Dados de referência para o sucesso nos negócios

Os dados de referência permitem classificação de dados eficazDe acordo com um estudo realizado por Conselho de Gestão de Dados Empresariais (EDM), 80% das organizações dependem de dados de referência para seus esforços de classificação de dados. Dados de referência, como hierarquias ou glossários, ajudam as organizações a categorizar e classificar dados, possibilitando eficácia descoberta de dados, análise e reportando.

Uma gestão inadequada dos dados de referência pode levar a problemas de qualidade dos dados. Pesquisa realizada por Experian A análise de Qualidade de Dados revelou que 421 mil organizações enfrentaram problemas de qualidade de dados devido à má gestão de dados de referência. Dados de referência imprecisos, inconsistentes ou desatualizados podem resultar em erros, duplicação ou interpretação equivocada, levando a insights de negócios e tomadas de decisão pouco confiáveis.

O que são dados de referência?

Dados de referência no contexto de descoberta e classificação de dados Refere-se a dados que servem como padrão ou ponto de comparação para outros dados. Funciona como um parâmetro ou ponto de referência contra o qual outros dados podem ser avaliados ou classificados. Os dados de referência normalmente incluem conjuntos predefinidos de valores ou códigos que são usados para categorizar, classificar ou marcação outros elementos de dados com base em suas características ou atributos.

Por exemplo, em um processo de classificação de dados, os dados de referência podem incluir uma lista predefinida de tipos de dados sensíveis como números de cartão de crédito, números de segurança social ou endereços de e-mail. Ao digitalizar ou analisar dados em busca de informações sensíveis, os dados de referência são usados como ponto de partida para identificar e classificar elementos de dados que correspondam a valores ou padrões predefinidos. Isso auxilia na identificação e categorização de dados com base em regras ou critérios predefinidos, tornando o processo de descoberta e classificação de dados mais eficiente e preciso.

Por que os dados de referência são importantes?

Os dados de referência são cruciais para a descoberta e classificação de dados, pois fornecem um padrão para identificar, categorizar e etiquetar elementos de dados. Ao utilizar conjuntos predefinidos de valores ou códigos, os dados de referência servem como uma estrutura consistente que permite uma análise de dados precisa e eficiente.

Uma das principais razões pelas quais os dados de referência são importantes é que eles auxiliam na identificação de dados sensíveis ou relevantes. Por exemplo, na classificação de dados, dados de referência predefinidos podem incluir tipos de dados sensíveis, como números de cartão de crédito, números de segurança social ou endereços de e-mail. Ao comparar elementos de dados com esses dados de referência, torna-se mais fácil identificar e classificar dados que correspondam aos valores ou padrões predefinidos, permitindo que as organizações identifiquem e protejam informações sensíveis de forma eficaz.

Os dados de referência também auxiliam na manutenção da consistência e precisão no processo de descoberta e classificação de dados. Eles garantem que os dados sejam avaliados e classificados com base em critérios padronizados, reduzindo o risco de classificações subjetivas ou inconsistentes. Isso promove a integridade e a confiabilidade dos dados, o que é fundamental para a tomada de decisões informadas sobre o tratamento, a proteção e a conformidade com as normas regulamentares.

Tipos de dados referenciais

Dados referenciais são dados que fornecem contexto ou pontos de referência para outros dados, frequentemente usados como padrão ou parâmetro. Diferentes tipos de dados referenciais incluem:

• Conjuntos de códigos: Tratam-se de conjuntos padronizados de códigos usados para categorizar ou classificar dados, como códigos de indústria (por exemplo, códigos NAICS ou SIC), códigos geográficos (por exemplo, códigos postais ou códigos de países) ou códigos de produtos (por exemplo, códigos UPC ou SKU).
• Taxonomias: Essas são classificações hierárquicas ou multiníveis usadas para categorizar dados com base em critérios ou características específicas. Exemplos incluem taxonomias de produtos, taxonomias de segmentação de clientes ou taxonomias de avaliação de riscos.
• Hierarquias: Essas são estruturas que representam relações entre elementos de dados de forma hierárquica, como hierarquias organizacionais (por exemplo, linhas de reporte ou departamentos), hierarquias de produtos (por exemplo, categorias, subcategorias e variantes de produtos) ou hierarquias de clientes (por exemplo, relações entre empresa matriz e subsidiária).
• Tabelas de referência: Essas são tabelas de consulta que armazenam valores de dados de referência e seus respectivos significados ou descrições. Exemplos incluem taxas de câmbio, mapeamentos de países ou regiões ou mapeamentos de atributos de produtos.
• Glossário: São coleções de definições ou explicações de termos ou conceitos usados na organização ou no setor. Os glossários proporcionam um entendimento comum da terminologia de dados e ajudam a garantir o uso e a interpretação consistentes dos dados.
• Padrões: São diretrizes, especificações ou regras estabelecidas que visam garantir consistência, interoperabilidade e conformidade na troca ou integração de dados. Exemplos incluem padrões de dados para formatos de dados, protocolos de dados ou governança de dados.
• Regras ou políticas: Essas são regras ou políticas predefinidas que regem a validação de dados, a qualidade dos dados ou o uso dos dados. Exemplos incluem regras de validação de dados, políticas de retenção de dados, ou Políticas de acesso a dados.

Encontrando contexto – casos de uso de dados de referência

• Financiar: No financiar Na indústria, os dados de referência podem ser usados para categorizar instrumentos financeiros, como ações, títulos e opções, com base em atributos como classe de ativos, moeda ou data de vencimento. Isso auxilia na gestão de portfólios, na avaliação de riscos e na elaboração de relatórios regulatórios.
• Assistência médica: Na área da saúde, os dados de referência podem ser usados para classificar diagnósticos médicos, procedimentos e medicamentos com base em conjuntos de códigos padrão do setor, como... CID-10, CPT, ou RxNorm. Isso auxilia na coordenação do atendimento ao paciente, faturamento e reembolso, e pesquisa médica.
• Varejo: No varejo Na indústria, os dados de referência podem ser usados para categorizar produtos com base em atributos como tipo de produto, marca, tamanho ou cor. Isso permite uma gestão de estoque eficiente, precificação e categorização de produtos para plataformas de vendas online.
• Energia: No setor energético, os dados de referência podem ser usados para categorizar fontes de energia, como petróleo, gás ou tipos de energia renovável, com base em atributos como densidade energética, pegada de carbono ou localização. Isso auxilia na comercialização de energia, na elaboração de relatórios ambientais e no planejamento de recursos.
• Governo: No setor governamental, os dados de referência podem ser usados para classificar cidadãos, empresas e entidades governamentais com base em atributos como informações demográficas, classificação tributária ou tipo de negócio. Isso auxilia na prestação de serviços públicos, no cumprimento de normas e na formulação de políticas.

Como as organizações podem gerenciar dados de referência?

1. Estabelecer um processo centralizado de gestão de dados de referência: Crie um processo estruturado para gerenciar dados de referência de forma centralizada, garantindo que sejam atualizados, validados e armazenados com segurança. Esse processo deve incluir práticas de governança de dados para manter a qualidade e a integridade dos dados.
2. Implementar medidas de segurança de dados: Implemente medidas de segurança robustas para proteger os dados de referência contra acesso não autorizado, violações de dados e outras ameaças à segurança. Isso pode incluir criptografia, controles de acessoe técnicas de mascaramento de dados para garantir a proteção de dados de referência sensíveis.
3. Monitorar e auditar a utilização de dados de referência: Monitore e audite regularmente o uso de dados de referência para garantir a conformidade com as normas de segurança de dados. Isso inclui rastrear quem tem acesso aos dados de referência, como eles estão sendo usados e identificar quaisquer riscos ou vulnerabilidades potenciais.
4. Educar os funcionários sobre as melhores práticas de segurança de dados: Ofereça treinamento e capacitação aos funcionários sobre as melhores práticas de segurança de dados, incluindo o manuseio e uso adequados de dados de referência. Isso pode ajudar a prevenir violações de dados acidentais e garantir que os funcionários estejam cientes de suas responsabilidades na gestão segura de dados de referência.
5. Automatize os processos de gestão de dados de referência: Utilize ferramentas e tecnologias de automação para otimizar os processos de gerenciamento de dados de referência, como validação, enriquecimento e integração de dados. Isso pode ajudar a reduzir erros manuais e melhorar a precisão dos dados, além de acelerar os fluxos de trabalho da empresa.
6. Revisar e atualizar regularmente os dados de referência: Mantenha os dados de referência atualizados, revisando-os e atualizando-os regularmente com base em padrões do setor, mudanças regulatórias e requisitos de negócios. Isso garante que os dados de referência permaneçam precisos e relevantes, além de ajudar as organizações a cumprir as normas de segurança de dados, mantendo a agilidade dos negócios.

Possíveis consequências da má gestão de dados de referência

A má gestão de dados de referência pode representar diversos desafios para as empresas. Explore os seguintes pontos:

1. Dados inconsistentes e imprecisos: Dados de referência mal gerenciados podem resultar em inconsistências e imprecisões, levando a problemas de qualidade dos dados. Isso pode impactar a tomada de decisões, a geração de relatórios e análises, além de causar ineficiências operacionais e erros.
2. Falta de integridade dos dados: Os dados de referência servem como parâmetro para a classificação e etiquetagem de dados. Quando os dados de referência são mal gerenciados, isso pode levar a problemas de integridade dos dados, com valores incorretos ou desatualizados sendo usados na análise ou no processamento de dados, resultando em resultados não confiáveis.
3. Riscos de conformidade: Os dados de referência são frequentemente usados para garantir a conformidade com regulamentos de segurança de dados, padrões da indústria e requisitos legais. Dados de referência mal gerenciados podem levar a riscos de conformidade, como violações de dados, acesso não autorizado e violações de privacidade de dados, resultando em repercussões legais e financeiras.
4. Integração e processamento de dados ineficientes: Os dados de referência são frequentemente compartilhados entre vários sistemas ou aplicativos. Quando mal gerenciados, podem levar a dificuldades na integração e no processamento de dados, resultando em inconsistências, duplicações e atrasos nos processos de negócios.
5. Aumento dos custos operacionais: A má gestão de dados de referência pode exigir esforços manuais para corrigir inconsistências, validar dados e atualizar valores de referência. Isso pode resultar em aumento dos custos operacionais e ineficiência de recursos, impactando a produtividade e a rentabilidade geral do negócio.
6. Perda de oportunidades de negócios: Dados de referência imprecisos ou inconsistentes podem levar à perda de oportunidades de negócios. Por exemplo, a categorização incorreta de produtos ou a segmentação inadequada de clientes podem resultar em perda de oportunidades de vendas ou marketing, levando a prejuízos financeiros.
7. Redução da satisfação do cliente: Uma gestão inadequada de dados de referência pode afetar a precisão dos dados dos clientes, resultando em perfis incorretos ou incompletos. Isso pode levar à redução da satisfação do cliente, bem como a impactos negativos no relacionamento e na fidelização.

Gestão eficiente de dados de referência com BigID

A BigID é uma plataforma de descoberta de dados para privacidade, segurança e governança que ajuda as organizações a gerenciar dados de referência de forma eficiente de diversas maneiras:

• Descoberta automatizada de dados: A BigID utiliza técnicas de descoberta de dados de última geração para identificar automaticamente, classificar, e catálogo dados de referência de diversas fontes, como bancos de dados, sistemas de arquivos, armazenamento em nuvem e data lakes. Isso ajuda as organizações a identificar dados de referência de forma rápida e precisa, mesmo em ambientes de dados grandes e complexos.
• Gestão centralizada de dados de referência: A BigID oferece uma plataforma centralizada para que as organizações gerenciem dados de referência, incluindo conjuntos de códigos, taxonomias, hierarquias, tabelas de referência, glossários, padrões e regras ou políticas. Isso permite que as organizações mantenham uma única fonte de verdade para dados de referência, garantindo consistência e precisão em diferentes sistemas e processos.
• Análise de linhagem e impacto dos dados: A BigID fornece linhagem de dados e recursos de análise de impacto que ajudam as organizações a entender como os dados de referência são usados em diferentes fluxos e processos de dados. Isso ajuda as organizações a identificar dependências, relacionamentos e impactos dos dados de referência em outros elementos de dados, garantindo o gerenciamento e o uso adequados dos dados de referência ao longo de todo o ciclo de vida dos dados.
• Qualidade e validação dos dados: O BigID inclui qualidade dos dados e recursos de validação que permitem às organizações validar e garantir a precisão e a integridade dos dados de referência. Isso inclui perfilamento de dados, regras de validação de dados, enriquecimento de dadose funcionalidades de limpeza de dados que ajudam as organizações a manter dados de referência de alta qualidade.
• Governança e conformidade de dados: Conjunto de ferramentas de governança de dados da BigID Oferece recursos robustos de governança e conformidade de dados que ajudam as organizações a gerenciar dados de referência de acordo com as regulamentações de segurança de dados, padrões do setor e políticas internas. Isso inclui controles de acesso a dados, mascaramento de dados, políticas de retenção de dados e trilhas de auditoria que garantem a governança adequada dos dados e a conformidade com os requisitos regulatórios.
• Automação e aprendizado de máquina: A BigID utiliza tecnologias de automação e aprendizado de máquina para otimizar os processos de gerenciamento de dados de referência. Isso inclui descoberta automatizada de dados, classificação de dados, mapeamento de linhagem de dados e validação da qualidade dos dados, o que ajuda as organizações a gerenciar dados de referência com eficiência e acelerar os fluxos de negócios.

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Autor

Alexis Porter

Gerente de Marketing de Conteúdo

Alexis atua como Gerente de Marketing de Conteúdo na BigID, uma empresa líder em DSPM (Gerenciamento de Propostas de Conteúdo Digital). Ela se especializa em ajudar startups de tecnologia a desenvolver e aprimorar sua voz, para que contem histórias mais envolventes e que ressoem com públicos diversos. Alexis possui bacharelado em Escrita Profissional e mestrado em Comunicação de Marketing pela Universidade de Denver. Ela reside em Orlando, Flórida.