O que é o gerenciamento de dados?

O gerenciamento de dados é o processo de juntar, armazenar e usar os dados. Ele permite compreender quais dados você tem, onde estão localizados, quem é o proprietário, quem pode vê-los e como são acessados. O gerenciamento de dados empodera as organizações na implantação de sistemas e aplicações importantes de forma segura e econônica, além de ajudar na tomada de decisão estratégica.  

Uma boa estratégia de gerenciamento de dados determina a habilidade de uma organização em escalar e adaptar-se aos processos e necessidades empresariais. Ela oferece às equipes informações e confiança para agir mais rápido e de maneira mais inteligente.

Os sistemas de gerenciamento de dados ajudam as organizações a passar as informações certas para as pessoas corretas no momento ideal. Com controles e implementação apropriados, os fluxos de trabalho do gerenciamento de dados oferecem as informações analíticas necessárias para tomar as melhores decisões. O gerenciamento de dados é um recurso necessário para garantir que as informações empresariais importantes estejam seguras, acessíveis e escalonáveis. O seu processo de gerenciamento de dados deve:

• Gerar e selecionar dados na infraestrutura.
• Armazenar e escalar dados na nuvem e/ou on-premises.
• Estabelecer uma alta disponibilidade. 
• Ter um plano para a recuperação de desastres.
• Manter segurança e controlar o acesso a dados, onde e como possível.
• Auditar e destruir dados de acordo com os requisitos de conformidade. 
• Inspirar a criação de aplicações inteligentes usando os serviços de dados.

A governança de dados é uma etapa importante em qualquer solução de gerenciamento de dados. Enquanto o gerenciamento inclui a criação, a seleção e o resultado dos dados da organização, a governança de dados regula o uso e a segurança dos dados de acordo com os padrões e políticas internas da organização e regulamentos externos.

O gerenciamento de dados inclui muitos componentes de arquitetura que as organizações precisam considerar enquanto solucionam suas necessidades empresariais de dados. Esses aspectos do gerenciamento de dados transformam os dados em um ativo estratégico. 

• O armazenamento de dados coleta e retém as informações digitais, como os bits e bytes das aplicações, protocolos de rede, documentos, mídias, catálogos de endereços, preferências dos usuários e muito mais.
• A preparação dos dados apronta os dados brutos para a análise, corrigindo os erros e consolidando fontes diferentes.
• Os catálogos de dados categorizam os metadados para que os usuários encontrem, entendam e usem os dados importantes para eles. Tudo com mais facilidade.
• O data warehouse armazena dados em um modelo estruturado projetado para a geração de relatórios. 
• A extração, transformação e carregamento (ETL) extrai dados de um banco, transforma-os em um novo formato e faz o carregamento deles em um data warehouse.
• Os pipelines de dados transferem e processam automaticamente os dados vindos de um sistema para outro em tempo real.
• Os data lakes armazenam conjuntos grandes e variados de dados sem estrutura em seu formato nativo. Isso permite que você tenha uma visão não refinada dos dados. 
• A arquitetura de dados define formalmente como os dados serão coletados, armazenados, transportados e usados.
• A modelagem de dados aborda como os dados se deslocam por uma empresa ou aplicação.
• A malha de dados descentraliza dados analíticos para torná-los mais acessíveis e disponíveis entre equipes e locais.
• Os data grids potencializam os computadores de uma organização de forma coletiva para concluir tarefas mais pesadas. 
• A federação de dados coleta dados de várias fontes e os prepara para funcionarem juntos.

Os sistemas de gerenciamento de dados (DBMS) são sistemas que mantêm os dados para automatizar ou supervisionar esse tipo de gerenciamento. O DBMS usa a linguagem de programação SQL para estruturar e conectar os dados. Já os bancos de dados NoSQL são melhores para dados não estruturados.

Os dados só têm valor quando podem ser protegidos, processados e utilizados. Potencializar seus dados é vantajoso, mas é uma tarefa complexa. À medida que as empresas são alimentadas com dados em maior quantidade e velocidade, os desafios vão surgindo. 

• Volume: os fluxos de seus dados estão ocorrendo em tamanho maiores e formatos diferentes. Dessa forma, fica fácil perder a noção de onde eles estão e quais dados você tem. 
• Integração de dados: fica mais difícil consolidar os dados de diferentes fontes de forma estratégica e eficiente se eles se tornam mais complexos.  
• Silos: os dados que não são integrados não podem trabalhar juntos, resultando na perda de potencial e recursos desperdiçados. 
• Armazenamento e processamento de dados: as equipes de TI devem determinar para onde os dados devem ir e como devem ser processados a fim de ter o maior impacto possível. 
• Custos: o processamento e o armazenamento de dados geram mais custos, seja na nuvem ou on-premise. É importante avaliar esses custos junto com os objetivos empresariais e o valor de seus dados. 
• Conformidade: a não conformidade com o setor e com os padrões de privacidade de dados podem resultar em multas, falhas na segurança dos dados, perda da certificação ou outro risco aos seus negócios. 
• Gravidade dos dados: os dados têm o poder de atrair aplicações e serviços de acordo com o seu volume. Conjunto de dados maiores e componentes atraídos se tornam mais difíceis de migar ao longo do tempo. 

O termo big data se refere a dados tão volumosos e complexos que não são mais processáveis por métodos tradicionais. O gerenciamento de big data organiza e administra os dados com o intuito de oferecer informações em tempo real, para que você possa usá-las para aprimorar seu negócio.

A análise e classificação de big data localizam informações importantes de forma rápida de uma variedade de fontes. Pode ser difícil integrar, limpar e governar grandes conjuntos de dados. Entretanto, estabelecer uma arquitetura forte e uma estratégia de dados cuidadosa ajudam você a fazer a escala de forma eficaz, atender aos objetivos empresariais e juntar análises de dados de qualidade. Ter big data requer uma plataforma de gerenciamento que seja compatível com integração e automação.

O gerenciamento do ciclo de vida dos dados (DLM) são as pessoas, ferramentas e processos que controlam e governam dados ao longo do tempo de vida, da criação à exclusão. Isso inclui capturar, armazenar, compartilhar, arquivar e destruir dados.

Sua estratégia de DLM deve manter suas informações seguras, precisas e acessíveis. Além disso, deve cumprir com os requisitos regulatórios, como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR). Os produtos do DLM frequentemente automatizam esse processo, separando dados em níveis com base nas políticas de governança e migrando-os entre níveis.

Os dados mestres são os principais de uma empresa e essenciais para suas operações. Eles oferecem uma base para as transações empresariais e permitem que a organização compare os dados de forma consistente entre os sistemas. Clientes, produtos e localizações são algumas das entidades que compõem os dados mestres. 

O gerenciamento de dados mestres (MDM) é o processo de mantê-los. Uma estratégia de MDM unificada evita que dados importantes se separem e formem silos entre os sistemas. Além disso, previne erros de acúmulo ao manter uma única fonte de informações. 

Os sistemas do MDM oferecem uma visão geral dos dados mestres de uma empresa em diferentes fluxos, além de uma visualização de dados em tempo real e funcionalidades de segurança.

Plataformas de gerenciamento de dados executam muitas funções importantes, como localizar e resolver erros, dividir os recursos e otimizar os sistemas para melhor desempenho. Muito disso é feito de forma automatizada, o que reduz custos e aumenta a eficácia. É importante manter as práticas recomendadas de gerenciamento de dados ao usar essas plataformas. 

• Avalie os dados que você tem: é importante que equipes de TI, cientistas de dados e executivos empresariais entendam quais dados você está gerando e por que eles são importantes. 
• Alinhe seus dados com seus objetivos empresariais: não mantenha dados de que não precisa. É importante conhecer os dados que afetam os negócios, já que saber disso mantém os sistemas e a manutenção simplificados e ajuda você a localizar os dados que realmente importam.
• Otimize seus bancos de dados: garanta que eles possam fazer a escala e ter bom desempenho enquanto você os extrai de diferentes fontes. Muitos bancos de dados oferecem algoritmos avançados e funcionalidades de machine learning e inteligência artificial para ajudar você a tomar decisões bem informadas com seus dados. 
• Mantenha a alta qualidade dos dados: conserve os dados de forma precisa e atualizada com verificações regulares de qualidade, desde atualizações rotineiras a correções de ortografia e formatação. 
• Faça a governança dos seus dados e dê acesso a eles para as pessoas certas: atualize as equipes, políticas e sistemas para garantir a integridade dos seus dados, como eles são usados, armazenados e exibidos. 
• Dê atenção à segurança e conformidade: treine suas equipes e proteja seus sistemas para estarem em conformidade com as regulamentações e mantenha as informações e dados da sua empresa seguros.  

De acordo com a IDC, o Red Hat Enterprise Linux é a principal escolha dos clientes para implantações importantes em seus negócios. Isso se deve a sua estabilidade, segurança e desempenho, que oferecem consistência em todos os ambientes da infraestrutura, seja on-premises, virtual, na nuvem ou na edge. Com um local centralizado para sua solução de gerenciamento de dados, é possível se manter ágil e cumprir com seus objetivos contínuos de transformação e inovação.

O Red Hat Enterprise Linux é uma plataforma com bom custo-benefício e de alto desempenho para Microsoft SQL Server. Ele permite que você processe grandes volumes de dados e atenda às crescentes demandas analíticas e operacionais. Ele oferece uma base escalável e uma experiência de aplicação consistente, seja em ambientes de bare-metal, máquina virtual, container ou nuvem híbrida. Incluídas na plataforma, as funcionalidades analíticas identificam ameaças contra a segurança, disponibilidade, estabilidade e o desempenho, além de disponibilizar instruções sobre como evitar problemas, interrupções e downtime não planejados. O Red Hat Enterprise Linux é uma plataforma de referência da Microsoft para SQL Server no Linux. O RHEL 8 tem um desempenho memorável no SQL Server. 

O Red Hat OpenShift® Data Science é um serviço na nuvem gerenciado para cientistas de dados e desenvolvedores de aplicações inteligentes. Ele oferece uma área restrita com suporte completo para desenvolver, treinar e testar rapidamente modelos de machine learning (ML) na nuvem pública antes de serem implantados na produção. 

A Red Hat desenvolveu um novo serviço integrado, o Red Hat OpenShift Database Access. Para os administradores, agora fica mais fácil provisionar e gerenciar o acesso a vários serviços de banco de dados de terceiros. O OpenShift Database Access também ajuda desenvolvedores a conectar as aplicações a serviços de banco de dados. Com uma experiência consistente e previsível, sem precisar incomodar os administradores nem aprender as nuances dos requisitos de acesso ao banco de dados do provedor.