Centralização de dados – um guia para modernizar a análise financeira

O que é centralização de dados?

A centralização de dados é o processo de consolidação de dados de múltiplas fontes em um único local centralizado, geralmente um banco de dados, um data warehouse em nuvem ou um data lake. A centralização dos dados torna-os mais acessíveis, seguros e ajuda a obter uma única fonte de verdade para melhorar a tomada de decisões.

As organizações obtêm uma visão completa da sua situação financeira consolidando dados de vários sistemas, incluindo software de contabilidade e ferramentas de CRM.

Um conceito intimamente relacionado aqui é o de dados distribuídos.

Qual é a diferença entre dados centralizados e dados distribuídos?

A principal diferença está na forma como eles são armazenados. Em um repositório centralizado, todos os dados residem em um único local, enquanto em sistemas distribuídos os dados estão espalhados.

Algumas características de ambos os métodos:

1. Dados centralizados:
   • O acesso aos dados é normalmente controlado por uma autoridade ou servidor central.
   • Exemplos de sistemas de dados centralizados incluem bancos de dados tradicionais gerenciados por um único servidor ou data warehouses onde os dados são consolidados para análise.
2. Dados distribuídos:
   • Em um sistema de dados distribuído, os dados são espalhados por vários locais ou nós dentro de uma rede.
   • Não existe uma autoridade central única que controle todos os dados; em vez disso, os dados podem ser replicados ou particionados em diferentes nós.
   • O acesso aos dados e o processamento podem ocorrer localmente em cada nó, reduzindo a necessidade de coordenação centralizada.
   • Exemplos de sistemas de dados distribuídos incluem redes ponto a ponto e bancos de dados distribuídos como DynamoDB.

Principais diferenças:

Ao controle: Os dados centralizados têm um único ponto de controle, enquanto os dados distribuídos podem ter vários pontos de controle ou nenhum.

Locação: Os dados centralizados são armazenados em um ou alguns locais, enquanto os dados distribuídos são espalhados por vários locais ou nós.

Acesse em: O acesso a dados centralizados normalmente requer a interação com uma autoridade central, enquanto os dados distribuídos podem permitir acesso e processamento mais descentralizados.

Escalabilidade e tolerância a falhas: Os sistemas de dados distribuídos são frequentemente mais escaláveis ​​e tolerantes a falhas devido à sua natureza descentralizada, enquanto os sistemas centralizados podem enfrentar limitações nestas áreas.

Dependência de rede: Os sistemas de dados distribuídos dependem fortemente da comunicação de rede entre nós, enquanto os sistemas centralizados podem depender menos do desempenho da rede para acesso aos dados.

A mudança de dados isolados para dados centralizados

Muitas organizações ainda operam com dados isolados, limitando a sua capacidade de aproveitar plenamente o poder da análise. Dados em silos refere-se a informações segregadas ou compartimentadas dentro de uma organização e armazenadas em bancos de dados ou sistemas separados gerenciados por departamentos ou equipes individuais. Nesses casos, os dados não são facilmente acessíveis ou compartilhados em toda a organização.

Os dados isolados muitas vezes resultam de uma combinação de fatores, incluindo sistemas díspares, formatos de dados inconsistentes, permissões de acesso variadas ou falta de integração, ou seja, diferentes departamentos que usam seus próprios bancos de dados sem integrá-los em um sistema unificado. Esses fatores coletivamente levam a desafios no gerenciamento de dados.

Desafios de dados isolados

As organizações enfrentam vários obstáculos devido aos dados descentralizados. Esses desafios incluem:

• Sistemas legados: Sistemas desatualizados dificultam a inserção dos dados necessários em seu data warehouse. Fontes de dados divergentes podem levar a informações conflitantes, prejudicando a precisão e a confiabilidade.
• Dificuldades de análise: Dados em fontes diversas e dispersas exigem um grande esforço de consolidação e interpretação, limitando as capacidades de análise de dados.
• Impedimentos oportunos à tomada de decisões: Consolidação de dados e os atrasos na reconciliação dificultam a rápida tomada de decisões, o que coloca a sua empresa em desvantagem em relação a quem consegue processar em tempo real.

Imagine uma grande organização com muitos departamentos, cada um responsável pelos seus próprios dados financeiros. O departamento de marketing possui seu próprio conjunto de planilhas que monitoram as despesas com publicidade e o desempenho da campanha. O departamento de vendas possui um sistema CRM que registra as transações e receitas dos clientes. O departamento financeiro possui seu próprio software de contabilidade para gerenciar as demonstrações financeiras.

O resultado? Com os dados espalhados por esses silos, é um desafio obter uma visão holística das operações da organização. A solução: Centralização de dados.

Os benefícios da centralização de dados

A centralização de dados tem crescido em importância, e com razão, dados os diversos benefícios que oferece:

• Melhoria na Tomada de Decisão: A centralização de dados permite que todos na equipe obtenham uma visão holística dos dados em que trabalham. Por exemplo, as equipes financeiras obtêm uma compreensão abrangente do fluxo de caixa, dos fluxos de receita e das métricas financeiras. Ter as informações mais atualizadas e uma visão completa de todos os seus dados permite previsões mais precisas e tomadas de decisões estratégicas.

• Eficiência aprimorada: A centralização de dados simplifica as operações comerciais, eliminando a coleta manual de dados de fontes distintas. Nas finanças, isso significaria acelerar exponencialmente os relatórios mensais e trimestrais. Conseqüentemente, a centralização de dados aumenta a eficiência e a produtividade, permitindo que os profissionais se concentrem na análise estratégica.
• Integridade e conformidade de dados: Centralizar dados leva a melhorias integridade de dados. Isso é feito mantendo a consistência dos dados e minimizando erros e discrepâncias nos conjuntos de dados. Além disso, cumprir os requisitos regulamentares é muito mais fácil quando os seus dados estão organizados e acessíveis.
• Análise e relatórios de dados simplificados: A centralização de dados estabelece a base para análises avançadas. Com todos os dados relevantes em um só lugar, as organizações podem usar técnicas analíticas avançadas, como modelagem preditiva e ML, para descobrir insights valiosos. É mais fácil realizar análises de dados e gerar relatórios significativos com todos os dados em um só lugar. Os analistas podem acessar um conjunto de dados unificado sem a necessidade de processos complexos de integração ou reconciliação de dados.
• Escalabilidade e Flexibilidade: À medida que as organizações crescem, a centralização fornece a escalabilidade e a flexibilidade necessárias para acomodar volumes crescentes de dados e mudanças nos requisitos de negócios. O repositório centralizado pode ser facilmente expandido ou modificado para se adaptar a novas fontes de dados e necessidades analíticas.
• Segurança de dados aprimorada: A centralização dos dados facilita melhores medidas de segurança e controles de acesso, pois um repositório único e centralizado é mais fácil de gerenciar. As organizações podem implementar políticas de segurança centralizadas, padrões de criptografia e mecanismos de autenticação para proteger dados confidenciais contra acesso não autorizado.
• Qualidade de dados aprimorada: Centralizar os dados melhora sua qualidade. Durante o processo de centralização, os dados são limpos e padronizados com base em rígidos padrões da empresa. Isso ajuda a criar um repositório único de dados precisos e oportunos, garantindo que as equipes e a gestão tenham dados mais confiáveis ​​para análise, economizando potencialmente centenas de milhares de dólares em relatórios e previsões errôneas.
• Maior economia de custos: A centralização dos dados aumenta a poupança de custos ao reduzir a duplicação de esforços, uma vez que todos os dados estão presentes num único local. Essa desduplicação também minimiza a necessidade de infraestrutura redundante e otimiza os processos de gerenciamento de dados.

Etapas para centralizar os dados organizacionais

A centralização de dados requer planejamento e execução cuidadosos. Vamos explorar as principais etapas que as organizações devem considerar:

1. Avaliando sua infraestrutura de dados atual: Antes de centralizar os dados, avalie a infraestrutura de dados existente. Identificar e documentar os sistemas e ferramentas atuais, avaliar qualidade de dadose identificar quaisquer lacunas ou redundâncias. Por exemplo, durante a avaliação, você pode descobrir que diferentes departamentos da sua organização usam diversas fontes de dados, resultando em duplicação e inconsistências de dados.
2. Defina metas de centralização de dados: Defina claramente as metas e objetivos da centralização dos dados organizacionais. Determine quais benefícios você pretende alcançar e como a centralização se alinha aos objetivos mais amplos da sua organização. Você espera obter melhor qualidade de dados? Ou sua empresa exige conformidade simplificada? Estas são algumas perguntas para as quais seu plano de centralização de dados deve ter respostas.
3. Desenvolva uma estrutura de governança de dados: Estabelecer uma estrutura para governar os dados centralizados de forma eficaz. Defina propriedade de dados, responsabilidades, controles de acesso e políticas de segurança. Implemente padrões de qualidade de dados, práticas de gerenciamento de metadados e processos de gerenciamento do ciclo de vida dos dados. Uma estrutura de governança de dados atua como um guia para o gerenciamento de dados.
4. Selecione Arquitetura de Dados Centralizada: escolha a arquitetura de dados centralizada apropriada com base nas necessidades da sua organização. Considere opções como data warehouses em nuvem, data lakes, sistemas de gerenciamento de dados mestres (MDM) ou bancos de dados centralizados. Além disso, avalie fatores como volume de dados, velocidade, variedade e complexidade dos requisitos analíticos.
5. Integração e migração de dados: Desenvolver uma estratégia para integração e migração de dados. Implemente ferramentas de integração de dados, processos ETL ou seu método preferido para movimentação eficiente de dados.
6. Escolhendo as ferramentas de centralização certas: Selecionar as ferramentas e tecnologias apropriadas é fundamental para uma centralização de dados bem-sucedida. Considere soluções que se alinhem com as necessidades específicas da sua organização, como data warehouses, plataformas de integração de dadosou plataformas analíticas baseadas em nuvem. Colabore com as equipes de TI e finanças para identificar as ferramentas mais adequadas que se integram perfeitamente aos sistemas existentes. Um processo de seleção bem planejado garante compatibilidade, escalabilidade e segurança. Por exemplo, se sua organização deseja acompanhar grandes volumes de dados históricos, você pode optar por uma ferramenta de data warehouse que possa lidar com os requisitos de armazenamento e consultas complexas de forma eficiente.
7. Garanta a segurança e conformidade dos dados: Implemente medidas de segurança robustas e controles de conformidade para proteger dados centralizados contra acesso não autorizado, violações ou uso indevido. Isto é especialmente importante porque um repositório único e centralizado pode muito bem se transformar em um ponto único de falha. Criptografe dados confidenciais, implemente controles de acesso, trilhas de auditoria e mecanismos de monitoramento.
8. Estabeleça padrões de dados e gerenciamento de metadados: em seguida, defina padrões de dados, convenções de nomenclatura e práticas de gerenciamento de metadados para garantir consistência e usabilidade de dados centralizados. Documente definições, linhagens e relacionamentos de dados para fornecer contexto e facilitar a descoberta e compreensão de dados.
9. Fornece acesso a dados e recursos de análise: permite acesso fácil a dados centralizados para usuários em toda a organização. Implemente ferramentas de análise de autoatendimento, plataformas de visualização de dados ou soluções de BI (Business Intelligence) para capacitar os usuários a obter insights e tomar decisões baseadas em dados.
10. Monitore e mantenha a infraestrutura de dados centralizada: Monitore e mantenha continuamente a infraestrutura de dados centralizada para garantir desempenho, confiabilidade e escalabilidade. Monitore a qualidade dos dados e resolva os problemas imediatamente para otimizar a utilização dos recursos.
11. Iterar e melhorar: Revise e repita regularmente sua estratégia de dados centralizada com base nas mudanças nos requisitos de negócios e nos avanços tecnológicos. Melhore continuamente processos, ferramentas e práticas de governança para maximizar o valor derivado de dados centralizados.

O futuro da análise financeira: uma abordagem centralizada

As instituições financeiras têm tradicionalmente dependido de fontes de dados fragmentadas e de sistemas analíticos isolados. No entanto, no atual ambiente acelerado e orientado por dados, a centralização e integração de dados de diversas fontes — como sistemas internos, fornecedores externos de dados de mercado e até mesmo dados não estruturados, como demonstrações de resultados, demonstrações de fluxo de caixa e balanços patrimoniais — é crucial para uma visão abrangente do cenário financeiro.

A mudança da análise financeira isolada para a centralizada é fundamental para as organizações que buscam prosperar no cenário empresarial moderno. A centralização de dados aliada à tecnologia moderna permite que as empresas tenham acesso a insights abrangentes que impulsionam a tomada de decisões estratégicas, melhoram o desempenho financeiro e capitalizam novas oportunidades. Adotar uma abordagem centralizada à análise financeira não é apenas um investimento sábio – é um passo necessário para a construção de um futuro sustentável e competitivo.

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