Certifique-se de usar as ferramentas de software apropriadas para prevenir os problemas antes, durante e depois da integração de dados.

Lembre-se de que a melhor garantia contra o risco e os atrasos de projetos é descobrir problemas antes que o detalhamento se inicie. Não permita que solicitações de negócios em constante mudança e agendas corridas o distraiam da importância da descoberta de dados.

A descoberta de dados é um processo preciso e que, potencialmente, consome tempo. Ignorar as práticas recomendadas pode colocar em risco a confidencialidade de dados sigilosos e criar problemas de adequação. Pode até mesmo resultar no fracasso de um projeto. A melhor abordagem é um esforço cooperativo entre um desenvolvedor com um ponto de vista próprio da TI e um analista de dados com uma perspectiva de negócios. É importante usar ferramentas desenvolvidas para a descoberta de dados antes que você comece a integração, bem como durante o seu desenvolvimento.

Perfil antecipado

A quantidade e os tipos de dados utilizados na tomada de decisões de negócios estão crescendo. Os departamentos de TI estão cada vez mais sendo cobrados para que atendam às necessidades de negócios. Para encorajar a cooperação, use ferramentas que permitam aos executivos compreender e analisar dados. Isto ajudará a eliminar os problemas de comunicação e os desentendimentos quando a integração começar.

Depure com precisão

Identifique anomalias e rastreie a qualidade dos dados continuamente durante o processo de integração. Se você for complacente, arrisca ter problemas como violação da adequação e ameaças à segurança.

"As ferramentas de descoberta de dados se tornam cada vez mais necessárias para lidar com as áreas onde os dados sigilosos se encontram", disse Adrian Lane, Estrategista de Segurança da Securosis. "Quando você tem um esquema de banco de dados de produção com 40.000 tabelas, a maioria das quais não está documentada pelos desenvolvedores que as criaram, encontrar informações em um banco de dados único é complicado. Agora, multiplique o problema para os setores financeiro, de RH, de processamento de dados, de testes e de bancos de dados de suporte a decisões — você terá uma grande bagunça." ¹

Escolha as ferramentas certas

Já que o Big Data é o negócio do momento, alguns fornecedores de software estão apresentando seus produtos como soluções de descoberta de dados. Descobrir problemas de qualidade de dados é complicado mesmo com as melhores ferramentas, por isso, assegure-se de realizar uma pesquisa prévia.

Softwares de BI (Business Intelligence), por exemplo, oferecem bons diagramas e gráficos sem a automação que as verdadeiras ferramentas de descoberta de dados fornecem. Você precisa avaliar visualmente a qualidade dos dados, determinar a eficácia conjunta e compreender como os dados se relacionam com os processos de negócios. Softwares com funcionalidades especializadas e avançadas são necessários para descobrir a estrutura de dados subjacente a fim de relacionar os dados de um sistema àqueles que se encontram em outro.

A empresa está sob pressão para aumentar a velocidade dos projetos e permanecer competitiva. Mas você diminui a eficiência em longo prazo se não avaliar o perfil de seus dados com a frequência necessária ao longo do processo. Para realizar uma imersão nas melhores práticas recomendadas, assista Double Productivity with Integrated Data Discovery, Profiling and Data Quality.