O mercado de tecnologia tem produzido uma demanda altíssima na busca por profissionais em variados nichos. Uma área expoente que vem se destacando no mercado é definitivamente a ciência de dados, acredita-se, o novo oásis da era digital. Com ela se torna possível fornecer informações que impactam de maneira positiva pequenos e grandes negócios. Em plena era da informação, a quantidade de dados gerados é cada vez maior. Neste universo crescente onde todo comportamento deixa uma impressão digital eletrônica, com a presença cada vez maior de equipamentos e periféricos, o profissional capaz de transformar tudo isso em informação para apoiar a tomada de decisões, torna-se cada vez mais importante.
O mercado da análise de dados, que tem se mostrado uma das vertentes mais importantes da tecnologia da informação hoje, tem se mostrado responsável por trazer resultados comerciais significativos. Mas quem não sabe administrar e interpretar os dados fornecidos, seja por falta de conhecimento ou por ter relatórios complexos e alto número de dados, pode acabar cometendo erros e gerando prejuízos.
A análise de dados é um segmento da tecnologia da informação focado em extrair “insights” de dados. Ela é composta por processos, ferramentas e técnicas de análise e gerenciamento de dados, desde a coleta, até à organização e armazenamento dos dados. São análises estatísticas, usando ou não tecnologias para fazer o processamentos dos dados, com foco para encontrar eventos que possivelmente resultariam em problemas e também auxiliando na hora de resolver um problema que já esteja ocorrendo no sistema/rede.
Conforme ocorre a expansão de qualquer organização existem alguns mitos que surgem que precisam ser desmistificados! Por isso, veja abaixo 7 mitos da análise de dados:
1º Mito – Sistema a prova de falhas ou desinteressante
Temos o péssimo hábito de pensar “isso nunca vai ocorrer comigo”, foi assim no começo da pandemia “uma gripe na China? nunca vai chegar aqui!” e continua sendo dessa forma em algumas organizações. E por duvidar do perigo que muitos gestores de TI estão perdendo o sono. À medida que as organizações se digitalizam acabam por se apoiar cada vez mais em seus programas de análise, dependendo cada vez mais de modelos sofisticados para apoiar na tomada de decisões, porém não adianta ter uma solução que faça a análise se o relatório for complicado ou com alto número de informações que poderiam ser visualizadas de outra forma. Devemos sempre estar focados na transparência do processo, afim de que as análises sobre como chegamos a determinada resposta possam ser verificadas.
2º Mito – Segurança, quanto menos hardware melhor
Já foi provado em alguns estudos que “a redundância de elementos de hardware aumenta a confiabilidade do sistema”, não é muito diferente para à análise de dados. Poucos sabem mas é essencial que se tenha sistemas, inclusive físicos, para reforçar e proteger os relatórios gerados pela análise de dados, bem como para assegurar a segurança das soluções usadas para realizar essa análise. Isso significa que quanto mais dispositivos físicos focados na segurança da rede, menor será a chance de um ataque obter êxito na sua rede. Por exemplo, você já se perguntou o por que a internet que você recebe em sua casa vem primeiro para um roteador e só depois é distribuída à você por cabo ou wi-fi? Não é apenas uma questão sobre concentrar o sinal recebido, o que ocorre é que seu roteador está servindo como um Secure Gateway para sua rede doméstica. Ele assegura, através do dispositivo físico que sua rede esteja segura e reforçada contra determinados tipos de ataque. Mas não significa que isso o torna à prova de falhas, mas que caso alguém tente invadir sua rede o processo será um pouco mais dificultoso.
De maneira mais simples podemos dizer que “existem alguns secure gateways virtuais”, que auxiliam nesse processo de acrescentar mais camadas de segurança à sua rede. Basicamente soluções que fazem esse tipo de função se expõem primeiro aos riscos, barrando o que sugerir ser danoso à rede. Vão atuar como um servidor intermediário entre os agentes de roaming gerenciados e o servidor da rede. Imagine como se você instalasse um pedágio na sua rede, que barra qualquer dado que queira passar, mas ao invés de cobrar uma quantia em dinheiro para liberar o acesso, esse pedágio cobra “integridade e segurança”, permitindo a passagem apenas de “veículos autorizados que estejam dentro do padrão”.
3º Mito – Só é possível com Desktops
Para alguns profissionais da área da TI a crença apegada no passado ainda é muito forte. Eles acreditam que a análise de dados só é possível com estações de trabalho fixas, como servidores, computadores de mesa e notebooks. O que tem se mostrado um verdadeiro mito, já que existem empresas que adotaram o modelo de hiper-comunicação digital, fornecendo dispositivos móveis como celulares e notebooks com alta performance para que seus profissionais da TI façam a análise de maneira precisa independente de onde estejam. E como nesses casos a segurança precisa ser ainda mais reforçada, na impossibilidade de haver dispositivos físicos (hardwares) para garantir isso, algumas soluções em nuvem vêm justamente para auxiliar nesse momento.
4º Mito – Investimento
Embora proteger a rede e dados armazenados seja foco principal da maioria das organizações, implementar inovações tecnológicas sempre requer um processo burocráticos enorme que começa sempre com “Quanto vai custar essa brincadeira ai?”. Quando falamos em tecnologia o que se espera são grandes investimentos de tempo e dinheiro, o que para muitos acaba por limitar o avanço, principalmente para organizações sem muitos recursos internos. Porém nem todos sabem que boa parte dos processos capazes de auxiliar na análise de dados não exigem um grande investimento. Existem muitas empresas focadas em auxiliar gestores de TI com softwares e soluções a baixo custo e que entregam muito mais do que o potencial real, superando expectativas. Para isso as empresas precisam estar criando um projeto sólido, entendendo a sua demanda real e adequando os processos e soluções tecnológicas ao cenário ideal de progresso.
5º Mito – Só dados em grande quantidade precisam ser analisados
Conforme dito anteriormente a análise de dados pode auxiliar em insights que ajudam os negócios, melhoram as tomadas de decisões e ainda podem auxiliar para corrigir problemas críticos da rede. Empresas com grande capital podem tirar proveito disso, ao investir pesado nestes recursos, garantindo vantagem competitiva significativa, já que além de capital também possuem (em grande parte dos casos) um enorme volume de dados armazenados. Mas a ideia de que é preciso ter muitos dados (big data) é uma necessidade para análise não é verdadeira, mesmo que para muitos o conceito de big data e análise ande de mãos dadas.
O que realmente importa não é a quantidade de dados mas sim a qualidade, dados específicos. Em vez disso, o recomendável é que as organizações concentrem seus esforços em determinar a finalidade do dado processado, assim tendo um entendimento dos dados que precisam acessar e sobre como eles são apresentados. Os relatórios gerados pelo analista ou solução de análise de dados precisa ser o mais ágil possível, apresentando as informações pertinentes no formato mais simples possível, de fácil interpretação.
6º Mito – Já é tarde pra começar
Com a crescente demanda e profissionais cientistas de dados sendo considerados unicórnios no segmento, há muito espaço na área para começar.
Profissionais de diversos nichos de TI tem buscado como propulsor para seus currículos especialização na área de ciência de dados. Na verdade qualquer profissional pode utilizar esse diferencial super bem vindo para se tornar extra cobiçado em absolutamente qualquer segmento, incluindo profissionais que nem sequer são da TI.
Não se assuste se no futuro esbarrar com engenheiros, advogados, médicos, publicitários e tantos outros especializados e vivendo de ciência de dados, utilizando seus conhecimentos e carreira como base para direcionar estudos cada vez mais inteligentes em seus respectivos seguimentos.
7º Mito – Tecnologia restrita a especialistas
Com o número crescente de tecnologias disponíveis no mercado, encontrar a combinação certa de ferramentas para implantar e integrar nas organizações a fim de obter os resultados esperados da equipe de análise de dados não é nada fácil, segundo James Burke, diretor de sourcing de TI e serviços de consultoria digital da empresa de consultoria ISG isso tem se mostrado cada vez mais complicado. O que naturalmente exige um conhecimento maior para quem procura soluções que possam auxiliar.
Após montar a estrutura organizacional e o modelo operacional que vai reunir o necessário para a rede, de pessoas à processos e tecnologia, o processo para a análise dos dados estará completo. O que pode ser a parte mais difícil dentro do projeto de implementação, sendo a escolha da solução ideal a parte mais “fácil e prática” do processo. Como por exemplo, empregando o Endpoint Central (antigo Desktop Central) da ManageEngine, você consegue gerenciar de maneira unificada seus endpoints, ajudando diretamente no gerenciamento de servidores, laptops, desktops, smartphones e tablets a partir de um local central. É uma visão moderna do gerenciamento de desktops que pode ser dimensionada de acordo com as necessidades organizacionais, a um custo eficiente e com apoio/suporte brasileiro caso surja algum incidente em seu ambiente.
Mas é importante ter em mente que a solução de análise ou gerenciamento de dados não fará todo o trabalho, pois a tecnologia em si não resolve nenhum problema de negócios, ela é apenas uma ferramenta para que o analista de dados ou gestor da rede possa efetivamente utilizar as informações obtidas para trazer melhorias, inovações e correções em seu ambiente tecnológico. Algumas organizações, na tentativa frustrada de criar avalanches de dados acabam por ter brejos lamacentos de informações que por sua vez acabam sendo muito difíceis de ser interpretadas, invalidando todo o processo. Utilizar soluções inteligentes e que te apoiem na hora de aprender a utilizar e extrair os dados do sistema é essencial para sobreviver à essa selva de dados, sempre focados em manter a integridade e segurança dessas informações.
Agora imagine ter uma solução integrada, que além dos dados e relatórios analisados e gerados também consiga fornecer segurança para os endpoints, dispositivos usados para acessar os dados e a rede como um todo, seria maravilhoso, certo?! A integração do Endpoint Central com o Analytics Plus da ManageEngine pode oferecer uma visão consolida de todos os dispositivos de endpoint em um único console, entregando de maneira eficiente informações relevantes que te auxiliarão para combater falhas de segurança e proteger seus dispositivos contra ameaças externas e internas.
Além disso você ainda pode obter insights diferenciados, já que o Analytics Plus inclui dashboards e relatórios pré-criados que oferecem informações objetivas para proteger os seus dispositivos de endpoint. Com ele você pode ter inteligência de segurança unificada, simplificar suas análises com IA, analisar dados dinamicamente para descobrir ameaças, Prever e planejar a carga de trabalho com precisão, colaborar em tempo real, encontrar e compartilhar informações significativas e muito mais.
Clicando no botão abaixo você aproveita essa oportunidade única de falar com um de nossos especialistas, participar de uma demonstração incrível da solução com nossa equipe técnica de suporte fazer um teste do Analytics Plus por 30 dias, confira:
ACSoftware revenda e distribuidora ManageEngine no Brasil. – Fone / WhatsApp (11) 4063 9639.
PodCafé da TI – Podcast, Tecnologia e Cafeína.
