Estratégias de gerenciamento de informações: de cartões punch a data warehouses e olhando para o futuro com Big Data e IA

By Becky Simon | 24 de October de 2017 (updated 4 de August de 2023)

Em poucas palavras, o gerenciamento de informações (IM) está garantindo que as pessoas certas tenham as informações certas no momento certo. Mas há muita coisa para fazer isso acontecer: os dados precisam ser processados, contextualizados, marcados e analisados para se tornarem informações úteis. Este artigo discute o gerenciamento de informações em um ambiente de negócios e seu histórico, analisa as práticas recomendadas e examina como os dados brutos se tornam informações. Além disso, você ouvirá especialistas sobre planejamento e estratégia para criar um programa de IM.

 

O que é gerenciamento de informações?

O gerenciamento de informações (IM) refere-se à coleta, organização, armazenamento e manutenção de dados, incluindo documentos, imagens, bases de conhecimento, código e outros tipos de mídia virtual. O IM cresceu a partir do gerenciamento tradicional de dados, que se concentrou em armazenar e manter mídia física.

A definição de gerenciamento de informações está em constante evolução à medida que a tecnologia, as ideias e as necessidades dos negócios mudam. O IM pode englobar um ciclo de atividades organizacionais: coleta de dados, análise, categorização, contextualização e arquivamento (e, em alguns casos, exclusão), a fim de apoiar as necessidades de uma empresa. Isso significa que dados e informações têm um ciclo de vida: são úteis por um período, mas em algum momento deixam de ser. 

Como qualquer outra prática de negócios, o IM incorpora conceitos gerais de gerenciamento, como planejamento, controle e execução. O gerenciamento de informações também inclui o gerenciamento de dados e as atividades associadas. O gerenciamento de dados é o desenvolvimento e a implementação de ferramentas e políticas que permitem que os dados avancem de estágio em estágio durante seu ciclo de vida.

O gerenciamento de informações tem quatro componentes principais. 

  • Pessoas: não apenas os envolvidos no IM, mas também os criadores e usuários de dados e informações.
  • Políticas e Processos: as regras que determinam quem tem acesso a que, as etapas de como armazenar e garantir informações devem ser armazenadas e protegidas, e cronogramas para arquivamento ou exclusão.
  • Tecnologia: os itens físicos (computadores, armários de arquivo, etc.) que armazenam dados e informações e qualquer software usado.
  • Dados e informações: o que o resto dos componentes usam.

 

Four Components of Information Mangement

O que o gerenciamento de informações não é

O IM geralmente é confundido com gerenciamento de conteúdo ou gerenciamento de conhecimento. Embora todos os três processos estejam relacionados e haja alguma sobreposição, eles têm algumas diferenças. O gerenciamento de conteúdo trata de dados (blocos de texto, imagens, vídeos e muito mais) que um site usa e as capas para organizar e exibir os dados (por exemplo, tags XML ou codificação HTML). O gerenciamento do conhecimento é semelhante à ciência da biblioteca e lida com informações para treinamento e educação, transferência de conhecimentos e experiências e, além disso, repassa as lições aprendidas. 

Princípios de gerenciamento de informações

Existem muitos princípios de gerenciamento de informações. Um conjunto bem conhecido é o Corpo de Gerenciamento de Informações do Conhecimento (IMBOK), que é uma estrutura que divide as habilidades de gerenciamento em seis áreas de conhecimento e quatro áreas de processo. 

As áreas de conhecimento incluem as seguintes:

  • Tecnologia da Informação (TI): hardware e software
  • Sistemas de informação: TI incorporado em um sistema que atende às necessidades e políticas de negócios 
  • Informações de negócios: criadas ao analisar e contextualizar dados usando ferramentas como o sistema de informações
  • Processos de negócios: como avaliar e usar as informações de negócios para tomar decisões
  • Benefício de negócios: a vantagem desejada que as informações de negócios proporcionarão
  • Estratégia de negócios: o plano mestre que dá uma direção a uma empresa. De forma ideal,  as decisões tomadas por meio dos processos de negócios, que são baseados em informações de negócios, guiarão a estratégia e levarão à realização dos benefícios de negócios.

As áreas de processo do IMBOK são:

  • Projetos: adicionar novas capacidades, software e hardware aos sistemas de informação
  • Mudança de negócios: avaliar informações para impulsionar melhorias nos processos 
  • Operações de negócios: o dia a dia de um negócio. Isso orientará melhorias com base em atualizações de processos e, com sorte, aumentará os benefícios.
  • Gerenciamento de desempenho: tentar garantir que as operações estejam funcionando no pico de capacidade

 

Information Body of Knowledge

Dados como um produto
: da mesma forma que uma empresa produz algo como porcas e parafusos, um departamento da empresa (como TI) pode produzir dados que outros departamentos (como finanças ou marketing) ou outro negócio tratam como produto ou serviço. Com este estado de espírito, a entidade fornecedora vê a entidade receptora como cliente e, portanto, pode ser mais sensível às suas necessidades.  

 

Stefan Haase

Stefan Haase, Director at Whitecap Consulting in Leeds, UK, explains,
“Information Management is a multi-faceted discipline that centres on data compliance. An organization accesses, creates, distributes, manages, stores, protects, and secures a wide variety of information which requires strong data governance, access management, and data protection.”

O que são estratégias de gerenciamento de informações?

Estratégias de gerenciamento de informações são planos que ajudam uma empresa a garantir que suas práticas de IM estejam em sincronia, melhorem processos e preparem para o futuro. Desde a indicação do status atual até a identificação de metas, esses planos podem incluir as seguintes informações:

  • Status atual
  • Metas para o futuro
  • Etapas concretas para alcançar essas metas
  • Planos para adquirir novos recursos
  • Processos e políticas para interagir com departamentos de negócios
  • Atribuir responsabilidade pela implementação e geração de relatórios de cada um

De onde vêm os dados e informações?

O termo dados refere-se a números brutos ou fatos, enquanto informações são dados que foram processados, estruturados, interpretados e organizados, para que possam informar decisões e planos. As empresas podem obter dados de muitas fontes, incluindo as seguintes:

  • Sistemas Legados: usados para dados que se acumulam há muito tempo. Os sistemas legados de uma empresa (por exemplo, gerenciamento de aprendizagem, registros de funcionários, histórico financeiro) contêm dados úteis que podem ser aproveitados.
  • Criação de dados: transações, fabricação, pagamentos, compras e avaliações de funcionários (para citar alguns) criam dados. Para um varejista, os dados podem ser quantas vendas de martelos e serras o sistema de ponto de vendas dele monitorou. Para um fabricante, pode ser o número de monitores de computador que foram montados. Para uma empresa de entrega, pode ser a hora em que um pacote foi deixado em um local designado.
  • Coleta de dados: dados provenientes de fontes externas, como tendências climáticas, notícias, avisos de fechamento de estradas ou tendências de contratação. Esse tipo de dado pode ser comprado ou coletado gratuitamente. 

Como dados se tornam informações  
os dados se tornam informações por interpretação, análise, contextualização, processamento e outras atividades de IM. 

 

Rebecca Carter

R. Rebecca Carter, a Senior Content Strategist at Global Team Blue in Detroit, says, “Data is raw numbers. Data passes through a filter of tools and/or people who organize, categorize, analyze, tag, and distribute the data to become meaningful information in context.”

Por exemplo: o registro de um motorista de quantos galões de gasolina ele compra são dados. Esse mesmo motorista calculando sua quilometragem faz com que seja informação. Se ele mapear sua quilometragem por condições climáticas ou cidade versus condução em rodovias, são informações mais valiosas. 

Em um contexto de negócios, o número de pares de sapatos vendidos e o preço pago por par são dados. Mapear vendas por loja, comparar números de vendas com o período anterior ou acompanhar quantos clientes usaram um cupom passa a ser informação.

Embora existam muitas maneiras de conceituar a forma como os dados se tornam informações, um conceito bem conhecido é o modelo de portfólio criado por Andy Bytheway, professor de Ciência da Computação na Universidade do Cabo Ocidental, na África do Sul. Este modelo postula dois eixos:

  • Fonte: interna vs. externa - se os dados vêm de dentro de uma organização (números de vendas, e-mail) ou de fora (relatórios de notícias, condições da estrada por hora).
  • Estrutura: estruturada versus não estruturada - se os dados foram analisados ou colocados em contexto ou se é apenas uma coleção de fatos.

O quadrante mais valioso é estruturado interno. Essas informações foram examinadas, processadas, colocadas em contexto e fornecem a melhor base para a tomada de decisões operacionais dos negócios.

Dados e informações têm valor

Dados e informações são ativos corporativos que são criados ou coletados por uma empresa. Como podem tornar o negócio mais valioso, eles precisam de proteção. Ao contrário de computadores ou edifícios, dados e informações são intangíveis, por isso muitas vezes é difícil atribuir um valor real.

O relatório Information Digital Transformation MaturityScape de 2015 da IDC afirma: “A informação está no centro do novo ecossistema digital”. Para aproveitar ao máximo os dados e as informações, as organizações podem considerar o modelo de cadeia de valor de informações, criado por Elias Bizannes. Embora ele tenha criado esse modelo com B2C em mente, relacionamentos B2B ou interdepartamentais podem adaptá-lo. O modelo inclui as seguintes etapas:

  • Coletar e criar dados: os dados têm valor como recurso.
  • Processar dados: o valor está na capacidade de combinar, contextualizar, etc.
  • Gerar informações: os diversos padrões e conexões que se tornam visíveis são o valor criado nesta etapa.
  • Aplicar conhecimento: o valor vem do uso do que foi criado para fazer alterações em operações, processos, etc. 

Segurança e gerenciamento de informações

Os protocolos de segurança para dados estão além do escopo deste artigo, mas são uma parte vital de qualquer programa de gerenciamento de informações. Criminosos e hackers entendem o valor dos dados da empresa e é por isso que vão atrás dele. Nem sempre os dados recebem a proteção que merecem com base em seu valor - considere as recentes violações da Equifax como exemplos. Saiba mais sobre como proteger dados lendo Segurança de rede 101: problemas e práticas recomendadas.

 

O que é gerenciamento estratégico de informações?

O gerenciamento estratégico de informações (SIM) ajuda empresas e organizações a categorizar e processar as informações que criam e recebem. Também pode ajudar as empresas a identificar oportunidades para melhorar as operações e ter um impacto positivo nos lucros por meio da análise de uso de dados.

Em um artigo de 2009 intitulado "Gerenciamento estratégico de informações sob vazamento em uma cadeia de suprimentos", os autores Krishnan S. Anand e Manu Goyal definem o SIM como "gerenciando ativamente o imperativo informacional da empresa e fazendo trocas apropriadas com o imperativo operacional, caso surjam conflitos, a fim de maximizar os lucros".

O que é um sistema de gerenciamento de informações?

Um sistema de gerenciamento de informações (IMS) é um conjunto de hardware e software que armazena, organiza e acessa dados armazenados em um banco de dados. Ele também fornece ferramentas que permitem a criação de relatórios padronizados e ad-hoc.

Existem inúmeros tipos de IMSs que podem executar funções de negócios especializadas, incluindo os seguintes exemplos:

  • Sistema de inteligência de negócios: as operações usam um sistema de inteligência de negócios para tomar decisões de negócios com base na coleta, integração e análise dos dados e informações coletados. 
  • Sistema de gerenciamento de relacionamento com o cliente: armazena informações importantes sobre clientes, incluindo vendas anteriores, informações de contato e oportunidades de vendas. Equipes de marketing, atendimento ao cliente, vendas e desenvolvimento de negócios geralmente usam CRM.
  • Sistema de automação de força de vendas: um componente especializado de um sistema de CRM que automatiza muitas tarefas executadas por equipes de vendas. Ele pode incluir gerenciamento de contatos, acompanhamento e geração de líderes, e gerenciamento de pedidos.
  • Sistema de processamento de transações: um IMS que conclui uma venda e gerencia detalhes relacionados. Em um nível básico, pode ser um sistema de ponto de venda (POS) ou um sistema que permita que um viajante procure por um hotel e inclua opções de quarto, como faixa de preço, tipo e número de camas ou piscina e, em seguida, selecione e faça a reserva. 
  • Sistema de gerenciamento de conhecimento: o atendimento ao cliente pode usar um sistema KM para responder perguntas e solucionar problemas. 

R. Rebecca Carter esclarece: "Um sistema de informação é composto de processos e ferramentas. Muitas vezes você vê que o processo deve se adaptar às ferramentas, quando o processo deve orientar e informar a ferramenta. O ideal é que as ferramentas sejam subservientes aos processos."

Onde o gerenciamento de informações pode ter um impacto positivo

Analisar dados e informações para procurar oportunidades de melhoria é um método útil para impulsionar e gerenciar mudanças e melhorias em qualquer lugar da empresa. Aqui estão algumas áreas-chave em que o gerenciamento de informações pode causar o maior impacto:

Projetos: acompanhe a eficácia dos projetos e aplique as lições aprendidas em projetos futuros.
Operações de negócios: descubra quais processos são eficazes e quais não são. 
Gerenciamento de desempenho: estude a produtividade de equipes, gerentes e funcionários e procure maneiras de aumentá-la.

Práticas recomendadas para gerenciamento de informações

Um artigo sobre o i-SCOOP afirma: "Ao ser estratégico sobre tudo isso e olhar para a realidade e as prioridades dos negócios, podemos garantir que não pertencemos aos dois terços das empresas que não cumprem os padrões de práticas recomendadas para o controle de dados." Embora as práticas recomendadas possam variar, a lista abaixo é um bom ponto de partida, compilado a partir de uma pesquisa com várias fontes. 

  • Facilidade de uso: um sistema de IM deve ser fácil de usar. Se a interface de usuário não for bem projetada, gerentes e funcionários podem ficar frustrados e encontrar outras maneiras não sancionadas de compartilhar informações, o que significa que eles não seguirão protocolos de segurança. Abordar as preocupações de usabilidade mais cedo também significa poucas atualizações para o sistema mais tarde. A terceira edição de Strategic Information Management: Challenges and Strategies in Managing Information Systems, editado por Robert D. Galliers e Dorothy E. Leidner, afirma "A noção de que os sistemas devem ser feitos para atrair seus usuários em todas as etapas de desenvolvimento e em sua forma final incentivou o desenvolvimento de sistemas 'simples' na esperança de que a usabilidade inicial reduzisse as solicitações de manutenção subsequente."

    Saiba mais sobre design de IU lendo a respeito: Key Elements of User Interface Design and How to Use Them When Designing an App or a Website
  • Obtenha a adesão do usuário: de mãos dadas com a facilidade de uso, é imprescindível considerar as necessidades dos usuários. R. Rebecca Carter aconselha: "Não apenas faça suposições, mas observe o ambiente e pergunte diretamente aos usuários o que eles precisam e esperam. Use conceitos de design reflexivo e crie sistemas que possam ouvir, evoluir e se adaptar."
  • Planejamento e design no nível empresarial: ao invés de permitir que os departamentos gerenciem seus próprios processos de IM, começar no nível empresarial cria compartilhamento e interoperabilidade no programa. 
  • Reutilização em toda a empresa: dados e informações devem estar disponíveis em todos os departamentos, o que permite economia de escala, melhor tomada de decisões e melhor feedback. 
  • Gerenciamento de dados: crie políticas para orientar a organização, mudança, distribuição, arquivamento e exclusão de informações.
  • Gerenciamento e governança de dados centralizados: a governança de dados é o gerenciamento geral da disponibilidade, usabilidade, integridade e segurança de dados que uma empresa usa. Um programa de governança de dados inclui um órgão regulador, um conjunto de procedimentos definidos e planos para executar os procedimentos. Em um artigo de 1991 intitulado Globalization and Information Management Strategies, os autores Jahangir Karimi e Benn R. Konsynski explicam: "A falta de uma estratégia centralizada de gerenciamento de informações muitas vezes faz com que as entidades corporativas (por exemplo, clientes e produtos) tenham múltiplos atributos... e valores em bancos de dados. Isso torna as vinculações ou o compartilhamento de dados entre atividades de valor difíceis na melhor das hipóteses.... Esses fatores tornam os dados importantes de desempenho e correlação indisponíveis... para a tomada de decisões, criando obstáculos importantes para as vantagens competitivas da empresa."
  • Gerenciamento de metadados: metadados fornecem uma maneira de categorizar adequadamente os dados para que possam ser comparados e combinados com dados de sistemas diferentes. Metadados também podem ajudar a rastrear quem deve ter acesso aos dados. Exemplos de metadados incluem data de criação, linguagem e categorias. Garantir que os metadados estejam corretos e atualizados torna as informações mais utilizáveis e apoia as políticas de segurança. 
  • Crie uma taxonomia: diferentes grupos têm termos diferentes para os mesmos conceitos. Uma taxonomia conectará e classificará esses termos e permitirá pesquisas e compartilhamento entre sistemas.
  • Gerenciamento da qualidade de dados: se funcionários e gerentes não puderem confiar nos dados e nas informações que veem, eles não os usarão. Implementar verificações de qualidade impede o uso de dados inválidos, cria um processo para corrigir erros quando são encontrados e mantém alta a qualidade dos dados. 
  • Disponibilize dados e informações (com restrições apropriadas): o compartilhamento de dados e informações é o principal propósito do gerenciamento de informações, portanto, qualquer programa de IM deve manter isso como um princípio central. No entanto, nem todos devem ter acesso a tudo, portanto, defina claramente quem deve ter acesso e garanta que a tecnologia que você usa apoie essas políticas. Mais uma vez, em Strategic Information Management: Challenges and Strategies in Managing Information Systems, "Gerenciar as informações envolve identificar o que deve ser mantido, como elas devem ser organizadas, onde devem ser mantidas e quem deve ter acesso a elas." 
  • Treinamento, regras e responsabilidade: treine aqueles que acessam dados e crie informações sobre as políticas que orientam como usar e compartilhar dados. Quando as políticas são violadas, gerentes e funcionários devem ser responsabilizados. 
  • TI e colaboração empresarial: a cooperação entre aqueles que possuem e usam os dados e aqueles que armazenam e processam é essencial. Quando os sistemas são adicionados ou atualizados, a TI precisa colocar as necessidades dos usuários em primeiro lugar. Ao trabalhar com TI, os usuários devem entender os limites das ferramentas disponíveis. 
  • Plano de melhoria contínua: as necessidades dos negócios e os dados disponíveis estão sempre mudando. Crie um programa de IM e a tecnologia que o suporta com essa ideia em mente para que possa acomodar entradas novas ou alteradas e criar novos resultados. 
  • Plano para o futuro: R. Rebecca Carter diz: "... Com avanços imprevistos na tecnologia ocorrendo em um ritmo cada vez maior, qualquer sistema projetado hoje se tornará obsoleto amanhã sem planejamento para a adaptabilidade. Você não simplesmente cria um sistema e vai embora. As organizações devem reconhecer a importância de dedicar recursos para manter e melhorar os sistemas de gerenciamento de informações para que eles possam crescer e reagir às mudanças nos processos em evolução".
  • Design para integração com outros aplicativos e interoperabilidade entre sistemas: seus sistemas devem ser capazes de combinar fontes e formatos de dados diferentes e heterogêneos e apresentá-los como uma visão integrada.
  • Trilhas de auditoria: um sistema de IM bem projetado deve mostrar quem acessou informações, o que fizeram com elas e com quem compartilharam. Isso ajuda a evitar violações de segurança e garante que todos sigam as políticas estabelecidas.

Benefícios do gerenciamento de informações

Como mencionado anteriormente, dados e informações são ativos. Para que esses ativos criem benefícios, eles devem ser usados. N. Venkatraman, Professor de Informação da Universidade de Boston, desenvolveu DIKAR (Dados, Informações, Conhecimento, Ações, Resultados), um modelo famoso por destacar os benefícios de um programa de IM: 

  • Os dados devem ser interpretados para renderizar informações
  • As informações devem ser entendidas para emergir como conhecimento
  • O conhecimento permite que os gerentes tomem decisões eficazes
  • Decisões eficazes levam a ações apropriadas
  • Ações apropriadas levam a resultados significativos

O que é um armazém de dados e como é usado no IM?

Um armazém de dados é uma coleção de servidores que armazenam centralmente e fornecem acesso a dados e informações digitais entre departamentos e sistemas. Armazéns de dados físicos existiam na década de 1990, mas muitas empresas mudaram seus armazéns para a nuvem.

O que é big data e como ele afeta o IM?

Big data refere-se a grandes conjuntos de dados com que os aplicativos padrão de processamento de dados não podem lidar. O termo existe desde a década de 1990, mas seu uso aumentou muito nos últimos anos. O visualizador Ngram do Google mostra essa tendência:

Big Data Google


A definição do que se qualifica como big data ainda está em curso, mas geralmente está associada às seguintes características:

  • Volume: um terabyte geralmente é o tamanho mínimo da capacidade.
  • Variedade: os dados vêm de várias fontes em formatos mistos. 
  • Velocidade: os dados precisam ser processados rapidamente para se tornarem informações utilizáveis. 

A queda do custo do armazenamento de dados, o aumento da velocidade dos processadores e a complexidade do software estão levando o big data ao alcance de mais empresas.

Planejando uma estratégia e criando um programa de gerenciamento de informações

Se sua empresa precisar implementar um programa de gerenciamento de informações, escolher as práticas recomendadas e criar o programa para atendê-los ajudará a reduzir os problemas mais tarde. Stefan Haase aconselha: 

Existem várias atividades necessárias para fornecer uma estratégia eficaz de gerenciamento de informações:

  1. Crie uma estrutura de governança - Identifique funções e responsabilidades em relação ao acesso, proteção e distribuição dos dados da organização.
  2. Categorize informações - A maioria das organizações trata todos os dados da mesma forma que os guardiões dos dados (normalmente o departamento de TI), não são os proprietários dos dados (ou seja, usuários finais ou chefes de departamento). Os proprietários dos dados estão tão ocupados com atividades do dia a dia que não estão preocupados com o gerenciamento de informações. Os guardiões dos dados não podem remover ou excluir dados, mesmo que os dados sejam antigos e não sejam mais necessários do ponto de vista jurídico ou de negócios. Assim, as organizações precisam categorizar as informações para gerenciá-las de acordo com o respectivo valor. As categorias típicas são dados essenciais (dados que foram criados ou acessados nos últimos três meses), dados importantes (dados que foram criados ou acessados nos últimos 12 meses), dados legados (dados que precisam ser mantidos por razões de conformidade, por exemplo, por três, cinco ou sete anos) e dados não de negócios (por exemplo, dados pessoais, como fotos pessoais)
  3. Armazene dados de acordo com o respectivo valor: todos os dados essenciais precisam ser instantaneamente acessíveis e devem ser armazenados no nível um, dados importantes devem ser armazenados no nível dois, arquive dados legados permanentemente fora do local e exclua dados pessoais.
  4. Proteja os dados de acordo com o valor que têm: replique os dados essenciais ao longo do dia para garantir que não haja perda de nenhum, faça backup de dados importantes em um local alternativo diariamente, os dados legados já estão arquivados permanentemente fora do local.
  5. Recuperação de dados/continuidade de negócios/planejamento de recuperação de desastres: certifique-se de que a organização teste a recuperação de dados e a continuidade de negócios/recuperação de desastres regularmente para garantir que possa superar qualquer perda potencial de dados o mais rápido possível.
  6. Gerenciamento de acesso – certifique-se de que os tipos de usuários sejam identificados e aplicados, como administrador, acesso de leitura e gravação, acesso somente leitura ou sem acesso.

R. Rebecca Carter esclarece:

Claro, o melhor lugar para começar é com as pessoas que usam os sistemas de gerenciamento de informações. Esses usuários terão ideias, muitas vezes com base em seus pontos fracos e no que gostariam de ver em um sistema ideal. Mas eles podem não conseguir comunicar claramente os processos que são suportados sem atritos. E também podem não reconhecer onde os processos podem ser apoiados por novas tecnologias ou automação. Portanto, é essencial que os designers estudem as tarefas dentro do ambiente de trabalho em tempo real para poder projetar efetivamente um sistema para os usuários finais.

As estratégias mais eficazes considerarão todo o ecossistema, integrando-se para eficiência sempre que possível. Muitas vezes vi organizações darem atenção e recursos às ferramentas para grupos de tarefas individuais, mas não darem atenção ao quadro geral, o que leva a ineficiências em toda a organização. Os grupos acabam com vários sistemas diferentes que não são integrados uns com os outros, e a organização geral reúne esses sistemas legados. Ao projetar para todo o ecossistema, as equipes podem compartilhar, alavancar e reutilizar informações de forma mais eficaz.

É fundamental também reconhecer que com avanços imprevistos na tecnologia ocorrendo em um ritmo cada vez maior, qualquer sistema projetado hoje se tornará obsoleto amanhã sem planejamento para a adaptabilidade. Você não simplesmente cria um sistema e vai embora. As organizações devem reconhecer a importância de dedicar recursos para manter e melhorar os sistemas de gerenciamento de informações para que eles possam crescer e reagir às mudanças nos processos em evolução.

Depois que o programa de IM estiver funcionando, seguir as práticas recomendadas estabelecidas é crucial. Carter explica:  "Todo conteúdo tem um ciclo de vida. Pesquisar, publicar, monitorar e, em seguida, caducar ou arquivar. Crie um processo de auditoria para ver se suas informações ainda são úteis." 

"Certifique-se de que as atividades sejam continuamente revisadas, atualizadas e desafiadas. E adeque o setor mais recente ou específico do setor, bem como a regulamentação de dados nacional ou internacional e a taxa de requisitos de conformidade", aconselha Haase.

Desafios e críticas ao gerenciamento de informações

O gerenciamento de informações tem obstáculos e detratores, como é o caso de qualquer disciplina de negócios. Listados abaixo estão os desafios e as práticas recomendadas que ajudarão a mitigar ou superar esses problemas:

 

Desafios

Práticas recomendadas relacionadas

Concorrência e falta de coordenação entre sistemas de IM diferentes

  • Design para integração com outras aplicações

  • Interoperabilidade entre sistemas

Sistemas legados a serem atualizados ou aposentados

  • Colaboração em TI e negócios

  • Gerenciamento e governança de dados centralizados

  • Uso de dados em toda a empresa

Sem direção técnica ou organizacional estratégica clara

  • Gerenciamento e governança de dados centralizados

  • Colaboração em TI e negócios

Adoção limitada por gerentes e funcionários

  • Facilidade de uso

  • Treinamento, regras e prestação de contas

  • Gerenciamento e governança de dados centralizados

  • Trilhas de auditoria

Dados e informações de baixa qualidade (por exemplo, inconsistentes, duplicados, desatualizados)

  • Colaboração em TI e negócios

  • Design para integração com outras aplicações e interoperabilidade entre sistemas

  • Gerenciamento de dados

  • Gerenciamento de metadados

  • Gerenciamento da qualidade dos dados

Falta de suporte de gerenciamento sênior

  • Gerenciamento e governança de dados centralizados

Grande número de necessidades de negócios

  • Colaboração em TI e negócios

  • Gerenciamento e governança de dados centralizados

Dificuldade em mudar processos/treinamento de pessoal

  • Treinamento, regras e prestação de contas

  • Gerenciamento e governança de dados centralizados

Recursos limitados para implementar, gerenciar ou melhorar sistemas

  • Alguns desafios sempre estarão presentes, mas eles podem ter a ajuda das práticas recomendadas de:

    • Colaboração em TI e negócios

    • Gerenciamento e governança de dados centralizados

Críticas

Práticas recomendadas relacionadas

Regras e processos podem impedir boas decisões e retardar o processo de tomada de decisões

  • Plano para melhoria contínua

  • Disponibilize dados e informações

IM muitas vezes significou a implantação de novas tecnologias, que tem um histórico ruim

  • Colaboração em TI e negócios

  • Uso de dados em toda a empresa

Os sistemas de IM são muitas vezes criados de forma personalizada para um único propósito

  • Planejar e projetar a nível empresarial

  • Reutilização em toda a empresa, Crie uma taxonomia

Desenvolvimentos recentes e tendências futuras

O big data continuará a impulsionar o crescimento e as mudanças no gerenciamento de informações à medida que o conceito se tornar mais mainstream.

A promessa de inteligência artificial (IA) vem flutuando há décadas. Os avanços no poder da computação e no software finalmente trouxeram a IA ao alcance. No domínio do IM, aqui estão alguns possíveis impactos da IA:

  • Aumento de análise: a preparação de dados e a combinação de padrões serão mais automatizadas, acelerando o processamento de dados.
  • Dispositivos inteligentes: isso inclui carros sem motorista, drones autopilotados e máquinas inteligentes. Cada um deles aumentará a quantidade de dados e exigirá uma quantidade crescente de informações para operar.
  • Agentes inteligentes: Siri e Alexa terão muitos novos primos. A IA permitirá que esses agentes respondam a perguntas complexas dos clientes, ajudem na reserva de quartos de hotel e configurem uma reunião enviando convites e ordenando almoços de todos com base em restrições alimentares. Essas atividades também criarão dados e exigirão informações. 

Como sua estratégia de gerenciamento de informações deve mudar em 2018 e depois disso?

O ambiente de negócios muda constantemente e ferramentas e processos precisam responder a essa mudança. Isso inclui seu programa de gerenciamento de informações.

R. Rebecca Carter esclarece:

Estabeleça um grupo dedicado cujo propósito seja avaliar e melhorar o gerenciamento de informações sob uma perspectiva de toda a empresa. Você não pode simplesmente deixar os sistemas crescerem organicamente, pois os indivíduos sempre terão um ponto cego para desempenhar as funções do grupo. Um gerenciamento eficaz de informações empresariais precisa de um olhar dedicado sobre esta importante função.  

Deve haver uma melhor sinergia entre a empresa e consultores externos. Traga consultores para ajudar a criar sistemas e ferramentas, pois eles podem ter uma visão estratégica mais facilmente. Isso libera os departamentos internos de TI para se manterem focados nas operações do dia a dia.

Stefan Haase diz: 

A IA e a análise de dados ajudam as organizações com a crescente entrada de informações para ser coerente com os dados. No entanto, o básico de uma estratégia de gerenciamento de informações ainda se aplica.

A IA e a análise de dados só podem ajudar se a organização colocar em prática os blocos de construção de uma estratégia de gerenciamento de informações. 

A IA e a análise de dados permitem que dados de várias fontes e plataformas combinem e correlacionem informações. Esse processo pode ser para proteger a organização de violações de segurança de dados, chegar a melhores decisões de negócios para oferecer mais valor aos clientes usuários finais (por exemplo, combinando insumos e feeds de vários serviços financeiros, como contas, investimentos, ações etc.) para fornecer informações financeiras em tempo real a esses usuários.

Embora este artigo não possa tocar em todas as facetas da disciplina, as práticas recomendadas e desafios comuns, conselhos de especialistas e discussão sobre o valor dos dados e a importância da segurança devem dar uma ideia melhor do que é IM e porque ele é importante. 

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