A segmentação de dados, quando realizada da maneira correta, pode diminuir a necessidade da redundância de dados. Isso, claro, impacta diretamente nos custos e na estrutura tecnológica necessária.
Hoje, falamos muito sobre Big Data e a quantidade de volume de dados processados diariamente em todos os setores do mercado. Segundo algumas pesquisas, há uma estimativa que até 2025 devem existir cerca de 175 zettabytes no mundo.
E isso é apenas uma estimativa, afinal, com a chegada do 5G, o uso cada vez mais recorrente da internet das coisas e do machine learning, a produção e disponibilização de dados valiosos pode ser ainda maior.
Apesar de considerarmos os dados como o “novo petróleo”, artigo de extremo valor, o alto volume traz alguns problemas. A tal ponto que algumas empresas mais inovadoras estão preferindo focar no Small Data para otimizar a captura, processamento, a análise e o armazenamento de dados.
Afinal, o alto volume demanda que as empresas possuam estruturas tecnológicas robustas para processamento. Assim como boas técnicas de segurança da informação e estratégias eficientes de disponibilidade. Muitas realizam a redundância de dados para diminuir as interrupções, mas você sabia que é possível tornar esse processo mais eficiente?
Entenda o que é redundância e segmentação de dados, e como eles se relacionam.
O que significa redundância e segmentação de dados para Telecom e qual a relação entre elas?
Para facilitar a compreensão desses dois termos e entendermos qual a relação entre eles, é preciso analisar cada um separadamente. Veja abaixo uma explicação simplista sobre o funcionamento da redundância e da segmentação de dados:
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O que é redundância de dados e como ela funciona
Redundância de dados é uma prática de segurança de disponibilidade muito utilizada em TI. Trata-se da duplicação, ou, em alguns casos, triplicação, de dados para garantir que eles estarão disponíveis mesmo em caso de bugs, instabilidades e até mesmo ataques que comprometam as informações salvas em um determinado local.
A redundância também é utilizada em outras ferramentas, hardwares e softwares tecnológicos. Nesses casos, os componentes são duplicados para garantir que a ferramenta ou o sistema continue operando mesmo em caso de falha de um deles. É como se fosse o segundo paraquedas da tecnologia, se os componentes ou mecanismos do primeiro falharem, o paraquedista ainda conta com o segundo.
O objetivo da redundância de dados é, portanto, evitar interrupções e a indisponibilidade da informação, como uma medida de segurança e estabilidade.
Empresas que utilizam uma estrutura tecnológica mais antiga, costumavam salvar os dados e informações em diversos locais, como pen drives, no desktop e na nuvem. Mantendo, assim, diversas cópias de um mesmo conjunto de dados.
Como você já deve imaginar, esse processo, de redundância de dados, demanda que as empresas possuam uma estrutura tecnológica maior, certo? E mais, caso as ferramentas e sistemas não se integrem completamente, o que é mais comum para que a redundância tenha êxito, é preciso que a equipe realize a atualização dos bancos de dados manualmente.
Esse contexto, acaba por dificultar a mobilidade necessária atualmente, principalmente quando lidamos com o trabalho remoto ou híbrido.
Quando estamos falando de poucos canais e um volume pequeno de dados, a redundância pode até ser eficiente, mas não escalável. Para auxiliar na otimização dessa estratégia, temos duas soluções: a segmentação de dados mais eficiente e a computação em nuvem.
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O que é segmentação de dados?
A segmentação de dados pode ser utilizada de duas maneiras diferentes. A primeira delas, e talvez a mais conhecida, é para categorizar documentos de mesma natureza ou aplicabilidade.
Muitas empresas realizam esse processo de forma automática, por meio de sistemas, e outras com o uso dos filtros do Excel. Essa segmentação é muito útil para agrupar dados que podem ser utilizados em conjunto, para atender um objetivo em comum.
Por exemplo, imagine uma planilha com o histórico de atendimentos de uma empresa de telecomunicações. Se a empresa precisa categorizar as reclamações para analisar a taxa de churn, ela segmenta os dados relacionados.
A outra maneira de utilizar a segmentação de dados é em sistemas operacionais. Nesse caso, o objetivo é proteger a memória, dividindo os programas em segmentos lógicos, para que o sistema operacional consiga distribuí-los na memória. Dessa forma, além de gerar seções menores, é possível categorizar as informações de acordo com a necessidade de segurança e manipulação.
Ou seja, nos dois usos, podemos dizer que a segmentação de dados procura agrupar elementos semelhantes em grupos menores, para facilitar a análise e proteção ou tornar a manipulação de dados mais eficiente.
Mas qual a ligação da segmentação de dados com a redundância? Bom, sem estratégia, as empresas acabam realizando a redundância de dados com todas as informações que entram nos mais diversos canais, sistemas e setores do negócio.
Gerando, assim, um acúmulo de dados e ineficiência na manipulação deles. Afinal, muitas capturas não serão interessantes para a empresa. Ao realizar a segmentação de dados, os gestores podem identificar quais deles precisam de cópias de segurança e onde elas serão armazenadas.
Melhorando a eficiência e o aproveitamento dos dados colhidos.
Como a nuvem pode tornar a redundância e a segmentação de dados mais eficiente?
Imagine uma empresa de telecomunicações, que precisa manipular dados de clientes, nos canais on e offline, de fornecedores, colaboradores e de todos os processos da empresa. E estamos falando não apenas de atendimento ao cliente, mas do financeiro, comercial, vendas, marketing etc.
Realizar a segmentação de dados manualmente e, então, optar pelas categorias de redundância, seguindo a demanda de disponibilidade de cada uma delas não seria nada eficiente. Principalmente para empresas que ainda possuem arquivos físicos, em planilhas de Excel e até mesmo em cada um dos sistemas existentes.
Sem a integração de sistemas e processos automatizados, a empresa vai se tornar cada vez mais ineficiente, com gastos que não retornam, retrabalho e um ambiente mais sobrecarregado. Afinal, ao invés de os colaboradores focarem energia no seu objetivo final, eles estão realizando ações que poderiam ser facilmente descartadas ou otimizadas.
O cloud computing, ou a computação em nuvem, pode ser uma ótima solução para aumentar a eficiência da segmentação de dados, diminuir a necessidade de redundância, além, claro, de otimizar os investimentos em estrutura tecnológica.
Afinal, a empresa pode contar com uma plataforma segura, com inúmeras funcionalidades de automação, garantindo o armazenamento e a disponibilidade de dados em qualquer lugar e a todo momento.
E o melhor, existem gigantes da tecnologia e inovação que garantem a eficiência e a segurança dos seus dados! Como a Google, como Google Cloud Platform, confira:
Google Cloud Platform
Google Cloud Platform é o sistema de IaaS do Google, com ele a sua empresa tem acesso a inúmeros produtos e a infraestrutura da empresa pioneira em tecnologia no mundo.
Com o foco em inovação e tecnologias de ponta, como a inteligência artificial, por exemplo, a plataforma oferece possibilidades flexíveis, adaptáveis à demanda da empresa, seguras e integráveis.
Ou seja, muito mais eficiência para o uso de dados valiosos, sem a necessidade de criar inúmeras cópias em diferentes locais, para garantir a disponibilidade da informação!
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