Problemas de dados geralmente são problemas de coordenação. Por exemplo, a equipe de finanças trabalha com uma versão da receita, a equipe de vendas com outra e, quando os números não coincidem na reunião da diretoria, alguém passa três dias rastreando a discrepância até um filtro aplicado de forma diferente em duas planilhas separadas. Esse é um problema evitável. A gestão centralizada de dados reúne dados importantes em uma única camada e os torna consistentes, acessíveis e auditáveis.

Abaixo, discutimos o que significa gestão de dados centralizada na prática, como construí-la e os custos de ignorá-la.

Destaques

• A gestão de dados centralizada significa ter uma única camada para análise e relatórios em vez de uma ferramenta para cada sistema na sua pilha.

• Os conjuntos de dados de maior impacto para centralizar primeiro são receita, cliente e dados de produto, já que essas métricas aparecem em todos os relatórios executivos e discussões entre as equipes.

• Um provedor de pagamentos que permite que os usuários sincronizem dados financeiros diretamente para um data warehouse ou destino de armazenamento em nuvem simplifica o processo.

O que é gestão de dados centralizada?

A gestão de dados centralizada é a prática de organizar dados comerciais críticos em um único local governado (ou camada governada) para que sejam consistentes, acessíveis e auditáveis entre as equipes. O objetivo é ter um local seguro para análise e geração de relatórios, onde as definições são padronizadas, o acesso é controlado e os números nos quais as pessoas confiam são os mesmos, independentemente da equipe que os analisa.

Quais são os benefícios da gestão centralizada de dados?

O custo da fragmentação cresce com o quadro de funcionários, a complexidade da equipe e o volume de dados. Veja como a gestão centralizada de dados pode ajudar à medida que sua empresa cresce:

• Relatórios consistentes: Quando a receita, as contagens de clientes e as métricas de produtos são definidas e calculadas em um só lugar, as equipes usam os mesmos números.

• Tomada de decisões mais rápida: Os analistas passam menos tempo reconciliando dados de fontes diferentes e mais tempo na análise. Relatórios que levavam dias para serem montados podem ser gerados em minutos.

• Controle de acesso mais forte: Dados centralizados significam acesso sistemático baseado em funções, para que dados financeiros confidenciais não precisem ficar em planilhas enviadas por e-mail ou drives compartilhados. Em vez disso, o acesso é controlado no nível do data warehouse com logs de auditoria.

• Menores custos indiretos para operações: Manter dezenas de integrações ponto a ponto entre sistemas é caro e frágil. A arquitetura centralizada substitui essa rede por uma mais limpa, que alimenta apenas um destino.

• Melhor colaboração entre equipes: Quando as áreas de produto, finanças e marketing consultam os mesmos dados de clientes e receita, elas podem trocar ideias. O compartilhamento de dados possibilita análises compartilhadas.

Quais são os riscos de não centralizar os dados?

Os dados fragmentados criam custos cumulativos que são fáceis de subestimar até que já estejam incorporados às operações da sua organização. Fique atento ao seguinte.

Números conflitantes

Múltiplas versões de cada métrica entre equipes corroem a confiança nos relatórios, atrasam as decisões e geram horas de trabalho de reconciliação toda vez que alguém precisa de um número em que possa confiar.

Exposição a segurança

Cada cópia de dados sensíveis (como uma exportação de receita na pasta de downloads de alguém ou uma lista de clientes em uma planilha compartilhada) é uma possível porta de entrada para uma violação. O controle fragmentado significa que você geralmente não sabe onde estão os seus dados sensíveis.

Fechamento financeiro mais lento

Quando as equipes de finanças passam a última semana de cada trimestre extraindo e reconciliando manualmente dados de vários sistemas, o fechamento demora mais, os erros se multiplicam e os números nos materiais da diretoria são menos confiáveis.

Análise adiada

Uma equipe de dados que passa muito tempo na preparação de dados significa que o trabalho estratégico geralmente é adiado ou totalmente ignorado.

Quais dados você deve centralizar primeiro?

Comece com os dados que são usados repetidamente, que aparecem nos relatórios executivos e que envolvem o trabalho de várias equipes. Estas são as principais áreas nas quais você deve se concentrar.

Receita e dados financeiros

Geralmente, este é o ponto de partida certo. Registros de transações, receita reconhecida, reembolsos e métricas de assinatura devem estar no seu warehouse e ser passíveis de consulta antes de qualquer outra coisa. Esses são os dados de que as equipes de finanças, vendas e liderança precisam; é também onde os erros têm consequências substanciais.

Dados de cliente e identidade

Uma entidade de cliente limpa e sem duplicatas com um ID consistente que se conecta a todo o seu sistema de Customer Relationship Management (CRM, Gestão de Relacionamento com o Cliente), sistema de pagamentos e banco de dados de produtos permite análises que seriam impossíveis de outra forma. O valor vitalício, a rotatividade e o custo de aquisição por canal não funcionam de forma confiável sem um único registro de cliente para ancorá-los.

Dados de produto e uso

Isso é importante especialmente para empresas de Software-as-a-Service (SaaS, Software como Serviço) e empresas de assinatura, nas quais o engajamento com o produto é um indicador importante de retenção e expansão. A centralização de dados de eventos (como logins, uso de recursos e marcos de ativação) junto com dados de cliente e receita aceita uma análise de coorte significativa.

Como você cria uma arquitetura de gestão de dados centralizada?

A arquitetura padrão tem três camadas: ingestão, armazenamento e consumo. Acertar cada camada é importante para a saúde da sua empresa.

Ingestão

É assim que os dados se movem dos sistemas de origem para o seu armazenamento central. Os sistemas de dados modernos normalmente preferem ELT (Extract, Load, Transform - Extrair, Carregar, Transformar) ao invés de ETL (Extract, Transform, Load - Extrair, Transformar, Carregar). Com o ELT, os dados brutos chegam primeiro ao warehouse, e as transformações acontecem lá usando estruturas baseadas em SQL (Structured Query Language, Linguagem de Consulta Estruturada), como o dbt (data build tool, ferramenta de construção de dados). Isso preserva os dados de origem e torna as transformações auditáveis e controladas por versão. Muitas equipes usam conectores gerenciados para integrações de commodities e pipelines criados para fins específicos para fontes de dados de alta prioridade ou sensíveis.

Armazenamento​

Isso significa um data warehouse ou lakehouse. As principais opções (como BigQuery, Snowflake, Redshift e Databricks) aceitam o caso de uso principal. A escolha certa depende da sua infraestrutura de nuvem existente, padrões de consulta e familiaridade da equipe, e não de qualquer diferença de funcionalidade única.

Consumo

É assim que as pessoas realmente usam os dados. Inclui tudo, desde componentes de Business Intelligence (BI, Inteligência de Negócios) e notebooks SQL até análises incorporadas e relatórios exportados. Uma camada semântica (como definições padronizadas de métricas ou dimensões controladas) deve ficar entre as tabelas brutas do warehouse e as ferramentas do usuário final para que o termo “receita”, por exemplo, signifique a mesma coisa em todos os relatórios, independentemente de quem o criou.

Como a governança e a qualidade dos dados funcionam em um modelo centralizado?

Um único warehouse cheio de dados inconsistentes e mal documentados é pior do que sistemas fragmentados porque as pessoas confiam mais nele do que deveriam. Fazer a governança funcionar corretamente significa que quatro elementos precisam atuar em conjunto.

Propriedade clara

Cada conjunto de dados precisa de um responsável pela sua precisão e documentação. Sem uma responsabilidade definida, os problemas de qualidade podem facilmente deixar de ser resolvidos porque ninguém é responsabilizado por eles. Em um modelo centralizado, o problema afeta todos que dependem desses dados.

Definições padronizadas

Defina o que conta como cliente e quando a receita é reconhecida. Escreva isso, entre em acordo e imponha isso na camada de transformação. Essas definições não devem ser deixadas para analistas individuais interpretarem de forma diferente em relatórios separados.

Controle de acesso baseado na função

Nem todos devem ter acesso total. As permissões no nível do warehouse, aplicadas de forma sistemática, reduzem a exposição de segurança e tornam as auditorias de conformidade mais viáveis.

Verificações de qualidade de dados

As verificações automatizadas (como contagem de linhas, taxas de valores nulos, integridade referencial e limites de atualização) devem ser executadas em cada pipeline e alertar quando algo estiver errado. Detectar uma sincronização corrompida no primeiro dia é trivial. Detectá-la três meses depois, após ela se propagar para dashboards e relatórios do conselho, é muito mais desafiador.

Como o Stripe Data Pipeline ajuda a centralizar dados?

Os dados de pagamentos são extremamente valiosos e sensíveis, e você precisa de mais do que um Dashboard de pagamentos para usá-los. Os conectores ETL de terceiros apresentam riscos: extrair dados de pagamentos para um warehouse dessa maneira introduz latência, adiciona outro fornecedor com acesso a dados financeiros sensíveis e cria sobrecarga de manutenção quando a API do provedor de pagamentos muda. Cada um desses fatores representa um custo substancial, e eles se acumulam.

O Stripe Data Pipeline é uma possível solução. Ele sincroniza os dados da Stripe (por exemplo, transações, repasses, contestações, assinaturas) diretamente para um data warehouse ou destino de armazenamento em nuvem sem exigir código ou um conector de terceiros. Os dados são atualizados regularmente e consideram os dados históricos, para que você fique atualizado. Como o Stripe Data Pipeline move os dados diretamente da Stripe para o seu warehouse, os dados financeiros sensíveis não passam pela infraestrutura de um fornecedor adicional. Isso simplifica a avaliação de risco do fornecedor que as equipes de segurança e conformidade devem realizar.

Os dados da Stripe no warehouse também podem ser associados a registros de clientes, dados de produtos e outras fontes financeiras. Isso possibilita a análise de coorte por canal de aquisição, margem por linha de produto e reconciliação de receita entre diferentes formas de pagamento.