Como a automação de workflow auxilia as equipes de TI com a gestão de dados em Big Data?

A pergunta acima contém três palavras-chave “automação de workflow”, “gestão de dados” e “Big Data”. Esse trio interessa às equipes de Tecnologia da Informação (TI), pois permite que as atividades sejam cumpridas e os dados combinados para ajudar nos desafios da empresa.

A automação de workflow ajuda a evitar o desperdício de tempo ao ter uma “máquina” dedicada para resolver atividades repetitivas e demoradas, otimizando as horas de trabalho. Alguns exemplos simples são:

Envio de e-mails.

Distribuição de tarefas.

Acompanhamento dos processos.

Criação de alertas.

Já a gestão de dados em Big Data podem ser explicados juntos, porque se trata de uma área de conhecimento que interpreta e extrai insights a partir dos dados, que podem ajudar a medir o seu progresso. Em longo prazo, ela resulta nos seguintes benefícios:

Evita o desperdício de recursos, tempo e dinheiro.

Melhora o desempenho de processos e funcionários.

Aumenta os fluxos de receita.

Exemplo prático de automação de workflow

Para entender na prática como funciona a automação de workflow, basta imaginar a jornada feita para fazer uma compra em uma loja virtual. Considerando que o cliente já tem um cadastro, normalmente, as etapas costumam ser semelhantes a essas:

Pedido do cliente.

Preenchimento dos dados.

Confirmação do pedido.

Autorização do banco.

Pedido encaminhado para a equipe de cumprimento.

Preparação do pedido e encaminhamento ao transporte.

Entrega ao cliente.

A automação de workflow garante que todas as etapas do processo sejam realizadas sem gargalos. O consumidor é responsável somente até a etapa de preenchimento dos dados. O restante são apenas notificações, confirmando a aprovação, o encaminhamento e acompanhamento do pedido.

Podendo ser acompanhado pelo sistema por meio de uma ferramenta de automação de workflow, os colaboradores conseguem acessar os prazos estipulados, garantindo que a cooperação se torne um valor em toda empresa.

Qual é a relação da automação de workflow com dados?

Partindo do mesmo exemplo do e-commerce, com a ferramenta certa é possível conciliar as duas áreas. O Control-M consegue levar os dados já existentes para o seu ambiente de Big Data, tornando seu desenvolvimento, programação e execução consistentes e compatíveis. No entanto, essa migração passa por três etapas:

Ingestão de dados

Um dos primeiros desafios na jornada de Big Data é decidir como ingerir os dados de origem que irão alimentar o programa. Os dados brutos que acabam se transformando em insights costumam estar em formatos que os sistemas existentes não suportam: fluxos de mídia social, entrada da Internet das Coisas (IoT), saída do aprendizado de máquina, gravações de chamadas de atendimento ao cliente, além de dados estruturados mais tradicionais de ERP e outros sistemas corporativos.

Transformação dos dados

Depois que os dados são ingeridos, eles precisam ser transformados. Isso é feito quando eles são processados, por meio de fluxos de trabalho desenvolvidos.

Você não precisa classificar e selecionar novos conjuntos de ferramentas para Big Data ou desacelerar seu desenvolvimento, enquanto aprende a usá-los, pois o Control-M ajuda em três aspectos:

Automatiza as etapas nos processos de desenvolvimento, teste, programação, promoção e execução.
Permite que os desenvolvedores e a equipe de operações trabalhem em seus ambientes familiares.
As operações podem ser agendadas e as tarefas de Big Data executadas como qualquer outro fluxo de trabalho corporativo, sem soluções separadas ou novos scripts necessários.

Percepção do usuário

A última etapa é a entrega de novas percepções aos usuários de negócios. Isso requer a entrega de sua saída de Big Data para aplicativos de visualização de dados e inteligência de negócios.

O Control-M conduz esses processos automatizando as transferências de dados e a execução da carga de trabalho, aplicando análises preditivas para evitar falhas de trabalho, repetindo automaticamente as tarefas que foram interrompidas e apresentando painéis de usuário e recursos de autoatendimento.

Os usuários de negócios obtêm os insights que precisam e a equipe de operações torna-se proativa, porque muitas tarefas de processamento de Big Data são automatizadas e a equipe de desenvolvimento se concentra na entrega de novos serviços em vez de depurar os anteriores.

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