Expandindo seu foco para além do business intelligence, os líderes de dados de hoje se esforçam para tomar decisões em tempo real e criar modelos preditivos que ajudem a manter a organização à frente.
Mas para chegar lá, sua estratégia de dados deve definir a abordagem correta que faz sentido para os dados, está alinhada à estratégia de negócios e cria soluções de IA e análise de dados que abrangem toda a organização. Você precisa capacitar pessoas e definir casos de uso que atendam às necessidades de negócios, desde funções analíticas tradicionais e ciência de dados até funções analíticas operacionais, digitais, dados de sensores de IoT, visualização de dados, iniciativas de IA e desenvolvimento de novos produtos. Uma estratégia de dados clara é o primeiro passo essencial para dimensionar a IA.
Mas a plena realização do potencial dos dados e da IA exige uma tomada de decisão criativa, narrativa persuasiva e suporte multifuncional. Essa estrutura de seis etapas, combinada com insights de líderes de dados do setor, ajudará você a projetar e implementar uma estratégia de dados que aproveite ao máximo suas equipes, talentos e pontos fortes como organização.
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Conecte seus dados e estratégias de IA à estratégia de negócios
Com uma boa estratégia de dados, a adesão é importante. Para alinhar prioridades de negócios e dados, você precisa entender claramente os objetivos da organização e da liderança sênior. Reuniões com a diretoria e partes interessadas de negócios é o primeiro passo para ajudar sua organização a atingir seus objetivos, adotando os dados como uma verdadeira vantagem competitiva. "Tudo começa e termina com qual problema de negócios você está tentando resolver?", questiona Dra. Rania Khalaf, Diretora de Informações e Dados da Inari.
No fim, conectar estratégias de negócios e dados significará mesclar estruturas e diretrizes que existem em todos os departamentos para uma visão unificada do cenário de dados com o qual todos (idealmente) concordam.
Na verdade, de acordo com o Gartner®, os CDOs que vinculam dados e análises a resultados e métricas de negócios priorizados e quantificados serão mais bem-sucedidos do que seus pares que não o fizerem.¹
Mas ao começar seja realista, afirma Srinivasan Sankar, Líder de Análise e Dados Corporativos no setor de seguros. Para ajudar a liderança a ver os méritos estratégicos de dados e iniciativas de IA, primeiro é importante garantir que as prioridades sejam esclarecidas e acordadas quando seu ambiente colaborativo e baseado em dados começa a tomar forma.
Identifique os casos de uso mais convincentes
Se você tivesse melhor acesso a dados de alta qualidade, onde sua organização poderia resolver problemas? "Ao encontrar-se com as partes interessadas, identifique as necessidades de dados em vários objetivos de negócios dentro ou entre linhas de negócios para mostrar o valor dos dados como um ativo estratégico", afirma Jo Ramos, especialista em projeto e implementação de estratégias de dados para clientes da IBM.
Digitalize a estrutura de dados em todas as direções. E se você pudesse reduzir os custos da cadeia de suprimentos atualizando aplicativos antigos? Ou talvez você possa automatizar riscos e compliance com IA para receber insights mais rápidos e aprimorados? Conhecendo melhor a qualidade dos seus dados e como eles fluem (ou não) entre áreas da organização, como finanças, vendas e marketing, você obtém uma visão mais holística das operações e descobre novas oportunidades para aumentar seus resultados, aumentar a rentabilidade e reduzir seus riscos.
Conheça as ferramentas do seu kit de ferramentas
Trabalhe em conjunto com a área de TI para elevar sua estratégia de dados ao próximo nível, aproveitando a infraestrutura e as tecnologias existentes, bem como as tecnologias novas e de ponta. Conhecer o ecossistema e as estratégias tecnológicas atuais da sua organização (e também as sub-subestratégias) ajuda a traçar um caminho definitivo e viável para usar dados, IA e aplicativos para ajudar a obter resultados comerciais. Esse conhecimento é crucial: aproveitar as iniciativas planejadas e financiadas ajuda a garantir que você possa cumprir sua estratégia de dados.
Familiarize-se com as estratégias de transformação digital e IA de sua organização
Ramos ressalta que a atualização de aplicativos e a inovação de sistemas antigos não trazem valor, a menos que você considere primeiro o ambiente de dados atual da sua empresa. "Muitas organizações estão falando sobre a modernização de aplicativos e a transferência de aplicativos para a nuvem, mas estão perdendo de vista os próprios dados", afirma. "Quando o assunto é integrar dados e fazer análises, isso não significa mover todos os aplicativos para a nuvem, mas descobrir como os dados ficarão em uma nova arquitetura moderna."
Desembale os pontos problemáticos para revelar bloqueadores e lacunas
Agora que você conhece os objetivos finais e tem os líderes a bordo (você os tem a bordo, certo?), é hora de examinar todo o seu ecossistema e avaliar o que está funcionando e o que não está. Quais são as barreiras para a criação de uma verdadeira experiência que prioriza os dados?
Os silos organizacionais muitas vezes enfrentam desafios com integração de dados, gerenciamento de dados e fluxos de trabalho. Na verdade, 82% das empresas são inibidas por silos de dados.² Para serem mais produtivos, os funcionários precisam de dados de autoatendimento e aplicativos ou soluções alimentados por IA com os controles corretos em vigor. Ter acesso nunca deve ser o empecilho.
Você quer que seus usuários possam acessar os dados e usá-los para obter ótimos resultados. Eles não precisam se preocupar com a localização, a aplicação de governança ou a conformidade dos metadados por trás disso. Eles devem ser capazes de usar os dados de que precisam com confiança.
Examine os dados para descobrir o que você tem e o que precisa
Uma topologia de dados revela curvas e contornos de informações da mesma forma que um mapa topográfico mostra montanhas, colinas e vales. Ele pode classificar, agrupar e gerenciar cenários de dados que abraçam as prioridades e necessidades concorrentes de qualquer organização. Quando você conhece a topologia de dados de sua empresa, identifica restrições e arquitetura de dados desatualizada, como tecnologias que não se alinham à estratégia de negócios. Você também identifica áreas para atualizações lógicas, como oportunidades de adotar tecnologias de automação e IA mais robustas e sinalizações vermelhas que dificultam a integração de dados.
Faça um inventário para saber quem está a bordo e o que eles trazem
Não importa o quão brilhante e talentoso você seja, você não pode criar grandes mudanças de dados sozinho. É importante que sua equipe (sim, isso inclui você), tenha as habilidades específicas e o treinamento contínuo necessários para acompanhar o ritmo acelerado do setor de TI, especialmente quando se trata de IA. Mais da metade das organizações está qualificando a equipe interna para expandir sua alfabetização e experiência em dados, enquanto uma em cada cinco está contratando e treinando graduados.³ Seja inteligente.
Priorize elementos de dados críticos para a governança
Manter um controle sobre elementos de dados críticos e regulamentados, como nomes, endereços, números de seguro social e muito mais, é essencial para executar vários sistemas de negócios sem erros de duplicação, pesquisas não confiáveis ou violações de privacidade. Encontre o equilíbrio delicado entre proteção de os dados e promoção da inovação. Considere quem possui, gerencia e define políticas relacionadas aos dados e se essa governança afeta a segurança, a privacidade ou a conformidade. É importante que as pessoas certas dentro de sua organização tenham os direitos de decisão, a estrutura de responsabilidade e os recursos externos para garantir o comportamento adequado na avaliação, criação, consumo e controle de dados e análises. Também não se esqueça da governança de qualquer tecnologia de IA que você esteja usando neste estágio.
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Defina o estado alvo dos seus dados
Descreva sua visão abrangente para que as conversas sobre estratégia de dados e as mudanças resultantes nos processos de negócios sejam tão significativas para engenheiros de aplicativos e analistas de negócios quanto para RH e vendas. "Muitos ambientes de dados estão agora obsoletos e raramente têm a flexibilidade para evoluir no ambiente digital atual", diz Tony Giordano, que lidera a estratégia de dados, consultoria e engajamentos de transformação para a IBM.
"Mas o digital exige recursos de decisão em tempo real, e os modelos preditivos que fornecem esses recursos de decisão em tempo real exigem ambientes de ciência de dados. Cada vez mais, os dados operacionais agora são uma parte crítica do seu ecossistema de dados. Uma arquitetura de dados moderna exige um ecossistema de dados integrado com recursos que precisam ser gerenciados, governados e protegidos para garantir qualidade de dados consistente e flexibilidade para evoluir enquanto os canais digitais evoluem."
"
Esse nível de detalhe torna a mudança de processos de negócios um pouco menos cansativa, já que você está pronto para atender às preocupações com uma explicação detalhada sobre como as soluções facilitarão a vida de um determinado usuário. E isso é um grande problema: 37% dos entrevistados em uma pesquisa recente afirmaram que a segurança de dados era seu desafio número um, seguido por preocupações com a privacidade de dados e gerenciamento de pipelines de dados.
Seja específico sobre onde a modernização de aplicativos, automação e IA podem levar sua estratégia para o próximo nível
Quanto mais você aprender com sua transformação digital e estratégia de TI, melhor será sua estratégia de dados. Esses insights ajudam a impulsionar a eficiência, aumentar o crescimento da receita e mitigar riscos, especialmente quando amplificados usando modernização de aplicativos, automação e IA.
A Lufthansa trabalhou com uma equipe da IBM para testar novas ideias de negócios e serviços baseados em IA que melhoraram a experiência do cliente. Fontes de dados anteriormente díspares agora podem ser pesquisadas em termos de linguagem natural e aviação para atender mais facilmente a cerca de 100 mil consultas de clientes anualmente. "Para a Lufthansa, a IA é tão importante porque realmente abre o mundo dos dados de que temos posse", diz Mirco Bharpalania, diretor sênior de soluções de domínio cruzado do Lufthansa Group. "Na verdade, isso nos ajuda a desvendar todo o potencial que já temos de alguma forma ou em algum lugar dos nossos bancos de dados."
Avalie o progresso em direção aos seus objetivos
Sabemos o que você está enfrentando. Como líder de dados, você geralmente espera entregar e quantificar os principais resultados em três frentes concorrentes: crescimento da receita, eficiência operacional e mitigação de riscos de segurança e privacidade. Use dados para a vitória para contribuir diretamente com o crescimento da empresa. Estabelecendo métricas de sucesso, você prioriza os esforços com base no que mais importa neste momento para sua organização.
Não se esqueça de olhar para trás em suas anotações dessas reuniões iniciais com as partes interessadas para ver como elas definiram os principais indicadores e metas de desempenho e como se comparam com a arquitetura de dados e as estratégias de IA atuais. Suas métricas estão cumprindo os planos ousados que foram traçados na época? Caso contrário, é hora de reconectar e realinhar. “A função do CDO costuma durar muito pouco. O motivo não é definir expectativas. É importante definir essas expectativas e oferecer resultados enquanto avança”, afirma Sankar.
Capture os destaques da sua estratégia de dados e compartilhe-os
Neste ponto, você deve ter clareza absoluta sobre as prioridades da sua organização e como usar dados e IA para gerar e acelerar o valor comercial. Quais são suas próximas lacunas a serem fechadas? Uma visão geral, onde você está e o que está por vir, apresenta um contexto estratégico para criar planos acionáveis de entrega e escala. Ao fazer isso, inclua os resultados, objetivos e medidas que o manterão no caminho certo para que você possa compartilhá-los com sua empresa à medida que a jornada se desenrola. Aqui estão algumas coisas que você deve incluir na visão geral da sua estratégia de dados:
- Observações, desafios e recomendações
- Objetivos, resultados e medidas
- Os dados multifuncionais precisam suportar vários casos de uso
- Necessidades de privacidade e segurança de dados
Lembre-se: estratégia não é somente um exercício no papel, é uma abordagem viva e em evolução. Então, seja criativo. Revise e otimize com frequência com base na mudança de objetivos e metas de negócios e sempre garanta que sua estratégia permita flexibilidade, agilidade e inovação humana.
Baixe a estrutura de estratégia de dados em seis etapas
Mapeie e navegue por cenários do mundo real
Não importa se isso significa inovar sistemas obsoletos, descartar produtos antigos, delegar a parceiros experientes em dados ou aplicar inteligência artificial em todo o espectro de negócios, sua tarefa é concentrar-se em seus objetivos de dados com o mínimo de sidetracking possível. Você tem seus insights de seus usuários de dados. Considere as melhores maneiras de acelerar seu valor de negócios usando IA. A implementação da topologia de dados criada na fase de estratégia ajuda a acompanhar os casos de uso e monitorar vários controles em várias linhas de negócios.
Trace uma política de governança de dados baseada na qualidade, privacidade e segurança de dados e IA
Como parte de uma abordagem moderna de gerenciamento de dados, um recurso robusto de governança e privacidade ajuda as organizações a prosperar em meio ao crescente volume de dados. Uma camada de metadados e governança para todos os dados, análises e iniciativas de IA aumenta a visibilidade e a colaboração em toda a sua organização, independentemente de onde os dados residam. Sua política de governança de dados moldará o comportamento em relação à qualidade, privacidade, segurança e gerenciamento de dados e mostrará onde a IA está simplificando esses esforços de regulamentação. Qualquer política que você aplique deve ajudar a padronizar a terminologia para dados estruturados e não estruturados para que todos na organização possam falar a mesma língua. Tudo isso deve ser apoiado por aplicativos designados para ambientes específicos, alinhados com requisitos de segurança e regulatórios e plataformados em uma abordagem híbrida de várias nuvens para garantir a proteção ideal.
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Identifique seus defensores de dados
As pessoas de toda a organização que você identificar como aliadas na estratégia e na defesa dos dados são seus parceiros para o sucesso. Descubra quem é o mais apaixonado pelo impacto que os dados podem ter em seu trabalho e envolva-o em reuniões regulares e na manutenção de padrões. "Eu meio que comecei pequeno identificando os defensores do produto", diz Sankar. “Começaria com uma unidade de negócios e, uma vez bem-sucedida, seria contagiante.”
Como uma empresa que prioriza os dados, a IBM tem uma equipe de defensores de dados dedicada exclusivamente para ajudar a organização a adotar um uso melhor e mais difundido dos dados em todos os níveis.
Esses defensores de dados são totalmente capacitados dentro da IBM no sentido de que, se encontrarem um grupo com a mesma mentalidade em contas a receber ou cadeia de suprimentos, por exemplo, e quiserem avançar com recursos de dados e IA, poderão avançar sem ter que voltar para obter permissão ou financiamento.
Padronize sua nomenclatura
Até 2024, as organizações que fizerem uso efetivo de metadados ativos reduzirão o tempo de entrega de dados integrados pela metade e melhorarão a produtividade das equipes de dados em 20%.⁵
Para usar metadados para ajudar a padronizar sua nomenclatura, muitos implementam um catálogo de conhecimento. Um catálogo de conhecimento possibilita que os usuários acessem, organizem, categorizem e compartilhem dados, ativos de conhecimento e informações de conformidade, como um glossário comum entre organizações. O objetivo é garantir que todos estejam em sintonia, literalmente, com relação a governança, qualidade de dados e conformidade.
Defina seus ciclos de sprint
Para que uma estratégia de dados e IA seja realizada, as organizações muitas vezes precisam reengenhar toda a cultura em torno de novos conceitos e ambientes. Isso parece assustador, mas dificilmente é impossível.
Comece pensando no que você pode alcançar e que é valioso e viável em um curto período de tempo. Monte sua equipe multifuncional com base em objetivos claros. Em seguida, defina ciclos curtos de sprint com marcos acionáveis que ajudarão a provar resultados. Uma abordagem é seguir esse processo simples e repetível usado por especialistas em dados da IBM:
- Planeje por uma a duas semanas com workshops de descoberta e sessões de planejamento de estratégia de dados que incluem um exercício de mapeamento de topologia de dados.
- Prove ao longo de seis semanas com um conjunto de casos de uso orientado pelo cliente com marcos acionáveis e que podem ser aprendidos.
- Adote e expanda com um produto de teste rastreado por stakeholders internos para garantir a conversão.
Essa última parte é fundamental. Para promover uma compreensão clara dos benefícios de qualquer estratégia, é importante que a diretoria, as equipes de tecnologia e os usuários de negócios tenham a mesma linha de chegada em seus pontos turísticos.
Colete pequenas vitórias na forma de MVPs
Às vezes, você obtém o máximo do menor valor de investimento. A equipe de TI da Experian não sabia que havia um lugar para análise de dados em seu back-office; eles só sabiam que estavam se afogando em informações. Montar um único relatório de crédito em menos de um segundo requer no máximo 3 mil fontes de dados, 200 milhões de registros atualizados constantemente a cada mês e bilhões de linhas de dados adicionais que rastreiam dados históricos arquivados e conjuntos de dados derivados.
Trabalhando com a IBM, a Experian implementou um MVP que permite aos usuários contemplar e testar novas ideias com o mínimo de investimento e recursos. Em muitos casos, é a maneira mais rápida e econômica de testar hipóteses e descobrir se o investimento constante faz sentido. Nesse caso, foi absolutamente verdade. "Em 90 dias, tivemos a prova de conceito, cujos resultados demonstraram que poderíamos melhorar nossa cobertura em 500% e reduzir nossos custos em 80%", afirma Joni Rolenaitis, Chief Data Officer da Experian.
Ao integrar tecnologias e sistemas emergentes, as organizações ficam mais automatizadas, baseados em dados, tolerantes a riscos e seguras. É assim que eles trabalham de forma mais inteligente, não mais difícil. Afinal, insights de fluxos de trabalho baseados em IA podem levar a novas eficiências e fluxos de receita mais rentáveis. Considere como ecossistemas de dados desatualizados e práticas de gerenciamento afetam a capacidade do funcionário de tomar decisões. Pesquisas mostram que até 68% dos dados não são analisados na maioria das organizações.⁶ Com avanços vertiginosos na capacidade de computação, algoritmos mais inteligentes e armazenamento acessível, a junção de dados é a base das organizações voltadas para o futuro.
Crie um catálogo central para encontrar e compartilhar insights
Você vai querer utilizar um catálogo central para armazenar e compartilhar insights, permitindo o consumo simplificado de dados. Dentro do catálogo, os dados são ampliados em formulários originais e selecionados com armazenamento adequado à finalidade, permitindo a publicação e assinatura de dados em toda a organização. As ferramentas de acesso a dados vão além de aplicativos ou processos individuais para considerar como seus dados estão sendo consumidos e qual conhecimento está surgindo. Esse nível de detalhes permite que os usuários tomem decisões em tempo real que levam em conta dados de linhas de negócios, bem como analistas, cientistas de dados e agências regulatórias e federais.
Incentive a adoção de todas as direções, capacitando os consumidores de dados
Não basta mergulhar em dados. Você pode usar sua nova estrutura de gerenciamento de dados para incentivar a adoção dos dados da organização e estratégias de IA de todas as direções, não somente de cima para baixo. Dessa forma, vai influenciar a forma como a sua empresa se comunica, melhorando os principais fluxos de trabalho, otimizando a segurança e desbloqueando novos modelos de negócio, oportunidades de mercado e eficiências operacionais.
Comunique resultados para máxima visibilidade
Divulgue o quanto seus esforços estão valendo a pena. "Crie credibilidade com processos de negócios e conexão de dados, e contando uma história convincente com seus dados", diz Sankar. Faça isso em toda a empresa (de cima, de baixo para baixo, de lado, diagonalmente) com atualizações rápidas e relatórios regulares que medem como suas novas estratégias estão impulsionando a receita e tornando o trabalho mais agradável para todos, especialmente quando se trata de IA.
Contrate (e reformule) talentos para permanecer ágil
A escassez de talentos é real, mas a maioria das organizações não sabe o que fazer sobre isso. Fechar a lacuna de habilidades significa olhar além das estratégias tradicionais de contratação e treinamento. Enquanto as empresas lutam para atender às suas necessidades de talentos, muitas estão fazendo ajustes em seus requisitos de educação e experiência apenas para preencher funções. O que você pode fazer quando treinar e contratar não é o suficiente? Considere essas dicas do guia empresarial da IBM para eliminar a lacuna de habilidades e explore formas de complementar lacunas de habilidades com IA e automação.
Promova a alfabetização de dados constantemente
A Gartner espera que, até 2023, a alfabetização de dados se torne um fator essencial e necessário para o valor dos negócios, demonstrado por sua inclusão formal em mais de 80% das estratégias de dados e análise e programas de gerenciamento de mudanças.⁷ Mas manter-se atualizado com a alfabetização de dados não deve ser um esforço anual ou trimestral, deve ser uma parte contínua de sua estratégia corporativa. "Se você está tentando chegar a uma cultura baseada em dados e não capacita as pessoas, isso é, de certa forma, um contrassenso", diz Bhandari. "Se for uma cultura baseada em dados, as pessoas devem analisar os dados."
Construa parcerias fortes em toda a organização
No nível mais básico, seu trabalho como líder de dados é ajudar sua organização a tomar as decisões mais sábias sobre coleta, gerenciamento e uso de dados. À medida que você constrói e fortalece parcerias em todos os níveis, esteja aberto a comentários e colaboração e espere o inesperado. Porque algo fascinante acontece quando você desenvolve uma organização que prioriza os dados. Quanto mais sua visão se insere no DNA da organização, mais pode "libertar-se" simplesmente apoiando uma cultura na qual as pessoas são motivadas a aprender e assumir novas funções. Apesar de tudo isso, continue comunicando o propósito e as metas com clareza e com um olhar no futuro.
O Gartner espera que, até 2023, a alfabetização de dados se torne um impulsionador explícito e necessário do valor dos negócios, demonstrado por sua inclusão formal em mais de 80% das estratégias de dados e análises e programas de gerenciamento de mudanças.
Sua organização, inspirada por sua estratégia de dados, está apoiando você. Ampliando as tecnologias existentes e introduzindo novas tecnologias para simplificar o acesso aos dados em todos os níveis organizacionais, lembre-se de que você está fazendo mais do que criar eficiências e gerar novos insights: você está construindo uma cultura de pessoas apaixonadas pelo uso de dados em todo o seu potencial.
Notas de rodapé
1 "CDO Agenda 2022: Pull Ahead By Focusing on Value, Talent and Culture", Gartner, 2021.
2 "The Total Economic Impact Of IBM Garage", um estudo encomendado realizado pela Forrester Consulting, outubro de 2020
3 "Tableau Boosts its Data Literacy Initiatives to Address Data Skills Gap, Expand Market", documento da IDC n.° EUR148573521, IDC, dezembro de 2021
4 "Diving into the data lake-Highlights from VotE: Data & Analytics, Data Platforms 2021", 451 Research, parte da S&P Global Market Intelligence, 2021
5 "The Impacts of Emerging Cloud Data Ecosystems: An Architectural Perspective", Gartner, 9 de setembro de 2021
6 "Rethink Data: Put More of Your Business Data to Work - From Edge to Cloud", Seagate Technology, julho de 2020
7 "A Data and Analytics Leader's Guide to Data Literacy", Gartner, 2021
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