Com o ritmo dos negócios modernos e a necessidade competitiva de cada vez mais dados, as organizações perguntam agora corretamente se as suas práticas de gestão de dados ainda apoiam as suas estratégias de negócios – especialmente aquelas que agora tentam organizar dados em múltiplas plataformas para obter análises sofisticadas em tempo actual e geração de dados. Resultados de IA.
- Este ativo mais valioso permite maior agilidade para aproveitar novas tendências e oportunidades?
- Eles estão obtendo os insights necessários para facilitar decisões baseadas em dados?
- Podem colaborar na crescente quantidade de dados ou estes são segmentados em silos departamentais com diferentes graus de governação, qualidade e controlo de custos?
Se as respostas a estas perguntas são desconhecidas, é hora de criar ou revisitar uma estratégia de dados.
O que é uma estratégia de dados?
Uma estratégia de dados é um plano abrangente que descreve como uma organização pretende coletar, gerenciar, governar, utilizar e obter valor de seus dados. Torna-se o roteiro para alinhar as atividades de dados com objetivos empresariais mais amplos e outline os objetivos para a democratização dos dados e as prioridades para a estratégia de gestão de dados.
Qual é o propósito de uma estratégia de dados?
A estratégia de dados requer flexibilidade para se adaptar à medida que a estratégia de negócios muda. Se o objetivo de negócios em torno de suas atividades de dados for aumentar a eficiência/desempenho e aumentar a receita, sua estratégia será diferente, com um objetivo mais transformador de se tornar orientada por dados e monetizar os dados como um produto. Mas ambos exigem uma abordagem unificada para recolha, manutenção, segurança e análise de dados.
A diferença entre gerenciamento de dados e uma estratégia de dados
Não confunda estratégia de dados com gerenciamento de dados. O gerenciamento de dados inclui os processos e sistemas usados para coletar, armazenar, orquestrar e compartilhar dados em toda a organização. Ele se concentra nos aspectos operacionais, como infraestrutura de dados e gerenciamento do ciclo de vida dos dados.
Por que é importante ter uma estratégia de dados?
A estratégia de dados impacta todos os aspectos de um negócio. O valor comercial só é desbloqueado quando os silos de dados são removidos e os funcionários, as partes interessadas e os clientes são treinados para extrair insights.
Democratização de dados acontece quando todos em uma organização têm o treinamento e as ferramentas necessárias para acessar e compreender os dados. Para ganhar confiança e ampla adoção, cada componente do pipeline de dados requer uma grande quantidade de pesquisa e adesão de toda a organização para determinar os sistemas e práticas que as equipes usarão ao coletar, armazenar ou interagir com dados.
Quando os dados e a IA estão disponíveis para todos, reduz-se a dependência do pessoal técnico e criam-se estruturas para a privacidade dos dados e o controlo organizacional. Mas tomar decisões empresariais baseadas em dados também envolve uma mudança cultural com maiores níveis de transparência, colaboração e controlo de qualidade.
Governança de dados e IA andam de mãos dadas. A construção de grandes modelos de linguagem (LLMs) eficazes não seria possível sem dados seguros e de alta qualidade. As empresas sujeitas à conformidade não só têm de acompanhar com precisão a forma como os dados se movem através da organização, como também, se estiverem a treinar modelos de IA, terão de explicar aos reguladores como esses modelos funcionam e de onde vieram os dados, garantindo qualidade dos dados. Plataformas separadas de dados e IA criam silos de governança que resultam em visibilidade e explicabilidade limitadas dos modelos de IA.
Uma estratégia de dados sólida facilita a adoção e ajuda a planejar mudanças nos fluxos de trabalho e novas maneiras de as pessoas interagirem com os dados. Quando os dados são democratizados em uma organização, isso acarreta riscos. A estratégia deve definir prioridades de governação em torno da propriedade e do acesso e ajudar a identificar lacunas para tomar medidas corretivas para melhorar as operações, melhorar a experiência do cliente e impulsionar o crescimento.
A estratégia de dados outline as métricas para rastrear resultados bem-sucedidos, mas também ajuda a planejar a experimentação e novos investimentos em IA.
Os benefícios de uma estratégia de dados
Sem uma estratégia para uma governação eficaz e a capacidade de partilhar dados, as empresas não poderiam adotar tecnologias estimulantes como a aprendizagem automática e a IA generativa para inovar e encontrar novo valor nos seus dados. Além de remover gargalos e melhorar a democratização dos dados, uma estratégia de dados libera as equipes de dados de solicitações e tickets constantes para se concentrarem em trabalhos mais avançados, como aprendizado de máquina (ML) e modelos de IA. Os benefícios potenciais incluem:
Tomada de decisão informada
Os relatórios de análise de dados em tempo actual permitem que as organizações enfrentem rapidamente novos desafios ou oportunidades com decisões de negócios precisas baseadas em dados.
Maior eficiência e economia de custos
Elimine processos ineficientes que dificultam a tomada de decisões e levam a resultados insatisfatórios.
Ajuda a criar uma cultura focada em dados
Ter uma estratégia de dados fornece um roteiro para todo o negócio com adesão do topo, treinamento e melhoria da alfabetização em dados em toda a organização.
Governança de dados/risco reduzido:
Saber que os dados podem ser recolhidos, organizados e partilhados em conformidade com quaisquer regulamentos relevantes, como o da UE Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD) e o Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguro Saúde (HIPAA) ajudará a garantir forte confiabilidade e segurança e a mitigar riscos de negócios.
Melhora a experiência do cliente
A capacidade de coletar e analisar dados de comportamento do cliente em tempo actual permite que as empresas personalizem suas experiências e ofertas on-line. Aproxime-se dos clientes com estratégias de engajamento que usam IA, ML e automação para construir uma base para personalização.
Como uma estratégia de dados pode ajudar a alcançar a maturidade analítica e de IA
Ao determinar uma estratégia de dados para o futuro, pode ser útil examinar a atual maturidade analítica do negócio. As organizações que apenas armazenam dados não estruturados praticamente não têm análises além daquelas que podem supor nas planilhas. Seus dados provavelmente estão isolados e eles não têm as habilidades necessárias para analisar os dados brutos. Nesta fase, eles devem determinar que tipo de perguntas desejam fazer para obter mais valor de seus dados.
À medida que as organizações desenvolvem seus músculos analíticos, elas adquirem habilidades avançadas de SQL e modelagem preditiva para começar a prever tendências. Eles usam ferramentas de modelagem de dados para automatizar a orquestração de informações. No mais alto nível de maturidade analítica, as organizações obtêm insights práticos sobre por que algo mudou e como responder. Este nível de análise prescritiva envolve trabalhar com grandes conjuntos de dados usando algoritmos de aprendizado de máquina e modelos de IA.
Para conseguir isso, o armazenamento de dados é normalmente centralizado como uma “fonte única de verdade”, à medida que diferentes funções e unidades de negócios os transformam com seus próprios rótulos (metadados) e relatórios de acordo com seus requisitos em uma estratégia de dados mais combinada.
Compreender o nível de maturidade analítica pode apontar onde uma organização precisa estar e no que ela precisa se concentrar para remover os obstáculos. É para isso que serve uma estratégia de dados.
Como construir uma estratégia de dados
Uma boa estratégia de dados começa com uma avaliação honesta “Onde estou e por que estou aí?” quando se trata do valor comercial atual de um conjunto de dados. Esta avaliação deverá ajudar a identificar lacunas em recursos, processos, ferramentas e pessoas. Colocar as pessoas certas na sala é o primeiro de muitos passos:
Monte uma equipe
- Quem é uma parte interessada essencial na equipe de estratégia de dados? Esta equipa multifuncional deve representar as partes interessadas que têm acesso a dados relevantes, com o objetivo comum de quebrar silos para democratizar os dados para todos na organização.
Escolha seus objetivos
- Defina as metas e resultados de negócios para a estratégia de dados, como aumentar a eficiência operacional, melhorar a experiência do cliente, aumentar a receita ou reduzir custos e interpretar os dados para torná-los mais significativos e acionáveis.
Avalie sua situação atual
- Quais são as fontes de dados atuais, onde estão localizadas, quem as possui e quem tem acesso a elas? Que sistemas, ferramentas e processos estão implementados e qual é o nível de maturidade analítica actualmente em vigor? Decide quais outras fontes de dados estão disponíveis e identifique quaisquer lacunas ou desafios que precisam ser abordados.
Crie um roteiro
- Qual é o plano de ação – as iniciativas e projetos necessários para alcançar os resultados desejados? Este roteiro deve incluir cronogramas, requisitos de recursos e marcos para acompanhar o progresso.
Estabeleça políticas claras e abrangentes
- Quais são os princípios e padrões que garantem a utilização de dados de alta qualidade? Descreva as principais funções e responsabilidades, cronogramas e recursos necessários.
Invista em qualquer nova tecnologia necessária
- Que novas tecnologias ou abordagens irão desbloquear novas oportunidades, tais como plataformas de integração de dados e soluções de gestão de dados? Você possui os recursos analíticos essenciais para extrair insights dos dados coletados e visualizar as informações de maneira compreensível? Quais recursos, sistemas e ferramentas existentes podem ser aproveitados? Uma infraestrutura robusta precisará lidar com grandes quantidades de dados.
Educar e construir uma cultura que prioriza os dados
- Que novas competências são necessárias para se manter atualizado sobre os tipos de dados emergentes, as mudanças nas necessidades de negócios e os avanços tecnológicos? Existe um espaço dedicado para experimentar e testar novos modelos de aprendizado de máquina e recursos de IA?
Monitore e reavalie regularmente
- Quais são as medidas de sucesso? Use métricas significativas e defina KPIs alinhados aos objetivos de negócios. Estabeleça referências para medir o progresso ao longo do tempo e use insights baseados em dados para ajustar conforme necessário e permanecer alinhado com a evolução dos objetivos de negócios e das condições de mercado.
Desafios da implementação de uma estratégia de dados
Quando se trata de estratégia de dados e a equipea literacia limitada em dados e a falta de ferramentas impedirão qualquer verdadeira democratização dos dados. O pessoal deve ser treinado para trabalhar com conjuntos de dados complexos e compreender como eles podem ser usados para gerar valor comercial.
Levando as pessoas a bordo
Execução da estratégia também é prejudicado sem a adesão de todos os níveis da organização. Empresas orientadas por dados de sucesso criam um cultura de dados e IA com valores, atitudes e comportamentos compartilhados que promovem decisões baseadas em dados e melhoram o desempenho dos negócios.
Garantir que seja alcançável e sustentável
A reengenharia de uma estratégia de dados e a mudança de uma cultura são um processo. Certifique-se de que as metas e objetivos sejam alcançáveis e sustentáveis. Concentre-se no que é viável e valioso no curto prazo e construa confiança e capacidades organizacionais com cada resultado bem-sucedido.
Escolhendo o tipo certo para o seu negócio
Escolher o tipo certo de estratégia de dados também pode ser um desafio. A indexação excessiva da fiabilidade, segurança e conformidade poderia impedir a experimentação e a inovação.
Estudo de caso de estratégia de dados: Databricks e Thomas
Um preceito basic de uma estratégia de dados moderna é “dados para muitos, não para poucos”. Os dados são fundamentais para tudo para um fornecedor international de avaliação de talentos Tomásque transformou sua operação de consultoria em um modelo de negócios de autoatendimento baseado em SaaS. A mudança exigiu uma mudança do processamento em lote para o trabalho com eventos em tempo actual. Isso aumentou em 400% os tipos e a quantidade de dados capturados para potencializar novos recursos de aprendizado de máquina e IA, análises e relatórios de BI.
Além disso, o patrimônio de dados de Thomas não estava bem integrado, fazendo com que a equipe de dados gastasse mais tempo e recursos transferindo dados entre sistemas. A mudança para um information lake como fonte única de verdade permitiu que a equipe de dados identificasse e resolvesse problemas de maneira mais eficaz e eficiente e conduzisse análises de autoatendimento.
Luke Treglown, gerente sênior de ciência de dados da Thomas, escreve que os insights de dados estão “sendo entregues cerca de 40% mais rápido do que nossa pilha de dados anterior. Somos capazes de implementar correções e novas soluções com muito mais rapidez, liberando cerca de 20% do tempo da nossa equipe de ciência de dados para se concentrar na inovação e na experimentação.”
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