Estratégia de Dados: Por que ela é importante e como construir uma

Com o ritmo dos negócios modernos e a necessidade competitiva por cada vez mais dados, as organizações agora se perguntam corretamente se suas práticas de gerenciamento de dados ainda suportam suas estratégias de negócios — especialmente aquelas que tentam organizar dados em várias plataformas para alcançar análises sofisticadas em tempo real e resultados de IA generativa.

• Este ativo valioso permite maior agilidade para aproveitar novas tendências e oportunidades?
• Eles estão obtendo os insights necessários para facilitar decisões orientadas por dados?
• Eles podem colaborar na quantidade crescente de dados ou ela está segmentada em silos departamentais com graus variados de governança, qualidade e controle de custos?

Se as respostas a essas perguntas forem 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 extrair valor de seus dados. Ela se torna o roteiro para alinhar as atividades de dados com os objetivos de negócios mais amplos e define os objetivos para a democratização de dados e as prioridades para a estratégia de gerenciamento de dados.

Qual é o propósito de uma estratégia de dados?

A estratégia de dados requer flexibilidade para se adaptar às mudanças na estratégia de negócios. Se o objetivo de negócios em torno de suas atividades de dados é aumentar a eficiência/desempenho e o crescimento da receita, sua estratégia será diferente com um objetivo mais transformador de se tornar orientado por dados e monetizar dados como um produto. Mas ambos exigem uma abordagem unificada para coletar, manter, proteger e analisar dados.

A diferença entre gerenciamento de dados e 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 a infraestrutura de dados e o gerenciamento do ciclo de vida dos dados.

Por que ter uma Estratégia de Dados é Importante?

A estratégia de dados impacta todos os aspectos de um negócio. O valor de negócio é desbloqueado somente quando os silos de dados são removidos e os funcionários, stakeholders e clientes são treinados para extrair insights.

A democratização de dados acontece quando todos em uma organização têm o treinamento e as ferramentas necessárias para acessar e entender os dados. Para obter confiança e ampla adoção, cada componente do pipeline de dados requer uma grande quantidade de pesquisa e aprovação em toda a organização para determinar os sistemas e práticas que as equipes usarão ao coletar, armazenar ou interagir com dados.

Quando dados e IA estão disponíveis para todos, isso reduz a dependência da equipe técnica e cria frameworks para privacidade de dados e controle organizacional. Mas tomar decisões de negócios baseadas em dados também envolve uma mudança cultural com maiores níveis de transparência, colaboração e controle de qualidade.

Governança de dados e IA andam de mãos dadas. A construção de modelos de linguagem grandes (LLMs) eficazes não seria possível sem dados seguros e de alta qualidade. Não apenas as empresas com conformidade precisam rastrear precisamente como os dados estão se movendo pela organização, mas se estiverem treinando modelos de IA, terão que explicar aos reguladores como esses modelos funcionam e de onde os dados vieram, garantindo a 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 em fluxos de trabalho e novas maneiras pelas quais as pessoas podem interagir com os dados. Quando os dados são democratizados em toda a organização, isso acarreta riscos. A estratégia deve definir prioridades de governança em torno de propriedade e acesso e ajudar a identificar lacunas para tomar ações corretivas para melhorar operações, aprimorar a experiência do cliente e impulsionar o crescimento.

A estratégia de dados define as métricas para acompanhar 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 governança eficaz e a capacidade de compartilhar dados, as empresas não poderiam abraçar tecnologias empolgantes como machine learning e IA generativa para inovar e encontrar novo valor em seus dados. Além de remover gargalos e melhorar a democratização de dados, uma estratégia de dados libera as equipes de dados de solicitações e tickets constantes para se concentrarem em trabalhos mais avançados, como modelos de machine learning (ML) e IA. Os benefícios potenciais incluem:

 

Tomada de decisão informada

O relatório de análise de dados em tempo real permite que as organizações abordem rapidamente novos desafios ou oportunidades com decisões de negócios precisas e orientadas por dados.

 

Aumento da eficiência e economia de custos

Elimine processos ineficientes que dificultam a tomada de decisões e levam a resultados ruins.

 

Ajuda a criar uma cultura focada em dados

Ter uma estratégia de dados fornece um roteiro para todo o negócio com o apoio da alta gerência, treinamento e melhor alfabetização em dados em toda a organização.

 

Governança de dados/risco reduzido:

Saber que os dados podem ser coletados, organizados e compartilhados em conformidade com quaisquer regulamentações relevantes, como o General Data Protection Regulation (GDPR) da UE e o Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), ajudará a garantir forte confiabilidade e segurança e mitigar riscos de negócios.

 

Melhora a experiência do cliente

A capacidade de coletar e analisar dados de comportamento do cliente em tempo real permite que as empresas personalizem suas experiências e ofertas online. Aproxime-se dos clientes com estratégias de engajamento usando IA, ML e automação para construir uma base para a personalização.

Como uma Estratégia de Dados Pode Ajudar a Alcançar Maturidade Analítica e de IA

Ao determinar uma estratégia de dados para o futuro, pode ser útil examinar a maturidade analítica atual do negócio. Organizações que apenas armazenam dados não estruturados têm praticamente nenhuma análise, exceto o que podem deduzir de planilhas. Seus dados provavelmente estão em silos e elas não têm as habilidades para analisar os dados brutos. Nesta fase, elas devem determinar que tipo de perguntas querem fazer para obter mais valor de seus dados.

À medida que as organizações desenvolvem suas capacidades analíticas, elas adquirem habilidades avançadas em SQL e modelagem preditiva para começar a prever tendências. Elas usam ferramentas de modelagem de dados para automatizar a orquestração de informações. No nível mais alto de maturidade analítica, as organizações obtêm insights acionáveis sobre por que algo mudou e como responder. Este nível de análise prescritiva envolve trabalhar com grandes conjuntos de dados usando algoritmos de machine learning e modelos de IA.

Para alcançar isso, o armazenamento de dados é tipicamente centralizado como uma “única fonte da verdade”, pois diferentes funções e unidades de negócios o transformam com seus próprios rótulos (metadados) e relatórios de acordo com seus requisitos em uma estratégia de dados mais integrada.

Compreender o nível de maturidade analítica pode apontar onde uma organização precisa estar e no que ela precisa focar 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 de “Onde estou e por que estou lá?” em relação ao valor de negócio atual de um patrimônio de dados. Esta avaliação deve ajudar a identificar lacunas em recursos, processos, ferramentas e pessoas. Reunir as pessoas certas é o primeiro de muitos passos:

1. Monte uma equipe

   • Quem é um stakeholder essencial na equipe de estratégia de dados? Esta equipe multifuncional deve representar stakeholders que têm acesso a dados relevantes, com um objetivo compartilhado de quebrar silos para democratizar dados para todos na organização.

2. Escolha seus objetivos

   • Defina os objetivos e resultados de negócios para a estratégia de dados, como aumentar a eficiência operacional, melhorar a experiência do cliente, crescimento da receita ou redução de custos e interpretar os dados para torná-los mais significativos e acionáveis.

3. Avalie sua situação atual

   • Quais são as fontes de dados atuais, onde elas estão localizadas, quem as possui e quem tem acesso a elas? Quais sistemas, ferramentas e processos estão implementados e qual é o nível de maturidade analítica atualmente em vigor? Determine quais outras fontes de dados estão disponíveis e identifique quaisquer lacunas ou desafios que precisam ser abordados.

4. Crie um roteiro

   • Qual é o plano de ação — as iniciativas e projetos necessários para atingir os resultados desejados? Este roteiro deve incluir cronogramas, requisitos de recursos e marcos para acompanhar o progresso.

5. Estabeleça políticas claras e abrangentes

   • Quais são os princípios e padrões que garantem o uso de dados de alta qualidade? Descreva as principais funções e responsabilidades, cronogramas e recursos necessários.

6. Invista em qualquer nova tecnologia necessária

   • Quais novas tecnologias ou abordagens desbloquearão novas oportunidades, como plataformas de integração de dados e soluções de gerenciamento de dados? Você tem as capacidades analíticas 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 volumes de dados.

7. Eduque e construa uma cultura orientada a dados

   • Quais novas habilidades 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 machine learning e recursos de IA?

8. Monitore e reavalie regularmente

   • Quais são as medidas de sucesso? Use métricas significativas e defina KPIs que se alinhem aos objetivos de negócios. Estabeleça benchmarks para medir o progresso ao longo do tempo e use insights baseados em dados para ajustar conforme necessário, a fim de permanecer alinhado com os objetivos de negócios e as condições de mercado em evolução.

Desafios na Implementação de uma Estratégia de Dados

Quando se trata de estratégia de dados e a equipe, a baixa literacia de dados e a falta de ferramentas frustrarão qualquer democratização real dos dados. O pessoal deve ser treinado para trabalhar com conjuntos de dados complexos e entender como eles podem ser usados para gerar valor para o negócio.

Conseguindo o engajamento das pessoas

A execução da estratégia também é prejudicada sem o apoio em toda a organização. Empresas bem-sucedidas orientadas por dados criam uma cultura de dados e IA com valores, atitudes e comportamentos compartilhados que promovem decisões orientadas por dados e melhoram o desempenho dos negócios.

Garantindo que seja viável e sustentável

Reengenharia de uma estratégia de dados e mudança de cultura é 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. O excesso de foco em confiabilidade, segurança e conformidade pode impedir a experimentação e a inovação.

Estudo de Caso de Estratégia de Dados: Databricks e Thomas

Um preceito fundamental de uma estratégia de dados moderna é “dados para muitos, não para poucos.” Os dados são essenciais para tudo para o provedor global de avaliação de talentos Thomas, que transformou sua operação de consultoria em um modelo de negócios de autoatendimento baseado em SaaS. A mudança exigiu uma transição do processamento em lote para o trabalho com eventos em tempo real. Isso aumentou os tipos e a quantidade de dados capturados em 400% para impulsionar novas capacidades de machine learning e IA, análises e relatórios de BI.

Além disso, o patrimônio de dados da Thomas não era bem integrado, fazendo com que a equipe de dados gastasse mais tempo e recursos movendo dados entre sistemas. A migração para um data lake como fonte única da verdade permitiu que a equipe de dados identificasse e resolvesse problemas de forma mais eficaz e eficiente, além de impulsionar análises de autoatendimento.

Luke Treglown, Gerente Sênior de Ciência de Dados na Thomas, escreve que os insights de dados estão “sendo entregues ~40% mais rápido do que nossa pilha de dados anterior. Somos capazes de implementar correções e novas soluções muito mais rapidamente, liberando ~20% do tempo de nossa equipe de ciência de dados para se concentrar em inovação e experimentação.”

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(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original