O que é estratégia de dados?

Uma estratégia de dados é um plano de longo prazo que define a tecnologia, os processos, as pessoas e as regras necessários para gerenciar os ativos de informação de uma organização. Atualmente, todos os tipos de empresas coletam grandes volumes de dados brutos. No entanto, elas precisam de um plano muito bem elaborado de gerenciamento e análise de dados se quiserem usar essas informações para tomar decisões fundamentadas. Uma estratégia de dados descreve a visão de uma organização no longo prazo para coletar, armazenar, compartilhar e usar seus dados.

Há outros benefícios de ter uma boa estratégia de dados:

Resolver desafios do gerenciamento de dados

A maioria das organizações enfrenta desafios de gerenciamento de dados, como silos de dados, dados duplicados entre unidades de negócios, fluxo de dados ineficiente entre departamentos e falta de clareza sobre as prioridades de dados. Com uma estratégia de dados, as empresas podem resolver esses desafios tornando os dados acessíveis e compartilhados de maneira segura. Você pode descobrir o valor dos dados para atender a requisitos de negócios. Melhorar o alinhamento dos dados e obter acesso aos dados certos no momento certo permite que as organizações se preparem para o futuro ou para o desconhecido.

Melhorar a experiência do cliente

As organizações usam dados e análise para entender melhor os clientes e aprimorar a experiência do cliente. De experiências online a centrais de atendimento, as organizações podem usar os dados para gerar mais valor aos clientes e suprir as necessidades proativamente. Os dados também ajudam as organizações a gerar novos negócios ou oportunidades de monetização e a criar produtos e serviços hiperpersonalizados de acordo com as necessidades dos clientes.

Alcançar maturidade analítica

O modelo de ascendência de análise do Gartner define as quatro etapas da maturidade analítica. As organizações geralmente começam com análises descritivas e de diagnóstico para entender o que aconteceu e o porquê. Atinge-se a maturidade analítica quando a organização faz a transição para a análise preditiva, que usa dados para responder ao que ainda acontecerá. As organizações que estão na última etapa de maturidade usam análises prescritivas para atingir resultados predeterminados. Portanto, a estratégia de dados estabelece um plano detalhado que ajuda a organização a tomar decisões com base em previsões em vez de análises posteriores. Ela estabelece as bases para implementar tecnologia avançada, como inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) para melhorar a business intelligence.

Criar uma cultura de dados em toda a organização

A estratégia de dados apresenta um roteiro para melhorar a leitura de dados e a eficiência do uso em toda a organização. Equipes diversificadas podem trabalhar em sintonia para melhorar a qualidade dos dados e a precisão da coleta de dados. Além disso, é possível desenvolver treinamentos personalizados e criar programas de aprendizado para que os colaboradores passem de iniciantes a especialistas em gerenciamento e uso de dados.

Atingir conformidade regulatória

Uma estratégia de dados eficaz melhora a segurança dos dados ao implementar medidas para limitar o acesso não autorizado a eles. Você pode estudar todas as regras e regulamentos de governança de dados ao definir políticas e processos. Todas as operações podem ser planejadas minuciosamente para garantir que o gerenciamento de dados empresariais mantenha a privacidade, segurança e integridade dos dados em todos os momentos.

Há dois métodos principais para criar uma estratégia de dados para sua organização.

Estratégia de dados defensiva

A estratégia de dados defensiva é um método de gerenciamento de dados altamente centralizado e orientado ao controle. A arquitetura de dados normalmente contém uma única fonte de verdade para cada categoria geral de dados. Por exemplo, há uma fonte primária de dados de receita, clientes ou vendas. Os sistemas de dados reúnem dados de várias fontes, fazem a limpeza e os armazenam em um repositório central. Assim, a estratégia de dados defensiva minimiza riscos de perda ao identificar, padronizar e controlar fontes de dados confiáveis para manter a integridade dos fluxos dados que atravessam os sistemas internos da empresa. Ela prioriza atividades como:

• Conformidade e regulamentações
• Detecção de fraudes usando análise
• Medidas de segurança para prevenção de roubos

Estratégia de dados ofensiva

A estratégia de dados ofensiva se concentra em adicionar mais flexibilidade aos sistemas de gerenciamento de dados governados de maneira centralizada. Ela reconhece que várias unidades de negócios interpretam os mesmos dados de formas diferentes. Ela concilia essas diferentes interpretações ao permitir transformações de dados controladas para relatórios que podem ser mapeados de forma confiável à única fonte de verdade.

Por exemplo, considere um cenário em que os departamentos de finanças e de marketing produzem relatórios mensais de gastos com anúncios nas mídias sociais. Interessado em analisar a eficácia do anúncio, o departamento de marketing emite um relatório sobre o impacto dos gastos em cliques e visualizações. O departamento financeiro emite um relatório sobre o efeito dos gastos no fluxo de caixa. Os relatórios contêm números diferentes, mas ambos representam uma versão precisa da verdade.

Espectro ofensiva-defensiva

Toda empresa precisa incorporar ofensiva e defensiva para que sua estratégia de dados seja eficaz, mas conseguir o equilíbrio certo pode ser complicado. As atividades ofensivas tendem a ser operações em tempo real e são mais relevantes para funções empresariais focadas no cliente, como marketing e vendas. As atividades defensivas são mais importantes para os departamentos jurídico, financeiro, de conformidade e de TI. Uma estratégia corporativa equilibrada oferece aos líderes de negócios a flexibilidade de divergir da única fonte de verdade de maneira consistente para melhor atender às necessidades da empresa.

Sugerimos as etapas a seguir para criar uma estratégia de dados prática.

Preparar uma proposta

O primeiro passo é criar uma proposta que descreva as vantagens de ter uma estratégia coerente para sua organização. Sua recomendação pode conter aspectos como:

• Benefícios econômicos de implementar uma estratégia
• Análise da concorrência
• Objetivos de negócios que você pretende atingir
• Roteiro da estratégia de dados

Uma proposta abrangente ajudará a obter uma adesão mais rápida da liderança, dos departamentos de TI e das principais partes interessadas.

Formar uma equipe

Encontrar as pessoas certas que criam uma gama diversificada de pontos de vista é fundamental para o sucesso na estratégia de dados. Sua equipe será responsável por várias tarefas, que podem incluir:

• Alocação e distribuição de recursos
• Definir e melhorar políticas
• Lidar com problemas relacionados a dados à medida que eles surgirem

Você também pode atribuir funções de governança de dados para definir quem será responsável por implantar tecnologias, garantir a conformidade com os padrões e fornecer atualizações a todos sobre as alterações de política.

Otimizar sua arquitetura de dados

Toda estratégia de dados requer as ferramentas e tecnologias certas para ser eficaz na prática. Será necessário avaliar sua infraestrutura de dados atual, analisar como as diferentes equipes usam os dados atualmente e identificar as falhas a serem corrigidas. Essa etapa normalmente envolve a tomada de decisões centradas na tecnologia com base em seus requisitos, que podem incluir:

• Volume e tipo de dados
• Qualidade e análise de dados
• Segurança e conformidade

Em suma, seu objetivo é criar uma estratégia de dados que torne seus dados acessíveis, compartilháveis e acionáveis ao máximo para todas as partes interessadas que precisam deles, com os controles de segurança estabelecidos.