O que é estratégia de 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 às iniciativas 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.

Melhore a experiência e a fidelidade 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. Experiências personalizadas também reforçam a fidelidade do cliente ao longo do tempo.

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.

Crie aplicações preparadas para o futuro, como ML e IA generativa

Os dados estão no centro das aplicações de ML e IA generativa. Os modelos de ML e IA exigem a capacidade de ingerir e gerenciar dados com facilidade para treinar modelos e executar inferências. Uma estratégia de dados considera dados que alimentam aplicações com casos de uso como reconhecimento de imagem, previsão e pesquisa inteligente. Você também precisa considerar a governança de ML, que inclui governar seus modelos de dados.

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.

Compatibilidade com a conformidade normativa

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.

Dezenas

Uma abordagem de gerenciamento de dados altamente centralizada e orientada por controle geralmente inclui uma única fonte confiável para cada ampla categoria 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

Descentralizada

Uma abordagem descentralizada adiciona mais flexibilidade aos sistemas de gerenciamento de dados administrados centralmente. Ela reconhece que várias unidades de negócios interpretam os mesmos dados de formas diferentes. Ela acomoda essas diferentes interpretações ao permitir transformações de dados controladas que podem ser mapeadas de forma confiável de volta à única fonte confiável.

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.

Equilibre as abordagens da estratégia de dados

Toda empresa precisa incorporar abordagens centralizadas e descentralizadas para que sua estratégia de dados tenha sucesso, mas conseguir o equilíbrio certo pode ser complicado. As abordagens descentralizadas tendem a ser operações em tempo real e são mais relevantes para funções comerciais focadas no cliente, como marketing e vendas. As abordagens centralizadas são mais importantes para os departamentos jurídico, financeiro, de conformidade e de TI. Uma estratégia de dados equilibrada oferece aos líderes de negócios a flexibilidade de adaptar a única fonte confiável de forma consistente para melhor atender às necessidades dos negócios.

Identifique iniciativas de negócios financiadas

A primeira etapa é se alinhar às iniciativas de negócios financiadas. Para isso, você pode usar a metodologia de trabalho de trás para frente da Amazon. Em seguida, determine quais dados são necessários para essas iniciativas de negócios.  Depois, identifique quais recursos de dados são necessários para apoiar as iniciativas de negócios.

Veja a seguir alguns exemplos de etapas para criar uma estratégia de dados:  

• Apoie a iniciativa comercial financiada por outra pessoa
• Identifique os recursos de dados necessários
• Determine a condição dos dados necessários
• Crie um roteiro de estratégia de dados
• Identifique quais práticas operacionais corporativas, como arquitetura corporativa e gerenciamento de projetos, podem apoiar sua estratégia de dados
• Integre-se com programas de estratégia de IA

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
• Comunicar o status e os resultados do programa

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
• Ciclo de vida dos dados

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.

Integre-se ao programa de estratégia de IA

Para gerar valor com IA e ML, os dados subjacentes devem atender às necessidades das iniciativas específicas associadas aos modelos de IA e ML para garantir a qualidade adequada dos dados, a integração, a segurança e assim por diante. Portanto, deve haver uma parceria entre as equipes de estratégia de dados e estratégia de IA.

Considerações especiais de governança para IA/ML

A IA/ML introduz novos recursos que precisamos considerar em nossa estratégia de dados. Por exemplo:

• Arquivo de atributos
• Conformidade regulatória adicional
• MLOps
• Novas considerações éticas
• Considerações sobre IA generativa