O que é uma 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.

Por que a estratégia de dados é importante?

Criar uma estratégia de dados é essencial para as organizações continuarem relevantes, competitivas e inovadoras em meio às constantes mudanças. É necessário coletar, organizar e agir de acordo com seus dados para atingir os objetivos da empresa e gerar novos valores para sua organização, como:

  • Eficiência operacional
  • Otimização de processos
  • Tomada de decisões mais rápida
  • Aumento dos fluxos de receita
  • Aumento da satisfação do cliente

A estratégia de dados oferece uma vantagem competitiva, pois alinha o gerenciamento de dados à estratégia de negócios e à governança de dados. Ela tem duas finalidades principais.

Melhorar as decisões de arquitetura de dados

A arquitetura de dados descreve como a empresa coleta, armazena, transforma, distribui e consome dados. Contém também os aspectos técnicos de gerenciamento de dados, como:
  • Bancos de dados e sistemas de arquivos
  • Regras que regem os formatos de armazenamento de dados
  • Conexões do sistema entre aplicações e bancos de dados

Por exemplo, a arquitetura de dados pode inserir dados diários de marketing e vendas em aplicações como painéis de marketing, que incorporam e analisam as informações para revelar as relações entre gastos com anúncios e vendas por região. Sua estratégia de dados fornece o framework que os engenheiros de dados usam para tomar decisões de arquitetura que atendam aos objetivos da empresa.

Gerenciar dados com consistência

Uma estratégia de dados eficaz auxilia toda a organização no gerenciamento de dados cooperativo e consistente. Ela fornece respostas a cinco perguntas-chave:

  • Que dados são adequados?
  • Que operações de dados são aprovadas?
  • Qual é a finalidade da coleta e do armazenamento de dados?
  • Qual é a política de governança de dados para processos da empresa?
  • Que insights é possível obter com base em seus dados atuais?

Quais são as vantagens de implementar uma 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 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.

Quais são os principais componentes de uma estratégia de dados eficaz?

Você pode apresentar sua estratégia de dados como uma sequência de etapas e um cronograma para implementar essas etapas. O roteiro de estratégia de dados contém diretrizes para manter a maturidade de dados atual da organização e pontos de ação que a elevam a outro patamar.

Estes são alguns componentes comuns da estratégia de dados a serem incluídos no roteiro:

Ferramentas de catálogo de dados

As ferramentas de catálogo de dados ajudam a identificar e categorizar todos os seus ativos de dados atuais. Os usuários e equipes de TI da empresa podem usar o catálogo para obter metadados detalhados e mapear operações de negócios para operações de dados com mais eficiência.

Ferramentas de gerenciamento de dados

Há muitas ferramentas para visualização de dados, relatórios, painéis e análise de dados. Uma estratégia de dados ajuda a identificar as melhores ferramentas que atendem às necessidades comerciais e auxiliam equipes de TI e aos usuários da empresa. Também é possível verificar se as ferramentas cumprem todas as políticas de governança de dados, garantindo a conformidade com regulamentações.

Análise de dados

As estratégias de dados eficazes geralmente contêm planos para gerenciamento de dados e de análise na organização. A análise de dados requer os conjuntos de dados existentes como entrada para software de ML e IA. Uma estratégia de dados empresarial visa minimizar desvios, definindo os melhores conjuntos de dados a serem usados para análise e como treinar funcionários em operações de dados. Por exemplo, suponha que sua organização planeje usar a IA para classificar candidatos a vagas automaticamente. Nesse caso, é necessário selecionar criteriosamente um conjunto de dados diversificado de ex-funcionários e funcionários atuais para evitar a criação de desvios inconscientes no software.

Processo de revisão

A estratégia de dados deve conter um processo de revisão para avaliar e melhorar os sistemas de gerenciamento de dados existentes e a estratégia de dados em si. Ele inclui tarefas como:

  • Auditar periodicamente a arquitetura de dados atual
  • Verificar se os processos de coleta de dados continuam compatíveis
  • Medir a qualidade dos dados em relação aos dados de mercado comparáveis

Utilize essa documentação de revisão para melhorar sua estratégia de dados existente e revisitar as metas estratégicas.

Quais são os diferentes métodos para criar uma estratégia de dados?

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.

Quem desenvolve uma estratégia de dados?

A equipe de estratégia de dados geralmente contém representantes da alta administração e análise de negócios e equipes de TI. Veja alguns exemplos de usuários que se reúnem para criar e implementar uma estratégia de dados.

Engenheiros de dados

Os engenheiros de dados são responsáveis por criar uma arquitetura de dados confiável e eficiente. Eles supervisionam e administram várias tarefas de pipeline de dados, como coleta, processamento, armazenamento e análise de dados. Essa função inclui especialistas que implementam requisitos de segurança e governança de dados.

Cientistas de dados

Os cientistas de dados usam os dados processados pelos engenheiros para fazer análise posterior. Eles usam os dados para criar diferentes modelos de ML e gerar relatórios para business intelligence.

Analistas de dados

Os analistas de dados são especializados em interpretar e analisar dados. Eles trabalham em parceria com cientistas de dados para garantir que as tarefas de business intelligence estejam alinhadas com os requisitos organizacionais.

Gerentes de negócios

Os gerentes de negócios analisam os relatórios de dados e ajudam a gerenciar as operações de dados. Eles garantem que a estratégia de dados esteja alinhada com a estratégia geral da empresa e os requisitos regulatórios.

Quais são as etapas para desenvolver uma estratégia de dados?

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.

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