Blog da Five Acts

23 de Agosto de 2021

Trabalhar com gerenciamento e estratégia de dados tem sido um grande desafio no mundo corporativo, ainda que seja uma prerrogativa diante da transformação digital e mudança na forma como consumidores e empresas lidam com tecnologia no dia a dia.

Essa dificuldade pode ser atribuída à forma como os dados ainda são compreendidos como subproduto e não são colocados no centro das estratégias.

Dessa forma, em um cenário empresarial na qual é crescente a busca pelo melhor uso de dados, é preciso ativar uma estratégia e organização das informações que sejam precisas, inteligentes e que gerem insights valiosos dentro das organizações.

Em função disso, trataremos neste artigo sobre a importância de traçar uma estratégia para lidar com os dados, desde os elementos necessários para construir uma sólida estratégia de dados, bem como dicas para ter sucesso com ela. Confira:

O que é preciso para desenvolver uma estratégia de dados?

É preciso compreender que os dados são hoje uma moeda importante na gestão e manutenção de empreendimentos, e por isso geram conhecimento substancial para o crescimento da empresa. 

Assim, o principal norte no desenvolvimento da estratégia é estabelecer um processo em que os dados possam ser coletados, armazenados e tratados de forma bem prática e eficiente para que esse conhecimento seja facilmente alcançado.

Nesse sentido, existem cinco passos para desenvolver uma estratégia de dados eficiente e que corresponda às expectativas do empreendimento.

#1 Identificar a melhor estratégia de dados

Para tratar dados com precisão é necessário antes criar um sistema de identificação dos mesmos, uma catalogação de dados estruturados ou não. Isto facilita o processamento e análise das informações. 

Para isso, é necessário criar essa categorização para que os pares na empresa possam compartilhar e usufruir dos dados a partir de um código comum, seja nome, formato e representação.

É um conjunto que deve ser estabelecido e acordado entre os que vão manusear tais dados para não gerar ruído no tratamento e interpretação.

Para que o uso dessas informações na organização seja prático. Além disso, é importante também elaborar um roteiro ou glossário de identificação e localização dos dados.

Imagine que um volume grande armazenados em diversos locais e sem uma categorização pode dificultar a localização da informação, quando necessária, se não houver esse mapa que diga claramente onde está e qual o valor/função daquele dado.

#2 Armazenar

Assim, como a identificação, o armazenamento dos dados é um processo fundamental na estratégia. O que ocorre, geralmente, no armazenamento de dados é uma descentralização e acessos individualizados que dificultam um trabalho integrado, entre sistemas ou setores na empresa.

Cada sistema gera um banco de dados que o armazena de uma forma específica e as trocas são pontuais, pois não é considerada a troca contínua.

estratégia de dados

O ideal é centralizar a base de dados em um sistema integrado que permita o compartilhamento entre os gestores envolvidos no processamento e análise, sem requerer que cada um crie uma cópia individual para visualizar os dados.

#3 Provisionar

Esse fator é consequência dos dois primeiros e também tem por objetivo facilitar o trabalho de quem lida com dados e precisa extrair insights deles.

Como já mencionado, a prática recorrente nas estratégias de dados das empresas são as equipes de TI lidando com sistemas individuais que armazenam e processam as informações de maneiras distintas, sem pensar em um ecossistema de compartilhamento de dados de forma integrada entre os sistemas.

Nesse sentido, o provisionamento dos dados deve acontecer a fim de promover a padronização desses dados para que a TI possa disponibilizá-la para os vários atores do processo que precisam de tais informações.

#4 Processar

Ao serem gerados, os dados não estão prontamente disponíveis para uso. Assim, o processamento dos dados faz-se necessário para refinar e torná-los utilizáveis ou inteligíveis para quem vai analisar e utilizar no gerenciamento da organização. 

Dentro da estratégia de dados, a etapa de processamento pode ser compreendida como um recurso de transformação da matéria-prima em insumo.

Assim, a coleta dessas informações das diversas fontes internas e externas que a organização possui vai gerar um volume de dados que se não forem processados não servirá para muito.

Nesse sentido, processar significa cruzar, eliminar dados repetidos ou irrelevantes, corrigir e formatar para o objetivo da empresa.

#5 Governar

Por fim, é preciso estabelecer políticas de governança no uso dos dados. Como eles são tratados como acessório dentro da gestão, poucas organizações pensam na sistematização desses processos.

Esse fator é fundamental para que a empresa não esbarre em problemas com o compartilhamento das informações. Assim, é preciso estabelecer políticas e métodos para regular a forma como os setores coletam, armazenam e compartilham.

A governança tem por finalidade garantir que os processos sejam executados em conformidade, seguindo padrões acordados no empreendimento, o que evita falhas e confere segurança aos processos.

Como desenvolver uma estratégia de dados?

Agora que sabemos quais os elementos essenciais para se estruturar uma estratégia de dados bem sucedida, passamos ao desenvolvimento efetivo da estratégia. 

É preciso considerar neste momento  os objetivos gerais do empreendimento. A estratégia deve estar alinhada com as metas que a empresa deseja alcançar, por exemplo. Nesse sentido, a definição da estratégia deve ser também consolidada com certa flexibilidade, adaptando às novas demandas que possam surgir no caminho.

1- Definição de objetivos

Como mencionado, para a implementação das estratégias de dados é necessário definir objetivos que estejam alinhados com a visão e missão da empresa. 

Dessa forma, esses direcionadores devem ser bem claros e exigem que a equipe entenda quais são os diferentes objetivos da empresa, em termos comerciais, executivos e estratégicos.

Com eles bem definidos, os indicadores de performance e as métricas estarão bem mais identificáveis quando houver a análise dos dados.

2- Coleta na estratégia de dados

O processo de coleta de dados é essencial para a estratégia. Portanto, aqui as fontes de coleta precisam ser bem definidas e, principalmente, confiáveis.

Já mencionamos, sobre como hoje existe um grande volume de dados sendo produzido diariamente interna ou externamente. Quanto maior for o alcance e operação da sua empresa, maior é a produção deles.

Dessa forma, saber filtrar os dados é também saber selecionar as fontes adequadas e seguras para não coletar informações irrelevantes ou que não correspondam à realidade do empreendimento. Isto pode gerar decisões equivocadas, o que vai prejudicar a empresa em curto ou longo prazo, caso o erro não seja identificado.

3- Modernização da arquitetura de dados

A organização dos dados e ativos digitais também é um passo importante no desenvolvimento de uma estratégia de dados.

Da mesma forma que a organização do guarda roupa te ajuda na hora de escolher a melhor roupa para a ocasião de maneira mais rápida e até mesmo que a vestimenta não esteja amassada, a arquitetura de dados ajuda a garantir o acesso aos dados de maneira segura e otimizada para todos os usuários.

Os princípios da arquitetura de dados incluem:

  • segurança
  • flexibilidade
  • colaboração
  • inteligência e automação
  • data driven

Como obter sucesso nas estratégias de dados?

Ao definir e implementar a estratégia de dados  na empresa, é preciso desenvolver recursos para que as ações sejam uma constante e sejam internalizadas na cultura organizacional, inserindo os dados como ativo principal na tomada de decisões.

O primeiro passo nesse processo é ter apoio e ciência de gestores e executivos sobre a importância da implementação de uma estratégia centrada em dados. Assim, com o envolvimento e aceitação das instâncias maiores dentro da instituição, é possível operar mudanças mais profundas na cultura da organização quanto ao trabalho e a importância deles.

Outro ponto fundamental na eficiência das estratégias é destinar equipe ou profissional específico para gerenciar estratégias. Hoje, é comum encontrar, por exemplo, um diretor de dados (CDO), sendo essa pessoa responsável pela manutenção e execução das melhores práticas em conformidade com o que foi estabelecido nas políticas de governança.

Uma figura ou equipe que responde pela gestão da estratégia dá mais eficiência, agilidade e segurança na execução de tais processos. Além disso, esse fator é fundamental também para implementar a cultura de dados na empresa, rompendo com processos de resistência e esclarecendo os benefícios da estratégia para a empresa como um todo.

Trata-se de um cargo duplamente estratégico e urgente no mercado mundial. Conforme a Gartner, a maioria das grandes empresas fará investimentos em setores específicos e tecnologias para gestão de dados, ressaltando a necessidade de deslocar os dados de um papel secundário para o de protagonismo na gestão de qualquer organização.

Ou seja

Como vimos, é fundamental que se entenda precisamente como funciona uma estratégia de dados e que fatores são concernentes a ela, para que ela possa ser bem sucedida e ajudar a empresa a crescer no mercado.

Assim, é preciso definir as formas como se vai identificar, armazenar, processar, provisionar e também gerir tais dados com políticas de governança que garantam confiabilidade e até escalonamento do processo.

Com isso, é possível estabelecer os objetivos da estratégia de dados, bem como o modo como eles serão coletados, considerando as fontes e a quantidade de fontes a serem usadas.

Cabe destacar ainda que em um mundo digital em constante expansão, os dados são ativos riquíssimos e fundamentais para qualquer setor em qualquer segmento de atuação. Não à toa, grandes corporações já investem maciçamente em tecnologia e equipe que possam construir uma sólida  base de dados. 

Ter dados no centro dos negócios ajuda a empresa de diversas formas: na previsibilidade de mercado, tomada de decisões mais acertadas, além de diferencial competitivo.

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