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Modelos de maturidade de dados: como desenvolver capacidades e abordagens mais eficientes?

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Diante do cenário econômico atual, o uso eficaz de dados se tornou mais importante do que nunca. Neste conteúdo, descrevemos um modelo de quatro etapas para auxiliar na revisão e no desenvolvimento de suas capacidades atuais para cumprir seus objetivos de longo prazo utilizando data analytics.

Com o aumento da pressão econômica devido à pandemia de Covid-19, muitas empresas estão aproveitando os dados para melhorar a experiência do cliente, impulsionar novos negócios, identificar oportunidades de redução de custo e melhorar o ambiente de controle. Para atingir esses objetivos, uma estratégia de dados bem-sucedida normalmente consiste em duas vertentes: uso defensivo e ofensivo dos dados – ambos importantes para um modelo com grau de maturidade elevado.

Abordagens defensivas incluem a identificação de redução de custos, mitigação de riscos, crimes financeiros e manutenção da conformidade regulatória. As abordagens ofensivas incluem a identificação de tendências emergentes do cliente, melhorando a percepção do cliente e desenvolvendo novos relacionamentos de negócios.

Historicamente, as áreas de dados têm se concentrado no bom gerenciamento de dados para dar suporte a abordagens defensivos, mas uma estratégia de dados mais maduro dará origem a abordagens mais ofensivas, oferecerá suporte à transformação digital e ajudará a monetizar suas informações.

Usando o modelo de maturidade de dados de quatro etapas

Como acontece com qualquer planejamento de longo prazo, é vital ter uma visão clara do objetivo final pretendido e de como seus dados podem apoiar ativamente seus negócios. O modelo de maturidade de dados abaixo descreve um processo ideal e fornece um roteiro de como chegar lá. Usando quatro elementos-chave de entrega, você pode revisar e desenvolver suas capacidades de dados atuais para cumprir seus objetivos de longo prazo.

  1. Capacidades fundamentais em dados

O gerenciamento de dados eficaz pode ser o fator limitante para sua estratégia de dados, por isso é importante acertar o básico. Avaliar os processos de gerenciamento de dados existentes, incluindo a identificação e correção de problemas de qualidade, pode melhorar a integridade dos dados e mitigar os riscos. Programas de treinamento e conscientização sobre dados também podem desenvolver um nível mais elevado de instrução nessa área, ajudando a identificar novos casos de uso e maximizar o valor de seus dados para dar suporte às metas de negócios.

Uma estratégia de dados madura, no entanto, vai além do gerenciamento de dados e pode agregar valor financeiro e comercial significativo. Para construir maturidade, definir o apetite de risco é o melhor ponto de partida, estabelecendo expectativas e incorporando um ambiente de controle adequado. Essas novas capacidades que estão sob o comando do Chief Data Officer (CDO) também podem precisar de mais recursos e mais financiamento, de acordo com sua responsabilidade crescente. Analisar suas plataformas legadas, planos de migração de dados em potencial, armazenamento em nuvem ou local e incorporar uma boa ética de dados também é essencial para o sucesso a longo prazo.

  1. Ecossistema e empresa

À medida que a capacidade de dados se torna uma função de negócios mais valiosa, é importante considerar sua integração e interação dentro de sua empresa como um todo e além.

Sem a adesão dos stakeholder internos, sua estratégia de dados não será eficaz ou agregará valor aos seus esforços de recuperação de investimento. Considere como sua organização está incentivando ativamente a potencializar a cultura de dados e a capacidade de dados. O suporte de todos os departamentos da sua empresa, com propriedade e responsabilidade claras, ajudará a desenvolver e implementar novos casos de uso e transformar o bom gerenciamento de dados em uma vantagem competitiva. A incorporação de novas abordagens de dados pode exigir mudanças no modelo operacional, processos e políticas da empresa (incluindo a política de dados), com um impacto potencial na tecnologia e arquitetura de negócios da empresa.

Também é importante considerar a interconectividade com o ecossistema de dados mais amplo, incluindo o aproveitamento de dados externos, parcerias de dados e plataformas. Utilizar todos os dados de mercado disponíveis pode ajudar a rastrear tendências emergentes e expectativas do cliente, ajudando você a inovar e crescer com as necessidades do cliente.

  1. Potencializando capacidades

A função do CDO está se expandindo de recursos de gerenciamento e governança de dados, tecnologia e arquitetura para apoiar uma organização voltada para o futuro e orientada por dados. Isso inclui o gerenciamento de informações legadas em data warehouse e data lakes, mitigação de riscos cibernéticos e supervisão da privacidade e proteção de dados, incluindo os requisitos dispostos na Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e outros regulamentos internacionais, como o GDPR.

A ciência de dados também é uma área de crescimento-chave para CDOs, incluindo análises e visualização, dando origem a programas de mudança de acordo com novos casos de uso.

  1. Monetização de dados e criação de valor

O CDO é responsável por desenvolver novos cases de uso de dados para a criação de valor de acordo com suas ambições de negócios e objetivos de longo prazo. Novos cases podem identificar áreas para alavancar dados para melhorar a tomada de decisão ou processos operacionais. Com o cenário de negócios em constante mudança, isso o ajudará a identificar oportunidades emergentes, criando fluxos de receita para apoiar a recuperação econômica. Ao criar valor e monetizar dados, um bom gerenciamento de dados é essencial para proteger a integridade dos dados subjacentes e garantir que as informações certas estejam disponíveis no momento certo.

Kauê Ribeiro, especialista em Data & Analytics Services na Grant Thornton Brasil, reforça que o caminho para o sucesso de um programa de dados em uma empresa começa com uma estratégia de dados bem definida e patrocinada pelos executivos. Essa abordagem proporciona, então, uma visão clara de como os dados podem ser monetizados para criar o máximo valor possível.

Olhando além do gerenciamento de dados

O gerenciamento de dados é um desafio comum para empresas em todos os setores e pode limitar seus recursos de dados. Isso pode atrasar as empresas e impedir que alcancem seu potencial. À medida que 2021 avança e as empresas se concentram na recuperação econômica, preencher essas lacunas para aproveitar ao máximo os recursos disponíveis e maximizar todas as oportunidades é essencial para seguir o caminho à frente de maneira bem-sucedida.

Por: Niresh Rajah, diretor na Grant Thornton UK

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