Os dados estão mais pervasivos do que nunca, mas aproveitar todo o seu potencial requer criatividade e convicção.

Como um líder de dados, você navega por um conjunto de fontes de dados internas e externas cada vez maiores para definir a estratégia e a direção em um mercado cada vez mais competitivo e rico em dados.

Já se foram os dias de focar apenas em inteligência de negócios. Os líderes de dados de hoje buscam tomar decisões em tempo real e modelos preditivos que ajudem a manter a organização à frente da concorrência. Mas, para chegar lá, sua estratégia de dados deve definir a abordagem correta para analisar grandes volumes de dados, alinhar à estratégia de negócios e criar soluções que abrangem toda a organização. É necessário capacitar as pessoas e definir casos de uso que atendam às necessidades de negócios, desde a análise tradicional e a ciência de dados até a análise operacional, a tecnologia digital, dados de sensores IoT e o desenvolvimento de novos produtos.

Tomar decisões de maneira criativa e inovadora é o caminho para o sucesso. Porém, perceber todo o potencial dos dados também requer visão, persuasão e apoio. A estrutura de seis etapas, baseado em insights de líderes de dados do setor, ajudará você a projetar e implementar sua estratégia de dados além de aproveitar ao máximo suas equipes, talentos e pontos fortes como organização.

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01. Entenda seus objetivos de negócios

Conecte sua estratégia de dados com a estratégia de negócios

Com uma estratégia de dados, é importante implementar em toda a organização. Sua estrutura da estratégia de dados funciona somente quando essa visão é gerenciada, apoiada e monetizada em sintonia com os objetivos gerais da organização.

Para alinhar prioridades de negócios e de dados, é necessário compreender claramente os principais objetivos da organização e da liderança sênior. Uma reunião com o C-suite e stakeholders de negócios é o primeiro passo para ajudar sua organização a alcançar seus objetivos e a aceitar que os dados representam uma vantagem competitiva. "Tudo começa e termina com o problema de negócios você está tentando resolver", afirma a Dra. Rania Khalaf, Chief Information and Data Officer da Inari.

Para ajudar a liderança a obter os méritos estratégicos dos dados, certifique-se de que as prioridades são esclarecidas e acordadas conforme o seu ambiente colaborativo, orientado por dados, começa a tomar forma.

Acima de tudo, seja realista, diz Srinivasan Sankar, Enterprise Data and Analytics Leader do setor de seguros.

Perguntas para fazer a cada stakeholder

Aqui está um checklist de perguntas para aquela primeira rodada de conversas importantes que será usada para definir a sua direção.

Quais são suas principais prioridades e iniciativas de negócios que requerem o uso de dados e IA?

Quais são os maiores desafios que impedem você de alcançar essas prioridades?

Quais são os desafios de privacidade e segurança de dados que você encontrou relacionados ao acesso a dados de autoatendimento?

Quanto tempo você gasta integrando ferramentas para criar soluções?

Em quais áreas você tem mais dificuldade de usar seus dados?

Como você mede o seu próprio sucesso e de suas equipes?

Identifique os casos de uso mais importantes

Se você tivesse acesso a dados de melhor qualidade, qual seria a área mais beneficiada da sua empresa? Esse processo de descoberta requer uma revisão ampla. "À medida que você se reúne com os stakeholders, identifique as necessidades de dados em diversos objetivos de negócios das linhas de negócios para mostrar o valor dos dados como um ativo estratégico", afirma Jo Ramos, que é especialista em projetar e implementar estratégias de dados para clientes IBM.

Ao entender melhor como os dados fluem (ou não) entre áreas da organização como finanças, vendas e marketing, é possível obter uma visão mais completa das operações e encontrar novas formas de reduzir custos, gerar eficiências e aumentar a receita.

Conheça suas opções. E se você pudesse diminuir os custos da cadeia de suprimentos, atualizando aplicativos antigos? Ou talvez você possa automatizar o gerenciamento de risco e os relatórios de conformidade com a IA para gerar insights mais rápidos e melhores? Busque em todas as direções do cenário de dados oportunidades de aumentar seu top line, expandir seu bottom line e reduzir os riscos.

Conheça as ferramentas em seu kit de ferramentas

Trabalhe em conjunto com o departamento de TI. Eles vão ajudá-lo a elevar sua estratégia de dados, aproveitando a infraestrutura e tecnologias existentes, bem como tecnologias novas e de ponta. Entender o atual ecossistema de tecnologia e estratégias da sua organização (e sub-estratégias também) ajuda você a traçar um plano de ação definitivo e tangível para o uso de dados, IA e aplicativos a fim de obter resultados de negócios. Esse conhecimento é essencial porque aproveitar iniciativas planejadas e financiadas ajuda a garantir que você pode executar sua estratégia de dados.

Familiarize-se com a estratégia de transformação digital da sua organização

Ramos ressalta que a atualização de aplicativos e a inovação em sistemas antigos não funciona sem antes avaliar o ambiente de dados atual da sua empresa. “Muitas organizações estão falando sobre a modernização de aplicativos e migrar aplicativos para a cloud, mas estão perdendo os dados de vista”, diz ele. “Quando se falamos de integrar dados e fazer análises, não se trata de mover todos os aplicativos para a cloud, mas de descobrir como os dados serão mantidos em uma nova arquitetura moderna”.

02. Avalie seu estado atual

Identifique e analise os desafios para descobrir bloqueios e lacunas

Agora que você já conhece os objetivos finais e tem o apoio dos líderes para executar o próximo passo (eles estão de acordo, certo?), é hora de olhar de maneira integral para todo o seu ecossistema e encontrar as falhas de dados e vulnerabilidades. O que está e o que não está funcionando? Quais são as barreiras para implementar uma experiência focada em dados em sua empresa? As questões organizacionais muitas vezes apresentam desafios com a integração de dados, o gerenciamento de dados e os fluxos de trabalho. Na realidade, 82% das empresas enfrentam problemas com silos de dados.² Para tudo funcionar melhor, os funcionários precisam de acesso a dados de autoatendimento com a implementação de controles adequados. Ter acesso nunca deve ser o bloqueador. “Se sou proprietário de uma empresa e quero usar dados para executar um aplicativo, não gostaria de me preocupar de onde vêm os dados ou os metadados por trás deles, nem as regras de conformidade”, diz Priya Krishnan, líder de produtos para dados e IA da IBM. “Deveria ser simples apenas executá-los e transformar esses dados em ótimos resultados”.
Uma abordagem de design thinking ajuda a identificar e detectar pontos de falha organizacional, gerando valor estratégico em diversos casos de uso, linhas de negócios ou equipes.

Design thinking para estratégia de dados

O design thinking permite entender melhor o presente e criar metas para o futuro usando observações reais, não suposições. Ao ver problemas e soluções como uma conversa contínua, o processo ajuda a gerar correções tangíveis em um ciclo contínuo de observação, reflexão e criação. Saiba mais com os Recursos de design thinking da IBM.

Avalie os dados para descobrir os recursos que já possui e o que precisa

Uma topologia de dados revela as curvas e contornos das informações da mesma maneira que um mapa topográfico mostra montanhas, colinas e vales. As topologias de dados classificam, agrupam e gerenciam cenários de dados que englobam as prioridades e necessidades conflitantes de qualquer organização. Ao entender sua topologia de dados será possível identificar restrições. Capturar sua topologia de dados existente ajuda a identificar arquiteturas de dados desatualizadas, como tecnologias que não se alinham com a estratégia de negócios, como áreas para atualizações lógicas, oportunidades para aproveitar tecnologias mais robustas e capazes e sinais de alerta que dificultam a integração de dados.

Faça o inventário para saber quem está apoiando e o que eles têm para oferecer

Não importa se você é brilhante e talentoso, há um alto risco em adotar grandes mudanças de dados por conta própria. Certifique-se de que sua equipe, e, sim, isso inclui você, tem as qualificações específicas e o treinamento contínuo necessário para acompanhar o ritmo dinâmico da indústria de TI. Mais da metade das organizações estão requalificando funcionários internos para desenvolver seu conhecimento de dados, enquanto uma em cada cinco estão contratando e treinando profissionais recém-graduados.³ Fique mais inteligente, continue inteligente.

Priorize elementos de dados críticos para a governança

Manter elementos de dados críticos e regulados, como nomes, endereços, número de identificação social e de gênero, é essencial para executar vários sistemas de negócios sem erros de duplicação, buscas não confiáveis ou violações de privacidade. Alcance um equilíbrio tênue entre proteger os dados e promover a inovação. Veja quem atualmente possui, gerencia e define políticas relacionadas aos dados, e se essa governança afeta a segurança, a privacidade ou a conformidade. Certifique-se de que as pessoas certas da sua organização tenham os direitos de decisão, uma estrutura de prestação de contas e recursos externos para assegurar o comportamento adequado na avaliação, criação, consumo e controle de dados e análise. Não se esqueça da governança de tecnologias de IA que você estiver usando nesta etapa.

03. Mapeie a estrutura de estratégia de dados

Defina o estado desejado para seus dados

Seu estado desejado, modelo de operação e blueprint de implementação ajudarão a idealizar, melhorar e desenvolver sua estratégia de dados. Como um líder de dados, você não é apenas um consultor de tecnologia ou cientista de dados, mas sim alguém que promove ou defende a construção de uma empresa orientada por dados. Sua visão abrangente deve ser estruturada para que as conversas de estratégia de dados e as mudanças de processo de negócios resultantes, sejam tão significativas para os engenheiros de aplicativos e analistas de negócios quanto para o departamento de RH e vendas. "Muitos ambientes de dados agora são desatualizados e raramente têm flexibilidade para evoluir no ambiente digital de hoje", afirma Tony Giordano, que lidera a estratégia de dados, consultoria e engajamentos de transformação para a IBM. "Porém, a transformação digital requer a capacidade de tomar decisões em tempo real e os modelos preditivos que proporcionam esses recursos requerem ambientes de ciência de dados. Cada vez mais, os dados operacionais são agora uma parte crítica do seu ecossistema de dados. Por isso, uma arquitetura moderna de dados requer um ecossistema de dados integrado com recursos que precisam ser gerenciados, controlados e protegidos para garantir a qualidade de dados consistente e a flexibilidade para evoluir em conjunto com os canais digitais".
Esse nível de detalhe torna os processos de negócios em constante mudança um pouco menos cansativo, porque você estará pronto para atender aos requisitos de dados com uma explicação detalhada sobre o que, onde, por que e como isso tornará a vida de um usuário específico mais fácil. E isso é muito importante: entre os entrevistados em uma pesquisa recente, 37% afirmou que a segurança de dados foi seu principal desafio, seguido por preocupações com a privacidade de dados e o gerenciamento de pipelines de dados. Um blueprint de estratégia de dados, o modelo operacional desejado para estado futuro e roteiro de implementação preparam a sua equipe para enfrentar desafios usando uma abordagem clara de gerenciamento de dados.

Entendendo seus ativos principais

Blueprint de destino

Como você vai criar a solução de tecnologia

Modelo operacional desejado

Como a nova solução funcionará operacionalmente

Roteiro de implementação

Como fazer um blueprint de destino e um modelo de operação com um processo passo a passo

Seja específico sobre como a modernização de aplicativos, a automação e a IA podem elevar a sua estratégia

Ao ampliar seu conhecimento em transformação digital e estratégia de TI, será mais fácil elaborar sua estratégia de dados. Tais insights ajudam a promover a eficiência, aumentar a receita e reduzir o risco, especialmente quando potencializados pela modernização, automação e IA para aplicativos.

A Lufthansa trabalhou com uma equipe da IBM para testar novas ideias de negócios baseadas em IA e serviços que aprimoraram a experiência do cliente. Fontes de dados anteriormente díspares agora podem ser pesquisadas em linguagem natural e termos de aviação para simplificar o atendimento de cerca de 100.000 consultas anuais de clientes. “Para a Lufthansa, a IA é essencial porque realmente revela os dados que não estamos aproveitando”, diz Mirco Bharpalania, Senior Director, Cross Domain Solutions do Grupo Lufthansa. "Na verdade, isso nos ajuda a descobrir todo o potencial que já temos de alguma forma ou em algum lugar em nossos bancos de dados".

Acompanhe o progresso em direção aos seus objetivos

Nós entendemos os seus desafios. Como um líder de dados, muitas vezes você deve entregar e quantificar resultados importantes em três áreas concorrentes: crescimento da receita, eficiência operacional e mitigação de riscos de segurança e privacidade. Use dados para alcançar o sucesso. Mude da ofensa à defesa e contribua diretamente para o crescimento da empresa. Estabeleça métricas de sucesso que permitem a você se concentrar nas prioridades de cada momento específico da sua organização.

Lembre-se: os objetivos de curto e longo prazo devem mostrar como os dados podem ajudar sua empresa a alcançar resultados mensuráveis. Veja suas anotações antigas daquelas reuniões iniciais com os stakeholders para ver como eles definiam os principais indicadores de desempenho e objetivos e compare com sua plataforma de dados e estratégia de IA atual. Suas métricas estão de acordo com os planos ousados que você fez naquele momento? Se não, é hora de se reconectar e realinhar. Se você está superando as previsões passadas, bem, vá para o próximo passo.

"A função do CDO é, às vezes, muito curta. O motivo é que não são criadas expectativas. Defina essas expectativas e entregue resultados ao longo do caminho", afirma Sankar.

Identifique os principais pontos da estratégia de dados e compartilhe-os

Neste ponto, você deve ser muito claro sobre as prioridades de sua organização e como usar dados e IA para entregar e acelerar o valor de negócios. Quais são as próximas lacunas a serem resolvidas? Olhe para o cenário completo, em que ponto você está e quais são os próximos passos, isso ajuda a enxergar o contexto estratégico para fazer planos acionáveis e entregar e ajustar a escala. Como sempre, inclua os resultados, objetivos e métricas que o manterão no caminho certo para que você possa compartilhá-los com sua empresa à medida que a jornada se desenvolve. Veja aqui o que é possível incluir na visão geral da sua estratégia de dados:

  • Observações, desafios e recomendações
  • Objetivos, resultados e métricas
  • Requisitos de dados de diversas funções precisam dar suporte a vários casos de uso
  • Privacidade de dados e requisitos de segurança
  • Topologia de dados, organizações de dados e pipelines
  • Indique a arquitetura e a tecnologia de apoio
  • Objetivo de topologia de dados conceitual
  • Plano de ação para a área de partida escolhida

Lembre-se: a estratégia não é apenas um exercício teórico, é uma abordagem viva e evolutiva. Reveja e interaja com frequência, com base na mudança de objetivos e metas do negócio e sempre garanta que sua estratégia ofereça flexibilidade, agilidade e inovação humana. Esta é uma oportunidade criativa.

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04. Estabeleça controles

Mapeie e analise cenários do mundo real

Quer isso signifique inovar em sistemas existentes, descartar produtos antigos, delegar a parceiros experientes em dados ou aplicar inteligência artificial em todo o escopo de negócios, sua tarefa é se concentrar em seus objetivos de dados com o mínimo de desvio possível. Em resumo, trata-se de acelerar os insights para gerar valor rapidamente. Você obtém seus insights de seus usuários de dados. Considere as melhores maneiras de aproveitar essa informação. A implementação da topologia de dados que você criou na fase estratégica define suas informações em andamento em várias linhas de negócios, ajudando a acompanhar os casos de uso e monitorando vários controles para cada um.

Crie uma política de controle de dados baseada em qualidade, privacidade e segurança

Como parte de uma abordagem moderna de gerenciamento de dados, um controle robusto e recursos de privacidade ajudam as organizações a prosperar em um mundo em que os dados podem sobrecarregar as empresas. Uma camada de metadados e de controle para todas as iniciativas de dados, análise e IA aumenta a visibilidade e a colaboração em toda a sua organização, independentemente de onde os dados residam. Sua política de controle de dados moldará o comportamento da qualidade, privacidade, segurança e gestão de dados, além de mostrar como a IA está agilizando esses esforços de regulamentação. Qualquer que seja a política que você está aplicando, ela deve padronizar a terminologia tanto para dados estruturados quanto não estruturados para que todos na organização possam falar a mesma língua, independentemente de onde os dados estajeam centrados: nos clientes, produtos, mão de obra ou finanças. Tudo isso deve ser apoiado por apps designados para ambientes específicos, alinhados com os requisitos de segurança e regulatórios e com uma plataforma de abordagem multicloud híbrida para garantir a proteção ideal.

A integração de dados é fundamental para aproveitar seus dados. O Chief Architect da ING, Ferd Scheepers, pensou em como a instituição financeira global poderia controlar melhor os dados que se movimentam entre diferentes países e sobre a cloud. A IBM se uniu ao ING para entregar uma solução de gerenciamento de dados na forma de uma arquitetura de malha de dados a fim de criar uma camada de abstração entre os dados e os clientes da ING. Dessa forma, as informações poderiam ser consumidas em qualquer lugar e automaticamente em um ambiente de cloud híbrida aberta que se adapta ao cenário multiplataforma e heterogêneo do ING. "Não precisamos saber a origem dos dados", diz Scheepers. "Devemos criar uma camada que possibilite consumir dados que são ingeridos e mapeados automaticamente e com as políticas necessárias aplicadas porque entendemos o conteúdo dos dados".

Identifique seus defensores de dados

As pessoas em toda a sua organização que você identifica como aliados na defesa e na estratégia de dados são seus parceiros para o sucesso. Descubra quem na organização acredita mais no impacto que os dados podem ter em seu trabalho e envolva-o em reuniões regulares e na manutenção de padrões. "Comecei aos poucos, identificando pessoas dispostas a promover os produtos", diz Sankar. "Eu partia de uma unidade de negócios e, uma vez que se tornasse bem-sucedida, afetava a todos".

Como sua estratégia provavelmente já chamou a atenção, pense em como seus parceiros de dados atuais e futuros podem ajudar a repetir e escalar resultados em novas áreas. Por exemplo, como uma empresa como foco em dados, a IBM tem uma equipe de defensores de dados dedicados exclusivamente a ajudar a organização a adotar um uso melhor e mais disseminado de dados em todos os níveis. "Esses defensores de dados são totalmente capacitados no sentido de que, se encontrarem um grupo com ideias semelhantes em contas a receber ou cadeia de suprimentos e quiserem avançar com recursos de dados e IA, não precisarão obter permissão ou financiamento, eles podem simplesmente continuar seus projetos", explica Bhandari.

Padronize a nomenclatura

Até 2024, as organizações que fazem uso efetivo de metadados ativos reduzirão o tempo de entrega de dados integrados pela metade e melhorarão a produtividade das equipes de dados em 20%.⁵

Um catálogo de conhecimento robusto permite que você acesse, selecione, classifique e compartilhe dados, ativos de conhecimento e informações de conformidade. Em resumo, é uma maneira de criar uma base de metadados consistentes em que os relacionamentos são centrados em dados, onde quer que eles residam.

Entre outras coisas, um catálogo de conhecimento pode dar aos usuários acesso a um glossário comum entre organizações adaptado às suas necessidades e nomenclatura, para que todos estejam alinhados, literalmente, sobre controle, qualidade de dados e conformidade. O objetivo é a eficiência operacional.

05. Crie soluções integradas

Defina seus ciclos de sprint

Para implementar uma estratégia de dados, as organizações muitas vezes precisam reformular toda a sua cultura em torno de novos conceitos como ambientes híbridos de multicloud e recursos de gerenciamento de dados de ponta a ponta. Isso parece desafiador, mas dificilmente é impossível. Comece pensando no que você pode alcançar que é valioso e viável em um curto espaço de tempo. Monte sua equipe multidisciplinar e estabeleça objetivos claros. Em seguida, configure ciclos de sprint curtos com marcos possíveis que ajudarão a mostrar os resultados. Uma abordagem é seguir este processo simples e reproduzível usado por especialistas de dados da IBM: 


  • Planeje por uma a duas semanas com workshops de descoberta e estratégia de dados que incluem a topologia de dados.
  • Teste ao longo de seis semanas com um caso de uso com foco no cliente e estabeleça marcos acionáveis e simples.
  • Adote e escale com um produto de teste rastreado pelos stakeholders internos para garantir a conversão.
     

Essa última parte é crítica. Para promover a compreensão clara dos benefícios de qualquer estratégia, certifique-se de que o C-suite, as equipes de tecnologia e os usuários de negócios tenham os mesmos objetivos.

Colecione pequenas vitórias em forma de MVPs

Às vezes, você obtêm mais resultados em pequenos investimentos. A equipe de TI da Experian não sabia que poderia aplicar a análise de dados em seu back office. Eles apenas sabiam que estavam se afogando em informações. Gerar um único relatório de crédito em menos de um segundo requer nada menos que 3.000 fontes de dados, 200 milhões de registros atualizados constantemente a cada mês e bilhões de linhas de dados adicionais rastreando dados históricos arquivados e conjuntos de dados derivados. Trabalhando com a IBM, a Experian implementou um MVP que permite aos usuários considerar e testar novas ideias com o mínimo possível de investimentos e recursos. Em muitos casos, é a maneira mais rápida e de baixo custo de testar hipóteses e descobrir se o investimento contínuo faz sentido. Neste caso, o investimento contínuo faz sentido. "Dentro de 90 dias, tivemos a prova de conceito, cujos resultados haviam demonstrado que poderíamos melhorar nossa cobertura em 500% e diminuir nossos custos em 80%", diz Joni Rolenaitis, Chief Data Officer da Experian.

Movendo-se além de silos e com novas ideias

A integração das tecnologias e sistemas emergentes é como as organizações se tornam mais automatizadas, orientadas por dados, tolerantes a riscos e mais protegidas. É também como as empresas se tornam mais rentáveis atualmente. Considere quanto o tempo do funcionário é desperdiçado diante de ecossistemas de dados desatualizados e práticas de gerenciamento que atrapalham o uso de dados otimizado. Pesquisas mostram que até 68% dos dados não são analisados na maioria das organizações.⁶ Com os avanços na capacidade de computação, algoritmos mais inteligentes e armazenamento acessível, a malha conjunta de dados faz parte da malha de negócios voltadas para o futuro.

Crie um catálogo central para localizar e compartilhar insights

Você deve implementar um catálogo central para armazenar e compartilhar insights, possibilitando o consumo mais simples dos dados. Os dados são usados em formulários originais e selecionados com armazenamento de finalidade definida, permitindo a publicação e assinatura de dados. Ferramentas de acesso a dados vão além de aplicativos ou processos específicos para entender como seus dados estão sendo consumidos e quais informações estão surgindo. Este nível de detalhes permite que você tome decisões em tempo real para usuários em diferentes linhas de negócios, assim como para analistas, cientistas de dados e agências reguladoras e federais.

Incentive a adoção de todas as direções capacitando os consumidores de dados

Isso não se trata apenas de focar nos dados. Você está promovendo a cultura da inovação em seu local de trabalho. Ao incentivar a adoção de sua estratégia de dados a partir de todas as direções, não apenas top down, você estará definindo como o seu negócio se comunica, melhorando os principais fluxos de trabalho, otimizando a segurança e descobrindo novas oportunidades de mercado. Porém, além disso, você estará quebrando o paradigma da melhor maneira possível. Sua nova estrutura de gerenciamento de dados está acelerando o ritmo de novos modelos de negócios em uma transformação digital que está melhorando o serviço para todos, aumentando a eficiência nas operações e criando melhores experiências para os funcionários de sua organização e aqueles que encontram.

06. Escale sua equipe e processos

Comunique os resultados para obter máxima visibilidade

Permita que as pessoas saibam como seus esforços estão compensando. "Construa credibilidade com processos de negócios e conexão de dados, além de contar uma história convincente com seus dados", diz Sankar. Faça isso em toda a empresa (em todos os níveis) com atualizações rápidas e relatórios periódicos sobre como suas novas estratégias estão impulsionando a receita e tornando o trabalho mais agradável para todos. Não seja tímido em compartilhar métricas de desempenho sobre como suas iniciativas e resultados estão fazendo o bem nessas primeiras discussões com os principais stakeholders. Os resultados mensuráveis reforçarão seu valor único e apoiarão sua campanha contínua para liderar o caminho com dados.

Contrate (e requalifique) talentos para continuar ágil

A escassez de talentos é real, mas a maioria das organizações não sabe o que fazer sobre isso. Resolver a lacuna de habilidades significa olhar além das tradicionais estratégias de contratação e treinamento. À medida que as empresas misturam iniciativas para atender às suas necessidades de talentos, muitas estão fazendo ajustes em seus requisitos de formação e experiência para preencher os cargos. O que você pode fazer quando os processos de treinamento e contratação não são suficientes? Consulte estas dicas do Guia corporativo da IBM para resolver a lacuna de habilidades:

  • Adquira talentos de fora da organização
  • Transfira talentos entre unidades de negócios e divisões
  • Requalifique os funcionários com base em prioridades de negócios
  • Aproveite os programas de aprendizado/estágio para treinar os talentos
  • Aproveite novos programas e plataformas educacionais para desenvolver as habilidades dos funcionários
  • Aplique a análise para verificar e prever a oferta e a demanda de habilidades
  • Implemente iniciativas de reconhecimento de habilidades para controlar o avanço das habilidades
     

Promova o conhecimento de dados continuamente

A Gartner espera que, até 2023, o conhecimento de dados se torne um impulsionador essencial e necessário de valor comercial, demonstrado por sua inclusão formal em mais de 80% das estratégias de dados e análise e programas de gestão de mudanças.⁷ Porém, acompanhar o desenvolvimento de conhecimento de dados não deve ser um esforço anual ou trimestral, e sim uma tarefa contínua. Quando os funcionários adquirem conhecimento de dados, eles podem tomar decisões apoiadas pela ciência e vinculadas a fluxos de trabalho inteligentes, além de ferramentas intuitivas que aplicam tecnologias para gerar um crescimento exponencial. "Se você está tentando chegar a uma cultura orientada por dados e não capacita as pessoas, isso é, de certa forma, uma contradição”, diz Bhandari. "Se é uma cultura orientada por dados, as pessoas deveriam estar analisando os dados".

80%

A Gartner espera que, até 2023, o conhecimento de dados se torne um impulsionador essencial e necessário de valor comercial, demonstrado por sua inclusão formal em mais de 80% das estratégias de dados e análise e programas de gestão de mudanças.¹

Estabeleça parcerias fortes em toda a organização

No nível mais básico, seu trabalho como líder de dados é ajudar a sua organização a tomar as decisões mais sábias sobre o gerenciamento e uso de dados. Mas essas decisões têm alcance enorme e resultados duradouros. Suas estratégias afetam toda a organização e todos que interagem com ela. À medida que você constrói e fortalece parcerias em todos os níveis, esteja aberto ao feedback e à colaboração, e espere o inesperado. Porque algo fascinante acontece à medida que você cresce uma organização com foco em dados. Quanto mais a sua visão se aprofunda na estrutura da organização, mais você pode "delegar", simplesmente apoiando uma cultura de engajamento e habilidades, uma em que as pessoas estão motivadas a aprender e assumir novas funções. Com tudo isso, continue a comunicar seus propósitos e objetivos com clareza e com base no futuro.

Faça dos dados seu diferencial

Sua organização, inspirada em sua estratégia de dados, conta com o seu apoio. À medida que você amplia o uso das tecnologias existentes e introduz novas tecnologias para simplificar o acesso aos dados em todos os níveis organizacionais, lembre-se de que você está fazendo mais do que gerar eficiência e novos insights, você está construindo uma cultura de pessoas com uma paixão por aproveitar os dados ao máximo.

Crie sua arquitetura de dados

Capacite suas equipes com melhor acesso a dados.

Notas de rodapé

¹ “CDO Agenda 2022: Pull Ahead By Focusing on Value, Talent and Culture", Gartner, 2021.² "The Total Economic Impact Of IBM Garage", um estudo encomendado e conduzido pela Forrester Consulting, outubro de 2020
³ "Tableau Boosts its Data Literacy Initiatives to Address Data Skills Gap, Expand Market", documento do IDC #EUR148573521, IDC, dezembro de 2021
⁴ "Diving into the data lake—Highlights from VotE: Data & Analytics, Data Platforms 2021", 451 Research, parte de um S&P Global Market Intelligence, 2021
⁵ "The Impacts of Emerging Cloud Data Ecosystems: An Architectural Perspective", Gartner, 9 de setembro de 2021
⁶ "Rethink Data: Put More of Your Business Data to Work – From Edge to Cloud", Seagate Technology, julho de 2020
⁷ "A Data and Analytics Leader's Guide to Data Literacy", Gartner, 2021

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