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Crie sua estratégia de dados em seis etapas
Sua estratégia de dados acompanha as inovações do mercado ou está defasada?
É essencial ter uma estratégia de dados para cada caso de uso, mas a rápida evolução da Inteligência Artificial (IA) reforçou muito a importância de se ter uma estratégia bem definida.
Todos os recursos de IA são baseados em dados, então você pode acreditar que uma estratégia de dados preparada para IA funcionará para todos os casos de uso de IA. Porém, a IA tradicional e a IA generativa têm requisitos de dados diferentes. Para extrair o máximo valor da IA generativa, você vai precisar de uma estratégia de dados que ajude a gerenciar os dados não estruturados.
O primeiro passo é entender claramente o cenário dos seus dados: quais são os ativos disponíveis, como está estruturada a infraestrutura de dados e de que forma esses dados estão sendo utilizados nos processos da empresa. Será necessário também incutir uma cultura de alfabetização de dados em sua organização e preparar as pessoas por meio da democratização dos dados e do entendimento básico da IA. Não é a tarefa mais fácil, mas é uma tarefa importante e viável. O framework a seguir ajudará você a elaborar a estratégia de dados certa para atingir as metas de negócios da sua organização e ser bem-sucedido com a IA.
1. Entenda seus objetivos de negócios
Reúna-se com a liderança sênior para ter uma compreensão clara dos principais objetivos e prioridades da sua organização. Essas conversas darão a chance de fazer perguntas importantes e traçar a melhor direção para sua estratégia de dados.
Conhecendo a qualidade dos seus dados de negócio e como fluem, ou não, entre as diversas áreas da empresa, você vai conseguir extrair valor comercial ainda não descoberto.
Continue verificando com os stakeholders enquanto sua estratégia de dados toma forma. Lembre-se sempre das prioridades e das principais dificuldades.
Identifique os casos de uso mais convincentes
Para alinhar os dados certos com seus objetivos de negócios é necessário "fazer-se a pergunta: qual problema de negócios você está tentando resolver?" explica Tony Giordano, que lidera a estratégia de dados, consultoria e projetos de transformação da IBM.
Quando estiver buscando um caso de uso relevante, concentre-se em alcançar resultados concretos e realistas. Os principais CDOs entendem o que estimula seus negócios e a importância de conectar dados e análises para ter resultados prioritários.¹
Proteja suas investimentos
Eleve sua estratégia de dados ao próximo nível, aproveitando sua infraestrutura, a tecnologia e as habilidades existentes. Familiarize-se com o ecossistema de tecnologia da sua organização para determinar onde e como seus dados podem ajudar a alcançar os resultados do negócio. Quando você realmente conhece seus dados, identifica uma arquitetura de dados desatualizada que não se alinha à sua estratégia de negócios, aproveita melhor as iniciativas financiadas e identifica áreas que precisam de melhoria.
2. Avalie seu estado atual
Identifique barreiras e lacunas
Quando já tiver suas metas finais e a adesão da liderança, você poderá identificar as barreiras para criar uma verdadeira experiência de priorização de dados. Os silos geralmente são a base dos desafios de integração de dados, gerenciamento de dados e fluxos de trabalho. Na verdade, 81% dos líderes de TI afirmam que os silos de dados estão atrapalhando suas ações de transformação digital.²
O acesso a dados não deve ser um obstáculo.
Os usuários devem ter acesso a dados que gerem ótimos resultados. Eles não deveriam ter que pensar sobre onde esses dados se encontram ou se são controlados e estão em conformidade. Devem poder utilizar os dados de que precisam com confiança.
Design thinking para estratégia de dados
Uma abordagem de design thinking ajuda a revelar os pontos problemáticos organizacionais, o que agrega valor estratégico em vários casos de uso, linhas de negócios e equipes individuais. Esse processo ajuda a gerar resoluções viáveis em um ciclo contínuo de observação, reflexão e criação, abordando problemas e soluções como uma conversa contínua.
Mapeie os talentos e as competências disponíveis
Você não pode projetar alterações de dados por conta própria. É importante que sua organização ofereça treinamento contínuo para acompanhar o ritmo acelerado da evolução da IA e do setor de TI como um todo. Uma pesquisa da IBM revelou que 85% dos principais CDOs estão expandindo o treinamento, 77% estão requalificando sua equipe interna e 70% estão adquirindo novos talentos para aumentar a alfabetização de dados em suas organizações.³
Priorize a governança
Na era da IA generativa, governança completa é fundamental. Manter o controle sobre elementos de dados críticos e regulamentados é essencial para executar seus sistemas sem erros de duplicação, pesquisas não confiáveis ou violações de privacidade. Considere quem atualmente detém, gerencia e define suas políticas de dados, e se essa governança afeta a segurança, a privacidade ou a conformidade. Garanta que as partes apropriadas tenham os direitos de decisão, o framework de responsabilidade e os recursos externos para gerenciar os dados com eficácia.
3. Mapeie dados e estrutura de estratégia de IA
Defina o estado alvo dos seus dados
"Muitos ambientes de dados estão desatualizados e raramente têm a flexibilidade de evoluir no ambiente digital atual", comenta Giordano. As arquiteturas de dados modernas precisam ser gerenciadas, governadas e protegidas para garantir a qualidade constante dos dados. Isso exige flexibilidade para evoluir junto com seus canais digitais.
Avalie o progresso em direção aos seus objetivos
Embora muitas vezes se espere que os líderes de dados impulsionem mudanças transformacionais, o sucesso é medido em relação a objetivos comerciais táticos de curto prazo. De acordo com uma pesquisa de CDO realizada pela AWS, 74% dos CDOs dizem que seu sucesso é medido em termos de suas realizações focadas nos negócios ou dividido igualmente entre metas comerciais e tecnologia, enquanto apenas 3% dizem que o sucesso é definido exclusivamente por suas características técnicas.⁴
4. Estabeleça controles
Concentre-se nos objetivos dos dados. Aproveite os insights dos usuários de seus dados quando analisar as melhores maneiras de acelerar o valor comercial com IA.
Defina uma política de governança de dados
Um framework de governança robusto baseia-se na qualidade dos dados, na privacidade dos dados e na segurança dos dados. Uma camada de metadados e governança para todos os dados, análises de dados e iniciativas de IA aumenta a visibilidade e a colaboração em toda a sua organização, independentemente de onde seus dados estiverem. Sua política de governança de dados moldará o comportamento referente a qualidade, privacidade, segurança e gerenciamento dos dados, além de mostrar onde a IA está simplificando suas ações regulatórias.
Identifique os defensores dos seus dados
Encontre as pessoas da sua organização entusiasmadas com o impacto que os dados podem ter no trabalho. Essas pessoas são seus parceiros para o sucesso. Inclua-as em reuniões regulares e ações de padronização.
Busque aliados dentro da sua equipe de dados. Envolva engenheiros, arquitetos e cientistas de dados diretamente envolvidos na criação de modelos de inteligência artificial. Os líderes de linha de negócios cujas equipes utilizam a análise de dados também são ótimos candidatos. Eles provavelmente têm experiência no uso de novas tecnologias para ajudar a aperfeiçoar os processos de negócios e otimizar o valor dos seus dados.
5. Crie soluções integradas
Defina seus ciclos de sprint
Para que uma estratégia de dados e IA se estabeleça, as organizações normalmente precisam reformular sua cultura relacionada a novos conceitos e ambientes.
Comece definindo metas que possam ser alcançadas rapidamente, valiosas e viáveis. Reúna sua equipe multifuncional de acordo com esses objetivos. Programe ciclos curtos com marcos práticos que ajudarão a comprovar os resultados. Finalmente, garanta que a diretoria executiva, as equipes de tecnologia e os usuários corporativos tenham o mesmo objetivo final.
Comemore as pequenas vitórias
Casos de uso pequenos e que podem ser repetidos podem ajudar a provar rapidamente o valor dos seus dados e investimentos em IA. Não há necessidade de resolver os problemas mais difíceis logo de início. Casos de uso que causam impacto, mas simples, dão a oportunidade de reunir insights importantes sobre a sua tecnologia e acumular as primeiras vitórias.
Invista em programas piloto nos primeiros estágios da adoção da IA para ganhar a experiência de que você precisa para gerar resultados maiores no futuro.
Crie um catálogo central de dados
O catálogo central armazena e compartilha insights, possibilitando o consumo simplificado dos dados. No catálogo, os dados são ampliados em formulários originais e selecionados com armazenamento adequado à finalidade. As ferramentas de acesso a dados vão além de aplicativos ou processos individuais para avaliar como seus dados estão sendo consumidos e qual conhecimento está surgindo. Esse nível de detalhes permite que os usuários tomem decisões em tempo real que consideram dados de todas as partes da organização.
Prepare os consumidores de dados par a adoção
Utilize seu novo framework de gerenciamento de dados para incentivar a adoção em toda a empresa. Dessa maneira, você influenciará a forma como a sua empresa se comunica, melhorando os principais fluxos de trabalho, otimizando a segurança e liberando novos modelos de negócio, oportunidades de mercado e eficiências operacionais.
6. Amplie sua equipe e seus processos
Mostre e conte
Seus casos de uso serão uma fonte relevante para preparar as pessoas. Como aponta um artigo recente da Harvard Business Review, os líderes de IA e CDOs têm maior sucesso quando "popularizam os dados". Portanto aproveite o fato de que os casos de uso podem abranger ciência de dados, análise de dados, transformação digital, business intelligence, novas iniciativas de IA generativa e mais assuntos, permitindo que várias equipes aproveitem os dados para fazer a diferença na empresa.
Contrate (e requalifique) talentos
Encontrar as habilidades que faltam significa olhar além das estratégias tradicionais de contratação e treinamento. Com a pressão para atender à demanda por talentos, muitas empresas têm flexibilizado os critérios de educação e experiência apenas para conseguir ocupar os cargos disponíveis. Quando o treinamento e a contratação não forem suficientes, pense em como a sua organização pode aproveitar a IA e a automação para resolver a falta de pessoas qualificadas.
Construa parcerias fortes em toda a organização
No nível mais básico, seu trabalho como líder de dados é ajudar sua organização a tomar as decisões mais sábias sobre coleta, gerenciamento e uso dos dados. Com a construção e fortalecimento de parcerias em todos os níveis, abra-se para o feedback e a colaboração.
Acontece uma coisa interessante quando você cria uma empresa que prioriza os dados. Quanto mais sua visão estiver integrada ao DNA da organização, mais você poderá "abrir mão" do controle direto, sustentando uma cultura em que as pessoas se sintam motivadas a aprender e assumir novos papéis.
Faça dos dados o seu diferencial
Sua organização ao seu lado. Com o aperfeiçoamento das tecnologias atuais e a implementação de novas soluções para facilitar o acesso a dados, lembre-se: você está fazendo mais do que gerar eficiência e novos insights. Está construindo uma cultura apaixonada por utilizar todo o potencial dos dados.
Notas de rodapé
¹ Turning data into value, IBM Institute for Business Value, abril de 2023.
² 85% dos líderes de TI veem a produtividade impulsionando a IA..., Salesforce, janeiro de 2024.
³ Estudo de 2023 Chief Data Officer, IBM Institute for Business Value, março de 2023.
⁴ CDO Agenda 2024, AWS, Thomas H. Davenport, Randy Bean e Richard Wang, outubro de 2023.
⁵ Por que os diretores de dados e IA são…, Randy Bean & Allison Sagraves, Junho de 2023
