Crie sua estratégia de dados em seis etapas

Com o avanço da IA, uma estratégia de dados clara e viável nunca foi tão importante.

Nuance é necessária; cada caso de uso da IA tem suas próprias necessidades de dados. Para obter o máximo da IA generativa, por exemplo, é preciso ter dados não estruturados bem gerenciados.

Seja qual for seu objetivo, uma estratégia de dados bem-sucedida começa com a compreensão de seu cenário de dados: ativos de dados, infraestrutura de dados e uso de dados corporativos. Você também terá que criar uma cultura de habilidade de dados, democratização de dados e conhecimento de IA que capacite as equipes em toda a sua organização. 

A estrutura a seguir, composta por seis partes, ajudará você a desenvolver uma estratégia de dados para cultivar IA escalável em toda a sua empresa e que ajude você a atingir seus objetivos de negócios.

Principais perguntas dos stakeholders

1. Quais iniciativas de negócios devem ser priorizadas?
2. Há problemas de dados que podem retardar a adoção da IA?
3. Quais desafios ameaçam os objetivos prioritários?
4. Quais áreas podem ser aprimoradas com um melhor acesso a dados de alta qualidade?
5. Como o sucesso é medido na organização?

“Quando se reunir com os stakeholders, identifique as necessidades de dados de toda a empresa para mostrar o valor dos dados como um ativo estratégico.”
 

Jo Ramos
Líder de engenharia de soluções de dados e IA

IBM 

Identifique os casos de uso mais convincentes
 
O alinhamento dos dados certos com seus objetivos de negócios "Começa e termina com a pergunta: qual problema de negócios você está tentando resolver?" afirma Tony Giordano, que lidera a estratégia de dados, consultoria e engajamentos de transformação da IBM. Ao
 
procurar um caso de uso atraente, tenha em mente resultados claros e alcançáveis que estejam alinhados com as prioridades do negócio.¹

Proteja seus investimentos


Aproveite a infraestrutura, a tecnologia e as qualificações que você já tem para determinar onde e como seus dados podem ajudar a alcançar os resultados dos negócios. Quando você realmente conhece seus dados, identifica a arquitetura de dados desatualizada, aproveita melhor as iniciativas financiadas e identifica áreas de melhoria.

Identifique barreiras e lacunas

Depois de definir suas metas e receber o apoio da liderança, identifique as barreiras para a criação de uma verdadeira experiência que priorize os dados. Os silos geralmente impedem a integração de dados, o gerenciamento de dados e a eficiência do fluxo de trabalho. Na verdade, cerca de 81% dos líderes de TI afirmam que os silos de dados estão atrapalhando seus esforços de transformação digital.²

Garanta o acesso fácil aos dados

Os usuários devem ter acesso constante aos dados que produzem ótimos resultados. Eles não devem se preocupar com onde os dados se encontram nem se são governados e se estão em conformidade.  

Aplique design thinking à estratégia de dados


Uma abordagem de design thinking ajuda a descobrir pontos problemáticos organizacionais, o que agrega valor estratégico em vários casos de uso, linhas de negócios e equipes individuais. Isso ajuda a gerar resoluções viáveis por meio de um ciclo contínuo de observação, reflexão e iteração.

Avalie talentos e habilidades


É importante que sua organização ofereça treinamento contínuo para acompanhar os avanços da IA e da TI. Uma pesquisa da IBM IBV revelou que 85% dos principais CDOs estão expandindo o treinamento, 77% estão requalificando a equipe interna e 70% estão adquirindo novos talentos para aumentar a alfabetização de dados em suas organizações.³

Priorize a governança


Manter-se atualizado sobre os 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 é proprietário, 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 tomada de decisão necessários, estrutura de framework e recursos externos para gerenciar os dados de forma eficaz.

Defina o estado desejado para os dados


"Muitos ambientes de dados estão desatualizados e raramente têm a flexibilidade necessária para evoluir no ambiente digital atual", afirma Giordano. Uma arquitetura de dados moderna precisa ser gerenciada, gerenciada e protegida para garantir a qualidade consistente dos dados. Isso exige flexibilidade para evoluir com seus canais digitais.


Avalie o progresso em direção a suas metas


Espera-se que os líderes de dados promovam uma transformação de longo prazo, mas geralmente são medidos por resultados comerciais de curto prazo. Uma pesquisa realizada pela AWS constatou que 74% dos CDOs afirmam que seu sucesso é avaliado pelos resultados comerciais ou por uma combinação de metas comerciais e tecnológicas, enquanto apenas 3% afirmam que seu sucesso é medido somente pelas realizações técnicas.⁴

“Os CDOs enfrentam hoje uma pressão sem precedentes. De um lado, conselhos de administração que esperam resultados extraordinários logo nos primeiros meses. De outro, CEOs que acreditam ser possível transformar toda a empresa em uma organização baseada em dados em menos de seis meses.”
 

Estudo do IBV CDO (2023)³

Concentre-se nos objetivos do seus dados. Utilize insights de usuários de dados para encontrar as melhores maneiras de acelerar o valor dos negócios por meio da IA. 

Elabore uma política de gestão de dados.

Um framework robusto promoverá qualidade, privacidade e segurança. Uma camada de metadados e governança melhorará a visibilidade e a colaboração em toda a sua organização, independentemente de onde seus dados estiverem armazenados. Além disso, sua política de governança de dados orientará como os dados são gerenciados, protegidos e mantidos em sigilo, além de ajudar a monitorar como a IA apoia os esforços de conformidade. 

Identifique os defensores dos dados 


Encontre pessoas apaixonadas pelo uso de dados para melhorar seu trabalho. Esses parceiros de sucesso podem ajudar a padronizar as práticas de dados e promover bons hábitos de dados. Procure defensores em equipes de dados como engenheiros de dados, arquitetos ou cientistas que estão criando modelos de IA. Líderes de negócios cujas equipes dependem da análise de dados também são ótimos candidatos. 

Defina seus ciclos de sprint

Para incorporar uma estratégia de dados e IA, comece definindo metas claras e viáveis. Reúna uma equipe multifuncional em torno desses objetivos e execute ciclos curtos de sprint com marcos práticos para demonstrar o progresso.

Garanta que a diretoria executiva, as equipes de tecnologia e os usuários corporativos compartilhem a mesma visão. Colete pequenas vitórias


Concentre-se em casos de uso simples e impactantes para mostrar com rapidez o valor dos dados e investimentos em IA. Evite resolver os problemas mais difíceis no início. Invista em programas piloto durante os estágios iniciais da adoção da IA para ganhar a experiência necessária para entregas maiores no futuro.

Crie um catálogo central de dados


Um catálogo central armazena e compartilha dados em formas originais e selecionadas, facilitando o acesso e a utilização. Ele rastreia como os dados estão sendo consumidos e quais insights estão surgindo, permitindo que os usuários tomem decisões embasadas em toda a organização. 

Apoie os consumidores de dados na adoção


Incentive a adoção da nova estrutura de dados em toda a empresa. Isso melhora a comunicação, simplifica workflows, otimiza a segurança e libera novos modelos de negócios, oportunidades de mercado e eficiências operacionais.

Mostre e conte


Seus casos de uso são uma forma poderosa de demonstrar impacto. Como aponta um artigo perspicaz da Harvard Business Review, os CDOs e líderes de IA alcançam maior sucesso quando “fazem dos dados o negócio de todos”.⁵

Os casos de uso podem abranger ciência de dados, análise operacional, transformação digital, inteligência de negócios e iniciativas de IA generativa, entre outros, proporcionando a múltiplas equipes a oportunidade de utilizar os dados para gerar impacto real nos negócios. 

Contrate e requalifique talentos


Fechar a lacuna de habilidades 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 IA e a automação podem ajudar a lidar com a escassez de mão de obra e a incompatibilidade de qualificações.

Construa parcerias sólidas

Sua função como líder de dados é ajudar sua organização a tomar boas decisões sobre coleta, gerenciamento e uso de dados. Com a construção e fortalecimento de parcerias em todos os níveis, abra-se para o feedback e a colaboração.

Uma cultura de dados em primeiro lugar prospera quando as pessoas estão motivadas a aprender, assumir responsabilidades e assumir novas funções. Torne os dados o seu diferencial

Aprimorando as tecnologias existentes e introduzindo novas soluções para simplificar o acesso a dados, lembre-se de que você está fazendo mais do que criar eficiências e gerar novos insights. Você está construindo uma cultura apaixonada pelo uso de dados em todo o seu potencial.