Uma estratégia de dados é um plano detalhado para utilizar dados para melhorar a tomada de decisões, otimizar processos de negócios e atingir objetivos de negócios.
As estratégias de dados normalmente conectam e coordenam muitas áreas funcionais diferentes que cercam os dados de uma organização. Essas áreas incluem disciplinas como coleta de dados, gerenciamento de dados, governança de dados, análise de dados, qualidade de dados e segurança de dados.
Em muitas organizações, um diretor de dados (CDO) é responsável por criar e orientar uma estratégia de dados. Em outras organizações, executivos seniores, cientistas de dados e engenheiros de dados podem colaborar na construção de uma estratégia de dados.
Uma estratégia de dados bem-sucedida pode ajudar uma empresa a identificar oportunidades de mercado, melhorar produtos e serviços, aumentar a satisfação do cliente e obter uma vantagem competitiva.
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Existem diferentes metodologias para criar e implementar uma estratégia de dados corporativa. A maioria inclui alguma versão desses seis componentes básicos:
A primeira etapa para a criação de uma estratégia de dados é obter uma compreensão clara dos objetivos de negócios de toda a organização. Líderes da diretoria executiva e stakeholders de unidades de negócios geralmente trabalham juntos para identificar metas e explorar como o uso de dados pode ajudá-los a atingir essas metas.
Com base nessa discussão de metas, a organização seleciona casos de uso específicos nos quais a estratégia de dados se concentra. Por exemplo, uma organização pode querer se concentrar no uso de processos de dados para reduzir os custos da cadeia de suprimentos, automatizar os desafios de riscos e conformidade ou entender melhor a evolução das necessidades dos clientes.
Os profissionais de TI podem, então, avaliar as ferramentas e tecnologias das quais a organização pode precisar para ajudar a alcançar esses resultados.
Em seguida, as organizações identificam as barreiras que podem bloquear a execução bem-sucedida da estratégia de dados. Essas barreiras podem incluir obstáculos técnicos, como silos que impedem o acesso a dados, falta de governança de dados ou uma arquitetura de dados desatualizada que não é compatível com operações modernas.
Também pode haver desafios humanos. Os usuários corporativos podem precisar ser instruídos sobre os pilares de uma cultura baseada em dados, e os membros da equipe de TI podem precisar de treinamento para adquirir habilidades técnicas específicas.
Um roteiro de estratégia de dados define como a estratégia de dados é implementada. Esse roteiro inclui detalhes sobre as metas de negócios, tecnologias atuais e propostas, processos e pessoas envolvidas. Também estabelece um cronograma para a conclusão e as métricas que medem o sucesso da estratégia.
Para manter uma estratégia de dados no caminho certo, as organizações geralmente implementam controles para monitorar a atividade de dados e manter o desempenho adequado nos processos de dados. Por exemplo, as políticas de governança de dados podem ajudar a garantir a qualidade, a privacidade, a segurança e a conformidade de dados com as exigências regulatórias.
Há também os controles humanos, como defensores de dados que se reúnem regularmente para avaliar normas, casos de uso e progresso em várias linhas de negócios. Outro controle importante é a terminologia padronizada, para que todos falem a mesma língua ao discutir a estratégia de dados da empresa.
Ao lançar uma nova estratégia de dados, as organizações geralmente visam pequenas vitórias em um curto período de tempo. Priorizar os processos de dados que demonstram valor cedo pode ajudar a incentivar a adoção da estratégia em toda a empresa.
Simplificar o consumo de dados e capacitar os consumidores de dados é outra tática para ganhar adesão à estratégia. Por exemplo, às vezes, as organizações criam um catálogo central onde novos insights de dados podem ser acessados e compartilhados com facilidade por meio de um modelo de autoatendimento.
Para obter a adesão, as organizações normalmente fornecem às equipes atualizações frequentes e relatórios sobre como a estratégia está alcançando marcos, como geração de receita.
As organizações podem oferecer treinamento e apoio contínuos para incentivar os stakeholders em toda a empresa a adotar a estratégia de dados.
Por exemplo, uma organização pode investir em esforços de alfabetização de dados para ajudar os stakeholders a acessar e analisar conjuntos de dados para gerar seus próprios resultados. Ou a organização pode priorizar a contratação e qualificação de talentos técnicos para apoiar e expandir os recursos de sua infraestrutura de dados.
A motivação por trás dessas ações é construir parcerias sólidas em toda a empresa que expandam o alcance e o uso da estratégia de dados.
As estratégias de dados geralmente unem pessoas, processos e ferramentas de várias disciplinas de dados, como:
O gerenciamento de dados é a disciplina de gerenciar dados em cada estágio de seu ciclo de vida, desde a coleta, processamento, armazenamento, compartilhamento e uso de dados até o arquivamento e a exclusão.
A governança de dados se concentra na qualidade, na segurança e na disponibilidade dos dados de uma organização. O objetivo da governança de dados é manter dados seguros e com alta qualidade, facilmente acessíveis para iniciativas de descoberta e inteligência de dados.
A integração de dados é o processo de combinar e harmonizar dados de várias fontes em um formato unificado e coerente que pode ser usado para vários fins analíticos, operacionais e de tomada de decisões.
Uma arquitetura de dados descreve como os dados são gerenciados, desde a coleta até a transformação, distribuição e consumo. Ela define o blueprint para os dados e a maneira como eles fluem pelos sistemas de armazenamento de dados.
A análise de dados utiliza ciência de dados para extrair insights praticáveis dos dados de uma organização. Esses insights podem ser usados para criar visualizações de dados que ajudam os usuários corporativos a entender padrões, tendências e anomalias.
Segurança de dados é a prática de proteger informações digitais contra acesso não autorizado, corrupção ou roubo durante todo o ciclo de vida. Inclui medidas para proteger dados, como criptografia, firewalls, autenticação, antivírus e ferramentas antimalware.
A qualidade de dados mede o quanto um conjunto de dados atende aos critérios de precisão, integridade, consistência e adequação à finalidade. Se problemas de dados, como duplicação, missing values ou valores discrepantes, não forem adequadamente abordados, aumenta o risco de resultados negativos para a empresa.
Para empresas que coletam, preparam, armazenam, analisam e compartilham grandes volumes de informações de múltiplas fontes de dados, uma estratégia de dados é um recurso essencial. Ela fornece um blueprint passo a passo das políticas e processos para gerar valor de negócios a partir de todos esses ativos de dados.
Uma estratégia de dados ajuda uma organização a atingir seus objetivos de negócios, capacitando-a a:
Uma estratégia de dados fornece uma estrutura para usar insights baseados em dados para informar decisões sobre estratégias de negócios, operações, planejamento, investimentos e muito mais.
As aplicações deinteligência artificial e, especialmente, IA generativa, geralmente exigem grandes quantidades de dados limpos, confiáveis e acessíveis para serem construídas, treinadas e refinadas. Uma estratégia de dados ajuda a impor padrões de qualidade de dados e governança de dados para fornecer dados confiáveis para essas iniciativas.
As estratégias de dados podem ajudar a acelerar a produtividade, ao identificar gargalos operacionais, processos ineficientes, redundâncias e oportunidades para automatizar fluxos de trabalho.
Uma estratégia pode ajudar a reduzir os custos, ao aumentar a eficiência do armazenamento de dados e do processamento. Também pode ajudar a proteger os dados contra violações ou infrações de conformidade regulatória, ambas dispendiosas. De acordo com o relatório do custo das violações de dados da IBM, o custo médio de uma violação é de US$ 4,88 milhões.
Uma estratégia de dados pode produzir insights baseados em dados sobre as tendências mais recentes dentro e fora dos negócios. As organizações podem usar esses insights para ajudar a desenvolver novos produtos ou serviços inovadores para aproveitar as oportunidades de mercados emergentes.
As estratégias de dados ajudam as organizações a aproveitar o business intelligence em tempo real como um ativo estratégico. Os stakeholders podem usar essas informações para reagir de forma mais rápida e eficaz às tendências e táticas competitivas mais recentes.
Há vários desafios que uma empresa pode enfrentar ao implementar uma estratégia de dados. Esses desafios podem incluir:
Uma empresa que não pode usar os dados como um ativo estratégico deve começar desde o início. Pode ser um esforço caro e demorado, pois exige a criação e implementação de novas políticas, processos, tecnologias e treinamento.
Dados de alta qualidade são cruciais para uma estratégia de dados eficaz. Dados inconsistentes, incompletos ou imprecisos produzem resultados não confiáveis e consequências comerciais negativas.
Uma estratégia de dados exige o acesso a várias fontes de dados para gerar resultados positivos. Os dados que estão espalhados em silos desconectados podem ser difíceis, caros e demorados de processar.
Uma estratégia de dados normalmente requer políticas claras sobre propriedade, acesso, segurança e conformidade regulatória de dados. Se essas políticas não estiverem em vigor, a estratégia de dados talvez não consiga seguir em frente.
Uma estratégia requer uma cultura empresarial baseada em dados para ser bem-sucedida. Se os executivos, os usuários corporativos e os profissionais de TI não estiverem alinhados em relação aos processos e às metas de dados, a estratégia de dados poderá ser paralisada.
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