O que é uma estratégia de dados?

representação gráfica de elementos de dados

Autores

Gregg Lindemulder

Staff Writer

IBM Think

Matthew Kosinski

Staff Editor

IBM Think

O que é uma estratégia de dados?

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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Componentes de uma estratégia de dados

Existem diferentes metodologias para criar e implementar uma estratégia de dados corporativa. A maioria inclui alguma versão desses seis componentes básicos:

  • Compreensão dos objetivos de negócios
  • Avaliação de obstáculos e desafios
  • Criação de um roteiro de estratégia de dados
  • Estabelecimento de controles
  • Foco em pequenas vitórias
  • Escalonamento da estratégia

Compreensão dos objetivos de negócios

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.

Avaliação de obstáculos e desafios

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.

Criação de um roteiro de estratégia de dados

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.

Estabelecimento de controles

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.

Foco em pequenas vitórias

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.

Escalonamento da estratégia 

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. 

Mixture of Experts | 12 de dezembro, episódio 85

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Disciplinas de estratégia de dados

As estratégias de dados geralmente unem pessoas, processos e ferramentas de várias disciplinas de dados, como:

  • Gerenciamento de dados
  • Governança de dados
  • Integração de dados
  • Arquitetura de dados
  • Análise de dados
  • Segurança de dados
  • Qualidade dos dados

Gerenciamento de dados

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.

Governança de dados

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.

Integração 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.

Arquitetura de dados

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.

Análise 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 

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. 

Qualidade de dados 

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.

Por que a estratégia de dados é importante 

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:

  • Tome decisões comunicadas
  • Iniciar projetos de inteligência artificial (IA)
  • Aumento da produtividade
  • Redução de custos
  • Inovar
  • Superar os concorrentes
Tome decisões comunicadas

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.

Lançar iniciativas de IA

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.

Aumento da produtividade

As estratégias de dados podem ajudar a acelerar a produtividade, ao identificar gargalos operacionais, processos ineficientes, redundâncias e oportunidades para automatizar fluxos de trabalho.

Redução de custos

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. 

Inovar

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.

Superar os concorrentes

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.

Desafios da estratégia de dados

Há vários desafios que uma empresa pode enfrentar ao implementar uma estratégia de dados. Esses desafios podem incluir:

  • Maturidade insuficiente dos dados
  • Dados de baixa qualidade
  • Silos de dados
  • Falta de governança de dados
  • Cultura da empresa

Maturidade insuficiente dos dados

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 baixa qualidade

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.

Silos de dados

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. 

Falta de governança de dados

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.

Cultura da empresa

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.

Dê o próximo passo

Para prosperar, as empresas devem utilizar os dados para conquistar a fidelidade do cliente, automatizar processos de negócios e inovar com soluções orientadas por IA.

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