Os dados são hoje amplamente reconhecidos como os maiores ativos de uma organização, fundamentais para embasar decisões mais inteligentes
Por Cesar Ripari
Os dados são hoje amplamente reconhecidos como os maiores ativos de uma organização, fundamentais para embasar decisões mais inteligentes.
No entanto, é evidente que muitas empresas ainda atuam de forma desordenada com eles, sem uma estratégia efetiva.
Aquelas que buscam estabelecê-la enfrentam inúmeros desafios. Simplesmente seguir trabalhando sem que ela esteja definida não é mais uma opção viável.
É fundamental ter uma estratégia, e, a partir dela, criar um plano estruturado para definir como gerenciar, utilizar e extrair valor dos dados, abrangendo políticas, processos e tecnologias para garantir a qualidade, segurança e conformidade das informações.
Como um verdadeiro mapa, a estratégia de dados ajuda a promover uma cultura orientada por eles e iniciativas alinhadas com os objetivos gerais e específicos do negócio.
A elaboração desse plano demanda uma atenção especial a fatores altamente relevantes que vão ajudar as companhias a evitarem desvios, inconsistências e utilização inadequada das informações.
Para a preparação de um plano eficiente, podemos destacar os principais passos que toda organização deve seguir:
1 – Alinhar objetivos organizacionais: Os objetivos de toda a estratégia de dados da organização devem estar alinhados. A colaboração entre departamentos se faz necessária para definir a estratégia do uso dos dados, os processos específicos e as áreas em que as informações podem desempenhar uma função importante para atingir as metas da organização.
2 – Avaliar a situação atual: É importante realizar uma análise abrangente dos ativos de dados, processos e competências atuais, organizando um inventário dos conjuntos de dados por unidade de negócio, identificando suas devidas fontes e qualidade. É necessário avaliar também a infraestrutura tecnológica de armazenamento, processamento e integração para identificar necessidades de ajustes. Deve-se ainda validar a metodologia de governança das informações para alinhar papéis, responsabilidades e compliance.
3 – Identificar casos de uso: Envolver as principais partes interessadas dos vários departamentos da empresa para coletar insights e descobrir o que buscam em relação aos dados. Nesse momento, é importante avaliar: quais são os principais objetivos de negócio de cada setor; que tipos de dados são essenciais para as operações diárias e tomada de decisões; de que forma os dados são gerenciados e utilizados, além dos principais desafios (ou preocupações) relacionados aos dados que são enfrentados atualmente.
4 – Desenvolver o framework de governança de dados: Preparar o ambiente para uma implementação equilibrada de medidas sólidas de governança, considerando por base Pessoas, Processos e Tecnologias(fig.1). Ainda nessa etapa, defina os elementos fundamentais do framework, incluindo papéis, responsabilidades e políticas. Todos os princípios e objetivos de adoção das medidas devem ser esboçados nessa fase.
5 – Definir arquitetura de dados: Engenheiros de dados devem projetar uma arquitetura escalável e flexível, alinhada ao negócio e levando em conta o crescimento do volume de informações e avanços tecnológicos. É importante desenvolver um modelo de dados e estratégias de integração para um fluxo contínuo entre sistemas.
6 – Estabelecer padrões de qualidade dos dados: Definir um processo de qualidade de dados, métricas e padrões para garantir precisão e consistência nas análises. Envolver os principais stakeholders no ciclo de qualidade dos dados (fig. 2) para validações e limites no uso das informações e as expectativas em relação às informações.
7 – Estabelecer medidas de segurança e privacidade: Identificar requisitos de segurança e privacidade, estabelecer medidas de proteção para dados sensíveis, possíveis vulnerabilidades e ameaças de segurança. Atentar para regulamentações em vigor e garantir o alinhamento com as políticas e procedimentos internos. Estabelecer auditorias e avaliações regulares de segurança para ajudar a identificar e atuar proativamente em possíveis fragilidades encontradas.
8 – Definir processos paraciclo de vidados dados: É importante definir processos claros em todas as etapas da “vida” dos dados: desde a coleta, armazenamento, processamento até o descarte dos dados, com diretrizes éticas e governadas. Dentre essas etapas deve-se mapear detalhadamente todos os processos que incluem as origens dos dados, perfis de utilização, transformação e integração, migração entre ambientes e sistemas, retenção e arquivamento, backupe recovery, controles de acesso, supervisão e governança, e constante monitoramento da qualidade dos dados.
9 – Definir estratégias para Analytics e Business Intelligence (BI): Desenvolver estratégias para aproveitar todos dados da organização em soluções de Analytics e Business Inteligence. Identificar KPIs (Indicadores-Chave de Desempenho) e definir métricas corporativas alinhadas com os objetivos da organização são fatores importantes para a tomada de decisão baseada em dados.
10 – Desenvolver iniciativas de alfabetização de dados: Planejar programas educacionais para promover um ambiente consciente com relação à leitura, compreensão e comunicação através dos dados. Identificar os públicos-alvo e suas necessidades específicas de capacitação no uso dos dados, incluindo soft-skills. Deve-se estabelecer uma comunicação bem definida, suportada pelos níveis diretivos e enfatizar a importância dos dados na tomada de decisões.
Ao seguir esses 10 passos, as empresas podem estabelecer uma base sólida para uma estratégia de dados efetiva.
No entanto, é importante ressaltar que ela não deve ser encarada como um projeto estático, mas sim um processo contínuo de melhoria e adaptação.
Revisões e ajustes devem ser realizados à medida que as necessidades do negócio evoluem e novas tecnologias emergem.
Dessa forma, as organizações podem permanecer na vanguarda da inovação, aproveitando todo o potencial dos dados para impulsionar a evolução empresarial.
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