Os dados são um dos ativos mais valiosos que uma empresa pode ter hoje. Portanto, aproveitar todo o potencial de ofertas de dados pode oferecer muitos benefícios. Você ficaria surpreso com quantas empresas falham em tirar o máximo proveito dos dados, então continue lendo para descobrir como você pode sair à frente nesse aspecto e alcançar a maturidade de dados.
Uma das melhores maneiras de fazer isso é entender a maturidade dos dados e se colocar no caminho certo para subir na escala de maturidade dos dados. Mas quais modelos de maturidade de dados você deve escolher para poder fazer isso? Temos um guia abrangente para tomar a decisão certa nessa frente.
Em uma organização onde os protocolos de governança de dados estão ausentes, a qualidade dos dados não pode ser garantida. Quando os dados não são estruturados e as alterações feitas neles não são documentadas, sua qualidade diminui rapidamente. Isso não é apenas uma grande dor de cabeça para as equipes de dados, mas também impede que os usuários de negócios usem os dados da empresa para inovar.
Dados de má qualidade e processos de gerenciamento de dados inexistentes levam a conjuntos de dados imprecisos. E quando os dados estão errados, pode haver consequências catastróficas, desde decisões de negócios prejudiciais a possíveis violações de dados e violações de conformidade dispendiosas.
Para combater esses problemas, as organizações devem implantar uma estratégia de governança de dados. No entanto, para que essa estratégia seja um sucesso, é necessário que haja um alto nível de maturidade dos dados. A melhor maneira de conseguir isso é adotando um modelo de maturidade de governança de dados.
O que é maturidade de dados?
A maturidade dos dados é uma medida que demonstra o nível em que uma empresa tira o máximo proveito de seus dados. Para atingir um alto nível de maturidade de dados, os dados devem estar firmemente incorporados em todo o negócio e totalmente integrados em todas as tomadas de decisão e atividades.
A parte de ‘maturidade’ da frase ‘maturidade de dados’ é direcionada a uma empresa. Se uma empresa é madura com seus dados, isso significa que eles utilizam seus dados de forma eficaz para garantir que estão tirando o melhor proveito deles. No entanto, que fazem isso de maneira responsável que maximiza a segurança para as pessoas ou empresas cujos dados estão lidando .
Os tipos de dados podem ser específicos de um indivíduo (incluindo detalhes pessoais como idade, endereço, informações de contato) ou metadados que explicam por quanto tempo os visitantes visitam um aplicativo da web, como eles interagem com ele (em que clicam, etc.) e como provavelmente eles retornarão. Estes são apenas alguns exemplos de inúmeros grupos de dados que podem ser essenciais para as empresas.
Mas por que isso é importante? Pense nas grandes empresas de tecnologia: Facebook, Google, Amazon. Todas essas empresas chegaram ao topo do jogo por meio de dados. Afinal, eles sabem exatamente o que seus clientes gostam de navegar, com o que provavelmente interagirão e por quanto tempo interagirão com determinados itens.
Essas informações são inestimáveis para o sucesso dessas organizações, pois permitem que elas desenvolvam um produto ou serviço mais personalizado no final do dia, satisfazendo o consumidor e garantindo que ele voltará para comprar mais. Ao mesmo tempo, eles (na maioria dos casos) cuidarão desses dados com segurança para que não caiam em mãos erradas.
Linha entre fracasso e sucesso
Embora possa não estar na mesma escala, a maturidade dos dados pode ter um grande impacto no sucesso de uma empresa de qualquer tamanho. Portanto, é importante entender as diferentes maneiras pelas quais podemos proteger os dados. Uma das melhores maneiras de fazer isso é por meio de modelos de maturidade de dados.
Os muitos tipos de modelos de maturidade de dados
Os modelos de maturidade de dados são estruturas que empresas ou indivíduos podem usar para garantir que estão aproveitando ao máximo os dados que possuem. Existem toneladas de diferentes modelos de maturidade de dados por aí, porque existem muitos tipos diferentes de dados.
Ter uma compreensão dos modelos de maturidade de dados mais populares pode ajudá-lo a classificar e classificar seus próprios dados. Então, vamos dar uma olhada em alguns deles agora. Também é importante notar que as empresas não devem apenas tentar usar um dos seguintes modelos na maioria dos casos. Uma combinação de vários provavelmente obterá os melhores resultados.
Talvez o modelo de maturidade de dados mais popular de todos seja o modelo Dell. É efetivamente uma maneira de classificar uma empresa sobre a qualidade de seus dados usando um sistema de estrelas de uma a quatro estrelas.
O modelo divide o que cada um desses níveis são e define o que uma empresa deve fazer para atingir cada um dos quatro níveis. Eles se parecem um pouco com isso:
Data Aware
Para atingir o nível de entrada do modelo de maturidade de dados da Dell, uma empresa terá que compilar quaisquer relatórios e formulários manualmente. Estar ciente dos dados é tão básico quanto seu relacionamento com os dados pode ser.
Proficiência em Dados
O segundo nível começa a demonstrar um processamento mais automatizado de dados e uma compreensão mais clara do que esses dados podem fazer.
Data Savvy
A autoconsciência das empresas sobre seus dados atinge novos patamares aqui, pois elas terão que usar os dados para tomar decisões que podem ter um grande impacto em seus negócios.
Data Driven
As maiores empresas de tecnologia do mundo e os CEOs mais inteligentes se esforçarão para atingir esse nível. Neste ponto, os dados são tudo. Nenhuma decisão é tomada no negócio sem que os dados estejam envolvidos aqui.
Naturalmente, as empresas vão querer se encontrar no nível quatro. Isso pode nem sempre ser possível devido à natureza do negócio. Contudo, subir a escala o máximo possível nunca será uma má ideia.
O uso do modelo de maturidade de dados da Dell pode ser recomendado para a grande maioria das empresas.
O modelo de maturidade de dados do Gartner
Outro modelo amplamente reconhecido é o modelo de maturidade de governança de dados do Gartner. Desde 2008, o modelo Gartner permitiu que as empresas alcançassem cinco objetivos principais:
- Integração de dados em toda a empresa
- unificação de conteúdo
- Integração de domínio de dados mestre
- Canais de informação desimpedidos
- Gerenciamento de metadados
Trata-se, na verdade, de um modelo de maturidade de dados um pouco mais moderno, mas ainda útil e genérico. Da mesma forma que a Dell, esse modelo define os níveis em que uma empresa pode se esforçar para obter o melhor de sua maturidade de dados.
Este define o procedimento da empresa um pouco mais especificamente do que o da Dell, portanto, pode ser útil ao explicar a política de dados de uma empresa a um funcionário, acionista ou, na verdade, a um cliente. Vamos dar uma olhada nos cinco níveis, se ignorarmos o nível 0, pois na verdade não ajuda com os dados.
Nível 0: Desconhecido
- Não há governança de dados, propriedade de dados ou responsabilidade em vigor
- Sem processos ou arquitetura para compartilhamento de informações
- Não há padronização ou gerenciamento de metadados
- A maior parte do arquivamento e compartilhamento de documentos é concluída por e-mail
- Não há unificação e os dados são fragmentados
- Decisões críticas de negócios são tomadas usando informações inadequadas
Item de ação: as equipes e planejadores de dados devem educar os principais líderes de negócios sobre a importância da governança de dados e focar nas possíveis implicações da violação dos regulamentos de conformidade.
Nível 1: Consciente
- A ausência de proprietários de dados é aparente
- Os líderes empresariais reconhecem a falta de suporte para Enterprise Information Management (EIM)
- O valor dos dados está se tornando aparente
- Há um grau de consciência em torno dos problemas de qualidade de dados
- Há uma conscientização sobre a necessidade de políticas e processos de dados padronizados
- Há consciência de relatórios redundantes e processos de BI ineficientes
- Os riscos de não ter o EIM implantado estão se tornando claros
Item de ação: As equipes de dados devem desenvolver uma estratégia de EIM que se encaixe na arquitetura corporativa existente e nas metas estratégicas de negócios.
Nível 2: Reativo
- As organizações entendem o valor dos dados da empresa
- Os dados estão começando a ser compartilhados entre departamentos, projetos e sistemas
- Os processos de qualidade de dados são reativos
- Políticas foram criadas, mas a adoção é baixa
- Processos de avaliação de informações e retenção de dados estão sendo desenvolvidos
Item de ação: Os principais líderes empresariais devem promover os procedimentos iniciais e incentivar a adoção. Ao mesmo tempo, uma proposta de valor global deve ser disponibilizada.
Nível 3: Proativo
- Administradores e proprietários de dados são identificados e ativos
- A colaboração é reconhecida como um processo empresarial chave
- Papéis e modelos de governança são confirmados
- Há conformidade em toda a empresa com os protocolos de governança
- A governança de dados é parte integrante do desenvolvimento e implantação de cada projeto
- Os riscos operacionais são reduzidos
Item de ação: criar e apresentar uma estratégia de EIM para as partes interessadas e gerenciamento de negócios e buscar oportunidades de EIM no nível departamental.
Nível 4: Gerenciado
- Há uma aceitação em toda a empresa de que os dados são críticos
- As políticas de dados foram desenvolvidas, iniciadas e são bem compreendidas
- Um órgão de governança de dados foi criado
- As métricas de dados são bem definidas e acessíveis
Item de ação: As tarefas de gerenciamento de TI devem ser inventariadas para verificar se seguem a estratégia de EIM. Deve haver um scorecard para classificar os processos de gerenciamento de dados.
Nível 5: Eficácia
- Utilizar dados e gerenciar informações é visto como uma vantagem competitiva
- Existem acordos de nível de serviço (SLAs) em vigor
- Atingir metas de produtividade e redução de riscos são dois objetivos vinculados às estratégias de EIM
- A equipe responsável pelo EIM está bem estabelecida e ativa
- Os principais objetivos de EIM foram alcançados
Item de ação: Certifique-se de que medidas estão em vigor para garantir que os controles de EIM e os padrões de qualidade continuem, independentemente das mudanças no nível de liderança.
Há quem os classifique da seguinte maneira:
Nível 1: Ciente
O primeiro estágio do reconhecimento de dados. Uso muito básico de dados para auxiliar a empresa no nível mais fundamental.
Nível 2: Reativo
A primeira etapa adequada de envolvimento com os dados. As equipes começam a compartilhar dados umas com as outras nesta fase, mas não acontece muito mais aqui.
Nível 3: Proativo
As empresas podem começar a se colocar na frente neste estágio. Uma empresa terá um sistema de gerenciamento de informações que pode ser usado para melhorar um produto ou serviço.
Nível 4: Gerenciado
O gerenciamento de informações corporativas (conhecido como EIM) é dominado aqui. As políticas definidas pelo EIM explicam como maximizar o uso e a segurança dos dados, e uma empresa saberá disso como a palma da mão no nível 4.
Nível 5: Eficácia
Uma empresa maximizou sua eficiência com o manuseio e uso de dados. Nada mais pode ser feito para melhorar onde eles estão atualmente. Poucas empresas podem dizer honestamente que atingiram esse nível.
Se esses estágios parecem fazer mais sentido para você e sua empresa, você pode usá-los em vez do modelo Dell como inspiração para escalar a escala de maturidade de dados.
Modelo de Maturidade de Dados Snowplow
A empresa Snowplow oferece uma definição mais moderna de maturidade de dados e uma estrutura ligeiramente diferente de como escalar a escala de maturidade de dados. Você deve ter notado que há uma falta de informação no gráfico abaixo, e isso porque o Snowplow visualiza os diferentes estágios de uma forma um pouco mais fluida do que os outros modelos que vimos até agora.
Dito isto, Snowplow oferece algumas informações sobre o que cada um dos níveis significa para eles. Eles também vão um pouco mais longe do que os outros modelos por definição ‘Pioneiros’ como um dos níveis. Vamos dar uma olhada no que isso significa e descobrir se é possível chegar lá nós mesmos.
Data Aware
As empresas aqui saberão um pouco sobre os dados, mas não farão muito com eles.
Capacidade de dados
Aqui, estamos começando a armazenar alguns dados e perceber as limitações de uma plataforma de análise.
Adaptação de dados
Neste ponto, sua empresa está reunindo dados de várias fontes e modelando os dados com muito mais precisão.
Data Informed
Este penúltimo estágio vê o processamento de dados em tempo real em uso e talvez até mesmo construindo produtos de dados e operacionalizando-os.
Pioneers
Os clientes desta empresa terão uma experiência altamente personalizada, assim como as grandes empresas de tecnologia de que falamos anteriormente. Em termos de emprego, eles sabem exatamente o que é preciso para encontrar as pessoas certas com as habilidades certas.
| Data Aware | Data Capable | Data Adept | Data Informed | Pioneers | |
| Situação atual | Sem armazenamento de dados Alguns relatórios padronizados, mas dados e relatórios isolados Relatórios em planilhas Usando o Google Analytics | Armazenamento de alguns dados Plataforma de análise usada para relatórios e análises mais amplos “Hero” usa casrs de dados, mas isolado em equipes Executando testes A/B | Juntar dados de mais de 2 fontes? para uma visão única do cliente Crie modelos personalizados para descobrir novos insights Fonte única de verdade Produto principal que impulsiona dados Explorando modelos de ML | Dados (em tempo real) usados para criar produtos de dados e equipes de suporte Nível muito alto de maturidade de dados, essencial para o sucesso Explorar usos heroicos de ML em várias nuvens em operação | Experiência altamente personalizada para todos os usuários Foco na automação e manutenção da infraestrutura Dados fáceis de descobrir/usar Infraestrutura personalizada Operacionalizar (tempo real) ML |
| Desafios de dados e analytics | Limitado por pessoas, orçamento e tecnologia Necessidade de definir metas de negócios em torno de dados | Percebendo as limitações da plataforma de análise Desperdício de tempo preparando dados, lento “insights para ação” Baixa confiança nos dados Nenhuma fonte única de verdade | Modelagem de dados em toda a organização Mantendo o pipeline funcionando sem problemas, orquestração de dados Criação de visão de dados compartilhados e socialização de dados Governança e conformidade de dados | Operacionalizando projetos de dados, ou seja, ML Apostas muito mais altas em relação à latência, qualidade dos dados, etc. Governança de dados e conformidade | Encontrar pessoas com as habilidades certas Ferramentas/tecnologia não existem – deve-se criar ferramentas personalizadas Segurança de dados | |
| Time de dados | (Sênior) Analistas, parte de outras equipes. Nenhum recurso de dados dedicado | Pequena equipe de analistas “Evangelista de dados” na org Recursos de engenharia de dados | Modelagem de dados em toda a organização Mantendo o pipeline funcionando sem problemas, orquestração de dados Criação de visão de dados compartilhados e socialização de dados Governança e conformidade de dados | Vários líderes de equipe de dados com equipes dedicadas | Focado em engenharia (engenheiros de dados, engenheiros de infraestrutura) |
Modelo DELVE da Royal Society
O modelo Snowplow certamente ajuda a trazer um nível maior de clareza sobre o que significa escalar a escala de maturidade de dados, acima e além da Dell e do Gartner. No entanto, temos mais um modelo para olhar hoje que consideramos tão importante quanto o resto, e é o modelo DELVE da Royal Society.
Neste modelo, há cinco níveis mais uma vez. Os níveis sobem em taxas semelhantes aos outros dois modelos, mas a Royal Society dá uma definição ligeiramente diferente para cada nível. Você notará, por exemplo, que a definição de ‘Reativo’ é um pouco diferente do modelo do Gartner e está em um estágio diferente da jornada.
Isso não significa que o modelo DELVE seja necessariamente mais elevado, é apenas um ângulo diferente. Confira a tabela abaixo para saber mais sobre a interpretação do modelo DELVE da Royal Society da escala de maturidade de dados.
| Nível de maturidade | Compartilhamento de dados |
| 1 reativo | O compartilhamento de dados não é possível ou, na melhor das hipóteses, ad-hoc. |
| 2 repetível | Alguma provisão limitada de serviços de dados é possível e esperada, em particular entre equipes vizinhas. Algum fornecimento limitado de dados para equipes distintas também pode ser possível |
| 3 Gerenciado e Integrado | Os dados estão disponíveis por meio de APIs publicadas; as correções nos dados solicitados são monitoradas e a qualidade do serviço API é discutida dentro da equipe. Os protocolos de segurança de dados são parcialmente automatizados, garantindo o acesso eletrônico aos dados. |
| 4 Otimizado | As equipes fornecem serviços de dados confiáveis para outras equipes. As implicações de segurança e privacidade do compartilhamento de dados são tratadas automaticamente por meio de ecossistemas cientes de privacidade e segurança. |
| 5 Transparente | Os dados organizacionais internos estão disponíveis para organizações externas com políticas de privacidade e segurança adequadas. A tomada de decisão em toda a organização é habilitada por dados, com métricas transparentes que podem ser auditadas por meio de registros de dados organizacionais. Se as estruturas de governança apropriadas forem acordadas, os serviços dependentes de dados (incluindo sistemas de IA) poderão ser reimplantados com rapidez e segurança nos dados da empresa a serviço de emergências nacionais. |
Modelo de Maturidade de Governança de Dados da IBM
O modelo de maturidade de governança de dados da IBM é um dos mais amplamente reconhecidos. Desenvolvido em 2007, o modelo foi projetado para ajudá-lo a determinar seu progresso nas 11 principais áreas de governança de dados. Isso inclui conscientização de dados e estrutura organizacional, política de dados, administração de dados, gerenciamento de qualidade de dados, gerenciamento de ciclo de vida de dados, segurança e privacidade de TI, arquitetura de dados, classificação de dados, conformidade, criação de valor e auditoria.
Nível 1: Inicial
- Limitado a nenhum processo de dados ou governança
- O gerenciamento de dados é ad-hoc e reativo
- Não há procedimentos formais para rastreamento de dados
- Prazos são perdidos e orçamentos de projetos são excedidos
Para avançar para o nível 2, as equipes de dados devem auditar como os dados são compartilhados em sua organização e criar um plano que inclua proprietários de dados e outras partes interessadas.
Nível 2: Gerenciado
- Os usuários estão cientes do valor comercial dos dados
- Vários projetos de dados, como mapeamento de infraestrutura de dados, estão em andamento
- Há um pequeno grau de automação
- As medidas para regular os dados foram acordadas e estão disponíveis
- As equipes de dados estão começando a se concentrar em metadados
Para atingir o nível 3, as medidas regulatórias precisam de mais desenvolvimento e documentação. Para iniciar isso, você precisa começar a criar modelos que mapeiam sua infraestrutura e requisitos principais.
Nível 3: Definido
- As políticas de dados são bem definidas
- Alguns administradores de dados foram identificados e nomeados
- Existe alguma tecnologia de gerenciamento de dados em uso
- Um plano de integração de dados está sendo trabalhado
- Os usuários estão compartilhando e compreendendo os processos de gerenciamento de dados
- O gerenciamento de dados mestre é comum
- Medidas de avaliação de risco de qualidade de dados estão em uso
Conforme você continua especificando e implementando políticas de dados e processos de gerenciamento, sua organização progredirá para o nível 4.
Nível 4: gerenciado quantitativamente
- As políticas de dados são bem definidas
- Medidas de governança de dados em nível empresarial estão em vigor
- Objetivos de qualidade de dados bem definidos estão em vigor
- Os modelos de dados estão prontamente disponíveis
- Os princípios de governança de dados orientam todos os projetos de dados
- A gestão de desempenho está ativa e em andamento
Para atingir o mais alto nível de maturidade de dados, você deve se concentrar na produção de KPIs e outras métricas de desempenho. Para conseguir isso, você deve desenvolver um plano claro e conciso para executar modelos de dados.
Nível 5: Otimização
- Os custos de gerenciamento de dados são reduzidos
- Automação é lugar comum
- Princípios de gerenciamento de dados claros e abrangentes são adotados em toda a empresa
- Governança de dados faz parte da cultura da empresa
- É uma prática padrão calcular e rastrear o ROI em projetos de dados
Maturidade da governança de dados e seus modelos
Para atingir um nível superior de maturidade de governança de dados, as organizações devem aderir a um modelo de maturidade de governança de dados. Existem muitos exemplos desse modelo, mas antes de nos aprofundarmos nos mais reconhecidos, vamos explicar os termos que os definem.
O que é exatamente a maturidade da governança de dados?
A maturidade da governança de dados refere-se ao estágio que uma organização alcançou na implementação e adoção de iniciativas de governança de dados. Uma organização imatura terá uma grande quantidade de dados desorganizados e não os usará para impulsionar o crescimento. Alternativamente, uma organização madura estará bem ciente da importância dos dados como um ativo comercial chave e os governará e gerenciará de acordo.
E o que é um modelo de maturidade de governança de dados?
Um modelo de maturidade de governança de dados é uma ferramenta e metodologia usada para medir as iniciativas de governança de dados de sua organização e comunicá-las de forma simples para toda a organização. Em uma organização madura, todos os processos para gerenciar, acessar e inovar usando ativos de dados estão em vigor. Organizações menos avançadas podem usar o modelo de maturidade para atingir esse objetivo.
Há um punhado de modelos de maturidade de governança de dados bem conhecidos, incluindo exemplos da IBM, Stanford, Gartner e Oracle. Esses modelos fornecem um método pelo qual uma empresa pode aprender como gerenciar dados de forma eficaz, fornecer acesso ao usuário, garantir que os dados sejam de alta qualidade e possibilitar que todos em uma organização se beneficiem desses avanços.
Não existe um modelo único para maturidade de dados e, mesmo quando você seleciona um, precisa adaptá-lo para se adequar à sua organização.
Quando uma empresa atingir o mais alto nível de maturidade de governança de dados, verá resultados palpáveis. Em toda a empresa, os dados serão usados para inovar e colaborar e tomar melhores decisões de negócios, enquanto essas mesmas organizações evitarão as enormes multas que surgem quando os regulamentos de proteção de dados não são observados.
Qual modelo de maturidade de governança de dados você deve usar?
Embora existam vários modelos de maturidade de governança de dados, os mais conhecidos foram desenvolvidos pela OvalEdge, IBM e Gartner. Conforme mencionado anteriormente neste blog, um modelo de maturidade é uma ferramenta para medir o nível de seus recursos de governança de dados. Portanto, você deve garantir que, ao adotar um modelo de maturidade, também tenha em vigor uma estrutura de governança de dados e um roteiro que siga a mesma metodologia.
Ao decidir sobre um modelo de maturidade de governança de dados, você precisa considerar muitos fatores. Isso inclui os principais impulsionadores de negócios, o orçamento necessário para implementar o modelo, o gerenciamento de dados existente e a estrutura de governança e o setor em que você opera.
O objetivo de cada modelo de maturidade de governança de dados é o mesmo, mas nem o Gartner nem a IBM fornecem os detalhes necessários para superar os desafios que as empresas enfrentarão. A seguinte abordagem permite que as empresas acompanhem o progresso de suas iniciativas de governança de dados.
1: Desconhecido
- Desconhece a importância dos dados
- Nenhuma ação tomada
- Os processos são reativos e geralmente caóticos
2: Consciente
- Há uma consciência da importância dos dados
- As práticas de dados existentes são compreendidas e bem documentadas
- Um inventário de fontes de dados está disponível
3: Definido
- As regras e políticas de governança de dados são definidas
- Proprietários de dados e administradores de dados são identificados
- Um comitê de governança é criado
- Um catálogo de dados está instalado
4: Implementado
- Políticas de governança de dados e regras de implementação são aplicadas
- Há treinamento realizado
- Os dados são coletados e medidos
- Os alertas são configurados para monitorar problemas de qualidade de dados levantados pelos usuários
5: Otimizado
- Regras e políticas para melhor eficiência são otimizadas
- As redundâncias são reduzidas com fluxos de trabalho redesenhados
- Os usuários marcam dados para aumentar a capacidade de descoberta
Este modelo de maturidade de governança de dados deve ser aplicado a três áreas principais de governança de dados: qualidade de dados, gerenciamento de acesso a dados e alfabetização de dados. O objetivo é aplicar este modelo de forma independente a cada uma das três áreas e abordar progressivamente a governança de dados.
A melhor maneira de entender o nível da sua empresa e progredir no próximo é fazer perguntas aos usuários de dados com um questionário formal. Isso permitirá que você entenda onde está sua organização, o que sua equipe sabe e o que não sabe.
Quais fatores são mais influentes para permitir a maturidade dos dados?
Agora que sabemos como são as etapas, é uma boa ideia verificar quais fatores do comportamento de uma empresa (incluindo o seu) se aplicarão a cada etapa para que você tenha uma ideia ainda mais clara do que é preciso para escalar a maturidade dos dados escala.
Aqui estão os fatores mais importantes:
Cultura
A maneira como você lida com sua equipe e os incentiva a compartilhar, proteger e utilizar dados é talvez o mais importante de tudo. O trabalho em equipe é super importante para permitir a maturidade dos dados.
Dados
Este pode parecer óbvio, mas o tipo de dados que você usa, as fontes de onde você os recebe e a qualidade deles são cruciais.
Ferramentas
O software que você usa para coletar seus dados tem um efeito direto na qualidade de seus dados. Além disso, você precisará considerar o armazenamento.
Usos
Agora que você tem todos os seus dados, como vai implementá-los para o bem da sua empresa?
Análise
As técnicas que você usa para analisar seus dados vêm aqui. Os melhores dados do mundo se tornam úteis se você não os analisar da maneira certa.
Habilidades
Seu conjunto de habilidades pessoais e de sua equipe é importante para que o restante do sistema funcione sem problemas.
Liderança
A atitude do líder, a maneira como administra o orçamento, como organiza a equipe e muito mais é a engrenagem mais alta do mecanismo.
Como escalar a maturidade de dados?
É possível verificar como é a escala de maturidade de dados para diferentes pessoas e desenvolver sua própria percepção a partir desses quatro modelos. Também pode-se analisar os principais fatores envolvidos na ascensão por meio dela.
Mas, como realmente usamos esses fatores para escalar a escala de maturidade dos dados? Aqui estão algumas dicas importantes sobre como aumentar a maturidade de seus dados:
Descubra quaisquer problemas de alinhamento de negócios
Ter uma estratégia de dados é uma coisa, mas se ela for escolhida do nada e não estiver alinhada com a estratégia do seu negócio, será perda de tempo. Escolher o modelo certo de maturidade de dados, ferramentas de análise de dados e os próprios dados para se adequar ao seu negócio é fundamental.
Obtenha o pessoal certo em sua equipe
Os dados não pertencem apenas ao departamento de TI, como muitas pessoas parecem pensar. Você precisará garantir o envolvimento de toda a empresa quando se trata de maturidade de dados, e isso começa com a escolha das pessoas certas.
A comunicação é fundamental
Depois de conseguir as pessoas certas, você precisará certificar-se de que está comunicando sua estratégia de dados a esses membros da equipe e que esses membros da equipe estão compartilhando efetivamente dados e estratégias entre si.
Gerenciamento de dados finesse em todas as etapas
Mas o gerenciamento de dados vem de cima. Baixa qualidade de dados, manuseio irresponsável de dados e simples perda de tempo são sintomas de gerenciamento de dados ruim, e essas são coisas que você deve evitar a todo custo.
Como as organizações se beneficiam da maturidade dos dados?
Com essas informações, estamos a apenas alguns passos de subir na classificação da escala de maturidade de dados e ver os resultados aparecerem. Mas como são os resultados? Como nos beneficiamos?
Pode parecer óbvio a essa altura, mas provavelmente há alguns benefícios que você ainda não considerou. Dê uma olhada neles, pois eles podem ser a motivação final que você precisa para corrigir a maturidade de dados em sua organização e subir na escala de maturidade de dados:
- Economia de dinheiro com eficiência
- Maior segurança
- Credibilidade e imagem de marca aumentadas
- Parcerias com outras empresas fortalecidas
- Resultados e impacto aumentaram
- Melhores produtos e serviços
- Melhor conscientização, melhor aprendizado
Tudo isso em geral levará a um aumento de receita, e isso é, claro, o principal que buscamos em nossos negócios.
Os 4 estágios da maturidade dos dados: onde está sua organização?
Muitas empresas e setores desenvolveram curvas ou modelos de maturidade de dados para ilustrar como os dados podem ser integrados aos processos de negócios. Existem curvas e modelos de maturidade de dados para tópicos muito específicos, como dados de clientes, bem como temas mais universais, como governança de dados. O modelo de maturidade de dados SafeGraph é projetado para ser aplicável de forma geral em todas as organizações, independentemente do tipo específico de dados que usam.
Para criar um modelo de maturidade de dados, pode-se analisar seis aspectos de um negócio: estratégia, dados, cultura, arquitetura, governança de dados e aquisição/integração. Usamos os diferentes níveis de sofisticação em cada um desses aspectos para desenvolver quatro estágios exclusivos na maturidade dos dados.
Estágio 1. Explorador
Organizações que estão apenas começando com dados geralmente não têm uma estratégia definida para incorporar dados em seus negócios. Embora eles possam usar dados para fins de relatórios, isso é feito de forma ad hoc. Eles não fornecem dados para esses relatórios e usam apenas dados coletados internamente.
Estágio 2. Usuário
As organizações de usuários estão cientes da importância da qualidade dos dados para o sucesso. Eles tornam um padrão usar dados internamente em toda a organização com a adição de conjuntos de dados ad hoc para auxiliar na ampliação das fontes de dados internas. Seu uso reativo de dados é conveniente para tomar decisões de negócios perspicazes.
Estágio 3. Líder
Semelhante aos usuários, os líderes usam dados de forma centralizada para a tomada de decisões em sua organização. No entanto, eles também usam dados para inteligência competitiva. Para cumprir as missões organizacionais e o sucesso dos negócios, os Líderes usam conjuntos de dados de terceiros, além de seus próprios dados.
Estágio 4. Inovador
Os dados são usados para mais do que apenas análise e observação. Na verdade, as organizações Inovadoras estão usando dados para criar algoritmos e prever como podem ficar à frente do jogo. Com a governança de dados fazendo parte de toda a estratégia de negócios da organização, os Inovadores devem utilizar constantemente os dados de novas maneiras para se adaptar à incerteza do futuro.
Principais questionários de avaliação de maturidade de dados para comparar o nível de experiência da sua organização
A maioria das organizações hoje está usando dados em alguma capacidade, mas aquelas que atingiram o estágio Inovador, onde os dados estão no centro de sua estratégia e operações, estão realmente aproveitando-os ao máximo.
Qual é o nível de maturidade dos dados da sua organização? Aqui está um resumo das ferramentas de autoavaliação que você pode usar para descobrir e contribuir para a pesquisa do setor sobre o assunto.
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Pesquisa de Maturidade de Dados da SafeGraph
Desenvolvemos uma pesquisa com o objetivo de estabelecer benchmarks da indústria de maturidade de dados. Ao responder à nossa pesquisa, você refletirá sobre o uso de dados de sua própria organização e nos ajudará a aprofundar nossa pesquisa. Os resultados são anônimos e serão compartilhados em um white paper e webinar nos próximos meses.
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Modelo de Maturidade de Big Data e Ferramenta de Avaliação da TDWI
A TDWI desenvolveu esta avaliação para ajudar a determinar a maturidade das iniciativas de big data da sua organização de forma objetiva quando comparada com outras empresas. Você pode concluir a avaliação e receber um conjunto de pontuações indicando sua maturidade de big data em cinco dimensões que são essenciais para obter valor da análise de big data: organização, infraestrutura, gerenciamento de dados, análise e governança.
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Questionário da Estrutura de Maturidade de Dados do Centro de Ciência de Dados e Políticas Públicas da Universidade de Chicago
O Centro de Ciência de Dados e Políticas Públicas da Universidade de Chicago criou uma estrutura de maturidade de dados para organizações sem fins lucrativos e governamentais com base na prontidão organizacional, de dados e de tecnologia. Sua matriz e questionário de avaliação são projetados para ajudar a avaliar a capacidade de organizações governamentais e sem fins lucrativos de iniciar projetos de impacto social orientados por dados.
A maturidade dos dados está em constante evolução
Os dados são um dos ativos mais valiosos disponíveis para qualquer organização atualmente. Infelizmente, muitos simplesmente não sabem como usar os dados ao máximo. Portanto, se sua organização se enquadra nessa categoria, não se preocupe, isso significa apenas que você está no início de sua própria jornada de maturidade de dados. E à medida que a quantidade de dados disponíveis continua a crescer e se tornar mais acessível, as formas pelas quais as organizações podem usar os dados – e amadurecer os dados – continuarão a evoluir.
A boa notícia para você: existem várias maneiras de se tornar um negócio maduro para dados. Nem sempre é um caminho linear nem vai acontecer durante a noite. Mas quando você toma a importante decisão de colocar os dados no centro de sua organização – para alimentar a estratégia de negócios, informar a tomada de decisões e descobrir a inteligência competitiva como nunca antes – você está dando o primeiro passo para trazer sua organização para a era dos dados.
Conclusão
Compreender a maturidade dos dados e como escalar a escala de maturidade dos dados pode trazer uma dimensão totalmente nova para o seu negócio, não apenas em como ele usa seus dados, mas também no desempenho da empresa como um todo.
Além disso, contar com uma parceira de TI realmente pode ser a diferença entre o sucesso contínuo de sua organização ou não! Ajudamos muitas empresas a lidar com sua rotina de TI para que possam focar na escala de maturidade de dados, então entre em contato conosco para descobrir como podemos fazer o mesmo por você.
Os dados são o fator mais importante para o crescimento das empresas modernas. Ele não apenas sustenta decisões críticas de negócios, mas possibilita práticas colaborativas que auxiliam na inovação em toda a empresa.
No entanto, se você não controlar seus dados de maneira inteligente, é impossível obter esses benefícios. Onde quer que você esteja em sua jornada de dados, um modelo de maturidade de governança de dados permitirá que você calcule o nível de maturidade de dados que sua organização alcançou. Você pode analisar de onde veio e determinar as etapas necessárias para atingir o nível mais alto de proficiência em dados.
Diferenciais da Infonova
A Infonova tem 20 anos de experiência em tecnologia, infraestrutura de TI, e pessoas. Temos clientes internacionais como HBO, AirBnb, Linkedin, Tempo Assist, Nissin, entre outros. Ou seja, estamos aptos a atender qualquer segmento e tamanho de negócio com maestria.
BACKUP
Todas as posições de profissionais da Infonova têm backup. Temos um ditado interno que é: “quem tem um… não tem nenhum”. Portanto, somos obcecados em ter continuidade nas operações para que nós e os nossos clientes possam focar na parte mais importante: explorar oportunidades e gerar crescimento.
VALOR FINANCEIRO
O valor da Infonova é intencionalmente menor quando comparado com empresas no mesmo nível de maturidade. No entanto, fazemos isso para ter a possibilidade de escolher os nossos clientes e ter uma base de clientes satisfeitos, e por bastante tempo.
LIBERAÇÃO DO RH
O RH é uma das áreas mais importantes de qualquer empresa. Afinal, ele deve estar focado em gerir a cultura, desenvolvimento dos colaboradores e atração de talentos; e não apenas com a reposição de profissionais. Sendo assim, terceirizar a TI oferece a possibilidade de fazer com que o RH esteja mais livre para se tornar um vetor de crescimento para a empresa.
FLEXIBILIDADE – HUB DE TECNOLOGIA
A Infonova não faz só Infra, ela pode fazer de tudo. Na verdade, para alguns clientes que não podem resolver algumas questões diretamente, a Infonova atua como Hub, indo para o mercado, encontrando parceiros e fornecedores e interagindo com eles. Esses serviços incluem áreas diversas, como:
- Ar condicionado;
- Outsourcing de impressão;
- Links de internet;
- Compra de materiais e mais.
ALOCAÇÃO DE DESENVOLVEDORES
A Infonova já foi uma fábrica de software no passado. Contudo, em 2012 escolhemos focar em Gestão de TI, Infraestrutura e Segurança. No entanto, como era de se esperar, esse conhecimento e familiaridade permanecem até hoje no time. Portanto, realizamos consultorias de DevOps para alguns clientes, atuamos como mediador entre clientes e desenvolvedores, e também alocamos desenvolvedores para alguns clientes.
RETENÇÃO DE COLABORADORES
Demoramos mais de 10 anos para entender e construir as ferramentas para atrair e manter profissionais de tecnologia no nosso time. Então, seja o profissional alocado no cliente ou não, temos a vivência de como reter, desenvolver e satisfazer tanto os profissionais quanto os clientes. E essa é uma necessidade para o sucesso da empresa.
LIBERAR BRAIN POWER DA ORGANIZAÇÃO PARA APROVEITAR OPORTUNIDADES
Não dá para fazer tudo. Então, faz mais sentido focar no que faz a empresa crescer, mas isso requer um recurso escasso: tempo e atenção. Terceirizar a TI significa retomar esse recurso, contudo, não é de graça. Terceirizar é mais caro do que contratar direto, mas faz sentido se você pode usar a atenção e o tempo para realizar mais valor, inclusive financeiro.
NÃO TEM MULTA DE CONTRATO
A Infonova tirou as multas dos seus contratos há muitos anos. Afinal, entendemos que para o cliente, muitas vezes mudar é uma situação nova. Portanto, escolhemos tirar o risco do cliente e trazer este risco apenas para o nosso lado.
PODE PARAR QUANDO QUISER
Os primeiros 90 dias de contrato com a Infonova não tem multa e nem aviso prévio. Ou seja, basta pedir para parar. Contudo, após os 90 dias, também não temos multa, porém, solicitamos um aviso com 30 dias de antecedência.
CONTINUAMOS AMIGOS
Na Infonova a relação continua mesmo sem contrato. Ou seja, mantemos o relacionamento com os clientes e continuamos ajudando, trocando experiências e apoiando, independente de existir um documento de contrato ou não. Afinal, o nosso interesse é na parceria.
DORMIR TRANQUILO
Stress faz parte do crescimento. Afinal, crescer não é um caminho fácil. No entanto, você pode escolher o tipo de stress que quer ter. Ou seja, pode decidir entre o stress de fazer a empresa “funcionar”, ou o de focar em aproveitar as oportunidades enquanto dorme tranquilo sabendo que o dia a dia está garantido.
