Seis atributos de organizações de sucesso orientadas por dados:

A capacidade de tomar decisões baseadas em dados é uma componente essencial de um ambiente de trabalho ágil. Permite às equipas tomar decisões baseadas em factos de forma rápida e eficiente e pode acelerar respostas eficazes às necessidades dos clientes em constante mudança.

A mudança para uma abordagem baseada em dados para a tomada de decisões exige frequentemente mudanças culturais e operacionais. Algumas empresas precisam de ajuda para recolher e analisar corretamente os dados, implementar processos e tomar decisões. Outros precisam que os funcionários adquiram conhecimentos de dados, se organizem em torno de domínios empresariais ou funcionais e utilizem os dados para apoiar a tomada de decisões.

As empresas orientadas para os dados bem sucedidas disponibilizarão os dados de forma segura em toda a organização, integrarão esses dados nas suas aplicações, estabelecerão controlos de governação adequados e utilizarão os seus dados para tomar decisões críticas. As empresas devem analisar os dados do ponto de vista do produto, das vendas, do marketing, do cliente e do mercado e, em seguida, utilizar os resultados dessas análises para apoiar os esforços de investigação e previsão.

Continue a ler para saber mais sobre os seis blocos de construção que, na minha opinião, estão na base das operações das organizações orientadas para os dados.

Seis atributos de organizações de sucesso orientadas por dados:

1. Criam e utilizam aplicações inteligentes e sensíveis aos dados

O que isto permite:

• As capacidades de apoio à decisão são integradas nas aplicações para potenciar a inovação
• Pode aumentar as previsões e interações com a IA e a aprendizagem automática

Num ambiente orientado para os dados, todas as aplicações são concebidas e optimizadas para permitir que os utilizadores tirem o máximo partido dos dados utilizando as tecnologias mais recentes, incluindo modelos de IA. E estamos a falar de todas as aplicações dentro da organização, desde as que suportam os processos internos até às que estão viradas para o cliente. Uma aplicação inteligente utiliza algoritmos avançados para aprender e adaptar-se ao comportamento do utilizador, automatizar tarefas e fornecer recomendações personalizadas. Atualmente, os utilizadores podem selecionar dados, criar modelos de aprendizagem automática e utilizar os dados e os modelos de IA para criar aplicações inteligentes.

O passo seguinte à criação de produtos de dados é a criação de aplicações inteligentes, o que está a ser facilitado por uma nova vaga de capacidades analíticas de autosserviço, que permite aos utilizadores cidadãos criarem rapidamente aplicações analíticas utilizando soluções analíticas avançadas sem código/baixo código.

O desenvolvimento de aplicações inteligentes é também um passo importante no processo de criação de novos produtos de dados. Estes produtos constituem a base para uma nova safra de capacidades analíticas de autosserviço em que os utilizadores cidadãos podem rapidamente criar aplicações analíticas utilizando soluções analíticas sem código / com pouco código.

Cenário real do cliente:

Um líder global em tecnologia integrou modelos de aprendizagem automática nos seus sistemas de gestão do sector da água para permitir a manutenção preditiva e reduzir os custos para os seus clientes.

Como é que se pode lá chegar:

• Melhorar a qualificação dos empregados para os tornar auto-suficientes através de programas de literacia de dados
• Ferramentas de construção que permitem criar aplicações rapidamente com capacidades sem código/baixo código
• Aproveite o poder da IA para transformar os seus produtos, aplicações de consumo, fluxos de trabalho e processos empresariais

2. A sua atividade está ligada

O que isto permite:

• Os fluxos de dados interligados podem melhorar os modelos de negócio e gerar novos fluxos de receitas
• Maior colaboração dos produtos de dados através de arquitecturas federadas e/ou orientadas para os eventos

Para evitar silos, as organizações orientadas para os dados devem ligar todas as unidades empresariais e integrar o máximo de dados possível. Cada unidade de negócio pode gerir os seus próprios dados, mas estes devem também ser integrados em modelos de dados orientados para o domínio. A cadeia de fornecimento de dados ligados funciona como os neurónios da organização.

A ligação de diferentes grupos e conjuntos de dados cria coesão e unidade. Pense nisto como sendo um pouco como o sistema nervoso central humano que nos ajuda a respirar, pensar, falar e fazer tudo o que fazemos. Ao ligar todos os seus dados, as organizações podem obter informações, partilhar conhecimentos e tomar decisões mais informadas.

Embora a tecnologia ajude a fornecer o tecido conjuntivo, é igualmente importante sublinhar a importância das funções e responsabilidades organizacionais que determinam a forma como os dados são reunidos. Isto inclui funções associadas a controlos de qualidade, dicionários de dados de estado partilhado e garantia de descoberta dos dados.

Cenário real do cliente:

Um retalhista global de mobiliário conseguiu economias de escala, uma maior colaboração e relatórios comerciais eficientes ao consolidar a sua vasta gama de sistemas de origem em cada país individual e ao criar um modelo federado global que lhe permitiu implementar operações internacionais com facilidade. 

Como lá chegar:

• Definir uma estratégia de dados que lhe permita utilizar um padrão de arquitetura ligado, concebido para se adaptar à dimensão e escala da sua organização
• Aperfeiçoe os seus talentos actuais e integre novos talentos selectivos que possam utilizar estes padrões arquitectónicos e construir uma empresa interligada
• Investir num roteiro de tecnologia e governação que esteja alinhado com os seus volumes de trabalho e necessidades da equipa

3. São adaptáveis à mudança

O que isto permite:

• Ritmo mais rápido de inovação com a agilidade necessária para responder às tendências tecnológicas em rápida mutação
• Padrões reutilizáveis para acelerar a criação de produtos de dados

À medida que os dados se integram nos processos empresariais, devem manter-se resistentes tanto a montante como a jusante. Isto requer culturas abertas, arquitecturas ágeis e a capacidade de ajustar as estratégias em resposta à mudança.

Os padrões reutilizáveis podem acelerar o processo de criação de produtos de dados e permitir análises e aplicações compostas. É essencial substituir os lagos de dados e os sistemas Hadoop desactualizados por padrões de arquitetura mais recentes. A criação de um modelo e de uma arquitetura de funcionamento de dados flexíveis é um aspeto essencial da preparação para as mudanças tecnológicas - e para se manter na vanguarda.

À medida que os processos empresariais continuam a evoluir, a automatização reduz a complexidade. Não são apenas as arquitecturas que precisam de ser adaptáveis; os ganhos de produtividade também podem ser alcançados através da adoção de ferramentas com pouco ou nenhum código, permitindo uma maior agilidade e uma acomodação mais fácil da mudança com menos dívidas tecnológicas.

Cenário real do cliente:

Uma empresa global de análise financeira conseguiu inovar e acelerar o valor para os seus clientes finais, processando centenas de milhões de pontos de dados em centenas de milhares de atributos todos os dias, recalculando as pontuações do dia para empresas de todo o mundo.

Como lá chegar:

• Utilizar uma abordagem baseada em metadados para criar padrões repetíveis para pipelines de dados para transformações de dados comuns
• Reduzir a dívida técnica relacionada com produtos específicos de terceiros ou caixas negras
• Manter os dados facilmente acessíveis a partir de uma grande variedade de plataformas e as transformações sem restrições de propriedade para se adaptarem à evolução das tendências e dos requisitos

 4.        Dão prioridade à governação

O que isto permite:

• Acesso consistente a conjuntos de dados fiáveis e auto-descritíveis num mercado de dados interno
• A capacidade de responder às necessidades de conformidade, segurança e auditoria com base num quadro de confiança zero

Criar confiança em tudo o que se faz com os dados é a chave para criar uma forte capacidade de base para a gestão de dados. É importante garantir que os dados são seguros e estão em conformidade. Os dados são um ativo valioso, pelo que deve dar prioridade à sua proteção contra ameaças externas e internas. A implementação da confiança zero impede-o de trabalhar com base em pressupostos de segurança de perímetro.

Outra razão para dar prioridade à governação de dados é evitar falhas. Quando a sua empresa toma decisões com base em dados incompletos ou inexactos, corre o risco de desalinhamento, desperdício de recursos e potenciais perdas comerciais. A organização orientada para os dados dá prioridade à gestão de dados em conformidade para ajudar a evitar estes problemas e garantir a exatidão e a segurança dos dados.

A governação também envolve a federação de controlos de acesso e a criação de domínios de confiança fora de grupos específicos, unidades de negócio e mesmo da organização como um todo. Os avanços tecnológicos, como as salas limpas de dados, facilitam a partilha segura e conforme de dados com clientes, parceiros e fornecedores. Este acesso controlado aos dados permite a inovação e oportunidades que não estavam disponíveis anteriormente.

Cenário real do cliente:

Uma organização científica e de engenharia sem fins lucrativos criou um modelo operacional e um quadro de governação que lhe permitiram expandir o seu programa de análise de dados de menos de dez analistas em 2020 para mais de 100 em 2022.

Como é que se pode lá chegar:

• Criar conjuntos de dados verificados que garantam a qualidade e a fiabilidade dos dados
• Estabelecer controlos de governação baseados num quadro de confiança zero que forneça a segurança necessária e permita às empresas utilizar eficazmente os dados
• Permitir a prevenção da perda de dados, a tokenização e a encriptação de dados em vários níveis de acesso aos dados
• Tirar partido da IA para identificar e tratar os requisitos de conformidade e privacidade

5. Garantem a escalabilidade

O que isto permite:

• Melhorar o TCO e o ROI do seu parque de dados
• Democratize os seus dados através de arquitecturas e plataformas sustentáveis

Com a constante proliferação de dados, é crucial criar plataformas de dados escaláveis que possam lidar com o armazenamento, o processamento e a consulta, ao mesmo tempo que gerem os custos de forma eficaz. Uma empresa que pretenda tornar-se orientada para os dados precisa de promover a escalabilidade para garantir que os seus requisitos de processamento de dados se podem adaptar eficazmente às necessidades e exigências futuras.

À medida que as quantidades de dados e os casos de utilização aumentam, as empresas têm de escalar sem problemas para evitar interrupções da atividade. A escalabilidade e a resiliência devem ser considerações fundamentais da arquitetura de todas as soluções de dados. Uma vez que os picos de procura podem ser imprevisíveis, é crucial criar sistemas que possam aumentar a escala em segundos para satisfazer a procura e reduzir a escala durante a utilização fora do pico.

Cenário real do cliente:

Um grande cliente de telecomunicações e de faturação de serviços públicos modernizou uma base de dados antiga para uma base de dados e uma carteira de aplicações modernas e de código aberto, permitindo-lhe tirar partido das vantagens de escala da nuvem e abrir os seus dados para utilização em cargas de trabalho de análise avançada. 

Como é que se pode lá chegar:

• Conceber plataformas de dados que aproveitem arquitecturas sem servidor para processamento e consulta de dados
• Colocar as arquitecturas sustentáveis no centro da construção de sistemas escaláveis concebidos para controlar os custos, reduzir os resíduos e satisfazer as necessidades dos picos de procura

6. Esforçam-se por atingir a excelência operacional

O que isto permite:

• Automatização do fluxo de trabalho e maior observabilidade que podem aumentar a eficiência
• Sistemas de auto-recuperação que são resistentes a falhas do sistema, esquemas em evolução e problemas de integridade dos dados

Por último, a organização orientada para os dados deve ser resistente a falhas de sistemas, falhas operacionais e erros humanos. Uma plataforma só é útil se puder ser utilizada em grande escala e sem interrupções. Caso contrário, passará a maior parte do seu tempo a operar a plataforma e menos tempo a gerir a sua empresa e a inovar com novos casos de utilização.

Permitir a visibilidade, acompanhar as métricas da qualidade dos dados e confirmar a integridade dos dados pode garantir o seu acesso a dados exactos e actualizados e permitir-lhe gerar rapidamente informações valiosas.

Cenário real do cliente:

Um cliente de tecnologia de marketing operacionalizou a sua plataforma de dados de clientes através da monitorização e otimização dos seus pipelines de dados que processam dezenas de terabytes de dados todos os dias. A implementação da observabilidade e da resiliência do pipeline de dados permite-lhe operar à escala em milhares de pipelines todos os dias, fornecendo simultaneamente um serviço ininterrupto aos seus clientes.

Como é que se pode lá chegar:

• Estabelecer a automatização, a observabilidade da plataforma e dos atributos dos dados, o painel de avaliação dos principais KPI e instituir a gestão do ciclo de vida dos dados
• Implementar uma prática de DataOps para gerir a mudança, a automatização de processos e implementar práticas de desenvolvimento ágil
• Planear a melhoria contínua - há sempre espaço para ganhos de eficiência

É uma tarefa difícil tornar-se uma organização orientada para os dados. Mas as ferramentas nunca foram tão acessíveis e a recompensa nunca foi tão grande. Espero que tenha em conta estes seis atributos ao desenvolver as suas iniciativas em matéria de dados.

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