Como organizações de sucesso implementam iniciativas de dados e análises para impulsionar a diferenciação e o crescimento? Hoje, o sucesso dos negócios e as iniciativas digitais são alimentados por estratégias de dados e análises que se adaptam às ambições de negócios.
De acordo com especialistas do Gartner: “a necessidade de uma consciência contextual mais precisa, possibilitada por recursos de planejamento de cenário para otimizar, priorizar e focar investimentos agora são prioridades”.
Dados ágeis e recursos analíticos são essenciais para construir recursos de percepção e resposta e estão levando as organizações a ciclos sem precedentes de inovação rápida para atender aos novos requisitos.
A partir de uma pesquisa especializada do Gartner, e de interações com milhares de empresas em uma ampla gama de setores, compilamos dados e práticas recomendadas de analytics para construir um roteiro personalizável. Sua organização pode usar este roteiro para compreender os principais estágios, recursos e pessoas necessárias para planejar e executar uma iniciativa eficaz de dados e analytics.
Este artigo é uma tradução livre do material The IT Roadmap for Data and Analytics, desenvolvido pelo Gartner. Você pode encontrar o conteúdo original neste link aqui. Continue conosco e entenda como construir um roadmap para desenvolver uma cultura corporativa orientada a dados e analytics.
Quais são os estágios principais?
Este insight de melhores práticas é composto por interações com clientes que implementaram com sucesso iniciativas de dados e analytics. Este roteiro mostra a sequência de objetivos e resultados desejados e é útil para alinhar todas as partes interessadas.
1. Criar visão e estratégia
Estabeleça a adesão das partes interessadas para o programa de dados e análise
As tarefas selecionadas incluem:
- Compreender as principais prioridades de negócios e como os dados e análises se alinham com a entrega de valor comercial;
- Estabeleça uma linha de base do estado atual para servir como base para a melhoria contínua;
- Identificar oportunidades para monetizar e explorar ativos de dados por meio de casos de uso de outras empresas;
- Projetar uma estratégia ágil de dados e análise que responda a um cenário em mudança de oportunidades e riscos de negócios e tecnologia.
Exemplos de recursos associados do Gartner incluem:
- Consulta do analista: envolva-se com um analista para obter o valor comercial de dados e análises;
- Pontuação de TI para CIOs;
- Pesquisa: Ouse sonhar! Dê aos seus programas de dados e análises a missão de transformar os negócios e melhorar o mundo;
- Consulta por telefone: Introdução ao processo Gartner BuySmart ™ e revisão dos requisitos estratégicos, financeiros e técnicos para identificar onde o gerenciamento de gastos é necessário.
2. Estabelecer estrutura operacional
Desenvolva um modelo operacional equilibrado com eficiências operacionais aprimoradas.
As tarefas selecionadas incluem:
- Identificar as funções e competências e direcionar o modelo operacional necessário para criar uma organização baseada em dados;
- Criar um modelo organizacional de duas camadas: equipe centralizada trabalhando com equipes descentralizadas;
- Projetar a estrutura arquitetônica da plataforma de dados e análises;
- Criar órgãos de administração distintos para supervisionar questões estratégicas versus imperativos de solução de dados táticos.
Exemplos de recursos associados do Gartner incluem:
- Pesquisa: para as atividades-chave, os líderes de dados e análises devem focar no novo modelo operacional para digital;
- O Novo Modelo Operacional de TI para Digital;
- Toolkit para descrição do cargo do Chief Data Officer;
- Consulta do analista: envolva-se com um analista para discutir o modelo de maturidade ou programas de dados e análises;
- Apresentação da estratégia de amostra de dados e análises.
3. Estabelecer governança
Implementar padrões de governança e procedimentos para estrutura de mitigação de risco de dados.
As tarefas selecionadas incluem:
- Estabelecer padrões de definições de dados consistentes e definir políticas de governança;
- Desenvolver gerenciamento de dados e estrutura de integração para atender aos desafios emergentes;
- Medir a precisão, não duplicação, competitividade, relevância e oportunidade dos dados;
- Desenvolver estrutura para resistir ao acúmulo de dados, prevenir o sequestro de dados e combater violações de privacidade.
Exemplos de recursos associados do Gartner incluem:
- Consulta do analista: entenda como as organizações podem aplicar recursos analíticos para melhorar o desempenho e otimizar a tomada de decisões;
- Workshop no local: Melhores práticas para implementação de um programa de governança;
- Pesquisa: entender ferramentas, modelos de dados e data warehouse que são usados em cenários de business intelligence e analytics;
- Conjunto de ferramentas unificado para Business Intelligence e Analytics;
4. Inteligência contínua
Demonstre ganhos rápidos derivados de insights baseados em dados.
As tarefas selecionadas incluem:
- Integrar dados e recursos de análise de plataformas de negócios digitais e ecossistemas para apoiar o crescimento, velocidade e agilidade da empresa;
- Desenvolver gerenciamento de dados e estrutura de integração para atender aos desafios emergentes;
- Automatizar o processo de visualização e análise de dados usando análises aumentadas.
Exemplos de recursos associados do Gartner incluem:
- Rede facilitada: reúna-se com um colega;
- Workshop no local: Melhores práticas para implementação de um programa de governança;
- Consulta por telefone: Revise todo o envolvimento e aborde o estado futuro e outras prioridades críticas.
5. Refinar e progredir
Melhorar e aprimorar continuamente a maturidade de dados e análises.
As tarefas selecionadas incluem:
- Rastrear métricas: buscar feedback para avaliar e melhorar a eficácia do programa;
- Reavalie os dados e a estratégia de análise à luz das tecnologias emergentes, como a Internet das coisas, inteligência artificial, aprendizado de máquina, etc;
- Elaborar novas funções e habilidades de processos empresariais: o plano é informado pela maturidade, cultura e apetite de risco.
Exemplos de recursos associados do Gartner incluem:
- Pesquisa: aprenda sobre novas abordagens para gerenciar programas de dados e análises e como os líderes podem dominá-los;
- Use o gerenciamento de informações empresariais bimodal para inovação do programa de dados e análises;
- Pesquisa: recrie a cultura organizacional para um futuro infundido de IA.
Quais são as funções críticas que a equipe desempenha?
As empresas mais bem-sucedidas estabelecem equipes multifuncionais para suas iniciativas de dados e análises. Descrevemos as funções recomendadas a serem envolvidas e suas funções para garantir o melhor sucesso ao atingir os marcos.
CIO: desempenha um papel no movimento progressivo de dados, criando uma estrutura de trabalho colaborativa com a terceirização de documentos estratégicos (SDO) e o chief analytics officer com responsabilidades claras para cada grupo; permite a coleta de dados de fontes e ajuda as equipes de dados e análises a estabelecer a infraestrutura para o domínio de dados e análises.
Líder e equipe de aplicativos: Identifica ativos de dados em logs de aplicativos ou bancos de dados transacionais que podem ser usados para valor de negócios; coordenar com equipes de arquitetura corporativa (EA) para melhorar o acesso aos dados e interatividade com formulários “drivados” por APIs.
Líder e equipe de dados e analytics: Definir as bases e a governança do dia a dia dos dados, trabalhando alinhado com as equipes de TI e negócios; criar um programa de alfabetização em dados e trabalhar com os líderes na definição de visão e estratégia.
Líder e equipe de arquitetura corporativa: Considere a arquitetura de informações e dados como parte do EA geral e não como uma reflexão tardia.
Líder e equipe de infraestrutura e operações: Estabelecer e manter novos tipos de ativos relacionados a dados e análises e orçamento.
Líder e equipe de sourcing, procurement e gestão de fornecedores: Trabalhe com líderes de dados e análises para permitir uma experimentação mais rápida com fornecedores terceirizados enquanto a infraestrutura está sendo decidida e revisada.
Equipe de profissionais técnicos: planeje um roteiro técnico de dados e análises, projete o pipeline de dados e armazenamentos, selecione ferramentas e fornecedores e arquitetar e implementar soluções de dados e análises.
