Menu
Contato Comercial
Por: Pedro César Tebaldi em 11.01.2021

Roadmap para Dados e Analytics segundo o Gartner

Roadmap para Dados e Analytics

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 anlytics. 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.

 
Dashboards para Gestão à Vista

 

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.

Compartilhe:

ESCRITO POR

Pedro César Tebaldi

Atua há 10 anos no mercado B2B de tecnologia da informação como gerente de marketing, tendo escrito mais de 500 artigos sobre tecnologia durante esse período. Também é responsável pela área de Business Intelligence da OpServices, que presta consultoria para médias e grandes empresas em todo o Brasil.

Posts Relacionados

ASSINE NOSSA NEWSLETTER E RECEBA
NOSSOS MELHORES CONTEÚDOS!

ASSINE NOSSA NEWSLETTER!

Entre para nossa lista e receba conteúdos exclusivos