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    Roadmap para Dados e Analytics segundo o Gartner

    Por: Pedro César Tebaldi Gomes em 11.01.2021
    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.

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