Apurar e compreender o nível de maturidade de dados da empresa é crucial para elevar a capacidade e medir a quão avançada é o processo de produção e utilização de dados relevantes para suporte à cadeia de valor em uma empresa.
Um alto nível de maturidade de dados é um status alcançado quando as análises têm mais confiabilidade e profundidade no ecossistema da organização, incorporando dados transacionais e analíticos de alta qualidade e relevância tanto no suporte à integração de processos de negócios quanto no apoio às decisões de todos os envolvidos no fluxo de valor.
Neste texto, vamos mostrar os modelos de maturidade de dados e como eles são essenciais para transformar as bases de dados da sua empresa em jóias preciosas. Acompanhe!
Os modelos de maturidade de dados
Os modelos de maturidade de dados consistem em uma estrutura para medir as iniciativas de governança da empresa e comunicá-las de forma simples para toda a organização.
Ter a mais alta maturidade é crucial para a evolução dos negócios. Uma empresa em nível pleno de maturidade de dados consegue reduzir riscos, aumentar a qualidade de tomada de decisão e a agilidade operacional, que são consequências de uma boa maturidade de dados. Ou seja, os modelos usados pelas organizações menos avançadas alcançaram esse estágio.
Há diversos modelos de maturidade de dados que mostram um caminho para gerenciar dados de forma eficaz, bem como fornecer acesso aos usuários e garantir a alta qualidade. Isso permite que todas as equipes possam usar os insights do data analytics.
É importante ressaltar que não há um modelo único e, mesmo quando a empresa seleciona um, precisa adaptá-lo ao perfil de análise de dados do ecossistema corporativo. Para ambientes analíticos, o modelo que a MG Info tem utilizado com sucesso é o da TDWI, empresa de pesquisa para análise e gerenciamento de dados.
Ele tem como base a alfabetização de dados e cinco estágios:
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1. Pré-alfabetizado
Nesta fase, as equipes não reconhecem o potencial valor comercial dos dados na tomada de decisões e as empresas não têm suporte executivo para programas de alfabetização de dados.
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2. Alfabetização nascente
É quando a empresa começa a perceber a importância de alfabetizar a equipe, a partir da liderança. Contudo é uma fase em que ela está focada nas áreas individuais e não em toda a organização.
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3. Alfabetização básica
Neste estágio, a empresa está começando a implementar programas de alfabetização e a colher seus frutos. Porém esses programas não são amplamente difundidos e podem não estar incorporados às decisões de negócios.
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4. Alfabetização avançada
Aqui, a cultura data-driven está bem estabelecida e o data analytics passa a ser um diferencial competitivo, com uma sólida infraestrutura de dados para análises de suporte.
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5. Empresa data-driven
Este é o nível pleno que apenas uma pequena porcentagem das empresas alcança. É quando a organização está completamente orientada a estratégia de dados em todas as decisões de negócios, operacionais e comerciais.
À medida que a empresa avança nesses estágios, ela passa a gerar mais valor do data analytics. Veja:
Como escalar os níveis de maturidade de dados
Diferentemente do que muitas empresas e setores imaginam, aumentar o nível de maturidade analítica de dados não significa apenas implementar novas tecnologias. Mais do que isso, é necessário avaliar e entender a situação atual, no que diz respeito ao analytics, para, então, definir um plano de ação.
As iniciativas de data analytics precisam influenciar as tomadas de decisão. Assim, mede-se a taxa do sucesso não apenas com dados.
As empresas devem ter em mente que ter uma estratégia de dados sem alinhamento com as iniciativas do negócio significa perda de tempo. O que informa o nível de maturidade de uma empresa é a cultura organizacional em torno do analytics.
Importante também considerar algumas perguntas neste processo:
- Qual o grau de qualidade dos dados da empresa?
- Quais funções de dados existem hoje?
- Como é feita a coleta da maioria dos dados?
- Qual a importância dos dados como parte da estratégia geral?
- Quais ferramentas de análise de dados são utilizadas?
A mentalidade focada em utilizar dados nos negócios, somada às respostas para essas perguntas, vão ajudar a organização a ter uma visão sobre a situação atual em termos de maturidade e, logo, a definir áreas de melhoria e as etapas para se tornar um negócio orientado a dados.
Como a MG Info pode ajudar?
Há mais de dez anos, a MG Info promove a implantação personalizada e relevante da cultura data-driven nas empresas, com serviços para projetos relacionados à criação de dashboards e modelagem de dados.
Atuamos com metodologias ágeis, flexíveis e temos processos, tecnologias e um time especialista em dados. Podemos ajudar a sua organização a avaliar a infraestrutura, desde a estruturação de um diagnóstico e definição da estratégia.
Fale com um de nossos especialistas e descubra como elevar o nível de maturidade de dados da sua empresa.
