“Dados como um produto” é a chave para a democratização dos dados

Desbloquear o verdadeiro potencial dos dados tornou-se uma prioridade para empresas em todo o mundo. No entanto, apesar da abundância de dados, muitas organizações ainda estão lutando para aproveitá-los de forma eficaz. Na verdade, de acordo com o Talend Data Health Barometer, impressionantes 97% das empresas enfrentam desafios no uso eficaz dos dados.

O principal obstáculo que impede as organizações de obter valor real a partir dos dados não é o orçamento ou a tecnologia. As pessoas são a barreira número 1.

Como revela o Talend Data Health Barometer, quase metade dos entrevistados disse que não é fácil usar dados para gerar impacto nos negócios e 46% não acham que seus dados tenham velocidade e flexibilidade para atender às demandas dos negócios. Isso demonstra que, sem a mentalidade e o conjunto de habilidades corretos, todo o potencial das iniciativas de dados não pode ser desbloqueado.

A solução para esse desafio é criar uma cultura de dados nas organizações que promova um entendimento comum sobre os dados e como eles são usados. Isso deve se tornar uma prioridade para as organizações que desejam realizar a promessa operacional e econômica das iniciativas de dados.

Ao criar um ambiente onde os dados são vistos como um produto (“dados como um produto”) e um ativo valioso e usado de forma eficaz em todos os níveis da organização, as empresas podem finalmente concretizar suas iniciativas de dados e gerar resultados comerciais significativos.

À medida que as empresas avançam, é crucial se concentrar na milha final, que envolve trazer as empresas que estão ficando para trás em suas iniciativas de dados, além de ajudar aquelas que já priorizam os dados a obter ainda mais valor de seu investimento.

É imperativo priorizar uma cultura de dados para ficar à frente da curva e não ficar para trás na corrida dos dados.

O imperativo de propriedade de dados

O modelo de "dados como um produto" inverte o processo tradicional de tomada de decisão de dados. Em vez de começar com os dados e trabalhar em casos de uso operacional, a abordagem começa com casos de uso operacional e trabalha até os dados necessários.

Isso coloca os usuários de negócios no comando, dando a eles a propriedade do processo e permitindo que eles definam os casos de uso mais relevantes que estão diretamente ligados às prioridades de sua organização.

Em uma pesquisa realizada pela Forrester, 47% dos entrevistados disseram que sua organização já está tratando os dados como um ativo ou produto comercial, e outros 27% planejam fazê-lo no futuro.

Um relatório da Accenture descobriu que as empresas que implementaram dados como uma iniciativa de produto com sucesso tiveram um aumento de 9% na receita e um aumento de 7% nas margens de lucro, em comparação com aquelas que não o fizeram.

Vamos considerar o exemplo de uma instituição financeira que busca melhorar sua estratégia de upsell. Nesse cenário, os usuários de negócios determinariam os dados de que precisam para atingir esse objetivo - nesse caso, dados relacionados ao ERP e às preferências de comunicação.

Com a ajuda da TI, seria criado um conjunto de dados específico que permitisse aos usuários de negócios aproveitar essas informações e oferecer aos clientes novos produtos e serviços que atendessem às suas necessidades.

Essa abordagem de "dados como produto" também pode ser usada para dar suporte a objetivos mais amplos, como gerenciamento de riscos ou excelência operacional, tornando-a uma ferramenta valiosa para qualquer organização que queira usar dados para obter sucesso.

A abordagem de "liberação de dados", que trata os dados como um produto, pode ser muito eficaz, mas requer um forte senso de propriedade de dados e governança de dados adequada.

Em uma abordagem distribuída, a governança de dados não é centralizada, mas interorganizacional, tornando cada parte interessada responsável por garantir que seu uso de dados seja apropriado e adequado. Isso pode ser desafiador, pois requer um alto nível de alfabetização e cultura de dados.

Por exemplo, considere um revendedor de automóveis finalizando a compra de um carro novo com um cliente. Ele pode tentar convencer o cliente a comprar mais acessórios e serviços para maximizar o lucro.

Para isso, o revendedor deve ter um forte conhecimento desses produtos adicionais, desde a forma como são fabricados até os benefícios para o cliente. Isso destaca a importância da alfabetização e da cultura de dados para alcançar todo o potencial de uma abordagem de "liberação de dados".

Tratar os dados como um produto exige que os usuários de negócios tenham uma compreensão abrangente dos dados que estão usando. Isso inclui conhecimento de seu local de armazenamento, origem, confiabilidade e se há opção de inclusão.

Ter esse nível de compreensão é crucial para maximizar os usos comerciais dos dados, o que, por sua vez, dá suporte aos objetivos e à estratégia de uma organização.

Capacitando usuários de negócios

No mundo da moda, as tendências vêm e vão, renovando-se constantemente. No entanto, no domínio do gerenciamento de dados, as organizações enfrentam um problema contínuo de capacitar suas operações de negócios. Durante anos, o desafio foi quebrar as barreiras entre TI e negócios e encontrar melhores maneiras de capacitar o último.

Simplesmente entregar dados para um data lake ou warehouse não é suficiente para permitir o uso de dados. Os dados devem ser facilmente acessíveis e perfeitamente integrados aos fluxos de trabalho, seja por autoatendimento para usuários corporativos ou integração em aplicativos. É essencial que dados confiáveis ​​estejam disponíveis quando forem necessários.

Tradicionalmente, as organizações implementam uma abordagem de "governança com o não", em que os usuários de negócios devem ir à TI central com solicitações de uso de dados e aguardar a aprovação. Isso cria uma lacuna entre o negócio e a TI em termos de propriedade de dados, que só aumenta com a proliferação de dados.

Para tornar a produção de dados realmente bem-sucedida, as organizações devem garantir que suas iniciativas de dados sejam orientadas para os negócios e focadas em resultados, e que os dados sejam democratizados e acessíveis em toda a organização.

Essa abordagem envolve permitir a entrega ágil de valor incremental por meio de dados, estabelecendo uma linguagem comum entre negócios e TI, obtendo eficiências por meio da reutilização de produtos de dados, elevando a confiança da organização nos dados e arquiteturas de dados preparadas para o futuro com abordagens modernas, como malha de dados, malha de dados ou arquitetura de hub de dados.

Para implementar com sucesso uma estratégia de produto de dados, as equipes de dados modernas devem obter o alinhamento das partes interessadas de forma antecipada e consistente, adotar uma mentalidade de gerenciamento de produto, priorizar a qualidade e a confiabilidade dos dados, investir em ferramentas de autoatendimento e identificar a estrutura de equipe apropriada para a organização de dados.

Seguindo essas etapas, as equipes de dados podem atingir os objetivos de sua organização e implementar com sucesso uma estratégia de produto de dados.

No entanto, os profissionais de dados enfrentam uma lacuna de eficiência; eles gastam muito tempo obtendo acesso aos dados de que precisam e colocando-os no contexto de negócios apropriado. A estrutura de entrega de dados confiáveis ​​para especialistas de negócios no ponto de necessidade é fundamental para liberar o valor dos dados.

Aplicativos de autoatendimento, como ferramentas de preparação de dados, permitem que os usuários de negócios acessem um conjunto de dados e, em seguida, limpem, padronizem, transformem ou enriqueçam os dados. Eles podem compartilhar facilmente suas preparações e conjuntos de dados ou incorporar preparações de dados em cenários de integração de dados em lote, em massa e ao vivo.

Para realmente democratizar os dados, as organizações devem começar democratizando a qualidade dos dados e dando aos usuários corporativos acesso às funções de qualidade dos dados.

Para que os usuários de negócios possam finalmente agir sobre os dados antes que eles preencham os painéis de negócios, os provedores de software investem muito em UX e em aplicativos mais fáceis de usar.

As soluções de código baixo ou sem código para não especialistas em dados podem ajudar os usuários de negócios a ter uma abordagem proativa ao gerenciamento de dados, incluindo qualidade de dados e, assim, oferecer suporte a uma cultura de dados mais ampla que se alinha aos objetivos de negócios de uma organização.