Forças que impulsionam a explosão na estratégia de dados empresariais
A maioria dos setores agora está envolvida em programas de transformação projetados para remodelar seus modelos de negócios, aproveitando o imenso potencial dos dados. Investimentos em monetização de dados para marketing, vendas, serviços e operações consistentemente oferecem um ROI maior do que usos alternativos de capital.
A explosão de big data estruturados e não estruturados nos últimos anos levou os CEOs a aderirem à monetização de dados, agravada por uma queda drástica nos custos de armazenamento e processamento e pelo foco regulatório crescente na qualidade dos dados, políticas, modelos de governança, agregação, métricas, relatórios e monitoramento.
Tornando-se um campeão digital
Instituições líderes que antes usavam apenas análises descritivas e diagnósticas para informar a tomada de decisões agora estão incorporando análises preditivas e prescritivas em produtos, processos, serviços e várias atividades de linha de frente. Onde antes construíam data warehouses relacionais para armazenar dados estruturados de fontes específicas, agora estão operando “data lakes” com sistemas de arquivos distribuídos em larga escala que capturam, armazenam e atualizam instantaneamente dados estruturados e não estruturados de uma vasta gama de fontes para oferecer suporte a acesso de dados mais rápido e fácil.
Ao mesmo tempo, os “campeões digitais” estão aproveitando a tecnologia de nuvem para tornar suas operações mais enxutas e eficientes e impulsionar a agilidade e a inovação. A maioria desses campeões criou uma nova unidade sob um diretor de dados para executar sua transformação de dados e garantir uma governança de dados disciplinada que converta dados brutos em receita, excelência em serviços, fidelidade à marca e operações mais eficientes.
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A transformação digital implementada corretamente produz enormes benefícios. Uma gigante de serviços financeiros sediada nos EUA gerou mais de US$ 400 milhões em economias ao racionalizar seus ativos de dados de TI e US$ 2 bilhões em ganhos com receitas adicionais, menores requisitos de capital e maiores eficiências operacionais. Uma seguradora sediada nos EUA espera aumentar seus lucros em 25% em segmentos e produtos-alvo, graças a iniciativas de negócios orientadas por dados.
No entanto, apesar desses ganhos impressionantes com os investimentos em transformação digital, muitas outras organizações ainda lutam para capturar valor real de seus programas de dados, com algumas obtendo retornos escassos de investimentos totalizando centenas de milhões de dólares.
Então, como as empresas evitam essas dificuldades e percebem os ganhos impressionantes que outras têm? Resposta: Desenvolva uma Enterprise Data Strategy (EDS) que sirva como o núcleo para a evolução da sua empresa para a empresa orientada por dados do futuro .
5 Princípios Orientadores
Defina uma estratégia de dados clara
Defina a visão orientadora para sua jornada de transformação de dados, crie uma estratégia para transformar a organização e estabeleça marcos claros e mensuráveis.
Traduza a estratégia de dados em casos de uso tangíveis
Selecione uma variedade de casos de uso e priorize-os de acordo com seus objetivos, use casos de uso de alta prioridade para impulsionar os recursos internos e comece a estabelecer bases de dados sólidas.
Projete arquitetura de dados inovadora para dar suporte aos casos de uso
Defina o suporte técnico necessário para seu roteiro de casos de uso e projete uma arquitetura de dados modular e aberta que facilite a adição de novos componentes posteriormente.
Estabeleça uma governança de dados robusta para garantir a qualidade dos dados
Avalie a qualidade dos dados, estabeleça uma governança de dados robusta com responsabilidade clara pela qualidade dos dados e forneça ferramentas de autoatendimento para facilitar o acesso aos dados em toda a organização.
Mobilize a organização para entregar valor
Alinhe a organização e a cultura com os novos recursos, comunique os incentivos para capacitar a empresa transformada digitalmente e treine as pessoas para aproveitarem os novos recursos digitais.
Data Lakes – Novas tecnologias que ajudam sua estratégia de dados corporativos a ter sucesso
A era da transformação deu origem a novas tecnologias que fortalecem o novo modelo operacional digitalmente transformado. Armazenar seus dados em data lakes é necessário para fornecer acesso, flexibilidade, agilidade e análises em tempo real para monetizar dados.
Um data lake não é um substituto direto para um data warehouse; eles são tecnologias suplementares que atendem a diferentes casos de uso com alguma sobreposição. A maioria das organizações que têm um data lake também terá um data warehouse, embora outra vantagem dos data lakes seja que eles podem ser menos dispendiosos para implementar e operar.
O caso da implementação do data lake
| Data lake | Data Warehouse tradicional no local |
|---|---|
| Dados armazenados em formato nativo | Dados requerem transformação |
| Pode armazenar dados ilimitados para sempre | Caro para armazenar grandes volumes |
| Esquema em leitura | Esquema na gravação |
| Armazenamento e computação desacoplados | Armazenamento e computação fortemente acoplados |
As empresas podem usar a infraestrutura existente para lançar seu data lake quase imediatamente, aproveitando os recursos de segurança, compatibilidade e acessibilidade que já desfrutam com os produtos empresariais da Microsoft, no caso do Azure, ou prontos para uso, no caso da AWS e da Google Cloud Platform .
Todos querem insights utilizáveis mais rapidamente. O desafio não é armazenar os dados, é acessar e analisar os dados. As empresas estão implementando tecnologias de data lake de maneiras inovadoras que superam a concorrência para obter sucesso na transformação. Ao implementar e alavancar esses recursos hoje, elas estão prontas para serem as campeãs digitais de amanhã.
Mapeando o caminho do Data Lake para a análise
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O roteiro que leva à estratégia de dados
Para criar uma estratégia de dados bem fundamentada que torne os dados acessíveis e utilizáveis, as organizações devem abordar não apenas o armazenamento de dados, mas também todas as maneiras pelas quais adquirem, acessam, compartilham, gerenciam e usam dados para dar suporte às complexas demandas de processamento e tomada de decisões da atualidade.
Há seis componentes principais de uma estratégia de dados que trabalham juntos como blocos de construção para dar suporte ao gerenciamento de dados em uma organização de forma abrangente. O roteiro reside no primeiro componente, Visão/Estratégia, e é um elemento-chave para obter a aprovação executiva e a adesão de todos os departamentos para um lançamento e implementação bem-sucedidos.
Os componentes do desenvolvimento da estratégia de dados empresariais
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Os principais componentes explicados:
1. Visão
Uma estratégia de dados robusta deve começar com uma visão que inclua um roteiro para a estratégia de negócios e pessoas. Faça estas perguntas:
- Qual é o problema que você precisa resolver?
- Que tipo de dados podem ajudar?
- Como os dados serão obtidos?
- Como os dados serão armazenados e gerenciados?
- Qual seria o método de análise dos dados?
- Quem serão as partes interessadas nos dados?
- Como os dados serão compartilhados entre a equipe?
Uma vez que esses princípios de condução estejam em vigor, um roteiro (pode ser de 1 ano, 3 ou 5 anos) deve ser colocado em prática, seguido pela proposta de valor. Assim que a visão for definida, as organizações podem então alinhá-la com as metas corporativas, de negócios e de TI.
Roteiro de implementação da estratégia de dados
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2. Governança
Com mudanças na tecnologia, processamento e metodologia, a governança de dados fornece o rigor necessário sobre o conteúdo dos dados. Ela garante que os dados sejam gerenciados consistentemente em toda a organização e que as decisões sobre como os dados são processados, gerenciados ou compartilhados não sejam tomadas por um indivíduo; em vez disso, são derivadas das regras e políticas da governança de dados.
A maioria das iniciativas de governança de dados se limita a esforços de projeto específicos. A governança de dados eficaz, no entanto, deve se concentrar em três elementos principais:
- Governança do programa para abordar escopo e orçamento
- Governança arquitetônica para definir e alinhar aos padrões de tecnologia
- Governança de dados para impulsionar os requisitos e a consistência
Nossos dados mostram que 80% dos campeões digitais (empresas bem-sucedidas em suas iniciativas de transformação digital) estão investindo em recursos de governança de dados para uma base forte e escalável antes de integrar dados ou criar recursos analíticos avançados.
Governança de dados – um investimento fundamental
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3. Organização
Uma estratégia de dados também deve incluir atenção a capacidades, procedimentos e papéis organizacionais ao documentar quem faz o quê com os dados para facilitar a colaboração e evitar duplicação. Todos usam dados de forma diferente e os papéis dos indivíduos na coleta, gerenciamento e análise de dados variam.
4. Negócios
Uma estratégia de dados eficaz garante que o negócio e a TI liderem conjuntamente a direção de uma organização ao entender as necessidades, capacidades e prioridades um do outro. Isso ajudará as organizações a adotarem uma abordagem “liderada pelo negócio ou habilitada pela tecnologia”.
A ideia é colocar em movimento as metas, aplicações e métricas unificadas e então criar um caso para justificativa de negócios. O caminho para a adoção de uma estratégia de dados integrada se torna mais claro quando há medição de valor visível. A estratégia de dados deve reforçar a consistência em como as iniciativas são medidas, avaliadas e rastreadas em todos os níveis.
5. Dados
Os requisitos de dados na estratégia de dados essencialmente se resumem a quais dados uma organização precisará e como eles serão compartilhados? Uma estratégia de dados eficaz deve identificar os temas e problemas comuns relacionados aos dados em si, como arquitetura de dados, movimentação de dados, qualidade de dados e conformidade de dados.
A arquitetura de dados é talvez o elemento mais importante da estratégia de dados de uma organização, e o primeiro passo é determinar quais conjuntos de dados existem entre as unidades de negócios em toda a empresa. Os catálogos de dados são ferramentas úteis para esse propósito. Depois disso, vem a análise de dados, onde os dados precisam ser armazenados em um único repositório, como um data warehouse ou data lake.
Por fim, uma organização deve identificar um pipeline de dados para ingerir dados brutos de fontes distintas e replicá-los para um destino de armazenamento e análise. Todos esses elementos ajudam a garantir que a solução final entregue os requisitos de negócios certos no momento certo.
6. Técnico
A estratégia de dados também deve abordar os aspectos técnicos dos dados, como a arquitetura técnica, servidores, armazenamento, rede e escalabilidade. A avaliação e identificação da arquitetura técnica é o elemento prioritário aqui, seguido pela definição e documentação da arquitetura conceitual, técnica e fluxo de dados. Essas expectativas de funcionalidade são interdependências para chegar aos melhores recursos disponíveis.
A organização pode então organizar a estratégia de dados resultante em uma estratégia de implementação e um roteiro alinhados aos seis pilares, conforme mostrado abaixo.
Alinhamento da estrutura com a estratégia de dados
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Dependendo das prioridades corporativas, os novos recursos de negócios criados na extrema direita do gráfico podem ser recursos de serviço, vendas, marketing ou operacionais levados ao próximo nível, ou seja, processos transformados digitalmente que são orientados por dados. Este modelo representa o nexo da estratégia corporativa, ativos de dados e os recursos de negócios transformados digitalmente definidos na extrema direita do gráfico.
Definir uma estratégia de dados é fundamental
Uma iniciativa de estratégia de dados não é um esforço único; em vez disso, deve ser um conjunto de metas de vários anos com um conjunto de marcos de entrega de curto prazo. A maioria das organizações já investiu em inúmeras iniciativas de gerenciamento de dados, mas não veem muita tração quando não estão alinhadas umas com as outras.
Uma estratégia de dados robusta posiciona as organizações para entregar a melhor solução possível conforme suas necessidades crescem e evoluem. Ela também se torna um roteiro para abordar as necessidades de gerenciamento de dados existentes e futuras.
A Trianz ajudou diversas empresas a organizarem, analisarem e alavancarem seus ativos de dados para garantir uma vantagem competitiva imbatível.
Como uma estratégia de dados empresariais pode transformar minha organização?
A Trianz desenvolveu um kit de ferramentas completo com frameworks, designs e alternativas tecnológicas para lidar com os desafios empresariais mais difíceis da atualidade. Nossa abordagem para a transformação digital garante que cada aplicativo, recurso e ferramenta que você usa seja ideal para tomar decisões estratégicas que levem a um maior impacto empresarial.
