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As empresas de hoje enfrentam o desafio da sobrecarga de dados.

Historicamente, tínhamos uma abordagem unilateral em relação aos dados: coletar o máximo possível deles, de tantas fontes quanto possível. No entanto, esse incessante acúmulo transformou os dados de um recurso valioso em uma verdadeira abundância.

Os esforços para gerenciar esse grande volume de dados resultaram em várias fontes de verdade, minando a confiança nos próprios dados. Como resultado, a qualidade dos dados, a governança e a confiança foram todas prejudicadas, afetando a tomada de decisões em vários níveis. Pesquisas recentes da Gartner®, na verdade, revelaram que "44% das funções de D&A são eficazes em fornecer valor à organização".1 Esses dados por si só destacam uma oportunidade significativa para melhorias.

Para muitos de nossos clientes, criar uma nova estratégia de dados envolve mais do que apenas encontrar novos parceiros ou soluções. Pelo contrário, exige uma revisão de como os dados são gerenciados em um nível organizacional, através da...

  • Auditoria das dificuldades e metas de dados da sua equipe
  • Desenvolvendo uma abordagem de gerenciamento de produtos para lidar com os dados.
  • Participação no mercado de dados para criar novos fluxos de receita
Auditoria das dificuldades e metas de dados da sua equipe

Para uma auditoria eficaz do ecossistema de dados da sua equipe, a colaboração desempenha um papel fundamental. Os stakeholders de diferentes linhas de negócio devem se unir para definir de maneira clara os problemas e requisitos de dados. Essa colaboração estabelece a base para abordar os desafios de dados da sua empresa, bem como para definir metas de curto e longo prazo para os resultados e insights orientados por dados.

Como exemplo, podemos citar um de nossos clientes no setor de serviços financeiros. Assim como muitas empresas modernas, este cliente, ao longo dos anos, tornou-se o responsável por um vasto repositório de dados, repleto de duplicatas, redundâncias e obstáculos de acesso.

Eles sabiam que era hora de uma nova estratégia de dados, mas ainda não haviam descoberto como isso seria para eles e suas operações. No entanto, uma coisa estava clara: os métodos atuais de gerenciamento de dados estavam prejudicando seus objetivos de negócios em maior escala.

O acúmulo incessante transformou os dados de um recurso valioso em uma verdadeira abundância.

Por exemplo, muitas de suas equipes sentiam a falta de uma única fonte de verdade para os dados do cliente, o que não apenas estava impedindo a otimização das experiências dos clientes, mas também prejudicando a geração de receita e a produtividade.

Historicamente, os dados da empresa eram armazenados em diversos sistemas legados, incluindo mainframes e vários data warehouses legados. Essa complexidade tornou cada vez mais difícil catalogar eficientemente as fontes de dados. Portanto, quando se tratava de criar uma visão abrangente dos clientes da empresa, as equipes não tinham outra opção senão extrair dados de várias fontes, aumentando a probabilidade de erros e omissões.

Desenvolvendo uma abordagem de gerenciamento de produtos para lidar com os dados.

Abordar desafios de gerenciamento de dados, como este, pode começar com a formação de uma equipe multidisciplinar composta por especialistas, cientistas de dados e analistas de dados (neste caso, principalmente dos departamentos de marketing e vendas). Essa equipe, então, colocaria suas mentes para trabalhar juntas para criar ideias e projetar soluções de dados sob medida para as necessidades de sua organização.

E é aí que entra a abordagem de gerenciamento de produto.

Quando as equipes começam a tratar os dados como um produto, naturalmente estabelecem um fluxo de trabalho de gerenciamento de produtos, o que aumenta a transparência e maximiza o valor. O objetivo de uma abordagem de produto de dados é criar ferramentas ou soluções de dados que possam ser usadas e reutilizadas por equipes em uma variedade de casos de uso. Em outras palavras: uma única fonte da verdade.

Por exemplo, uma organização, como o provedor de serviços financeiros mencionado acima, que está lidando com dados de clientes pode começar aproveitando os dados existentes para criar uma visão unificada de 360 graus dos dados do cliente. No passado, esta organização costumava descartar os dados após um único uso, limitando sua utilidade e eficiência geral. Por outro lado, um produto de dados, como o painel 360 graus para clientes, ofereceria uma fonte confiável e unificada de dados do cliente que poderia ser utilizada várias vezes.

No entanto, a criação de produtos de dados, como esse 360 graus para clientes, é apenas uma parte da jornada. Cultivar uma mentalidade de gestão de produtos em todo o portfólio de dados é igualmente importante.

Adotar uma abordagem de gestão de produtos para os dados da empresa, por exemplo, frequentemente requer designar um gerente de produto dedicado para cada produto de dados. Isso significa integrar pipelines automatizados de produtos de dados com agilidade e inteligência. E exige a governança de cada produto por meio de um sistema federado de observabilidade.

Essa abordagem estratégica garante que os dados continuem sendo um ativo comercial valioso, impulsionando consistentemente o valor tanto no presente quanto no futuro.

Uma abordagem estratégica garante que os dados continuem sendo um valioso ativo de negócios, impulsionando consistentemente o valor tanto no presente quanto no futuro.

Entrando no mercado de dados

Adotar uma mentalidade de gerenciamento de produtos para seus dados é uma ferramenta poderosa para aprimorar a acessibilidade e usabilidade de seus dados. No entanto, as implicações de uma estratégia de dados como produto se estendem ainda mais, além das fronteiras da sua empresa, abrindo caminho para a distribuição e monetização desses mesmos dados.

Ao agrupar seus dados em produtos, você pode disponibilizar esses dados limpos, abrangentes e gerenciados para mercados de dados. Nesses mercados, tanto os fornecedores quanto outros parceiros B2B a montante podem acessar esses dados para, por exemplo, executar modelos de IA de maneira mais abrangente ou criar experiências de usuário mais personalizadas.

Conforme os setores como o de serviços financeiros começam a se expandir para novos paradigmas, como o open banking, ajustar sua estratégia de dados para aproveitar essas oportunidades não é uma questão de "se", mas de "quando" e de quais recursos serão necessários.

Agora é a hora de começar a responder a essas perguntas.

Naveen Kamat é Vice-presidente & CTO de Serviços de Data e AI da Kyndryl


1 Gartner, CDAO Agenda 2023: Presence, Persistence and Performance, março de 2023

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