Como Aplicar Estratégia de Dados no Seu Negócio?

No atual ambiente de negócios, o volume de dados gerados é imenso e continua a crescer exponencialmente. Utilizar esses dados de forma estratégica é fundamental para obter insights valiosos, otimizar processos e tomar decisões mais informadas. A implementação de uma estratégia de dados estruturada envolve várias etapas essenciais, cada uma contribuindo para maximizar o valor dos dados no negócio.

Data Strategy

A estratégia de dados orienta o pensamento e a tomada de decisões de maneira estruturada. Este processo pode ser dividido em várias etapas fundamentais:

Discovery

O primeiro passo na estratégia de dados é a identificação e compreensão das fontes de dados existentes. Isso inclui avaliar o estado atual dos dados e as necessidades do negócio, garantindo que todas as fontes relevantes sejam consideradas e que quaisquer lacunas sejam identificadas para futuros aprimoramentos.

Governança de Dados

A governança de dados estabelece políticas e práticas para assegurar a integridade, segurança e conformidade dos dados. Segundo o Gartner Group, a governança de dados engloba uma coleção de processos, funções, políticas, padrões e métricas que garantem o uso eficiente e eficaz das informações, permitindo que uma organização alcance suas metas. Implementar uma estratégia abrangente de governança é essencial para maximizar o valor dos dados, garantindo a privacidade e a confiança.

Gerenciamento de Dados

O gerenciamento de dados inclui a organização e manutenção dos dados para garantir sua qualidade, acessibilidade e relevância. Isso envolve processos de ETL (Extração, Transformação e Carregamento), que permitem a automação e integração de diversas fontes de dados, criando uma única fonte de verdade para a organização. A preparação de dados transforma-os de sua forma bruta em um formato processável e relevante.

Ciência de Dados

A ciência de dados unifica estatísticas, análise de dados, computação e métodos relacionados para compreender e analisar fenômenos reais. Construir modelos de análise avançada e preditiva permite fornecer insights valiosos para os negócios. O processo de ciência de dados segue uma abordagem estruturada, incluindo:

1. Compreensão do problema: Como os dados podem solucioná-lo?
2. Análise de dados: Que dados estão disponíveis?
3. Preparação e transformação de dados: Em que estado estão os dados?
4. Modelagem de dados: O que os dados podem revelar sobre o presente e o futuro?
5. Visualização de dados: Qual é a melhor maneira de contar a história e compartilhar os dados?

Visualização de Dados

A visualização de dados é a arte de contar narrativas com dados. Transformar dados complexos em dashboards e relatórios compreensíveis facilita a interpretação e comunicação dos insights. Com a previsão de que até 2025 serão gerados diariamente 463 bilhões de gigabytes de dados globalmente, é crucial interpretar esses dados, entender padrões e transformá-los em insights para contar histórias que façam sentido para a organização.

Predição

A utilização de modelos preditivos permite antecipar tendências e comportamentos futuros, sendo fundamental para a tomada de decisões estratégicas. Isso ajuda as empresas a se prepararem para possíveis cenários e a se manterem competitivas no mercado.

Cognição para Tomada de Decisão

A implementação de sistemas cognitivos automatiza e otimiza as decisões de negócio. Esses sistemas utilizam inteligência artificial e aprendizado de máquina para analisar dados em tempo real e fornecer recomendações precisas e rápidas, aumentando a eficiência e eficácia das decisões empresariais.

Data Governance

Desenvolver um framework para gerir ativos de dados e inteligência artificial é crucial para qualquer organização. A governança de dados, segundo o Gartner Group, inclui processos, funções, políticas, padrões e métricas que asseguram o uso eficiente das informações. Estabelecer uma governança de dados robusta é essencial para garantir a integridade dos dados sem comprometer a agilidade, além de assegurar a aplicação ética e responsável dos dados, mantendo a privacidade e a confiança.

Data Management

O gerenciamento de dados envolve a automação de processos com ETL, integrando soluções de extração, transformação e carregamento de dados. Este processo traz dados de todas as fontes relevantes para gerar insights precisos, transformando-os em informações organizadas e confiáveis. O ETL é fundamental para preparar os dados de maneira que sejam facilmente acessíveis e processáveis, facilitando a análise e a tomada de decisões automatizadas.

Data Science

A ciência de dados combina estatísticas, análise de dados e computação para entender e analisar fenômenos reais. O processo estruturado da ciência de dados inclui a compreensão do problema, análise e preparação dos dados, modelagem e visualização. Este processo permite transformar variáveis desconhecidas em otimizações que agregam valor ao negócio, ajustando e melhorando a tomada de decisões.

Data Visualization

Contar histórias com dados é essencial para uma melhor compreensão. A visualização de dados transforma informações complexas em narrativas acessíveis, permitindo identificar padrões e gerar insights. Com a previsão do aumento massivo de dados, é cada vez mais importante utilizar técnicas de UI e UX para criar visualizações que façam sentido para a organização.

Implementar uma estratégia de dados estruturada é essencial para maximizar o valor dos dados e obter uma vantagem competitiva. Desde a descoberta e governança até a visualização e predição, cada etapa desempenha um papel crucial na transformação dos dados em insights acionáveis. Adotar essa abordagem estruturada não apenas melhora a qualidade das decisões, mas também fortalece a posição da empresa em um mercado cada vez mais orientado por dados.