Quatro dicas para criar uma estratégia de dados com sucesso

Tornar-se numa empresa baseada em dados não é tão simples como acumular muitos dados. Se fosse, mais empresas já estariam a colher frutos dessa coleta.

Por Martha Heller

Dados. Acho um pouco surpreendente que cinco letras pequenas tenham um impacto tão profundo no nosso mundo social, político e empresarial. Os dados estão a tornar-se rapidamente a moeda mundial, o que pressiona verdadeiramente os CIO a desenvolverem uma estratégia de alto valor para os seus negócios.

A maioria das empresas está cheia de dados, mas por várias razões não foi possível dar-lhes bom uso. Que dados devemos recolher? Que departamento “é dono” dos dados? Como projetamos a arquitetura certa para proteger os dados e torná-los facilmente disponíveis? Como mudamos a nossa cultura para que os nossos líderes empresariais comecem a tomar decisões com base em dados?

Quem me dera ter a resposta para estas perguntas, mas não tenho. O que tenho, graças às minhas redes CIO perspicazes e generosas, são algumas ideias inteligentes sobre como fazer com que uma estratégia de dados descole. Seguem-se algumas ideias valiosas, retiradas de conversas recentes, que espero sejam valiosas para a sua própria estratégia de dados.

Comece com um problema de negócio

A estratégia de Sherry Aaholm na criação de um negócio baseado em dados era começar por limpar apenas os dados que resolveriam um problema de negócio claro e preciso. “Se eu passasse por esta empresa e dissesse: ‘Preciso que todos os dados de fabrico sejam limpos e num só lugar.’ As pessoas diriam: ‘Isto parece muito caro e levaria 100 anos'”, disse Aaholm, que acaba de ser promovido do CIO a Chief Digital Officer da Cummins, um fabricante de motores.

Em vez disso, a Aaholm aproveitou uma grande oportunidade, usando analítica para reduzir os custos de garantia e limpou apenas esses dados. “Identificámos 50 fontes-chave de dados relevantes e reduzimo-lo para 20, limpamos, colocámo-lo num lago de dados e disponibilizámo-nos, mas apenas para resolver problemas de garantia do cliente”, disse. “Quando demonstrámos que podíamos resolver esse grande problema, as pessoas começaram a acreditar nos dados e a pedir mais.”

Comece com um “espantalho

Os seus parceiros de negócio sabem que os dados podem ser poderosos e sabem que os querem, mas nem sempre sabem especificamente que dados precisam e como usá-lo. A organização de TI sabe como recolher, estruturar, proteger e entregar dados, mas normalmente não é responsável por definir a melhor forma de alavancar os dados. Este fosso entre fornecer os dados e usá-lo pode ser tão grande como o oceano, sobre o qual o CIO precisa para construir uma ponte.

Para a, rede de laboratórios norte americana, LabCorp, que realiza testes Covid em larga escala, os dados são a força vital da empresa. Lance Berberian, Chief Information and Technology Officer, inicia a conversa de dados apresentando um protótipo. “Quando estávamos a construir a primeira versão do nosso painel Covid, disse à nossa equipa de informática que os cientistas vão querer ver o período de testes modelado de uma determinada forma; vão querer comparar as taxas de infeção entre homens e mulheres e ver os dados por categorias etárias”, disse. “Fornecemos aos cientistas dados suficientes na versão piloto para eles dizerem: “Isso é incrível. Na próxima versão, gostaria de ver X, Y e Z'”.

“Se tivéssemos começado com uma página em branco, não teríamos conseguido entregar o painel tão rapidamente como o fizemos. Os CIO precisam de pessoas nas suas equipas que tenham as suas próprias ideias sobre o valor dos dados e possam mostrar aos seus parceiros de negócio mais do que uma folha de papel em branco.”

Criar uma cultura para atrair cientistas de dados

Mas como atraímos aqueles cientistas de dados brilhantes que podem construir o espantalho do painel de dados? Para enfrentar o desafio de um mercado muito apertado para estas aves raras, Nick Daffan, CIO da Verisk Analytics, sugere dar aos cientistas de dados o que todos nós queremos: um trabalho interessante que cria um impacto. “Os cientistas de dados querem pôr as mãos em dados que têm profundidade e amplitude e querem trabalhar com as ferramentas e métodos mais avançados”, diz Daffan. “Também querem ver os seus modelos implementados, o que significa poder ajudar os seus parceiros de negócio e os clientes a utilizarem os dados de forma produtiva.”

O que são dados interessantes? “O desafio de integrar dados não estruturados com dados estruturados gera muito interesse na comunidade de ciência de dados”, diz Daffan. Por exemplo, os cientistas de dados de uma seguradora de vida têm acesso a um grande volume de dados estruturados, incluindo informações sobre políticas e sinistros. Podem então criar camadas de dados não estruturadas, como bibliotecas de imagem ou formas seguras, ou até mesmo dados de uma ferramenta de reconhecimento de voz. “É aí que fica interessante”, disse Daffan.

Sair da entrega de dados

Com o seu programa de dados agora retirado e os seus cientistas de dados bloqueados e carregados, está pronto para analítica nirvana: um modelo operacional que permite aos seus parceiros de negócio ajudar a si mesmos. Satya Jayadev, CIO da Skyworks Solutions, um fabricante de semicondutores americano, retirou a TI da função de entrega de dados e democratizou-a. “criámos uma nova equipa de dados dentro da organização de TI, que é liderada por alguém cujo papel é compreender todos os dados que entram na organização”, diz. “Penso no líder dos dados como o talho – ele corta e corta a carne em cubos para os nossos utilizadores comerciais, mas eles levam a carne para casa para criar as suas próprias refeições”, disse Jayadev.

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