O que é Estratégia de Dados e como criar uma?
Aproveite todo o potencial dos dados da sua empresas. Por meio de uma estratégia assertiva, saiba como colocar em prática um processo de gestão de dados.
A utilização de uma estratégia de dados tem se tornado uma tendência de mercado. A partir deles, é possível tomar decisões mais assertivas nos negócios da empresa, assim como gerar insights para novos desdobramentos.
Contudo, os dados não devem ser utilizados de forma desorientada, sem organização ou sem o entendimento do seu real significado, entre outros pontos.
Para aproveitar ao máximo o potencial dos dados das empresas, é preciso ter uma estratégia que forneça as diretrizes corretas para extrair todos os benefícios.
No artigo de hoje, vamos falar sobre o que é ter uma estratégia de dados, quais os seus objetivos, como colocá-la em prática e exemplos de utilização das estratégias.
O que é Data Strategy?
Data Strategy ou Estratégia de Dados, em português, é um conjunto de práticas implementadas em um curto, médio e longo prazo, onde os dados são gerenciados de forma correta e, posteriormente, utilizados de forma assertiva.
Isto é, a partir de um processo de gestão de dados (extração, armazenamento, processamento, segurança e outros) é possível que os usuários tomem decisões e gerem insights para a empresa, de forma a impactar positivamente os negócios.
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Qual o objetivo da Estratégia de Dados?
Construir uma cultura de conscientização que se estenda desde a concepção dos dados até sua aplicação final, é um dos objetivos mais gerais da estratégia de dados.
Tudo isso sem deixar para trás elementos importantes nesse processo, como:
- Pessoas;
- Ferramentas (softwares de extração, análise, visualização de dados);
- Tecnologias (linguagens de programação, machine learning, containers);
- Arquiteturas (sistemas de armazenamento, processamento e disponibilização de informações),
- Governança (lei geral de proteção de dados – LGDP);
- Outros itens que acompanham o uso consciente e assertivo dos dados.
Mas, uma boa estratégia de dados não envolve somente pontos técnicos (armazenamento, análises, arquiteturas, documentação).
Ela também deve incluir as pessoas que vão fazer o uso, a gestão e as análises dos dados: construtores, tomadores de decisão e outras pessoas impactadas pela estratégia, de forma direta ou indireta.
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Boas práticas na gestão de dados
Quando falamos de pessoas durante o processo, é primordial que todos estejam alinhados com a nova prática em relação ao uso dos dados. Assim, as estratégias definidas devem ser claramente ensinadas e divulgadas entre os colaboradores.
Já os colaboradores devem ser treinados para a correta utilização de dados, bem como deve existir uma equipe ou unidade responsável pela divulgação da estratégia, por meio de cientistas, engenheiros, arquitetos, entre outros profissionais da área.
Além disso, é muito importante que a estratégia esteja alinhada com os objetivos da empresa durante a sua implementação. E se mantenha dessa maneira após a execução, garantindo que as práticas planejadas sejam mantidas ao longo do tempo e atinjam as metas definidas.
Todos os processos e fluxos relevantes que envolvem os dados precisam ser documentados: os dados envolvidos e as pessoas inseridas. Dessa forma, todos os personagens que compõem a estratégia têm seus papéis e responsabilidades bem definidos.
Uma estratégia de dados eficaz precisa ser desenhada levando em consideração todos, ou a maior parte, dos componentes da empresa. Sobretudo as pessoas, as tecnologias e as arquiteturas já existem neste ambiente.
Dessa forma, a estratégia proposta consegue integrar não somente os dados, mas também as ferramentas e as pessoas ao criar um ecossistema que abarque todos os elementos.
O objetivo comum é claro: gerar impacto positivo na empresa, respeitando e cumprindo as normas de governança.
Em uma estratégia bem sucedida, os dados devem também ser avaliados com relação à sua qualidade, verificando características, como:
- Tipos de dados;
- Estruturas de dados existentes;
- Disponibilidade;
- Conformidade;
- Completude.
A criação de uma boa estratégia de dados, bem como sua aplicação e manutenção, não é uma tarefa fácil. São necessárias avaliações do cenário atual da empresa para compreender forças e fraquezas em relação ao uso de dados.
Não só isso, é necessário compreender quais as relações entre as pessoas e os dados, ou seja, como os colaboradores buscam e utilizam as informações disponibilizadas, assim como as arquiteturas, ferramentas e tecnologias usadas.
Além de forças e fraquezas, também é importante entender claramente quais são os objetivos ao longo do tempo com a estratégia: quais são as metas de curto, médio e longo prazo que a empresa deseja obter.
Todo esse entendimento busca deixar claro quais são os investimentos necessários na implementação da estratégia, sejam eles técnicos ou humanos, para que a prática se mantenha com o tempo.
Veja também: Data Science: o que é e como começar.
Como funciona a Estratégia de Dados?
Como mencionamos, uma boa estratégia de dados leva em conta muitos aspectos, sejam técnicos e humanos, e sua correta criação, implementação e manutenção dependem da empresa como um todo.
E não basta apenas criar a estratégia e apresentar aos colaboradores. É preciso que a empresa como um todo adote-a como uma prática diária, que vai se adequar às mudanças de escopo do negócio ao longo do tempo, mas sem perder a sua essência: gerar impactos positivos ao negócio na tomada de decisão e geração de insights com a correta gestão de dados.
Para o bom funcionamento de uma estratégia de dados, alguns itens são indispensáveis e precisam ser trazidos à tona a todo momento na estratégia, para que ela seja bem executada.
O pontapé inicial de toda estratégia é o alinhamento com as expectativas do negócio, ou seja, a estratégia deve refletir as necessidades, desejos e planos futuros da empresa, independente dos dados que serão utilizados.
Uma vez alinhada as expectativas, agora chega o momento de especificar os dados necessários, avaliar sua maturidade e fazer a correta gestão, para extrair deles o valor que representam.
Com expectativas e dados bem definidos, os processos de extração, armazenamento, processamento, carregamento, análise, visualização, entre outros, podem ser identificados no contexto atual da empresa e/ou desenhados para os próximos passos.
Expectativas, dados e processos conversam entre si quando colaboradores estão motivados com a adoção da estratégia.
Assim, eles entendem a sua necessidade e trabalham de forma colaborativa para que, juntos, mantenham o uso consciente e assertivo dos dados.
Claramente, os colaboradores precisam ser treinados para o uso das mais diversas ferramentas e tecnologias, e estejam a par do mundo de possibilidades que uma boa estratégia de dados pode trazer aos negócios.
Por fim, todas as expectativas, processos, ferramentas, fluxos precisam ser documentados e periodicamente revisados.
Dessa forma, garante-se que a estratégia proposta ajuda a empresa a resolver desafios e gerar resultados impactantes.
Aplicando Estratégia de Dados em diferentes setores
Mesmo com a crescente onda do uso de dados pelas empresas, a prática ainda não foi totalmente adotada.
No entanto, diversos segmentos podem (e devem) adotar uma estratégia de dados eficiente e robusta para alavancar seus negócios, e trazer mais ganhos e maior satisfação aos clientes.
Agrícola
O setor agrícola é um dos motores da nossa economia. A cada dia que passa, a tecnologia está presente no campo em diversas formas: com o uso do georreferenciamento para estudo de áreas de plantação, acompanhamento das safras e em outras aplicações.
Como o Brasil é um território que admite diversos tipos de culturas nos campos de plantação, existem diversas opções de sementes para serem plantadas em diferentes épocas do ano.
Proprietários de grandes lavouras tendem a fazer o mesmo tipo de cultivo ao longo do ano, pela experiência histórica com a lida na terra.
Uma estratégia de dados interessante nesse setor está ligada a oferecer diferentes tipos de sementes para agricultores, criando uma espécie de oferta personalizada.
Mas, outros fatores naturais podem ser quantificados e influenciam no desenvolvimento da lavoura (extensão e profundidade, tipo de solo, temperatura, quantidade de chuva, velocidade do vento, incidência de sol, entre outros), ofertando as sementes mais adequadas para o agricultor.
A análise de dados disponibiliza não só sementes, mas todo o material necessário para o cultivo da terra, adequados aos tipos de grãos ali presentes.
Assim, as empresas que oferecem os diferentes tipos de sementes e ferramentas aos agricultores, criam ofertas assertivas com base em dados reais e que se adequam a necessidade do fazendeiro.
Educação
O setor de educação privada cresce a todo o vapor em nosso país, nos mais diversos níveis, desde o ensino infantil até o nível superior.
Para a abertura de um curso, ou de uma escola e até mesmo de uma universidade, é feito um investimento relativamente alto em termos de estrutura física (construção de prédios, salas de aula, laboratórios, entre outras construções) e estrutura humana (funcionários administrativos, professores entre outros profissionais).
Além disso, as necessidades de diferentes tipos de profissionais para o mercado de trabalho mudam com o tempo.
Outro desafio é oferecer cursos que sejam requisitados, o que faz com que o número de alunos, em instituições de nível superior e técnico, cresça ou diminua e o investimento traga retorno ou não.
A fim de evitar o desequilíbrio (entre investimentos e demanda), uma estratégia de dados bem definida pode ser aplicada.
O objetivo é entender o comportamento e as tendências de cursos para uma determinada localidade de acordo com o mercado, utilizando dados demográficos, econômicos e do setor.
Uma vez entendido o comportamento e as tendências por meio da análise de dados, é possível ainda customizar os serviços oferecidos.
Inclusive, a modalidade de curso que mais se adequa (modelo presencial, híbrido, semi-presencial) com o intuito de fazer investimentos assertivos e ter uma maior previsibilidade de retorno.
Energia
O setor de energia é de extrema importância para economia atual, sobretudo quando falamos da distribuição de energia em nosso território, independentemente da fonte gerada.
Um problema recorrente nesse setor está relacionado com as quebras no fornecimento de energia, devido a fatores naturais (ação da natureza) e também pela falha de equipamentos (rompimento de cabos, desgaste de equipamentos entre outras possibilidades).
As falhas, infelizmente, acontecem, porém precauções podem ser tomadas para que elas sejam evitadas e, caso ocorram, sejam rapidamente solucionadas.
Nesse setor, os dados da distribuição de energia são gerados a todo instante, sendo possível monitorar o consumo ao longo do tempo. Picos e momentos de falta de energia podem ser interpretados como anomalias no sistema de geração e distribuição de energia.
Assim, uma estratégia de dados plausível nesse setor está conectada com a detecção de anomalias, a fim de realizar manutenções e intervenções de precaução, diminuindo as chances de quebra nos serviços.
A análise da possibilidade desse tipo de evento ocorrer é feita com base em dados históricos ou do fenômeno durante a distribuição. Com isso, esse mapeamento traz maior segurança aos usuários e as empresas. E, de forma antecipada, podem evitar esse tipo de ocorrência.
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