Métricas e indicadores para avaliar a maturidade de dados

Nos dias atuais, em que a quantidade de dados gerados pelas organizações está aumentando exponencialmente, é essencial que as empresas possuam uma estrutura de avaliação para medir a prudência de seus dados. Essa análise rigorosa permite que as empresas identifiquem lacunas em suas práticas de gerenciamento de dados, priorizem melhorias e desenvolvam um roteiro para aprimorar a maturidade dos dados.

Afinal, a capacidade de extrair insights valiosos e acionáveis dos dados é um diferencial competitivo inegavelmente importante. Para se ter uma ideia, de acordo com uma pesquisa realizada pelo Grupo Toccato, apenas 3% das empresas não possuem dados e não tomam decisão com base neles.

Níveis de maturidade de dados das empresas

Os níveis de maturidade de dados são uma representação dos estágios que as empresas podem atravessar no uso e aproveitamento de informações para guiar suas decisões e estratégias. Abaixo, um detalhamento sobre os níveis e como eles impactam o ambiente empresarial:

Data Negation: neste estágio inicial, encontramos organizações e pessoas que são resistentes ao uso de dados como ferramenta analítica. Para elas, os dados não são muito valorizados nos processos de negócio, e acreditam que as decisões baseadas em “feeling” são suficientes. A falta de dados disponíveis dificulta o desenvolvimento de projetos analíticos, e as principais fontes de informações nem sempre são coletadas ou armazenadas adequadamente;

Data Curious: aqui, as organizações começam a despertar a curiosidade pelo potencial dos dados, mas ainda de uma forma pontual e sem uma abordagem consistente. Algumas pessoas podem estar trabalhando com dados de maneira isolada e descoordenada, sem compartilhar informações ou ter processos analíticos definidos;

Data Try: já nesse estágio, as empresas estão em busca de estabilização e começam a testar alternativas para reduzir a dependência do “feeling” nas decisões. As pessoas e as organizações estão se conscientizando da importância dos dados. O perfil dos usuários é mais avançado nesse nível;

Data Safety: aqui, as organizações já fazem uso dos dados de uma forma mais estável e consistente. Os dados são usados principalmente para justificar as decisões tomadas, conferindo maior confiança na utilização das informações. Tanto as pessoas quanto as empresas possuem um conhecimento sólido em dados e são capazes de implantar rapidamente plataformas tecnológicas para resolver problemas específicos do negócio;

Data Driven: este é o nível mais alto de maturidade em dados, caracterizado por organizações altamente analíticas. As empresas possuem uma cultura sólida e baseada em insights, em que os dados são incorporados em todos os aspectos do negócio. As estratégias são definidas com base em informações concretas, os processos são orientados por dados, e as pessoas são capacitadas para usar dados em suas decisões diárias. Os insights orientados por dados estão enraizados nos processos e são facilmente acessíveis em toda a empresa.

Evolução da maturidade de dados

No cenário empresarial em constante evolução, o papel dos dados se tornou fundamental para o sucesso das organizações. Entender como evoluir nessa jornada, partindo da simples coleta de dados até a sabedoria aplicada no negócio, é crucial para alcançar o máximo potencial analítico. O processo de maturidade em dados envolve uma série de aspectos, desde o treinamento dos colaboradores até o desenvolvimento de infraestruturas de TI adequadas.

Para sair do estágio de Data Negation, por exemplo, o primeiro passo é investir na informatização, digitalização e mapeamento dos processos internos. Dessa forma, a coleta e visibilidade dos dados se tornam possíveis, mesmo que, inicialmente, haja uma utilização limitada dessas informações. O próximo nível, Data Curious, é alcançado com o aprofundamento na compreensão dos processos organizacionais.

Em seguida, no Data Try, é hora de realizar uma análise mais aprofundada dos dados. A integração de sistemas e a adoção de soluções de Analytics contribuem para uma tomada de decisão minimamente baseada em dados, elevando o nível analítico da empresa. No estágio de Data Safety, a organização deve focar na infraestrutura para se tornar verdadeiramente orientada por dados. Isso envolve a criação de Data Warehouses, Data Lakes e implementação de uma governança de dados sólida.

Por fim, alcançar o nível de Data Driven representa o ápice da maturidade em dados. Nesse estágio, a organização se volta para a análise prescritiva, buscando utilizar os dados para antecipar tendências de consumo e adotar estratégias mais avançadas. Investimentos em inteligência artificial, Machine Learning e Internet das Coisas (IoT) são comuns nessa fase, impulsionando ainda mais a capacidade de utilizar dados para a tomada de decisões estratégicas.

Na era atual, em que a tecnologia assume um papel central em todas as esferas da sociedade, as empresas estão cada vez mais conscientes da importância dos dados como ferramenta estratégica para o sucesso nos negócios. Ou seja, a alfabetização de dados emergiu como um diferencial significativo para a contratação de novos colaboradores. Para se ter uma ideia, ainda de acordo com pesquisa do Grupo Toccato, 90% das empresas avaliam atentamente as habilidades de alfabetização de dados ao considerar novos membros para suas equipes.

Em suma, uma estrutura de avaliação para a maturidade dados é crucial para qualquer empresa que deseja maximizar o valor de seus ativos de dados. Métricas e indicadores permitem que as organizações tenham uma visão global sobre os dados, o que gera percepções que, muitas vezes, dificilmente viriam à tona. Essa abordagem leva a uma melhor tomada de decisão, maior eficiência operacional e uma vantagem competitiva em um mercado cada vez mais orientado por dados.

*Guilherme Tavares é CEO do Grupo Toccato

fonte: https://itforum.com.br/noticias/metricas-indicadores-maturidade-dados/