Táticas essenciais para dados e análises

A Gartner Inc. fez um estudo e criou um roadmap de TI sobre as estratégias de dados e análises que melhor se adaptam às ambições de negócios. De acordo com especialistas da empresa, é cada vez mais necessário a precisão, planejamento e foco ao se analisar determinados dados e otimizar cenários. Atender às demandas do mercado requer estar antenado e disposto a inovar, de acordo com as necessidades do cliente.

Nesta nova era em que vivemos, fica cada vez mais claro que “cliente em primeiro lugar” é uma máxima extremamente positiva que gera o ciclo de satisfação e lucro que as grandes empresas procuram. Grande parte do aumento do enriquecimento, desenvolvimento e reconhecimento de uma empresa, seja da área que for, depende diretamente da satisfação de seus clientes.

Um público bem atendido é um público que volta para mais serviços ou produtos e que os recomenda para outras pessoas. Daí a importância de se ter um espaço no qual a análise de dados e cenários ganha destaque. Prever tendências de mercado, avaliar a satisfação e as necessidades do cliente são questões facilmente respondidas pelas tecnologias de dados e analytics.

Questionamentos importantes para o desenvolvimento de dados e análises

Resumidamente, as organizações de sucesso se fazem algumas perguntas que as impulsionam em termos de diferenciação e crescimento. Algumas das principais questões da iniciativa de dados e análises são:

1. O escopo da iniciativa é estratégico, operacional ou governança?
2. Quais são os principais estágios e atividades?
3. Quais líderes e equipes precisam ser envolvidos?

Criar visão e estratégia

Estabeleça a adesão das partes interessadas para o programa de dados e análise

• Entenda as principais prioridades de negócios e como os dados e análises se alinham com a entrega de valor comercial;
• Estabeleça uma linha de base do estado atual para servir de pilar para a melhoria contínua;
• Identifique oportunidades para monetizar e explorar ativos de dados por meio de casos de uso de outras empresas;
• Projete uma estratégia ágil de analytics que responda a um cenário em mudança.

Estabelecer  uma estrutura operacional

Desenvolva um modelo operacional equilibrado com eficiências operacionais aprimoradas

• Identifique as funções e competências e direcione o modelo operacional necessário para criar uma organização baseada em dados;
• Crie um modelo organizacional de duas camadas: um com uma equipe centralizada de trabalho e outro com equipes descentralizadas;
• Projete a estrutura arquitetônica para a plataforma de dados e análise;
• Crie órgãos de administração distintos para supervisionar questões estratégicas versus imperativos de solução de dados táticos.

Estabelecer governança

Implemente padrões de governança e procedimentos para estrutura de mitigação de risco de dados

• Estabeleçer padrões de definições de dados consistentes e defina políticas de governança;
• Desenvolver gerenciamento de dados e estrutura de integração para atender desafios emergentes;
• Medir precisão, não duplicação, competitividade, relevância e atualidade dos dados;
• Desenvolver estrutura para resistir à acumulação de dados, garantindo sua segurança.

Inteligência contínua

Demonstre ganhos rápidos derivados de insights baseados em dados

• Integre recursos de analytics de plataformas de negócios digitais e ecossistemas para apoiar o crescimento, velocidade e agilidade da empresa;
• Obtenha ganhos rápidos equipando usuários de negócios com modelos analíticos para entender estados presentes e prever os futuros;
• Automatize o processo de visualização e análise de dados usando analítica aumentada.

Refinar e progredir

Melhore e aprimore continuamente os dados e sua maturidade analítica

• Buscar feedback para avaliar e melhorar a eficácia do programa;
• Reavaliar dados e a estratégia de análise à luz das tecnologias emergentes;
• Criar novas funções e habilidades dos processos empresariais: o plano é informado pela maturidade, cultura e “apetite de risco”.