O caminho para uma organização data-driven

Hoje, as organizações mais bem-sucedidas utilizam os dados para obter uma vantagem competitiva, suportando através dos mesmos processos de decisão de negócio de grande relevância. Desta forma, todas as aplicações analíticas desenvolvidas para dispor de informação indispensável preveem a combinação de quatro componentes, todas de igual importância: Dados, Processo e Modelo Organizacional, Tecnologia, e Pessoas e Cultura.

Dados

Qualquer processo de decisão informado tem como ponto de partida os dados, que não têm significado por si só. A definição do contexto é fulcral para uma correta análise e utilização pelas organizações, bem como para atingir uma mais ampla literacia de dados.

Processo e Modelo Organizacional

A literacia de dados pode ser definida como a capacidade de ler, escrever e comunicar os dados em contexto, incluindo a compreensão das fontes, dos métodos analíticos, das técnicas aplicadas e, sobretudo, a capacidade de descrever o caso de uso, a aplicação e o valor resultante. As organizações terão de efetuar uma profunda reflexão sobre o seu grau de maturidade analítica e qual a estratégia de dados a implementar para obter uma vantagem competitiva no seu setor de atividade. Posto isto, quatro pilares entram em equação: tecnologia, modelo de governo, estrutura organizacional e valor de negócio.

No que diz respeito à tecnologia e ao modelo de governo, é fundamental desenvolver competências na gestão de dados, no governo da informação e no analytics, assim como definir uma estrutura de governo com uma correta definição de responsabilidades e dos processos de decisão. Já a estrutura organizacional é um dos pontos mais interessantes e menos unânimes entre as empresas. É possível encontrar casos de sucesso onde o modelo de gestão das atividades de dados e analytics é centralizado e outros tantos onde existe um modelo descentralizado ou híbrido.

As organizações de alto desempenho em analytics caracterizam-se por um profundo conhecimento funcional, parcerias estratégicas e um centro de gravidade claro para organizar o talento analítico. Para implementar um programa efetivo, devem localizar a unidade analítica dentro da organização, que é mais eficaz quando ligada a uma unidade de Business Intelligence com uma perspetiva empresarial ampla, escolher o modelo organizacional (centralizado, híbrido ou descentralizado) mais apropriado, o que depende do tipo de empresa e da sua maturidade analítica, e definir qual o papel do outsourcing, que deve ser minimizado, porque o analytics é o "cérebro" da organização.

Tecnologia

Uma vez definido o modelo organizacional e delineada uma estratégia de dados, torna-se imprescindível compreender, com base nas necessidades do negócio, qual a melhor tecnologia e metodologias analíticas a utilizar. Os desenvolvimentos analíticos têm sempre os dados como ponto de partida e passam por diversos níveis de complexidade: descritivo (procurando-se responder a questões sobre o que aconteceu), diagnóstico (com maior foco no porquê do acontecimento), preditivo (que suporta na procura do que irá acontecer) e prescritivo (cujo objetivo é definir qual a melhor ação a desenvolver). As primeiras duas metodologias pertencem ao âmbito do Business Intelligence, concretizando-se através do desenvolvimento de Dashboards, Reports e análises ad-hoc. As componentes preditivas e prescritivas pertencem à analítica avançada, que procura responder às necessidades de negócio através do desenvolvimento de modelos preditivos e de otimização.

Pessoas e Cultura

A cultura depende em grande parte da orientação dos líderes e, especialmente, do CEO, que embora deva assumir um papel visível terá de escolher um parceiro operacional, como o diretor da área de dados (Chief Data Officer) - uma função que está a crescer em relevância, visibilidade e âmbito.

Francesco Costigliola, Professor da AESE Business School

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