Uma estratégia de dados eficiente

Artigo de Mariam Ammar, Data Analyst Manager na Fabernovel China.

 

No decorrer da última década, expressões como IA, Machine Learning e Storytelling foram uma constante. E, embora tenham a capacidade inerente de aumentar a rentabilidade de um negócio, há bases necessárias em qualquer estratégia de dados que têm vindo  a ser negligenciadas. Como se adquire, armazena, gere, partilha e utilizam dados, são questões que não devem ficar sem resposta.

Para conseguir tirar o maior partido dos seus dados e alcançar o domínio da análise avançada, é preciso ter em consideração as seguintes normas:


A sua estratégia de dados deve estar alinhada com os seus objetivos de negócio e ser vista como uma expansão da sua estratégia de negócio. Alinhar iniciativas de planeamento de dados com as estratégias e objetivos de negócio, permite-lhe definir a prioridade de iniciativas rentáveis e ajudar a que seja criado o foco indispensável na análise dos dados, na tecnologia, nas pessoas e nos processos necessários para tornar as suas iniciativas um sucesso. Isto impede que as organizações possam vir a perder tempo em projetos que, apesar de poderem ser interessantes, não valem o tempo e o dinheiro neles investidos.

 

Os dados por si só não fazem magia. Só porque tem uma enorme base de dados, não significa que vai acenar com uma varinha e extrair todas as ideias-chave necessárias para impulsionar o seu negócio. Confiar em dados de má qualidade, imprecisos ou que foram recolhidos num contexto errado, pode levar a suposições erradas e, consequentemente, a oportunidades perdidas, o que pode ser bastante dispendioso.

No gráfico em baixo, conseguimos ver seis dimensões a ter em consideração para uma análise de qualidade dos dados. Há, ainda, uma sétima dimensão que deve ser tida em consideração – a conformidade. Um requisito cada vez mais importante para aqueles que operam num país altamente regulamentado, como por exemplo, a China.

A definição de Gestão de Dados é bastante abrangente e apresenta diversas componentes mas, para efeitos deste artigo, vamos focar-nos apenas nas duas que se seguem:

Gestão de Metadados

Os dados precisam de contexto. A palavra “vermelho” não tem nenhum significado inerente, só nos transmite um conceito de cor. No entanto, se a contextualizarmos numa frase como “o semáforo está vermelho” ou “a cor que os nossos clientes preferem no produto X é o vermelho”, é possível recolher algumas informações úteis para o planeamento de ações futuras.

Os metadados são, basicamente, dados que descrevem os dados. Quando as empresas têm milhares de elementos de dados espalhados por diferentes fontes, os metadados tornam muito mais fácil o processo de encontrar dados relevantes e assegurar que estes estão a ser utilizados no contexto certo. Sem eles, é fácil ignorar ou utilizar indevidamente alguns dos mais preciosos recursos.

Gestão de Dados Mestre

Os dados mestres são uma fonte única de “verdade” para informação de qualidade que pode ser utilizada em todos os departamentos. São uma pequena porção dos seus dados, no entanto a mais crucial, porque é limpa, standardizada e optimizada para que todos aqueles que deles necessitam consigam ter acesso. A Gestão de Dados Mestre (MDM) pode vir a fornecer um valor significativo a uma organização, através da criação de activos de dados-chave como Cliente, Produto e Fornecedor. A MDM não só melhora a qualidade dos dados, como também reduz a carga e simplifica os fluxos de trabalho, uma vez que os dados são todos recolhidos e limpos apenas uma vez.

Os MDM não podem existir sem um procedimento estabelecido. Com um apropriado Modelo de Governo de Dados, a sua empresa pode entregar rapidamente dados de alta qualidade a quem estiver autorizado a utilizá-los. Dentro do Governo de Dados existe uma diversidade de processos, papeis, políticas, normas e métricas que garantem a eficácia e eficiência da utilização de toda a informação. Seguindo alguns métodos ou metodologias, é fácil saber quem tem, ou deve ter, acesso a dados e em que situações. Sem isto, é pouco provável que as variáveis acima mencionadas se juntem para fornecer uma solução eficaz a nível empresarial.

Os empregados podem ter acesso a ferramentas de self-service, mas isso não faz deles auto-suficientes quando se trata de ler, compreender e trabalhar os dados. É por isso que é fundamental dispor de recursos humanos capazes de o fazer, considerando que a maioria ainda considera que ler, trabalhar, analisar e comunicar dados é uma tarefa intimidante.

Por norma, as empresas só se focam em contratar especialistas externos em dados. No entanto, este é um processo que, para além de dispendioso, vai contra a norma de que todas as análises de dados devem passar pelo mínimo de pessoas possível. Ao formar a sua equipa com as competências de análise de dados necessárias para prosperar, vai ser possível acrescentar uma valência extra que provavelmente colocará o desempenho de cada departamento a um outro nível. Contudo, deverá assegurar-se de que a formação é específica para o contexto do seu negócio e que realmente envolve os seus empregados.

Em suma, estes são os pontos essenciais e a ter em conta na construção de qualquer tipo de estratégia de dados. Aqueles que lucraram com os casos de utilização avançada de dados, puderam fazê-lo porque se aperceberam da importância de assegurar uma base sólida, utilizando estas metodologias e certificando-se que desempenhavam um papel activo na sua criação.

 

Vai poder saber mais sobre como criar uma estrutura sólida para assegurar que os seus projetos de dados são rentáveis, no Data Strategy Day by Fabernovel Asia.

Dia 7 de Janeiro de 2022 – Inscrições disponíveis aqui.

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