As maiores empresas do mundo já sabem o valor que os dados possuem, reconhecem que os dados precisam ser colocados em uso para que seja possível a extração do seu valor. A receita para isso, tem sido a utilização de mais dados, a correlação de todos eles e então transformar essas informações em tomadas de decisão mais efetivas para o negócio.
Contudo, como sempre falamos para nossos clientes e parceiros. Não é apenas isso. Para construir uma organização de fato Data Driven, é preciso atuar de forma diferente. Um estudo recente do MIT CISR (MIT Center for Information Systems Research) revela o que as empresas que possuem uma grande maturidade de dados estão fazendo. Elas estão se esforçando para conseguir extrair mais valor dos dados de forma mais barata e mais rápida. Isso só é possível quando as empresas conseguem transformar seus dados de forma que possam ser reutilizados e recombinados para uma maior geração de valor.
Liquidez dos dados
Liquidez é um termo normalmente utilizado para determinar a facilidade de transformação de um determinado ativo em outro. Quando aplicado no mercado financeiro, liquidez de um ativo significa a facilidade de transformação dele em valor de caixa. Já quando falamos da liquidez dos dados, podemos defini-la como a facilidade de reuso ou recombinação desse tipo de ativo.
Comumente, os dados de uma empresa possuem pouca liquidez, são utilizados para apenas para processos nichados, ficam bloqueados em plataformas específicas, existem cópias em diversos locais diferentes, são incompletos e pouco precisos. Devido a isso, não surpreende o fato que grande parte dos esforços se concentram em liberar os dados dos silos e aplicá-los em novos usos específicos.
É um bom exercício, porém não é estratégico. Pois se para cada iniciativa for necessário atuar de forma pontual, será necessária a realização de muito retrabalho e os processos estarão longe de estarem otimizados.
Por isso, é de maior importância reconhecer que os dados não devem ser tratados como qualquer outro patrimônio de uma empresa, como mobília, equipamentos, orçamento, etc.. Seu uso não deve ser específico de um determinado departamento ou setor, os dados podem ser reutilizados e recombinados livremente sem nenhum tipo de degradação do seu valor inerente. Contudo, é responsabilidade da organização permitir que eles sejam trabalhados dessa forma.
Tudo vai depender da estratégia de dados escolhida
Como falamos no nosso e-book “Como estruturar uma estratégia de dados”, a estratégia de dados é o mecanismo que identifica e alinha as necessidades de negócio com o investimento, desenvolvimento e desempenho da infraestrutura de dados. Ou seja, para que exista liquidez de dados dentro da sua organização, é preciso que sua estratégia esteja de acordo com esse objetivo.
Como exemplo disso, o estudo do MIT CISR trouxe o case da Fidelity Investments, uma empresa americana de serviços financeiros que possui mais de 47 mil colaboradores e diferentes unidades de negócio. Em 2020, a companhia reportou uma receita de U$21 bilhões, e seu líder de dados atribuiu boa parte do sucesso da empresa a boa interconexão entre todos os negócios da Fidelity.
Em 2019, a empresa passou por uma remodelagem para que fosse possível unir as operações estratégicas semelhantes entre os seus diferentes negócios, para cada um desses agrupamentos foi designado um responsável pelo desenvolvimento das iniciativas. Para o agrupamento dos dados, foi iniciada uma operação para racionalizar mais de 100 data warehouses em uma única plataforma de analytics. O objetivo primário era de organizar os dados levando em consideração algumas entidades prioritárias que eram comuns entre todos os negócios da empresa, para que fossem integrados e facilmente utilizáveis.
Para que isso fosse possível, a Fidelity possuía a seguinte estratégia de dados:
| Fidelity Investments |
Objetivos Chave | Aumentar a eficiência das operações, satisfação dos clientes, aumento de receita, integração de diferentes negócios. |
Atividades Chave | Extração, Integração e Padronização dos Data Warehouses através de um identificador universal comum entre todas as fontes de dados da companhia. |
Gestão dos Dados | Semi Flexível, de forma que todos os diferentes negócios possam usufruir das mesmas fontes, com governança próxima para garantir privacidade, adequação regulamentar, contratual e ética dos dados. |
Infraestrutura | Plataforma única de dados (SSOT) baseada em cloud para armazenar e fornecer dados para todas as aplicações e em escala. Classificação central e catalogação de todos os elementos de dados da organização com suas devidas definições. |
O modelo operacional escolhido pela empresa serve como um mercado de dados interno. Os responsáveis pelos dados nichados contribuem com todo o repositório de dados estratégicos da Fidelity de acordo com a classificação central e sua catalogação, contudo, eles se mantêm em posição de controle dos seus dados. Quando outros colaboradores pedem acesso àqueles dados, é iniciado um fluxo de autorização para garantir que os outros colaboradores também façam uso dos dados de forma adequada à sua finalidade e que eles também se tornem responsáveis pelo uso daqueles dados. Dessa forma, diversos usuários conseguem utilizar dados de diferentes nichos, combiná-los da forma desejada e então construir análises conforme seja necessário.
Esse é um caso onde a empresa conseguiu garantir a liquidez dos dados, a plataforma desenvolvida permite fácil acesso, compartilhamento e uso dos dados, além do fato de que mantém os dados em um local centralizado, evitando a transferência e criação de repositórios duplicados e também deixando cada líder responsável pelos seus dados e acesso.
A estratégia de dados é um ponto crucial para a estruturação da operação de dados, visto que caso a organização não tenha claro quais são os objetivos que precisam ser alcançados, é difícil construir uma infraestrutura de dados que permita a extração de todo o potencial que os dados podem oferecer.
A Data Driven Organization se posiciona como parceira das empresas para o desenvolvimento e estruturação de uma forte cultura de dados. Atuamos de forma a garantir que toda a organização tenha o que é necessário para conseguir usufruir o máximo de valor que os dados têm a oferecer.
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