Como as empresas alcançam a Maturidade de Dados
Diante de um cenário que respira inovação, as empresas no Brasil e no mundo se adaptam ao contexto empresarial cada vez mais orientado pelos dados. De acordo com pesquisa da McKinsey, essas empresas conseguem maior vantagem competitiva no mercado.
Com o avanço da transformação digital, a coleta, armazenamento e análise de dados se tornaram essenciais para o sucesso dos negócios, dos mais diversos setores e portes. Com isso, cresce o investimento em um uma cultura orientada a dados como uma prioridade estratégica para muitas organizações.
À medida em que uma empresa atinge uma maior maturidade de dados, ela começa a colher benefícios significativos, como maior agilidade, melhor capacidade de prever tendências, tomar decisões mais embasadas, melhorar a eficiência operacional e aprimorar a experiência do cliente. A partir desse movimento se dá o início a tão desejada implementação de inteligência artificial nos processos.
Com isso, é importante entender essa jornada de ações em que cada etapa é essencial, ou seja, não para inovar e garantir benefícios com estratégias de IA, é preciso investir na base que sustentará essa estratégia, a maturidade dos dados.
Etapas da maturidade de dados
“O foco principal dos gestores normalmente está na etapa da inovação, a qual oferece vantagens competitivas. Ela é fundamental para o sucesso de um negócio, mas para chegar lá, é preciso garantir o sucesso das etapas que antecedem e sustentam essa inovação”, explica Caio Amante, CEO e Founder da consultoria de dados, IA e negócios, Dataside.
Para entender a importância da Maturidade de Dados em um negócio, é necessário entender as etapas para alcançá-la. O CEO, Caio Amante, compartilhou sobre cada uma delas:
- Etapa 1 - Infraestrutura: para sustentar o crescimento
Esta etapa é fundamental para sustentar o crescimento de uma empresa a partir dos dados. A etapa conta com 4 pilares: arquitetura, segurança, performance e disponibilidade. Os dados precisam ser concentrados em um ambiente seguro, um datalake, em que estejam disponíveis conforme a necessidade de análise e tomadas de decisão.
- Etapa 2 - Conhecimento: para responder às perguntas do negócio
Na etapa de conhecimento os dados são transformados em informações estratégicas, entra em cena o business inteligence. Quem tem dados têm informações valiosas, abrindo caminho para: conhecer históricos, entender tendências, analisar comportamento de clientes, entre outras muitas possibilidades.
- Etapa 3 - Previsibilidade: para planejar o futuro
Aqui a empresa entra na etapa de previsibilidade baseada em dados. É a hora de trocar achismo por assertividade, planejar o futuro e pensar nas estratégias de acordo com as análises feitas na etapa anterior.
- Etapa 4 - Efetividade: para tomar decisões certas
Fazer a previsão de entrega de um projeto, mas não conseguir entregá-lo na data determinada, por exemplo, seria um grande problema para os negócios. Por isso, a etapa de efetividade é tão importante, ela garante que a entrega seja de fato concluída no período previsto. Tomar as decisões certas, com efetividade, leva a concretização da previsão, seja ela qual for.
- Etapa 5 - Inovação: para ter vantagem competitiva
Chegamos na inovação, essa é a etapa que garante a vantagem competitiva para um negócio. A implementação de IA é muita buscada pelos gestores, já que as possibilidades com ela são extremamente vantajosas, mas para isso, é preciso entender que todas as etapas anteriores precisam ser concluídas e monitoradas.
“Com essa jornada alinhada aos objetivos de cada empresa, os gestores alcançam a maturidade de dados e, com ela, inovação e crescimento sólido”, finaliza Caio.
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