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As 5 etapas para ser um Chief Data Officer bem-sucedido

CDO global da IBM elencou 5 passos para causar impacto na organização. Um bom relacionamento é o principal deles

Da Redação

08/11/2019 às 12h34

Foto: Shutterstock

A demanda por diretores de dados está crescendo rapidamente, tanto que muitos ex-CEOs estão aproveitando a oportunidade para assumir a posição. Para alcançar o sucesso, os CDOs (Chief Data Officer) precisam ter um vasto conjunto de habilidades, desde conhecimento técnico para utilizar os dados para alavancar os negócios, até competências interpessoais para promover mudanças na cultura corporativa.

Inderpal Bhandari, atualmente CDO global da IBM, foi um dos primeiros profissionais a receber o título. O executivo foi, inclusive, figura central no impulso da gigante da tecnologia para a adoção da inteligência artificial em toda a empresa.

A chave é "apresentar uma estratégia em seis meses. E então você a implementará ao longo dos próximos anos", explicou Bhandari ao Business Insider. "E durante o processo, você trabalha no departamento, trazendo as habilidades certas, além de outros recursos necessários em termos de computação e dados."

Bhandari, que assumiu seu primeiro cargo de diretor de dados na Medco, em 2006, compartilhou com o Business Insider as cinco etapas que os novos CDOs devem usar para começar a causar impacto organizacional. Resumimos elas abaixo.

1. Desenvolva uma estratégia de dados

Apesar de no passado as estratégias de TI estarem totalmente desligadas dos objetivos gerais da empresa, a natureza do avanço digital mostra que o setor deve estar completamente alinhado aos negócios.

Desde o primeiro dia, os novos diretores de dados precisam pensar em elaborar a sua estratégia para coincidir com "a trajetória de negócios", disse Bhandari. Isso significa olhar não como a organização está gerando receita agora, mas como deseja lucrar no futuro. Em última análise, a estratégia de dados precisa atuar em conjunto para alcançar os objetivos corporativos.

Caso contrário, acrescenta o executivo, você perderá a oportunidade de mudar a empresa estrategicamente.

A IBM, por exemplo, historicamente lucrava com software e os servidores mainframe. Mas quando Bhandari ingressou na companhia, o foco global estava na inteligência artificial e na nuvem. Nesse cenário, o executivo teve que elaborar um plano em torno desse objetivo, que incluiu a aplicação de IA nos processos internos da IBM para usar como vitrine para os clientes. Essa medida estava diretamente relacionada aos esforços gerais da companhia para se tornar líder na tecnologia.

2. Crie relacionamento com os principais líderes

Além de desenvolver a estratégia, os novos diretores de dados devem passar os primeiros dias de trabalho aprendendo quem são os líderes nas diferentes unidades de negócios. Esses relacionamentos serão fundamentais para elaborar o projeto e implementá-lo após a aprovação.

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Muitas vezes, o principal impedimento aos esforços digitais é a cultura. A mudança requer a adesão de executivos e colaboradores. Esse aspecto é tão importante, que os diretores de dados geralmente precisam se concentrar mais na construção de relacionamentos do que nas questões técnicas.

"Se você realmente tivesse que me perguntar qual é a descrição mais curta do meu trabalho, seria 'agente de mudança'", declarou Bhandari. "São os aspectos não técnicos do trabalho, mas provavelmente é o aspecto mais importante - você está lá para gerar mudanças."

3. Busque talentos

Todos os esforços para a adoção da inteligência artificial está ocorrendo durante uma fase de grande escassez de cientistas de dados, engenheiros de software e outras funções necessárias para a implementação.

Até empresas como a IBM estão tendo problemas para recrutar talentos com os conjuntos de habilidades necessárias, e é por isso que os CDOs precisam começar a pensar sobre o assunto desde o primeiro dia.

4. Crie uma estrutura de governança de dados

Mesmo que as estratégias variem, a necessidade de trabalhar com dados é comum a todas as empresas. Isso significa que é tarefa do CDO garantir que haja uma estrutura para a adoção do projeto em toda a empresa.

No caso da IBM, a companhia sabia que queria aplicar a IA em todos os seus processos internos. Ou seja, a companhia teria que trabalhar com dados estruturados e não estruturados para alimentar esses aplicativos.

5. Padronize e centralize os dados

Conforme as empresas buscam se concentrar no uso de dados para alimentar aplicativos de IA e aprendizado de máquina, torna-se imprescindível descobrir as informações mais importantes e iniciar um processo de padronização e centralização.

"O ponto de partida para a transformação deve ser os dados", explicou Bhandari "Se os dados não forem tão robustos, bons, limpos e consistentes, o sistema aprenderá coisas erradas e não será tão eficaz."

O executivo relata, ainda, que a IBM desejava contar com uma estrutura consistente em relação aos dados dos clientes, além de informações sobre produtos e ofertas. "Essencialmente, sempre que alguém está falando sobre um cliente, todos estamos fazendo da mesma forma em toda a IBM", finalizou o especialista ao Business Insider.

Fonte: Business Insider

 

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