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Por que as iniciativas de data analytics ainda falham?
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Por que as iniciativas de data analytics ainda falham?

Data analytics é imperativo nos negócios e tudo começa com a governança de dados, a estratégia correta e a ênfase na cultura consciente dos dados

Mary K. Pratt, CIO (EUA)

30/06/2020 às 8h30

Foto: Adobe Stock

Os dados e analytics continuam sendo as principais prioridades das organizações na era digital, com 37% dos líderes de TI dizendo que o data analytics conduzirá a maior parte de seus investimentos em TI este ano, à frente do gerenciamento de segurança e riscos, de acordo com a pesquisa da CIO Estados Unidos, State of the CIO 2020.

E com esse nível de gastos direcionado à analytics, a pressão é alta para gerar resultados. No entanto, especialistas nesta área dizem que os CIOs e seus colegas executivos estão muito aquém. "Existem desafios para colocar essas iniciativas na linha do objetivo", diz Brad Fisher, parceiro e líder dos EUA em dados e analytics da KPMG.

A seguir, estão quatro áreas principais que estão impedindo o sucesso em analytics:

Base de dados insuficiente

As estatísticas da empresa de pesquisa e consultoria Gartner confirmam que a maioria das organizações acredita que os dados são críticos, com quase 80% dos executivos afirmando em uma pesquisa de 2019 que suas empresas perderão vantagem competitiva se não usarem efetivamente os dados. No entanto, o Gartner também descobriu que mais da metade das organizações não possui uma estrutura formal de governança de dados e um orçamento dedicado.

A falta de tais elementos fundamentais pode impedir as ambições organizacionais.

“Você precisa ser muito intencional. E se você não for intencional, poderá não ver valor”, diz Roy Singh, Sócio da Bain & Co. e membro das práticas de analytics avançada e tecnologia empresarial da empresa.

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Sem um programa de governança de dados totalmente implementado, as organizações não podem esperar ter boas práticas de higiene de dados. Eles não podem acessar ou integrar os dados que possuem, pois permanecem trancados em silos departamentais. Eles podem nem saber quais dados precisam ser eficazes.

“Eles têm ilhas de informação e partes de suas empresas fazendo os mesmos tipos de coisas. Outros perderam a marca porque têm dados sujos ou estão pegando os conjuntos de dados errados ou alimentando-os incorretamente nos painéis”, diz Edward Matthews, Instrutor do Metropolitan College da Universidade de Boston e Engenheiro Sênior de Segurança de TI da Partners HealthCare. "Essas empresas pensam que têm programas decentes até examinar estruturas e perceberem que não".

Além disso, muitas organizações não têm as tecnologias fundamentais certas para permitir seus objetivos, pois buscam ferramentas que podem prometer grandes dividendos e ainda não são adequadas para suas próprias necessidades, diz Matthews. Ou, inversamente, eles se apegam a ferramentas que não permitem o crescimento porque não criaram uma estratégia sólida desde o início.

Ao criar uma estratégia para seus programas de dados - ou, melhor ainda, um centro de excelência - os líderes de TI podem abordar as peças fundamentais necessárias para o sucesso, incluindo governança de dados, responsabilidade, propriedade dos vários componentes do programa de dados, infraestrutura necessária, requisitos de treinamento, objetivos estratégicos e liderança.

Matthews aponta para a abordagem adotada por uma instituição de caridade para a qual ele trabalhou como um bom exemplo. A organização se comprometeu a financiar adequadamente seu programa de analytics, criou uma equipe de analytics e designou um vice-presidente sênior para liderá-lo.

“Eles estavam à frente da curva, pesquisando constantemente quais recursos existiam, fornecendo informações à empresa, que demonstravam seu valor. A equipe cresceu e se adaptou; eles não se prendiam a conjuntos de dados específicos e ignoravam outros dados, mas pensavam constantemente em novas maneiras de verificar seus dados e estavam sempre considerando novas tecnologias", diz Matthews. "Nesse caso, o CIO teve a previsão de criar a equipe e contratar a pessoa certa para liderá-la".

A estratégia errada

Por outro lado, as organizações também não devem considerar analytics como um empreendimento monolítico. Líderes de analytics experientes dizem que viram CIOs crescerem ao mesmo tempo - construindo data lakes e implementando infraestrutura de alto preço, por exemplo - para iniciar projetos de analytics. Eles entregam seus projetos, mas descobrem que a tecnologia é subutilizada ou ignorada.

Como qualquer outra proposição baseada em tecnologia, é melhor implementar soluções direcionadas que possam demonstrar valor para os usuários. "Verifique se está resolvendo problemas de negócios", diz Dinanath (Dina) Kholkar, Vice-presidente e Chefe Global de Serviços de Processos de Negócios e Unidade de Analytics da Tata Consultancy Services.

Kholkar iniciou a jornada de dados de sua própria empresa direcionando uma área em que um projeto de dados agregaria valor e depois passou a implementá-lo. Essa abordagem permitiu à equipe definir claramente os objetivos, bem como identificar os dados e as ferramentas necessárias para alcançá-los. Em outras palavras, essa abordagem criou metas gerenciáveis e alcançáveis, capazes de gerar valor mensurável. "Isso poderia se tornar uma vitrine para o resto da organização", diz Kholkar.

“[As unidades de negócios] querem ver resultados. Eles não têm paciência para esperar por grandes projetos transformacionais", acrescenta. "E eles não estão conseguindo 100% de resultados. Se eles estão recebendo de 60 a 70% dos resultados, eles estão bem e podem obter melhorias incrementais a partir daí. Porque quando você fornece resultados, fica mais fácil obter a próxima onda de investimentos. É muito importante ter isso em mente".

Da mesma forma, os especialistas aconselham os CIOs a oferecer uma abordagem iterativa ao seu programa de analytics, em vez de entrar em um projeto de tecnologia do big bang.

“Ele precisa ser um exercício interativo e experimental em que TI, negócios e dados trabalham juntos em um modo ágil, onde há interação de alta velocidade entre esses três grupos, onde eles podem executar experimentos e testar hipóteses”, diz Singh.

Brian Hopkins, Vice-presidente e Analista Principal da Forrester Research, aponta para um varejista que criou uma estratégia de dados de três anos baseada na adição de investimentos a cada ano, em vez de entrar no programa com um único investimento inicial - uma abordagem que reconheceu a necessidade de continuamente adicionar e melhorar.

"[Esta empresa] descobriu que, como o digital, quando você inicia um programa de analytics, não deve parar. Você investe todos os anos no avanço de sua estratégia de dados”, acrescenta Hopkins.

Além disso, esses investimentos iterativos precisam ser impulsionados pela evolução das necessidades dos negócios - e não pelas novas capacidades tecnológicas que chegam ao mercado. As organizações devem desenvolver recursos de analytics, caso a caso, expandindo seu programa de dados adotando ferramentas mais avançadas e permitindo que mais usuários resolvam problemas cada vez mais complexos.

“O CIO precisa pensar nisso como uma iteração, de fato, muitas iterações. Eles terão que verificar continuamente [seu programa de dados] em relação ao mercado e o que sua empresa está tentando realizar, experimentar novas ferramentas paralelamente ao que estão usando para testá-las e depois poder saltar para um nova ferramenta, se acharem que pode fornecer novas informações”, diz Matthews.

Falha em equilibrar liberdade e controle

Apesar dos grandes investimentos em iniciativas de analytics, os executivos dizem que ainda estão aquém da obtenção de benefícios. No Big Data and AI Executive Survey 2020, a NewVantage Partners descobriu que 74% das 70 empresas pesquisadas consideram a adoção comercial de big data como uma luta contínua.

Deixar de reconhecer e respeitar as diferentes necessidades dos usuários é um fator que impulsiona esse número, de acordo com Singh, que vê alguns líderes de dados permitindo que todas as unidades de negócios de suas organizações sigam sua própria estratégia de dados sem estabelecer padrões para toda a organização - uma abordagem que cria ineficiências e deixa muitos grupos de usuários sem nenhum suporte.

Outras organizações vão ao extremo oposto ao centralizar tudo, o que impede que os usuários experientes de negócios ampliem rapidamente e a organização como um todo atinja todo o potencial do programa, diz Singh.

Mas os líderes de TI que reconhecem a necessidade de criar um programa de analytics equilibrado entre esses dois extremos - e que podem se ajustar às diferentes necessidades dos usuários em sua organização - são os mais bem-sucedidos, explica Singh.

"Você precisa de um híbrido em ser completamente centralizado e completamente descentralizado, e o equilíbrio entre os dois mudará ao longo do tempo, talvez começando mais centralizado no início", acrescenta.

Singh aponta para a abordagem adotada por uma empresa de serviços públicos em particular. Como seus líderes investiram em recursos de analytics, eles reconheceram que o grupo de comércio de energia possuía uma vasta experiência com ciência de dados e criaram uma plataforma de autoatendimento que seguia os padrões de governança de dados e requisitos de tecnologia da organização. Mas eles também reconheceram que sua divisão de segurança era menos experiente em anlytics, então criaram uma estratégia para os usuários que apresentavam suporte mais centralizado.

Enganar a necessidade de mudança de cultura

Ainda assim, os executivos precisam conceber mais do que apenas um programa holístico de dados alinhado aos objetivos estratégicos. Eles também precisam mudar a cultura de suas organizações para que os usuários adotem o uso de informações baseadas em dados em tempo real e vejam o envolvimento com os dados como norma.

"Essa é uma mudança em todo o paradigma de negócios, e as organizações precisam planejar essa mudança", diz Kholkar, da Tata Consultancy.

A maioria das organizações não está fazendo isso. De acordo com o relatório da NewVantage Partners, apenas 38% das empresas pesquisadas criaram uma organização orientada a dados e apenas 27% acreditam que construíram uma cultura de dados em suas empresas. Além disso, 91% disseram que os desafios de pessoas e processos são suas maiores barreiras para se tornar uma organização orientada a dados.

Nassar Nizami, Vice-presidente Executivo e CIO da Thomas Jefferson University e Jefferson Health, na Filadélfia, vem amadurecendo o programa de dados em sua instituição, atendendo às necessidades de tecnologia, como padronizar ferramentas de analytics e dados e gerenciar o armazém de dados, além de alinhar as prioridades do programa com a estratégia geral da organização.

Mas ele foi além, conduzindo as mudanças culturais necessárias em parte através da criação de um programa de treinamento chamado Jefferson Analytics Community (JAC). Seu slogan é: “Problemas para obter dados? Você não conhece JAC".

"Ao criar a JAC, nossa visão era criar um modelo federado de analytics governado de autoatendimento, orientada por proprietários operacionais", diz Nizami. Ele acrescenta que os objetivos eram aumentar a adoção pelo usuário de ferramentas de analytics, fazer a transição de uma organização “rica em dados” para uma organização orientada a dados e promover dados de autoatendimento - objetivos destinados a aumentar a produtividade e diminuir o tempo de resposta.

Fisher diz que outros CIOs e seus parceiros executivos precisam seguir o exemplo, migrando seu programa de analytics de "um grande esforço autônomo que gera insights" para algo que está integrado nos processos, para que os usuários o vejam como negócios como de costume.

"Os usuários não sabem nem se importam com o que são todas as fontes de dados ou com o quão legal é a ciência de dados", diz Fisher. “Eles precisam entrar no escritório ou digitar no telefone e obter as informações necessárias para realizar seu trabalho. Portanto, ele precisa parecer e se sentir como um aplicativo. Isso é algo que o CIO entende exclusivamente”.

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