O princípio orientador atual é a empresa digital autônoma, caracterizada por três traços principais: agilidade nos negócios, centralidade no cliente e a capacidade de tomar decisões baseadas em dados. Esses atributos dependem fortemente de dados de qualidade, elevando seu valor como nunca antes. No entanto, extrair valor de forma eficiente em um cenário de dados cada vez mais complexo e em expansão é um desafio crescente.
Ram Chakravarti, CTO da BMC Software, afirma: “Embora muitas organizações reconheçam o valor dos dados, ainda enfrentam desafios na gestão de dados. Isso cria uma vantagem competitiva significativa para aqueles que se destacam nesta área e uma ameaça existencial para os que não o fazem. Esse problema — que chamo de desafio da entrega de última milha — é crucial para alcançar a maturidade dos dados.”
Uma pesquisa da BMC sobre práticas globais de TI e negócios reforça isso: organizações com maior maturidade de dados reportam melhores resultados na tomada de decisões estratégicas, satisfação do cliente, economia de custos e desenvolvimento de produtos.
Desafios para Alcançar a Maturidade dos Dados
Na era da IA, os desafios tradicionais relacionados a dados se intensificaram. Os custos associados à mineração, armazenamento e análise de dados, juntamente com a necessidade de profissionais qualificados, exigem investimentos substanciais. Além disso, a rápida geração de novas fontes de dados em dispositivos, aplicativos e pessoas complica o cenário. Silos de dados frequentemente persistem sem supervisão estratégica, dificultando as mudanças culturais necessárias para operações de dados otimizadas. Tornar os dados operacionais na escala e sofisticação esperadas pelos stakeholders continua a ser uma barreira significativa. Embora a automação e a IA possam melhorar as capacidades, sua eficácia é reduzida sem práticas de dados alinhadas.
“Muitas organizações acham difícil operacionalizar sua gestão de dados e análises além de alguns casos de uso”, observa Chakravarti. “É essencial repensar seu modelo operacional e processos. As abordagens tradicionais de gestão de dados são inadequadas na era da IA — você precisa de DataOps.”
Entendendo o DataOps
DataOps, ou operações de dados, é uma prática abrangente que aplica princípios de DevOps, automação e inteligência para democratizar dados e descobrir valor empresarial. Ela conecta diversas funções dentro de uma organização — de analistas e proprietários de dados a engenheiros e equipes de gestão de riscos — facilitando a colaboração para acelerar insights baseados em dados de forma segura.
Chakravarti explica: “A colaboração entre os stakeholders é vital; sem ela, o progresso é impedido. É um processo ágil onde os dados são tratados como um ativo compartilhado, exigindo um pensamento de design de ponta a ponta entre as equipes para apoiar casos de uso de alto valor.”
Isso inclui identificar oportunidades de receita, como compreender comportamentos dos clientes que os concorrentes podem não perceber, aumentando assim a lealdade e os gastos. Além disso, o DataOps promove produtividade e eficiência por meio de autoatendimento dos funcionários, gestão do conhecimento e mitigação eficaz de riscos. Utilizar dados para adaptar estratégias existentes pode ser desafiador, mas se torna uma vantagem competitiva à medida que a inteligência dos dados evolui.
Construindo uma Base para DataOps
A automação é crucial para viabilizar o DataOps, otimizando pipelines de dados complexos que gerenciam informações de fontes tradicionais e emergentes. Isso envolve etapas como ingestão, integração, controle de qualidade, teste, implantação e governança, todas conduzindo a insights acionáveis. Recursos de observabilidade permitem o monitoramento em tempo real da saúde e desempenho dos dados ao longo desses pipelines, evidenciando a importância da supervisão.
Manter alta qualidade dos dados é essencial para o sucesso de iniciativas de IA e análises, abordando preocupações como precisão, consistência e completude. As organizações devem implementar ferramentas robustas para garantir a qualidade dos dados nas pipelines de análise. No entanto, melhorar a qualidade dos dados frequentemente requer uma abordagem medida, já que iniciativas abruptas podem exigir investimentos significativos. Além da tecnologia, um DataOps bem-sucedido necessita de mudanças de processo e um deslocamento cultural que pode ser transformador.
Iniciando a Jornada do DataOps
A implementação de uma estratégia de DataOps deve começar com metas gerenciáveis, em vez de tentar enfrentar todos os desafios de gestão de dados empresariais de uma só vez. Concentre-se em alcançar resultados de alto valor e de fácil execução enquanto aplica as melhores práticas de qualidade de dados aos casos de uso iniciais. Ao escalar esforços, considere o seguinte:
1. Apoio Executivo: Garantir o apoio da liderança é essencial para a colaboração interfuncional.
2. Estrutura Organizacional: Estabelecer uma estrutura operacional e de governança sólida garante que os dados sejam geridos em toda a organização.
3. Objetivos Claros: Compreender os resultados desejados ajuda a identificar e investir em casos de uso de alto valor. Projetos bem-sucedidos alinham-se estreitamente com benefícios tangíveis para os negócios, como a melhoria da retenção de clientes ou da produtividade dos funcionários.
4. Processos Iterativos: Mantenha altos padrões de qualidade dos dados enquanto implementa pequenas melhorias sistemáticas, garantindo a avaliação e o acompanhamento do progresso.
“Comece pequeno, demonstre valor rapidamente e sempre se pergunte: ‘E daí?’” aconselha Chakravarti. “Aprenda, construa, amplie e refine as práticas. Introduza novas estratégias de maneira metódica e você alcançará resultados significativos.”
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