Qual é o seu nível de maturidade em dados para a tomada de decisão?

Reunimos aqui tudo o que você precisa saber sobre a maturidade em dados. Leia o conteúdo e descubra em qual nível está a sua operação!

 

Para que as empresas tomem decisões assertivas e eficientes, é essencial que a maturidade em dados se faça presente de forma efetiva no dia a dia das operações. Nesse sentido, discutiremos aqui uma série de pontos importantes sobre o conceito. 

 

Os estágios e os seus principais indicadores de avaliação, bem como as formas nas quais as organizações podem evoluir nesta jornada: tudo isso e muito mais está disponível neste conteúdo.

 

Siga conosco e saiba mais. Boa leitura!

 

O que é a maturidade em dados?

A maturidade em dados se refere à capacidade que uma companhia tem de aproveitar ao máximo as informações que fazem parte do seu universo. Para que possam aprimorar continuamente os processos, melhorando as atividades realizadas pela equipe e os serviços prestados ao cliente, é necessário que os dados estejam integrados a todos os setores. 

 

Quando 100% das áreas de uma organização estão por dentro deste cenário, chega-se também a outra vantagem: a segurança dos dados, primordial para evitar uma série de transtornos a pessoas físicas e jurídicas. Outro ponto importante é que as informações do consumidor são vitais para personalizar ofertas, oferecer produtos que se encaixam melhor às necessidades de cada um, etc. 

 

Estágios da maturidade em dados

Cinco pontos compõem uma das principais escalas utilizadas para mensurar a maturidade em dados de um negócio:

 

1. Nenhum

Define a maturidade não evidente, ou seja, com nenhuma visão acerca dos dados. 

 

2. Espalhado

Faz menção a movimentos esporádicos, sem estrutura.

 

3. Fundamental

Refere-se a um nível básico presente na organização, o que assegura algumas movimentações perante aos dados.

 

4. Eficaz

Assertivo, garante operações capazes de superar desafios e solucionar problemas.

 

5. Aprimorado

Potente, indica que a maturidade está preparada para muitas oportunidades. 

 

6. Transformativo

Por fim, como o próprio nome indica, tem papel suficiente para influenciar decisões e modificar métodos de trabalho, por exemplo.

 

Há, além desse, outros 4 modelos utilizados para acompanhar a maturidade de dados organizacional: 

 

1. Modelo Gartner

Considera a unificação de toda a estrutura de TI para o alcance de objetivos distintos. Os seus níveis são:

 

• 0 – Inconsciente

Não há conhecimento acerca da governança de dados. 

 

• 1 – Consciente

A ausência da política de proteção de dados é evidente.

 

• 2 – Reativo

Aqui, a companhia compreende a importância das informações.

 

• 3 – Proativo

O cenário muda e a gestão de dados é adotada.

 

• 4 – Gerenciado

Os padrões são bem estabelecidos em toda a empresa.

 

• 5 – Eficaz

O nível final destaca que a operação atingiu seus objetivos de maturidade em dados.

 

2. Modelo IBM

Destaca pontos como criação de valor, estrutura organizacional e privacidade da informação. Suas escalas são: 

 

• 1 – Inicial

Pouca ou zero consciência sobre a importância dos dados.

 

• 2 – Gerenciado

Em um segundo momento, as informações passam a ser vistas como um ativo valioso.

 

• 3 – Definido

Como o próprio nome indica, as regras existem e já estão definidas.

 

• 4 – Administrado quantitativamente

Todos os trabalhos ocorrem com base nas diretrizes propostas pela governança de dados, com as devidas documentações e disponibilização. 

 

• 5 – Otimizado

As atividades ocorrem com dinamismo e facilidade. 

 

3. Modelo BCG

Aponta a realidade das operações. Os níveis que guiam a análise são: 

 

• 1 – Atrasado

Não há progresso em relação ao mundo dos dados.

 

• 2 – Em desenvolvimento

As necessidades são identificadas e as transformações começam.

 

• 3 – Convencional

De forma mediana, os dados se fazem presentes, auxiliando o dia a dia dos negócios.

 

• 4 – Estado da arte

Há excelência em uma ou mais áreas, mas sem administração coesa.

 

• 5 – Melhor prática

A capacidade dos dados é grande, com gerenciamento eficiente. 

 

4. Modelo Bill Schmarzo

É um dos métodos mais atuais do mercado. A sua escala evidencia a importante participação da tecnologia no mercado: 

 

• 1 – Monitoramento

Soluções de Business Intelligence (BI) são frequentemente usadas para tratar dados.

 

• 2 – Insights ou percepção de negócio

Informações internas e externas unem-se às análises preditivas como forma de estudar as melhores práticas internas.

• 3 – Otimização

As verificações prescritivas entram em cena para melhorar as ações de relacionamento com clientes, fornecedores, funcionários, etc.

 

• 4 – Monetização

As otimizações elevam as potencialidades de negócio, contribuindo para novas oportunidades no mercado.

 

• 5 – Metamorfose

Um verdadeiro arsenal de ideias entra em cena com o propósito de melhorar continuamente as estratégias colocadas em prática pelas companhias. 

 

Indicadores da maturidade em dados

A partir dos diversos modelos que elencamos acima, uma dúvida pode ser comum: quais indicadores estão ligados à maturidade em dados? A resposta passa por tópicos ligados à governança, qualidade e infraestrutura, como você pode perceber abaixo: 

 

• Qualidade dos dados

Para que o trabalho que envolve os dados seja realizado com maestria, os dados precisam ser qualificados. Sem isso, as estratégias certamente não terão o efeito e o sucesso desejados. 

 

• Cultura analítica

A construção de uma cultura que reforce a valorização dos dados também é primordial nos ambientes de trabalho. Excelentes resultados dependem de um incentivo completo ao seu time!

 

• Governança de dados

Trata-se de um dos pontos-chaves da inovação. A partir dela, é possível aprimorar processos, melhorando continuamente os métodos de trabalho, o desenvolvimento de produtos e/ou serviços, etc. 

 

• Infraestrutura tecnológica

Por fim, mas não menos importante: reconhecer o papel dos recursos tecnológicos como algo importante para as modificações é igualmente essencial. Para isso, é necessário investir em infraestrutura tecnológica. 

 

Como melhorar a maturidade em dados?

A maturidade em dados já é uma realidade em sua empresa? Pelo sim ou pelo não, saiba que é possível melhorá-la. Confira:

 

• Crie uma cultura analítica

Conscientizar os colaboradores quanto à importância do tratamento de dados faz toda a diferença para assegurar excelentes resultados. Portanto, aposte na criação de uma cultura analítica para impulsionar a operação a negócios ainda mais satisfatórios. 

 

• Invista em tecnologia

Sem tecnologia, não há crescimento, certo? Ter ferramentas de ponta ao seu lado é crucial para garantir muitos ganhos às empresas. 

 

• Forme equipes analíticas

Não se esqueça: tudo também passa pela qualificação do seu time. Nesse sentido, não meça esforços para caprichar na escalação, investindo em capital humano especializado.

 

• Estabeleça uma governança de dados

Certificar-se que os dados utilizados pela sua operação são devidamente tratados, com precisão e máxima segurança, é ainda mais importante! Em um cenário repleto de vulnerabilidades, em que os abusos são frequentes, estabelecer uma boa governança de dados é primordial.

 

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