De carros autônomos a conquistas no jogo Go, organizações têm estampado manchetes ao tornar possível, com ciência de dados, o que antes parecia inviável. Com isso, fica fácil ignorar uma revolução mais silenciosa: cada vez mais empresas estão tornando o que já é possível algo disseminado no dia a dia. Em outras palavras, mais empresas estão buscando uma fluência em dados organizacional mais forte. Segundo Ramnath Vaidyanathan, VP de Pesquisa de Produto da DataCamp, o caminho de uma organização até a fluência em dados depende de cinco pilares: Infraestrutura, Pessoas, Ferramentas, Organização e Processos (IPTOP). Em um webinar recente, ele apresentou um framework de fluência em dados que qualquer organização pode usar para evoluir sua maturidade: de reativa a em escala, progressiva e fluente.
Para sair da reatividade em dados, construa uma cultura de dados
Uma empresa reativa em dados está no degrau mais baixo da maturidade. Ela raramente acessa, usa e apresenta dados, o que contribui para a ausência de uma cultura de dados. Utiliza ferramentas legadas e dispersas para coletar dados em silos e executar processos ad hoc. Além disso, não investe em uma estratégia de capacitação em dados para desenvolver talentos internamente nem em infraestrutura de dados. É possível avançar do estágio reativo para o estágio em escala fortalecendo a cultura e a infraestrutura de dados. Para semear essa cultura, vale apostar em ganhos rápidos que permitam aos stakeholders enxergar valor no letramento em dados. Exemplos incluem dashboards de prova de conceito e projetos de analytics como modelagem de churn de clientes. A empresa também pode começar a desenvolver sua arquitetura e seus processos de coleta de dados.
Supere o estágio em escala com a infraestrutura e o modelo organizacional certos
Diferente de uma empresa reativa, uma empresa em escala já tem alguma estratégia e cultura de dados. Mas as limitações ainda são claras. Poucos colaboradores possuem as competências e o acesso necessários para analisar, reportar e apresentar dados com confiança, o que resulta em uma cultura frágil. Além disso, faltam armazenamento e times centralizados, o que gera conjuntos de dados e processos altamente isolados.
Diante dessas lacunas, uma empresa em escala precisa evoluir seu letramento organizacional em dados. Para isso, deve viabilizar o acesso aos dados trabalhando sua infraestrutura e construindo um armazenamento centralizado. Essa infraestrutura permite manter dados de alta qualidade na nuvem e acessíveis a todos os stakeholders. Com armazenamento e acesso adequados, os colaboradores conseguem estabelecer padrões de qualidade de dados. Por exemplo, a DataCamp armazena seus dados no Amazon Redshift, um data warehouse centralizado em nuvem, e gerencia pipelines com o Apache Airflow. Isso representa um avanço em relação a dados em silos difíceis de conciliar e abre caminho para uma única fonte da verdade.
Uma visão simplificada do armazenamento de dados centralizado da DataCamp
Como parte da sua maturidade em dados, uma empresa em escala também precisa definir um modelo organizacional claro para cientistas de dados. Algumas optam por um modelo centralizado, com um time de ciência de dados atuando como centro de excelência, atendendo demandas de finanças, marketing, engenharia e outras áreas. Outras preferem um modelo descentralizado, com cientistas de dados alocados nas áreas para atender exclusivamente às suas necessidades. A empresa deve adotar o modelo que melhor se alinha aos seus dados e aos objetivos do negócio.
Avance do estágio progressivo com ferramentas e processos de dados
O próximo marco rumo à fluência é o estágio progressivo. Nesse estágio, cada time tem pelo menos uma pessoa fluente em dados, capaz de analisar, reportar e apresentar suas informações. Ainda assim, há espaço para melhorar a qualidade e a facilidade de descoberta dos dados, pois a infraestrutura ainda está amadurecendo. Além disso, embora os colaboradores tenham algum letramento em dados, o uso costuma ser quase exclusivo para relatórios, o que subaproveita o potencial dos dados. A falta de democratização — causada pela dificuldade de acessar ferramentas e processos — reduz ainda mais o valor gerado.
Para evoluir do estágio progressivo para a fluência, a organização deve desenvolver, de forma simultânea, sua infraestrutura, pessoas, ferramentas, organização e processos, alinhada ao framework IPTOP.
Na transição para a fluência, a empresa pode reforçar a cultura de dados investindo em estratégias de capacitação adequadas para as pessoas. Isso envolve educação contínua em dados que atenda às diferentes personas de dados e aos objetivos do negócio. Por exemplo, a transformação intensa de talentos da AT&T destinou US$ 1 bi para capacitar 140 mil colaboradores em 10 anos. Empresas tendem a colher os frutos de uma cultura mais forte ao incentivar comportamentos orientados por dados e reconhecer evangelistas que promovem ativamente essa cultura.
A empresa também pode criar produtos internos de dados que operacionalizem processos como parte do seu programa de letramento em dados. Esses produtos ajudam a melhorar padrões de qualidade e a monitorar metas de negócio. Por exemplo, a DataCamp tem frameworks internos que permitem aos stakeholders criar visualizações de métricas de negócio prontas para apresentação com pouquíssimo código.
Dashboards da DataCamp desenvolvidos com facilidade usando frameworks internos
À medida que a organização avança em letramento em dados, é comum migrar para um modelo híbrido, em que cientistas de dados atuam tanto no time centralizado quanto nas áreas. Isso permite ao time central construir e compartilhar ferramentas alinhadas às metas específicas de cada função.
Alcançar a fluência em dados exige tornar os dados parte integral dos processos. Esses processos reduzem o atrito para extrair valor e democratizam o acesso dentro da organização. Por exemplo, a Data Quality Initiative do AirBnb define e aplica padrões de qualidade para conjuntos de dados em toda a empresa, aumentando a confiança dos stakeholders e fortalecendo a cultura de dados. A Netflix facilita a criação de notebooks eficazes personalizando modelos de notebooks para diferentes personas.
Torne-se fluente em dados com o framework IPTOP
Por fim, a fluência em dados é o estado ideal de maturidade. Em uma empresa fluente, todo colaborador tem as habilidades para acessar e entender os dados de que precisa para trabalhar bem. Eles contam com infraestrutura e ferramentas confiáveis que tornam as decisões baseadas em dados algo natural. Melhor ainda, a empresa adota processos e modelos organizacionais que estimulam a colaboração entre áreas para ganhar escala com eficiência.
Fica claro que o caminho até a fluência não é linear. Ele exige uma estratégia de dados clara e um forte framework de letramento em dados. O diagrama abaixo resume os passos para evoluir do estágio reativo até o fluente usando o framework IPTOP.
Para saber mais sobre como escalar a maturidade em dados, assista ao nosso webinar ou faça a avaliação de maturidade em dados.
