Por que sua transformação digital vai fracassar se você não tiver uma estratégia de dados

Transformação digital começa e termina com dados

Nosso VP de Vendas Corporativas, Sam Hedberg, acredita que uma estratégia de dados bem executada é necessária para concluir a transformação digital de uma empresa:

Dados são o sangue que circula pela sua transformação digital. Sem eles, sua transformação digital não sobrevive.

No episódio 30 do nosso podcast, DataFramed, Taras Gorishnyy, então Senior Analytics Manager na McKinsey, apontou as peças fundamentais para construir uma estratégia de dados:

1. Crie uma visão de analytics alinhada à estratégia da empresa
2. Garanta um forte apoio da alta liderança (advocacy, investimento e entusiasmo)
3. Construa uma base de dados sólida para oferecer dados integrados, confiáveis e no tempo certo
4. Gere valor cedo a partir de vários casos de uso
5. Implemente redesign de processos e mudança cultural para garantir a combinação certa de competências em dados em toda a empresa

Vamos ver como cada uma dessas etapas na construção de uma estratégia de dados pode ajudar você a executar com sucesso sua transformação digital.

1. Crie uma visão de analytics alinhada à estratégia da empresa

A McKinsey diz que muitas empresas começam sua jornada em analytics mapeando os dados que têm e decidindo onde aplicá-los. Mas essa abordagem não escala. Em vez disso, as empresas devem começar identificando os processos de tomada de decisão que podem ser aprimorados para gerar mais valor no contexto da estratégia geral.

Essas são áreas estratégicas críticas e, normalmente, exigem alinhamento entre áreas. Só que, às vezes, grandes empresas começam com uma “estratégia de dados” baseada em contratar muitos cientistas de dados e lançar projetos-piloto. Com frequência, esses esforços não escalam, porque é colocar a carroça na frente dos bois. Times de analytics que trabalham em silo geram pouco resultado.

Um de nossos clientes, uma instituição financeira, percebeu que linguagens open source eram o futuro e decidiu que a empresa toda deveria falar a linguagem dos dados. Eles recorreram ao DataCamp para escalar habilidades em dados entre departamentos e em todos os níveis. Com a iniciativa de capacitação em toda a companhia, integraram centenas de funcionários, usando nossa funcionalidade de “teams” para criar planos de aprendizado personalizados por departamento, objetivos e níveis de habilidade. Eles também criam tarefas para diferentes times, mantendo todos engajados e aprendendo ativamente.

2. Garanta um forte apoio da alta liderança

Em grandes organizações, diferentes áreas muitas vezes não foram desenhadas para trabalhar juntas. Em uma iniciativa de transformação de grande porte, o patrocínio executivo é crucial para estabelecer uma missão unificadora em toda a empresa.

Em 2018, a Salesforce conduziu um estudo sobre transformação digital revelando que 75% dos tomadores de decisão disseram que seus esforços tinham patrocínio executivo. Apoio executivo em dados e analytics aumenta as chances de sucesso graças a mais investimento, maior probabilidade de execução e melhor alinhamento organizacional.

Um de nossos clientes, uma agência governamental nacional, iniciou este ano uma iniciativa de transformação digital com o apoio da sua liderança máxima. Com suporte executivo, esperam concluir a transformação em três anos, incluindo a modernização de suas plataformas digitais e a migração para aprendizado online com foco em capacitação em R via DataCamp.

3. Construa uma base de dados sólida para oferecer dados integrados, confiáveis e no tempo certo

O fio condutor de toda transformação digital são os dados. Todos os sistemas de uma organização — de fluxos de processo a aplicativos e data centers — dependem de dados de alta qualidade. Toda organização precisa ter processos e capacidades para usar seus dados. Isso inclui gestão da qualidade dos dados, como integrar dados de várias fontes e fazer a limpeza para garantir precisão, além de governança para assegurar conformidade com regulações de privacidade como GDPR e CCPA.

É por isso que nosso cofundador e CEO, Martijn Theuwissen, disse em entrevista à AiThority: “As empresas precisam de bases de dados sólidas e de ferramentas para extração, carga e transformação (ETL), além de ferramentas para limpar e agregar dados de fontes diversas.”

E é por isso que o Dr. Hugo Bowne-Anderson, cientista de dados e educador no DataCamp, acredita que a preparação de dados é tão importante no fluxo de trabalho quanto machine learning, deep learning e IA. Afinal, “seus modelos só são tão bons quanto seus dados.” Os componentes essenciais não podem ser negligenciados — eles precisam ser bem obtidos, instalados e testados para que seu motor de dados funcione direito.

4. Gere valor cedo a partir de vários casos de uso

Para que as empresas executem uma estratégia de dados ambiciosa que entregue resultados reais, é preciso apontar casos de uso bem-sucedidos. Demonstrar casos de uso é fundamental para comunicar valor e urgência em toda a organização. A McKinsey afirma que os projetos devem mostrar valor cedo e com frequência por meio de quick wins, então diferentes iniciativas de dados podem ocorrer em paralelo:

Um executivo de dados explicou que, em vez de tentar imediatamente conectar sistemas distintos ou criar um sistema mestre — o que poderia levar anos —, ele colocou uma “camada” sobre os sistemas existentes que apresentava uma visão completa de um processo, como o processo de crédito em um banco, que acontece via múltiplos sistemas. Ele criou alertas para sinalizar quando etapas do processo ocorrem (como a aprovação do empréstimo, o envio de e-mail ao solicitante informando a aprovação etc.), de modo que, mesmo se cada etapa fosse concluída por um sistema diferente, as equipes pudessem ver o processo inteiro como se os sistemas estivessem trabalhando juntos.

Esse exemplo mostra que extrair valor e colaborar com dados está intimamente ligado ao passo anterior de construir um ecossistema de dados robusto.

5. Implemente redesign de processos e mudança cultural

O CEO da ShopRunner, Sam Yagan, acredita que sua empresa incorporou o letramento em dados na cultura:

Como os dados estão tão presentes na nossa cultura, não demora para alguém perceber que a pessoa ao lado ou à sua frente está rodando seus próprios relatórios e acessando seus próprios dados.

O DataCamp pode ajudar qualquer empresa a alcançar esse padrão-ouro de letramento em dados em toda a companhia. Nosso ambiente de aprendizagem online apoia a execução da estratégia de dados e ajuda a democratizar o letramento em dados — em todos os níveis e áreas.

Realizamos uma pesquisa com mais de 300 líderes de Learning and Development (L&D) e descobrimos que desenvolver letramento em dados é prioridade para 89% das empresas. A chave para alcançar isso em escala não é apenas contratar talentos de ponta — é criar uma cultura de capacitação e requalificação do seu time.

Em 2017, 77% das empresas nos EUA já usavam ensino online. Com tanta gente trabalhando de casa hoje, aprendizado online nunca foi tão relevante.

Aprender online é parte essencial da transformação digital, e o DataCamp oferece uma abordagem prática para democratizar habilidades em dados em toda a sua empresa. Visite datacamp.com/discover/enterprise para saber mais sobre como podemos ajudar você a executar uma estratégia de dados escalável e concluir a transformação digital da sua empresa.