É preciso criar um plano de ação para a área de Ciência de Dados da sua empresa? Trazemos alguns exemplos e um estudo de caso que mostram que sim!
Com o fim do ano chegando, muitas empresas começam a se preparar para o próximo, construindo planejamentos e estratégias para este novo período. E a Ciência de Dados é muito importante neste momento. Contudo, um plano estratégico de ciência de dados não envolve apenas dados. É necessário um plano abrangente, que defina como você constrói e mantém um ecossistema que entrega valor sustentável de seus investimentos em ciência de dados.
Porém, desenvolver esse plano não é fácil. Exige disciplina, habilidades e tempo. Então, por que se preocupar? E a resposta é simples: sem um plano estratégico de Ciência de Dados, você estará navegando por um caminho que desconhece. E isso faz com que riscos técnicos e de negócios aumentem e você perca o foco de suas prioridades. Resumindo: existem grandes chances de seus projetos fracassarem.
Por todos esses motivos, é essencial que sua empresa crie um planejamento estratégico para ciência de dados, abrindo caminho para uma competência organizacional em torno dos dados. É claro que esse caminho é repleto de desafios, e um plano estratégico eficaz de ciência de dados não é garantia de sucesso. Mas ele ajuda você e sua empresa a colocar todos os esforços na direção certa, focando naquilo que realmente importa.
O essencial para criar um Planejamento Estratégico para Ciência de Dados
Dessa forma, existem muitos componentes possíveis para seu plano estratégico de ciência de dados, como visão e cultura da empresa, equipe, tecnologia disponível, dados disponíveis, entre outros. A seguir, vamos mergulhar em alguns deles.
Visão
A visão é um elemento muito importante dentro de uma empresa. É ela que entrega à sua equipe um propósito e motiva a mudança e o crescimento em torno de um ou mais objetivos. Sem uma visão de negócio, você pode acabar se perdendo em minúcias dos desafios do dia a dia, focando apenas em oportunidades de curto prazo.
Portanto, é preciso construir uma visão de negócio eficaz, em que todos se alinhem com a missão da organização e foquem em resultados bem-sucedidos. Para isso, siga a máxima do Golden Circle: comece sempre com o “Por quê”, depois explique “Como” e, por fim, “O quê” a sua empresa entrega. Lembre-se que a Visão servirá como guia para definir o restante do seu plano estratégico de ciência de dados.
Cultura
Na sequência, um plano estratégico de ciência de dados deve analisar os desafios culturais do negócio, incluindo alinhamento organizacional, gestão, comunicação, processos, entre outros. Além disso, um plano estratégico eficaz avalia os eventos culturais favoráveis que podem facilitar a adoção baseada em dados – aqui, observe os valores e a missão da sua organização, assim como os motivadores individuais de sua equipe, avaliando como os dados podem ajudá-los.
Equipe
O plano estratégico de ciência de dados define, também, a composição de suas equipes, bem como a estrutura organizacional e os planos de treinamento para aprimorar as habilidades da organização. Assim, o plano deve responder quem é o responsável final pela visão e execução de um projeto, como a função de ciência de dados é estruturada, e que tipo de estrutura seria mais eficaz. Certifique-se de alinhar a estratégia de comunicação entre todos os principais participantes. Isso é muito importante.
Dados
No mundo digital e globalizado em que vivemos, dados estão entre os recursos mais valiosos do mundo. Hoje, 5 das 6 empresas com valor superior a US$ 1 trilhão (Microsoft, Apple e Amazon estão entre elas) são construídas com base em fortes estratégias de dados. E essa tendência deve seguir aumentando à medida que as empresas passam a entender dados como um ativo organizacional importante e essencial. É por isso que sua estratégia de dados deve incluir a captura, armazenamento e recuperação de dados.
Tecnologia
Quando falamos em Ciência de Dados, a tecnologia é um ponto fundamental, e sua empresa não pode ficar para trás. Portanto, é preciso definir um plano estratégico para descobrir, examinar, comprar e manter uma pilha de tecnologia de ciência de dados em constante evolução. É isso que vai entregar à sua equipe as ferramentas necessárias e adequadas para realizar seu trabalho e atingir os resultados desejados.
Gestão de Produtos
Atualmente, existem oportunidades quase infinitas que sua equipe de dados pode explorar. Entretanto, sua capacidade é limitada. Por isso, é essencial entender quais são as oportunidades mais importantes para o momento, e quais adiar para mais tarde. Nesse sentido, uma estratégia de ciência de dados precisa delinear o tipo de pesquisa e produtos que as equipes de ciência de dados fornecerão. Com isso, sua empresa poderá definir um processo de descoberta e priorização que orientará seus investimentos em ciência de dados.
Machine Learning
Lembre-se: não é porque você tem um modelo de aprendizado de máquina funcionando que o trabalho está concluído. Ao contrário, agora é preciso descobrir como manter, sustentar e até mesmo acelerar esse processo. Por isso, fazer uso de um plano de operações de software pode ser uma boa ideia.
Atualmente, os modelos de machine learning exigem um foco mais intenso na manutenção dos dados e dos modelos; por isso, uma boa saída é criar suas próprias operações de machine learning, considerando estratégia e gestão de dados, bem como o gerenciamento de sistemas em nuvem da sua empresa.
Roadmap
Enfim, você não pode executar todo o plano estratégico de ciência de dados de uma vez. Portanto, é necessário priorizar alguns elementos específicos de seu plano estratégico, usando-os como blocos de construção para atingir a implementação geral.
Para isso, coloque todos esses elementos em uma linha do tempo, criando um roadmap que comunique as prioridades e expectativas da empresa ao longo do tempo.
Lembrando que todos os componentes estratégicos são dinâmicos e devem ser atualizados para refletir as realidades atuais do seu negócio. Assim, mudanças que façam sentido podem ser realizadas e são bem-vindas.
Mas por que criar um plano estratégico de ciência de dados?
Até aqui, já conseguirmos ter uma ideia do quão importante é o planejamento estratégico de ciência de dados para sua empresa. Mas, também existem outras vantagens em realizar esse processo, como:
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Verificar e gerenciar fornecedores e suas plataformas;
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Padronizar conjuntos de ferramentas sempre que possível;
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Tratar com eficiência os riscos de segurança e as atualizações de software;
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Realizar o treinamento de usuários finais;
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Definir protocolos em comum;
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Evoluir suas ferramentas de tecnologia atuais para ferramentas futuras.
Além disso, existem ainda outros componentes adicionais que seu plano estratégico de ciência de dados pode incluir, a depender das especificidades e necessidades do seu tipo de negócio. Contudo, os itens abordados até agora são um ótimo ponto de partida para começar a construir o seu planejamento.
Planejamento estratégico na prática: estudo de caso
Agora, é hora de analisarmos um exemplo na prática para entender melhor como esse planejamento deve ser construído. Para isso, utilizaremos o case do Planejamento Estratégico de Ciência de Dados do Instituto Nacional de Saúde (NHI) dos Estados Unidos, um dos mais completos disponíveis publicamente na Internet. O NIH apoia a geração e análise de quantidades substanciais de dados de pesquisa biomédica, incluindo conjuntos de dados quantitativos e qualitativos provenientes de pesquisas, estudos clínicos, registros eletrônicos de saúde, entre outros.
Contudo, com o passar do tempo, as necessidades do NIH evoluíram, obrigando a agência a mudar sua estratégia, visando o desenvolvimento e implementação das atividades de ciência de dados do NIH e fornecendo um ecossistema de dados de pesquisa biomédica mais amplo.
Entre os desafios atuais da ciência de dados para o NIH, estão os custos crescentes de administração de dados, que podem diminuir a capacidade do NIH de permitir aos cientistas gerar dados para melhora do sistema de saúde, e a falta de integração do atual ecossistema de recursos de dados. Além disso, os conjuntos de dados importantes existem em muitos formatos diferentes, e muitas vezes não são facilmente compartilhados entre as equipes.
Por fim, atualmente não existe um sistema geral para transformar ou fortalecer algoritmos e ferramentas inovadoras que atendam aos padrões da indústria de facilidade de uso e eficiência de operação. Portanto, foi necessário a criação de um plano estratégico de ciência de dados que ajudasse o instituto a resolver ou minimizar alguns destes problemas.
Para isso, foram criadas 5 metas gerais e objetivos estratégicos do NIH, construindo e adaptando as ferramentas necessárias para os objetivos específicos de cada unidade. São elas:
Essas metas consistem em otimizar os processos de armazenamento e segurança de dados, melhorar a integração do sistema, oferecer um suporte útil com ferramentas acessíveis e fluxos de trabalho eficientes, melhorar o acesso e utilidade das ferramentas, desenvolver políticas adequadas para promover a gestão e sustentabilidade, aprimorar a ciência de dados do NIH, entre outros. Todos estes objetivos, apesar de serem extraídos de um planejamento voltado para a área da saúde, podem facilmente se adaptar a diferentes tipos de negócios. Basta que você conheça e entenda os desafios específicos da sua empresa, para checar de que forma a Ciência de Dados pode contribuir em cada um destes pontos.
Além disso, o planejamento estratégico do NIH também apontou alguns temas transversais, que conversam diretamente com as metas estipuladas acima. Uma delas, por exemplo, é oferecer suporte a infraestrutura e arquitetura comuns nas quais plataformas mais especializadas podem ser construídas e interconectadas. Isso vale para qualquer tipo de empresa, uma vez que esse tipo de apoio é essencial para o trabalho das equipes de ciência de dados.
Outra meta transversal é alavancar ferramentas comerciais, tecnologias, serviços e experiências, bem como adotar e adaptar ferramentas e tecnologias de outros campos para melhorar seu processo. Outro ponto é aumentar a força de trabalho de pesquisa de ciência de dados por meio de programas de treinamento aprimorados e novas parcerias – outro objetivo que pode ser facilmente aplicado para o planejamento estratégico de qualquer tipo de negócio, visto que o treinamento e acompanhamento dos profissionais de Ciência de Dados é essencial.
Por fim, outras metas transversais do NIH eram:
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aprimorar o compartilhamento e acesso de dados;
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garantir a segurança e a confidencialidade das informações;
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aprimorar a capacidade de capturar, curar, validar, armazenar e analisar dados para pesquisa;
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entre outros.
Conheça sua realidade para criar um plano estratégico eficaz
Ou seja, mesmo o NIH sendo um instituto da área da saúde, com demandas extremamente específicas, a maioria das metas traçadas em seu plano de ação seriam facilmente aplicáveis em qualquer empresa. O mais importante quando falamos em um planejamento estratégico de ciência de dados é conhecer a realidade e as necessidade do seu negócio, e a partir daí desenvolver as metas e soluções necessárias para o dia a dia da sua empresa, fazendo uso da ciência de dados para conquistar resultados cada vez melhores, e desenvolver a sua organização com base em conhecimento, tecnologia, assertividade e, claro, informação.
