Como lidar não só com os dados em si, mas com a sua estrutura mais ampla e os processos de governança
Mesmo antes da pandemia, a previsão dos gastos globais das empresas em torno da transformação digital era de chegar a US$ 2,3 trilhões em 2023 – e o distanciamento social acelerou e aumentou tudo, mostrando um cenário de dependência ainda maior do digital. E no centro de qualquer esforço eficaz de transformação digital está uma boa estrutura de dados, que requer governança e estratégia próprias.
São muitas as definições de transformação digital, mas podemos considerar que é o processo de mover operações, ferramentas e processos de um ambiente tradicionalmente offline ou isolado para um ambiente digital, com o objetivo de oferecer mais compreensão, maior alinhamento e maior valor de negócios.
De acordo com a McKinsey, as organizações orientadas por dados têm 23x mais chances de adquirir clientes e 19x mais chances de serem lucrativas como resultado. Além do mais, a Forrester observa que as empresas orientadas por esse tipo de insight estão crescendo a uma média superior a 30% a cada ano e espera-se que recebam US$ 1,8 trilhão anualmente de seus concorrentes que não o fazem. E a Covid-19 acelerou essas iniciativas de transformação digital.
Quase todas as organizações responderam construindo algum tipo de infraestrutura tecnológica o mais rápido possível. Para organizações com muitos ativos, isso incluía ferramentas baseadas em nuvem, recursos móveis e um repositório de dados mais digitalizado. Mas isso é difícil, principalmente para as empresas que não tinham a parte mais importante resolvida: a integridade dos dados e, de forma mais ampla, a estrutura de dados e ativos. E isso é um ponto-chave para uma transformação digital eficaz e duradoura. Não adianta desenvolver um plano de transformação digital que considere apenas a transformação em silos.
Estrutura de Dados para transformação digital
No centro da estrutura estão os próprios dados. Afinal, tecnicamente, o objetivo da transformação digital é alinhar todos os dados para informar e transformar as operações – e isso só é possível se as ferramentas, processos e análises estiverem todos conectados e devidamente alinhados. Tudo isso, por sua vez, só é possível se os dados da empresa estiverem bem estruturados e bem administrados.
E as organizações vivem sob montanhas de dados provenientes de várias fontes, como ordens de serviço e documentação relacionada, dados de ativos incluindo registros históricos de manutenção, dados de inventário, dados de CRM, dados transacionais, dados de caneta e papel, dados que estão somente na cabeça dos funcionários, entre muitos outros. Para a maioria das organizações, esses dados estão isolados, fragmentados e não estruturados. Para organizações com muitos ativos, isso se transforma em uma bola de neve e uma coisa é certa: dados ruins levam a uma estrutura igualmente ruim.
Essa falta de dados estruturados também garante que esforços mais amplos de transformação digital e ferramentas mais avançadas falharão, como Inteligência Artificial ou Internet das Coisas. A questão é que automações como essas e insights baseados em dados só são possíveis quando alimentados por dados de qualidade e em grande quantidade. Essas aplicações precisam estar no centro de qualquer esforço de transformação digital, pois dados ruins significam que nenhuma ferramenta avançada ou esforços de transformação produzirão os resultados almejados.
Então, como contornar esses problemas e acertar na estrutura de dados? Há três pontos principais: os dados em si, sua estrutura e governança.
Organização da estrutura de dados
Primeiro, é preciso limpar, revisar e consolidar os dados críticos localizados nos vários sistemas de negócios, reunindo tudo em um sistema coerente e padronizado. Isso requer responder a perguntas importantes sobre os próprios dados, como:
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Que dados você tem?
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Que dados você coleta regularmente?
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Como esses dados são usados / como eles informam estratégias mais amplas?
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O que esses dados dizem sobre seus clientes, sobre seus KPIs, sobre sua empresa?
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Que dados você está perdendo? Onde existem lacunas em suas necessidades de dados?
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Quais dados você deseja que ainda não se está coletando?
É preciso saber o que tem em casa antes de entender o que fazer com isso e começar na camada de dados ajuda a entender profundamente as informações online e offline para que se possa obter insights acionáveis e fazer qualquer investimento tecnológico valer à pena.
Organizando os dados com as ferramentas certas
Depois, é preciso migrar esses dados, sem erros, para uma ferramenta bem estruturada que atenda às necessidades da empresa. A ferramenta certa pode ajudar com estrutura, governança e geração de insights de dados. Mais especificamente, ajudará em:
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Garantir que as iniciativas de dados sejam padronizadas e repetíveis.
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Automatizar os processos manuais de análise, que se tornam difíceis de gerenciar à medida que as empresas coletam mais dados. As automações de IA também podem aumentar a largura de banda interna da equipe, eliminando erros humanos e preconceitos.
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Certificar-se que a organização possa gerenciar facilmente o fluxo, a qualidade e a governança das informações, o que é fundamental para quaisquer insights eficazes ou esforços de transformação.
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A equipe continuar a gerar dados e percepções acionáveis de alta qualidade em um ritmo acelerado.
Então, como é essa ferramenta – ou conjunto de ferramentas? Isso irá variar dependendo de setor, fontes de dados e objetivos mais amplos. Isso exigirá tecnologia que possa coletar e usar esses dados de forma inteligente para informar a equipe e suas estratégias, para fornecer melhores insights para o negócios superiores, que sejam acionáveis.
Para gerar o melhor valor de seu investimento, muitas marcas escolhem um parceiro de transformação digital, que pode analisar e aconselhar sobre a melhor forma de otimizar seu ecossistema de dados e dar uma visão das melhores ferramentas e plataformas que uma determinada marca pode precisar. Por exemplo, se um DMP ou CDP é realmente a melhor plataforma, ou uma camada de dados unificada gerará resultados mais eficazes? Depende da realidade de cada organização.
Alinhamento de pessoas
Finalmente, é preciso ter certeza de que a equipe está alinhada para, de fato, promover a transformação digital da empresa. A adesão de toda organização e uma governança clara e consistente são essenciais para o sucesso de longo prazo de qualquer ferramenta ou iniciativa de transformação mais ampla. Para isso, é importante conversar para alinhar os objetivos, certificar-se de que a equipe veja o valor comercial da ferramenta escolhida e compartilhar o mapa mais amplo de para onde essa transformação digital está rumando. É bom ter em mente que grandes iniciativas levam tempo, e quanto mais as lideranças compartilham sobre objetivos, metas, motivações e cronogramas, menos atrito haverá.
Nesta questão envolvendo mais as pessoas, também é fundamental as funções e responsabilidades de cada membro da equipe em torno dos dados. Aqui, uma boa prática pode ser envolver profissionais de diferentes setores, a fim de ajudar na democratização e difusão da cultura data-driven.
Isso tudo ajudará a alcançar a transformação digital, mas também aumentará a utilidade interna dos dados, fortalecendo a cultura da empresa e aumentando a sua agilidade tecnológica ao longo do tempo. E se há algo que qualquer empresa moderna precisa, é a capacidade de permanecer ágil e flexível para se adequar rapidamente as mudanças de um mundo cada vez digitalizado e mutante.
