Em tempos marcados por processos hiperconectados e demandas que exigem alta disponibilidade e agilidade das empresas, estabelecer uma estratégia de dados centralizada tem se tornado uma demanda essencial para que uma empresa seja capaz de explorar totalmente seus dados. Mas como, afinal, operações complexas e de grande porte podem desenvolver essas ações de forma prática e assertiva?

Em primeiro lugar, a organização deve ser capaz de identificar, combinar e gerenciar várias fontes de informações. Outro passo é construir os modelos de análise mais adequados para prever e otimizar os resultados a serem avaliados. Além disso, porém, é preciso que os líderes tenham a vontade de transformar os processos de seus negócios, buscando formas para que a companhia possa alavancar e converter os ativos digitais em fontes para decisões úteis, com insights que realmente ajudem a melhorar os ganhos da empresa.

Nesse contexto, o apoio das ferramentas de Master Data Management (MDM –Gerenciamento de Dados Mestres, em português) tem se mostrado cada vez mais uma opção prática e essencial. Para definir uma estratégia clara de como usar a análise de dados por meio de soluções de MDM, no entanto, os líderes devem entender que certos pré-requisitos e iniciativas são fundamentais. Pensando nisso, separamos cinco dicas para impulsionar os resultados das organizações modernas:

1) Verifique seu cenário de dados - Todas as organizações são desafiadas pelo crescimento exponencial nos volumes de dados e pela mudança constante de cenários de negócios. Os Chief Data Officers (CDOs) precisam repensar como podem gerenciar e governar suas informações com mais eficiência para garantir vantagens competitivas e cumprir com os requisitos regulamentares. Um dos maiores desafios é identificar todas as fontes de dados - ou melhor, silos de dados - espalhadas pela organização. Isso pode incluir ERPs, CRMs, planilhas, sistemas legados e muito mais. Os silos de dados surgem naturalmente em empresas de médio e grande porte, porque diferentes unidades organizacionais têm suas próprias prioridades, responsabilidades e objetivos. Também podem surgir se alguns departamentos competem entre si em vez de cooperar em direção a objetivos de negócios comuns. Nesse cenário, as equipes geralmente perdem muito tempo extraindo e comparando manualmente os dados extraídos de uma variedade de sistemas.

2) Crie uma única casa para seus dados - Criar uma versão única e centralizada desses arquivos, usando o gerenciamento de dados mestres, ajudará a resolver vários problemas. Com o MDM, por exemplo, os líderes podem gerenciar, centralizar, organizar, categorizar, localizar, sincronizar e enriquecer dados mestres de acordo com as necessidades de seus negócios, apoiando as iniciativas de vendas, marketing e operação de sua empresa. Os dados mestres podem assumir a forma de informações sobre produtos, clientes, fornecedores, locais e ativos, além de outras referências que direcionam seus negócios. O gerenciamento eficiente de dados mestres em um repositório central fornece uma visão autorizada única das informações e elimina ineficiências dispendiosas causadas por silos de dados. Em outras palavras, os usuários podem ter certeza da qualidade e integridade dos dados, além de acelerar significativamente o processo de insight. Isso permite que os líderes confiem nos dados e nas informações o suficiente para basear suas decisões críticas de negócios.

3) Ajuste a governança de dados - Para extrair o valor máximo das informações, também é necessário um forte programa de governança de dados. Esse passo ajuda a desenvolver as informações digitais como um ativo comercial estratégico realmente útil e inteligente. O sucesso de um programa de governança de dados depende de uma infraestrutura robusta que permita a automação, o gerenciamento e a escalabilidade das iniciativas internas. Isso requer a implementação de políticas e processos, controle de versão e aprovações com fluxos de trabalho e regras de negócios integrados para manter a precisão e a responsabilidade das informações. Um fator crucial para ajustar a governança de dados é criar as equipes certas e, no repositório de dados central, usar privilégios de segurança e acesso baseados em funções. Com isso, a organização reduz o risco de pessoas erradas acessarem as informações erradas. Além disso, a empresa protege a qualidade de seus dados, fornecendo direitos de edição e visualização adaptados a diferentes perfis de usuários em seu sistema.

4) Não fique preso ao pensamento tradicional - O universo dos dados mudou imensamente ao longo dos anos. O crescimento exponencial das informações acelerou as oportunidades de obter insights, combinando dados de novas maneiras. O desafio é descobrir como fazer isso. Com o aumento da qualidade e do volume de dados, as empresas podem obter visualizações mais panorâmicas e granulares de seu ambiente de negócios, usando-as para melhorar a experiência dos clientes, processos operacionais e estratégias de negócios. Por exemplo, supermercados podem analisar os padrões de gastos dos clientes e usar dados extraídos das mídias sociais - como impressões e curtidas - para planejar vendas de determinadas mercadorias ou picos sazonais. Uma boa maneira de começar é simplesmente se perguntar o que você poderia fazer se tivesse as informações corretas.

5) Procure formas para extrair mais valor de seus dados - Descobrir novas formas criativas de usar bem os dados existentes não é suficiente. Sua organização precisa entender e confiar em modelos de Big Data. Se a cultura, os recursos e as análises emergentes existentes de uma organização não estiverem alinhados com a forma como ela realmente chega às decisões ou se não fornecer uma maneira clara de atingir as metas de negócios, a análise de dados não funcionará. Os funcionários e gerentes da linha de frente precisam entender como os dados podem ajudá-los. Em outras palavras, as ferramentas de análise precisam ser relevantes e aplicáveis aos seus negócios. Para isso, desenvolva ferramentas simples e intuitivas para a equipe da linha de frente. Os gerentes precisam de métodos transparentes para usar os novos modelos e algoritmos. Se eles não conseguirem ver como as soluções os ajudam a fazer melhor seu trabalho, eles não as usarão.

Vale destacar que, independentemente da facilidade de implementação e implantação, a maioria das organizações precisará atualizar suas habilidades analíticas e alfabetização. Para tornar a análise parte das operações diárias, os gerentes devem vê-las como essenciais para resolver problemas e identificar oportunidades. Os esforços necessários variarão de acordo com os objetivos e a linha do tempo da empresa. Ajustar culturas e mentalidades normalmente requer treinamento abrangente, modelagem de papéis pelos líderes e incentivos e métricas para estimular a adoção.

Os ganhos de uma companhia ao estabelecer uma estratégia de dados centralizada podem ser enormes. Adotar as dicas acima tornará esse processo mais simples e funcional, reduzindo o uso de tempo e recursos. O objetivo deve ser sempre agregar valor e inteligência à gestão, com ênfase nas exigências reais da companhia. Afinal de contas, se os dados são a base dos negócios hoje em dia, quem souber usá-los de maneira ágil estará à frente dos seus concorrentes.

Sobre o autor: Ricardo Fornari é Country Manager da Stibo Systems no Brasil