Como você aproveitou os dados para desenvolver uma estratégia com sucesso?

As estratégias de dados não são úteis apenas para empresas que procuram tirar proveito de seus recursos internos; eles são vitais para as empresas de hoje que dependem da coleta e análise de grandes quantidades de dados. Depende totalmente de como você aproveitou os dados para desenvolver uma estratégia?

E, como a análise está desempenhando um papel cada vez maior nas decisões de negócios, é improvável que essa tendência seja revertida em breve.

O que é uma estratégia de dados?

Uma estratégia de dados ajuda você a usar os dados da sua organização com mais eficiência. Ele pode ajudá-lo a obter novos insights, criar produtos e serviços melhores e, em geral, aproveitar o poder dos dados para atender às suas metas de negócios.

Uma estratégia de dados eficaz também fornecerá um roteiro para a abordagem de longo prazo de sua empresa para utilizar seus ativos de dados. Dessa forma, pode ajudar a evitar possíveis problemas que possam ocorrer com sobrecarga de informações ou falta de inteligência crítica em qualquer departamento.

Uma visão clara de quais tipos de inteligência são necessários em todos os departamentos pode evitar que esses problemas surjam no futuro.

Como você aproveitou os dados para desenvolver uma estratégia?

Uma estratégia de dados pode ajudá-lo a entender melhor como os dados de sua organização podem ser usados ​​para alavancar dados para desenvolver uma estratégia para atingir suas metas de negócios. Ele também fornecerá uma estrutura para usar análises para descobrir insights que podem aumentar a eficiência, melhorar a qualidade do produto ou criar novos fluxos de receita.

O volume de dados está aumentando exponencialmente a cada dia. O adulto médio agora cria cinco gigabytes de informações por dia apenas por meio de suas atividades digitais. Isso significa que a proliferação de informações digitais disponíveis tornou mais importante do que nunca ter uma estratégia para utilizar essa vasta quantidade de informações de forma eficaz.

A Estratégia de Dados melhora o gerenciamento de dados em toda a organização, fornecendo uma abordagem e estrutura para coletar, organizar, padronizar, limpar e integrar dados estruturados e não estruturados em fontes de conhecimento acionáveis.

Estratégia de dados Ajuda você a usar os recursos com eficiência, fornecendo uma abordagem e estrutura para coletar, organizar, padronizar, limpar e integrar dados estruturados e não estruturados em fontes de conhecimento acionáveis.

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Quais são os princípios essenciais da estratégia de dados?

1. A Estratégia de Dados ajuda a liberar o poder dos dados.

2. O Volume de Dados está aumentando.

3. A Estratégia de Dados ajuda você a usar os recursos com eficiência.

4. A estratégia de dados ajuda você a usar os recursos com eficiência.

Vamos olhar para cada estratégia, uma por uma.

1. A Estratégia de Dados ajuda a liberar o poder dos dados:

Ao aplicar a Estratégia de Dados, ele libera o poder dos dados. Isso ajuda a focar sua organização em como suas perguntas de negócios mais importantes podem ser respondidas usando dados de clientes e funcionários. Isso é particularmente útil se você tiver um problema de sobrecarga de informações ou estiver interessado em criar uma cultura mais orientada a dados em sua organização.

2. O Volume de Dados está aumentando:

Os volumes de dados estão superando a capacidade das empresas de analisar e reter as informações que produzem. Os dados se tornaram o novo recurso natural do século 21. Os dados estão rapidamente se tornando tão importantes quanto o petróleo e o gás natural eram no século 20 e, da mesma forma, devem ser gerenciados e alavancados por um corpo de melhores práticas da indústria.

O volume de dados também não diminuirá tão cedo, por isso é vital que você tenha uma estratégia para garantir que possa coletar, armazenar, usar e compartilhar efetivamente os dados de sua empresa antes que se tornem incontroláveis.

3. A Estratégia de Dados ajuda a melhorar o gerenciamento de dados em toda a organização:

Ao aplicar a Estratégia de Dados, tentamos gerenciar todos os tipos de conjuntos de dados – estruturados ou não estruturados – que coletamos de maneira metódica. Fazemos isso trazendo-os para algum tipo de sistema de gerenciamento de dados, para que possam ser usados ​​com mais facilidade.

4. A Estratégia de Dados ajuda você a usar os recursos com eficiência:

Uma estratégia de dados ajudará você a aproveitar ao máximo seus recursos disponíveis, certificando-se de que seus esforços estejam focados na solução de problemas de negócios específicos com soluções orientadas por dados, em vez de apenas ingerir todos os dados sob o sol.

A aplicação de uma estratégia de dados permitirá que você crie um plano para usar os dados existentes de forma eficaz antes de iniciar novas iniciativas em torno da coleta de tipos adicionais de informações.

Uma estratégia de dados pode ajudá-lo a entender melhor como os dados de sua organização podem ser usados ​​para atingir suas metas de negócios. Ele também fornecerá uma estrutura para usar análises para descobrir insights que podem aumentar a eficiência, melhorar a qualidade do produto ou criar novos fluxos de receita.

Quais são alguns princípios essenciais da estratégia de dados?

Integrar dados e eliminar silos é a chave para criar uma estratégia de dados bem-sucedida. Um dos principais objetivos de qualquer programa de análise é aumentar a colaboração em toda a empresa. Com mais pessoas trabalhando com os mesmos conjuntos de dados, há uma maior probabilidade de que insights críticos possam ser descobertos ou pelo menos compartilhados em diferentes partes da organização.

Agilizar a coleta e o compartilhamento de dados ajuda a melhorar esse tipo de fluxo de informações em toda a organização. Também garante que todos os envolvidos nesses empreendimentos tenham acesso aos recursos de que precisam para serem bem-sucedidos.

Definir metas e objetivos claros para o gerenciamento e uso de dados é essencial para alcançar uma estratégia eficaz. Um plano bem elaborado o ajudará a identificar os tipos de informações que serão úteis, identificando onde há lacunas em seus dados ou como certas informações podem se enquadrar em várias categorias.

Tornar esse tipo de informação mais prontamente disponível para os funcionários de toda a empresa permite uma melhor colaboração entre os departamentos, o que pode ajudar a descobrir novos insights sobre seus clientes.

Tornar os dados mais visíveis e acessíveis é outra parte importante de qualquer programa de análise. Seja por meio de ferramentas de business intelligence de autoatendimento ou portais de dados abertos, as pessoas em toda a sua organização precisam se sentir à vontade para acessar conjuntos de dados livremente para que não fiquem isoladas umas das outras enquanto trabalham em seus projetos.

Isso também oferece mais oportunidades para descobrir conexões entre pontos de dados que podem criar insights inesperados sobre os negócios da sua empresa.

A definição de definições de dados claras, ou metadados, para sua organização também é necessária, pois pode ajudá-lo a aproveitar as informações coletadas com muito mais eficiência. A qualidade dos dados é uma parte essencial desse processo porque definições fortes fornecerão a todos os usuários uma estrutura consistente para trabalhar.

Além disso, definições precisas ajudarão a melhorar a padronização de como os conjuntos de dados de toda a empresa são referenciados e compartilhados.

Certificar-se de que todos os funcionários entendam quais tipos de informações devem coletar ou monitorar também pode ser complicado, porque duas áreas da organização não identificarão as mesmas métricas como suas medidas mais importantes para o sucesso.

Estabelecer prioridades desde o início pode ajudar a aliviar algumas dessas preocupações, garantindo que você não gaste muito tempo coletando e gerenciando dados sobre métricas que não são importantes para a empresa.

Estabelecer processos claros para gerenciamento e uso de dados é outro aspecto importante de uma estratégia de dados bem-sucedida. Isso inclui identificar quanto tempo sua equipe deve gastar em diferentes aspectos do programa, como quanto tempo deve ser dedicado a coletar informações versus analisá-las.

Outra parte importante desse processo é planejar quando e onde novos conjuntos de dados devem ser armazenados ou acessados.

A rede com outros profissionais de análise também pode ajudá-lo a incorporar uma melhor compreensão do seu setor em sua estratégia geral de gerenciamento de dados.

Participar de fóruns on-line e discussões abertas sobre tópicos como análise de experiência do cliente, análise competitiva ou visualização de dados usando painéis de gerenciamento visual pode dar a você uma ideia melhor de quais tipos de informações as pessoas em seu campo estão procurando ou com as quais trabalham atualmente.

Como construir uma estratégia de dados?

Para saber como você aproveitou os dados para desenvolver uma estratégia, você precisa construir uma primeiro. As etapas básicas na construção de uma estratégia de dados são:

1. Crie uma proposta e ganhe adesão

2. Crie uma equipe de gerenciamento de dados e atribua funções de governança de dados

3. Identifique os tipos de dados que você deseja coletar e de onde eles virão

4. Defina metas para coleta e distribuição de dados

5. Crie um roteiro de estratégia de dados

6. Planeje o armazenamento e a organização de dados

7. Obtenha aprovação e comece a implementar sua estratégia de dados

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Vamos discutir cada passo um por um.

1. Crie uma proposta e ganhe buy-in

Ao criar a estratégia inicial de gerenciamento de dados, você deve primeiro obter a adesão da equipe de liderança da sua organização. Para explicar como você aproveitou os dados para desenvolver uma estratégia, este programa será benéfico para a empresa e destacará quaisquer riscos potenciais que possam surgir se você não tiver uma estrutura organizada.

Se possível, use exemplos de como outras empresas usaram os dados de forma eficaz para dar a elas uma noção melhor do que podem esperar de uma estratégia de dados sólida.

Não se concentre apenas em grandes marcas como Walmart ou Google – demonstre como as empresas menores conseguiram aumentar os lucros ou reduzir os custos usando suas informações de forma mais eficaz. Você precisa mostrar aos seus superiores que ter uma boa estratégia de dados é importante agora, porque a falha em fazê-lo pode ter efeitos potencialmente desastrosos para a empresa no futuro.

2. Crie uma equipe de gerenciamento de dados e atribua funções

Quando a equipe de liderança da sua organização estiver integrada, trabalhe com eles para ajudar a definir quais tipos de funções devem ser criadas em seu programa de estratégia de dados. Isso lhe dará mais visibilidade sobre quais informações estão sendo coletadas ou controladas por diferentes pessoas, o que é muito útil para garantir que tudo esteja seguindo uma estrutura organizada.

Além disso, ter funções específicas de gerenciamento de dados pode facilitar o estabelecimento de quão confidenciais determinados conjuntos de dados precisam ser tratados.

Por exemplo, se você configurar estruturas de relatórios em que alguns funcionários só podem acessar certas partes do conjunto de dados geral, enquanto outros têm mais autoridade sobre diferentes seções, obter informações mais detalhadas ou poderosas exigirá mais do que apenas uma autorização básica de segurança de dados.

3. Identifique os tipos de dados que você deseja coletar e de onde eles virão

Depois de estabelecer suas funções, comece a pensar em quanta informação precisa ser coletada ou gerenciada por cada pessoa ou equipe. Mesmo que você não queira que todos os departamentos gastem tempo procurando conjuntos de dados adicionais, é importante que eles estejam cientes dos tipos de perguntas que podem responder com diferentes tipos de análise.

Esteja aberto a sugestões de outros departamentos sobre onde determinados conjuntos de dados podem ser armazenados, mas certifique-se de que todos os gerentes entendam quais partes dessa análise precisam ser supervisionadas por equipes específicas. Uma abordagem útil é criar diferentes "camadas" para estruturas de relatórios com base no grau de confidencialidade das informações tratadas.

Por exemplo , a camada 1 pode ser dados de pesquisa aos quais apenas algumas pessoas em sua organização têm acesso e são usados ​​principalmente para problemas de suporte ao cliente. A camada 2 pode ser tratada por todos em contabilidade e TI e inclui informações como números de vendas e relatórios de estoque que não precisam ser mantidos em segredo, mas ainda podem causar problemas se forem distribuídos fora dos canais apropriados.

Por fim, o nível 3 incluirá qualquer conjunto de dados com segredos comerciais ou detalhes corporativos internos, que provavelmente só serão acessados ​​pela alta administração da empresa.

Isso ajuda a mostrar para onde os diferentes tipos de informações precisam ir sem ter muitos obstáculos específicos sobre quem tem acesso a quais tipos de insights, já que alguns funcionários podem não saber exatamente o que querem dos conjuntos de dados até que os examinem.

Certifique-se de dar às pessoas tempo suficiente ao considerar quais dados devem ser armazenados em cada camada, porque pode demorar um pouco para seus funcionários encontrarem os lugares certos para manter certos tipos de informações.

4. Defina metas para coleta e distribuição de dados

Outra parte importante da criação de uma boa estratégia de dados é definir metas de como os conjuntos de dados serão distribuídos em diferentes estruturas de relatórios. Mesmo que você já tenha decidido quais departamentos precisam de certos tipos de informação, certifique-se de que todos entendam quanto acesso eles têm e onde suas responsabilidades começam e terminam.

Embora isso possa significar abrir mão do controle sobre algumas partes da análise de sua organização, especialmente se você estiver tentando proteger informações confidenciais, ter diretrizes claras sobre quem faz o que pode ajudar a reduzir a redundância e capacitar sua equipe a aproveitar diferentes conjuntos de dados.

Por exemplo , se você tiver um departamento de atendimento ao cliente bem definido, ele poderá lidar com todas as consultas de nível 1. No entanto, também pode fazer sentido permitir que sua equipe de desenvolvimento de produtos colete alguns desses dados para determinados projetos, incluindo qualquer coisa relacionada a produtos ou serviços específicos vendidos pela empresa.

Seu grupo de TI também pode coletar informações sobre como esses diferentes componentes de software estão sendo usados, o que é considerado informação de nível 2, pois não precisa ser mantida em segredo, mas ainda deve exigir permissão especial antes de ser vista por funcionários de fora do departamento.

5. Crie um roteiro de estratégia de dados

Uma coisa que você deve fazer ao iniciar qualquer projeto é criar um roteiro fácil de seguir para o que deseja realizar. Isso não apenas ajuda a manter todos no caminho certo com suas responsabilidades atuais, mas também pode ajudar a demonstrar à alta administração quanto trabalho está sendo feito e se a equipe precisa ou não de mais financiamento para continuar as operações.

Criar um cronograma organizado que defina cada etapa do seu projeto ajuda a garantir que todos os funcionários estejam trabalhando juntos em direção a um objetivo comum, em vez de perder tempo tentando fazer as coisas na ordem errada. Ao criar roteiros de estratégia de dados, uma coisa importante a lembrar é que prazos realistas são vitais se você quiser que os outros o levem a sério.

Isso significa que você pode aprender como aproveitou os dados para desenvolver uma estratégia, definindo marcos para as várias partes do projeto, como selecionar conjuntos de dados, implementar políticas de privacidade, obter aprovação das partes interessadas apropriadas e distribuir conjuntos de dados entre diferentes equipes.

Também é uma boa ideia listar quem será responsável por cada tarefa, pois eles podem ajudar a lembrar os funcionários sobre suas responsabilidades atuais e quais grupos precisam de sua ajuda.

6. Plano de armazenamento e organização de dados

Uma das partes mais importantes de qualquer estratégia de dados é acompanhar onde os conjuntos de dados estão armazenados, como são rotulados, quando foram atualizados pela última vez e se determinados funcionários tiveram ou não acesso a eles.

Como você provavelmente terá mais conjuntos de dados do que pessoas, criar diretrizes sobre para onde as informações devem ir é uma ótima maneira de reduzir redundâncias e ajudar os funcionários a encontrar o que precisam imediatamente.

Uma dica útil que pode ser aplicada aqui é algo chamado sistema de classificação invertido, que divide cada conjunto de dados em diferentes categorias que incluem informações importantes como o tópico, proprietário e data de criação. Isso pode tornar mais fácil encontrar o que você está procurando mais tarde se alguém relatar um problema com um conjunto de dados.

7. Obtenha aprovação e comece a implementar sua estratégia de dados

Depois de analisar sua proposta de coleta e distribuição de conjuntos de dados, a alta administração pode solicitar que você faça algumas alterações antes de dar a aprovação final. Isso geralmente é feito como parte de uma reunião de revisão que pode ser agendada depois que alguém no gerenciamento de TI deixa claro que a estratégia de dados da empresa precisa de uma revisão.

Durante esta reunião, os funcionários discutirão o que deu certo e o que deu errado em iniciativas anteriores, como implementar novas políticas de privacidade e elaborar propostas de roteiro de dados. Independentemente das recomendações específicas feitas durante essas reuniões, é vital que todos os envolvidos se reúnam ao final delas para que possam decidir se abandonam ou não o projeto, continuam conforme planejado ou fazem alguns ajustes em sua estratégia existente.

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Em conclusão , como você aproveitou os dados para desenvolver uma estratégia depende de quais etapas você toma para desenvolvê-la? Ao criar roteiros de gerenciamento de dados, é útil pensar neles como uma série de etapas que precisam ser seguidas para atingir sua meta.

Isso significa usar ferramentas como gráficos de Gantt e Work Breakdown Structures (WBS) que ajudam os funcionários a visualizar o que precisa ser feito e quando. Dentro desses documentos, você pode listar todas as diferentes tarefas necessárias para cada etapa do processo e dar a elas um cronograma para quando elas devem ser concluídas.

Embora algumas empresas optem por usar metodologias ágeis como scrum, isso nem sempre é necessário, pois a maioria dos problemas de negócios não exige ciclos de feedback curtos. Não importa em que tipo de empresa você trabalha, você precisa garantir que todas as suas tarefas de gerenciamento de dados estejam claramente definidas e divididas entre vários funcionários.