Uma estratégia de dados vai além de ferramentas ou data lakes. Seu foco está em fomentar uma cultura Data Driven, que envolve processos, tecnologias e metodologias eficientes.
No cenário atual, ter dados organizados e acessíveis para tomar decisões é um grande diferencial. Ou seja, um pilar fundamental para ganhar vantagem competitiva e inovar.
Neste artigo, queremos te mostrar como desenvolver uma estratégia de dados robusta. Para isso, selecionamos as melhores práticas e dicas importantes. Continue a leitura e fique por dentro!
O que é estratégia de dados?
A estratégia de dados é um conjunto de diretrizes que garantem a gestão da informação em uma empresa. Assim, reúne a coleta, a organização e o uso de dados para otimizar processos e fomentar decisões mais estratégicas.
Ela contempla políticas de governança, padrões de qualidade e soluções de infraestrutura que asseguram confiabilidade. Em geral, sem uma estratégia de dados, é comum sofrer com silos de informação e análises incoerentes.
Qual o objetivo da estratégia de dados?
O grande objetivo da estratégia de dados em uma empresa é transformar informações em um ativo estratégico. Por isso, cuida de toda a coleta, gestão, análise e uso de dados no cotidiano empresarial.
Muito mais do que um simples projeto, ela funciona como um plano amplo e orquestrado. Isso porque, ajuda a organizar os fluxos de trabalho e a definir processos claros para que a organização consiga se destacar e crescer mesmo em cenários complexos.
10 passos para criar uma estratégia de dados
Criar uma estratégia de dados eficaz é como montar um guia para sua empresa operar com eficiência na era da informação. É por isso que você precisa se dedicar a esse processo, aplicando as melhores práticas.
A seguir, preparamos um passo a passo que contribui para levar o seu negócio a um novo patamar, em que os dados são a base para atingir seus objetivos. Confira!
1. Revise e alinhe seus objetivos organizacionais
Antes de qualquer ação prática, é fundamental que os objetivos da estratégia de dados estejam sincronizados com as metas gerais da empresa.
Portanto, essa sinergia só ocorre quando diferentes departamentos trabalham em conjunto para definir prioridades, mapear processos e identificar áreas em que o uso de informações pode acelerar resultados.
Ao estabelecer essa cooperação interdepartamental, a organização cria um direcionamento sólido para todas as iniciativas de dados que virão a seguir.
2. Avalie o cenário atual
Com os objetivos definidos, o próximo passo é realizar um diagnóstico dos ativos, processos e competências existentes. Sendo assim:
- elabore um inventário de dados por área de negócio;
- identifique as fontes dos dados;
- avalie a qualidade das informações;
- verifique a infraestrutura de armazenamento, processamento e integração.
Essa análise abrangente permite localizar eventuais gaps e desenhar um plano de ação para fortalecer aspectos como governança, papéis e compliance.
3. Identifique os casos de uso
Concluída a avaliação do cenário atual, é, portanto, hora de aprofundar o entendimento sobre as necessidades concretas de cada departamento.
Promova workshops ou entrevistas com líderes e equipes para mapear quais dados são críticos para as operações diárias, onde ocorrem maiores desafios e como as informações podem ser mais bem utilizadas.
Dessa forma, surgem insights que ajudam a priorizar iniciativas de maior impacto, garantindo que a estratégia de dados se mantenha focada em resultados tangíveis.
4. Desenvolva o framework de governança de dados
Com a clareza dos objetivos e necessidades, é hora de estruturar a governança de dados, considerando:
- Pessoas;
- Processos;
- Tecnologias.
Nesta etapa, você definirá responsabilidades, estabelecerá políticas de uso e princípios que garantam a ética e conformidade legal. Lembre-se de que bom framework evita erros e reduz riscos de uso indevido dos dados.
5. Defina a arquitetura de dados
Com a governança encaminhada, é hora de projetar uma arquitetura escalável e flexível que suporte o crescimento do volume de dados e a evolução tecnológica.
Os engenheiros de dados devem desenvolver modelos de dados e estratégias de integração que facilitem o fluxo entre sistemas. Assim, é possível manter a disponibilidade e consistência das informações.
Essa arquitetura bem planejada funciona como a espinha dorsal para iniciativas de BI, Analytics e demais aplicações avançadas.
6. Estabeleça padrões de qualidade dos dados
Mesmo com uma arquitetura robusta, sem padrões de qualidade claros, os dados podem gerar análises imprecisas. Por isso, defina métricas e processos de validação, envolvendo stakeholders em revisões periódicas para verificar a precisão e a confiabilidade das informações.
Ao instituir controles de qualidade, as organizações reduzem riscos de decisão baseados em dados incorretos, fortalecendo a credibilidade das análises.
7. Crie medidas de segurança e privacidade
À medida que a dependência de dados cresce, aumenta a responsabilidade em protegê-los contra ameaças e usos indevidos.
Por isso, é importante identificar pontos críticos de vulnerabilidade, implemente protocolos de segurança e assegure conformidade com regulamentações, como a LGPD ou GDPR.
A realização de auditorias regulares, aliada a uma postura preventiva, ajuda a organização a manter uma postura segura e em linha com as obrigações legais.
8. Defina processos para ciclo de vida dos dados
Da coleta ao descarte, cada etapa do ciclo de vida dos dados precisa ser mapeada e monitorada. Sendo assim, defina como, onde e por quanto tempo as informações serão armazenadas.
Além disso, é importante ter um plano de backup e recuperação de dados. Isso mantém o controle contínuo das informações e evita problemas e prejuízos.
9. Defina estratégias para Analytics e Business Intelligence (BI)
Com as bases estabelecidas, chega o momento de explorar as informações de forma mais analítica. Portanto, desenhe planos de Analytics e BI que especifiquem os KPIs, como os dados serão visualizados e os insights prioritários para cada área.
Ao alinhar essas estratégias aos objetivos da organização, a tomada de decisão se torna cada vez mais ágil e fundamentada em evidências.
10. Desenvolva iniciativas de alfabetização de dados
Por fim, a estratégia de dados só prospera se for compreendida e adotada por todas as pessoas envolvidas.
Invista em programas de educação que aprimorem a leitura, interpretação e comunicação de dados, considerando diferentes públicos internos.
Quando a cultura de dados permeia toda a organização, torna-se mais fácil inovar, compartilhar boas práticas e manter a competitividade em um mercado dinâmico.
Ferramentas essenciais para sua estratégia de dados
Para que sua estratégia de dados seja eficiente é importante contar com boas ferramentas.
Aqui, vale dizer que não estamos falando de simples softwares, mas de soluções robustas que unem inteligência de negócios, IA, engenharia de dados e data warehouses.
Esses componentes se complementam para garantir que as informações fluam de forma integrada, gerando insights confiáveis para decisões estratégicas. Entenda melhor!
BI (Business Intelligence)
Em uma estratégia de dados, o BI é a porta de entrada para insights imediatos. É ele que consolida informações de diversas fontes em relatórios e dashboards interativos, permitindo análises ágeis e embasadas.
Com ele, os gestores podem identificar tendências, mapear oportunidades e alinhar decisões aos objetivos estratégicos.
A Wiser já auxiliou diversas empresas no processo de implementação de BI, desde a coleta à construção de dashboards. Conheça mais dos nossos serviços de Business Intelligence e Data Analitycs!
Inteligência Artificial e Machine Learning
Enquanto o BI revela o que aconteceu e por que aconteceu, a IA e machine learning vai além ao prever cenários futuros.
Aplicando algoritmos de machine learning e técnicas avançadas, ela identifica padrões complexos e antecipa comportamentos de mercado, ampliam a tomada de decisão com automação de processos e soluções inovadoras que superam limitações humanas.
Engenharia de dados
Para que BI e IA trabalhem com informações confiáveis, a engenharia de dados constrói pipelines robustos de ETL/ELT. Ela garante governança, qualidade e disponibilidade dos dados, definindo padrões e fluxos para a ingestão de fontes diversas.
Esse processo elimina silos, evita redundâncias e mantém a consistência das informações que embasam análises.
Data Warehouse
Já o data warehouse atua como um repositório centralizado, unificando dados históricos e organizados em esquemas padronizados. Dessa forma, essa estrutura facilita consultas complexas, comparações de longo prazo e suporte a relatórios executivos.
Integrado ao BI e à IA, o data warehouse forma a base sólida para decisões estratégicas e crescimento sustentável.
De insights a resultados com a Wiser!
Uma estratégia de dados eficaz não termina na coleta ou armazenamento de informações, mas ganha força quando essas informações se tornam insights acionáveis.
Ao criar uma cultura verdadeiramente orientada por dados, sua empresa potencializa a inovação, reduz custos e toma decisões mais seguras.
Se você deseja transformar dados em resultados tangíveis e aproveitar todo o potencial da análise de informações, o Grupo Wiser Tecnologia pode ajudar. Quer transformar dados em vantagem competitiva e potencializa seus resultados?
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Sobre o autor
Vitor Pinheiro é Head de Analytics no Grupo Wiser Tecnologia. Experiência em Business Intelligence (BI) e Engenharia de Dados há mais de 10 anos, com vasto conhecimento de implantação de projetos na área e no desenvolvimento de equipes.
