Se a sua empresa for como muitas organizações atualmente, dispõe de algumas ferramentas e procedimentos de gestão de dados. É capaz de recolher, processar, analisar e elaborar relatórios sobre vários tipos de dados para tomar decisões empresariais fundamentadas.
Mas, se também for como muitas empresas atualmente, as suas práticas de gestão de dados estão longe de ser perfeitas. Podem ser boas, mas não são excecionais – e gostaria que fossem melhores.
Como pode fazer isso, exatamente? Como pode transformar a gestão de dados de algo "suficientemente bom" em algo "excecional"?
Não existem respostas simples. Mas há medidas pragmáticas que as organizações podem tomar para otimizar a gestão de dados e a análise, como explica este artigo.
Definir uma gestão de dados excecional
Permitam-me começar por afirmar algo que pode parecer óbvio, mas que é fácil de ignorar: o significado de uma gestão de dados "excecional" varia muito.
Afinal, existem muitas formas de ser excecional. Talvez otimizar a produtividade dos seus analistas de dados, por ter uma equipa pequena e sobrecarregada, seja o que tornaria excecionais os resultados da sua gestão de dados.
Talvez melhorar a qualidade dos dados, devido a fontes de dados inconsistentes ou inacessíveis, seja uma prioridade máxima. Talvez seja melhorar a precisão dos relatórios de inteligência empresarial. E assim por diante.
O meu objetivo aqui é dizer que o primeiro passo para decidir como otimizar a gestão de dados consiste em determinar aquilo para que, exatamente, pretende fazer a otimização. Existem muitos objetivos possíveis, que variam de uma organização para outra.
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Melhores práticas para otimizar a gestão de dados
Dito isto, as estratégias fundamentais para melhorar a gestão de dados são consistentes, independentemente dos tipos de melhorias que pretende alcançar. Eis uma análise de várias dessas práticas.
1. Procure realizar mudanças incrementais
Frequentemente, quando os resultados da gestão de dados não são tão bons quanto uma empresa gostaria, a reação instintiva consiste em alterar tudo radicalmente. A empresa pode, por exemplo, contratar um novo gestor ou diretor com o objetivo de reformular a abordagem da organização à recolha, ao processamento e à análise dos seus dados.
Raramente isto resulta numa mudança mensurável e duradoura. É mais provável que substitua um conjunto de práticas abaixo do ideal por outro, com a desvantagem adicional de criar ressentimento entre analistas e engenheiros de dados, que normalmente não gostam que lhes digam que tudo o que estão a fazer está errado.
Uma abordagem melhor consiste em implementar mudanças de forma incremental. Avalie os seus processos atuais de gestão de dados, identifique aqueles que pretende atualizar, atualize-os e continue depois a avaliá-los para confirmar que as mudanças conduziram efetivamente na direção certa. É uma abordagem lenta e constante que conduz a uma otimização real.
2. Quantifique o tempo despendido
Na mesma linha, é fundamental saber exatamente quanto tempo demora a execução das várias tarefas nos fluxos de trabalho de gestão de dados. Isto não só ajuda a determinar quais as tarefas que estão a demorar mais do que deveriam, como também ajuda a estabelecer calendários precisos para novos projetos.
Por esse motivo, não peça simplesmente aos seus engenheiros que estimem quanto tempo passaram num processo como a preparação de dados ou a criação de uma infraestrutura de dados. Acompanhe continuamente o esforço despendido, para dispor de dados detalhados e quantificáveis.
Vale a pena referir que os engenheiros muitas vezes não gostam que o seu tempo seja monitorizado de forma extremamente rigorosa (e não se pode censurá-los, porque, de um modo geral, os seres humanos não gostam de estar constantemente sob observação). Para reduzir esta resistência, saliente de que forma a quantificação do tempo despendido beneficia os engenheiros individualmente, ajudando os responsáveis a evitar atribuir tarefas em excesso a um engenheiro enquanto outro fica sem nada para fazer.
Quando é feita corretamente, uma gestão cuidadosa do tempo beneficia tanto os trabalhadores como a empresa no seu conjunto.
3. Minimize o tempo de planeamento
De um modo geral, a maior parte do tempo do pessoal dedicado à gestão de dados deve centrar-se na implementação, e não no planeamento daquilo que será implementado. Se os seus engenheiros e analistas passarem a maior parte dos dias em reuniões a planear ciclos de trabalho (ou seja, unidades de trabalho que tencionam concluir dentro de um prazo fixo) ou projetos, não conseguirão proporcionar o maior valor possível, o que conduz a um processo de gestão de dados abaixo do ideal.
Para esse efeito, trabalhar no sentido de reduzir o tempo de planeamento e maximizar o tempo de implementação é uma forma de otimizar os fluxos de trabalho e os resultados da gestão de dados. Por exemplo, se o planeamento dos ciclos de trabalho estiver a demorar mais do que deveria, considere dividir os seus ciclos em unidades de trabalho mais pequenas. Isto torna os ciclos mais fáceis de gerir e mais simples de planear, permitindo à sua equipa concentrar-se efetivamente na realização do trabalho, em vez de se limitar a falar sobre ele.
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4. Adapte-se e afaste-se dos planos
A última boa prática fundamental para otimizar a gestão de dados consiste em não ter medo de se afastar de manuais de procedimentos ou processos fixos. Mesmo pelos padrões do setor das TI em geral, que ninguém consideraria simples, o mundo da gestão de dados é especialmente inconsistente e complexo.
Cada projeto é diferente porque cada conjunto de dados é diferente. Além disso, variáveis como a incapacidade de prever a qualidade dos dados antes de começar a processá-los e analisá-los podem conduzir a desafios impossíveis de antecipar.
Por este motivo, é importante não ficar demasiado dependente de um conjunto específico de ferramentas ou processos de gestão de dados. Adapte-se e desvie-se dos planos padrão sempre que necessário. Não há problema — e, de certa forma, é necessário — em tratar cada projeto como um floco de neve especial. Ao fazê-lo, não conseguirá estabelecer processos altamente consistentes e normalizados, mas otimizará os seus resultados, pois poderá seguir os processos ideais para cada projeto.
Tirar o máximo partido da gestão de dados
Para recorrer a uma expressão feita, não existe uma abordagem universal à gestão de dados. No entanto, existe um ideal de gestão de dados partilhado por praticamente todas as organizações: o objetivo de tornar a gestão de dados tão eficiente e eficaz quanto possível.
O significado exato disso varia consoante os objetivos e as prioridades da sua organização, bem como os desafios específicos que enfrenta. No entanto, ao adotar práticas como uma abordagem saudável à gestão da mudança, um acompanhamento cuidadoso do tempo e um manual de gestão de dados altamente flexível, prepara a sua organização para uma gestão de dados otimizada, seja qual for o significado disso no caso da sua empresa.
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