Data as Product: gerencie o ciclo de vida dos seus dados como um produto
Hoje, a importância de explorar os dados de forma eficiente nas empresas é inegável. No entanto, muitas organizações têm dificuldade em desbloquear o potencial completo de seus dados.
Os desafios das abordagens tradicionais de gestão de dados
As abordagens tradicionais para a gestão de dados, como as estratégias "grassroots" ou "big-bang", frequentemente apresentam desvantagens significativas. Na abordagem "grassroots", as equipes individuais são responsáveis por compilar seus próprios dados e tecnologias. Isso pode resultar em redundância de esforços, uma multiplicidade de arquiteturas tecnológicas sob medida que são custosas de construir, gerenciar e manter. Por outro lado, a estratégia "big-bang" se baseia em uma equipe centralizada que extrai, limpa e agrega os dados em massa. Embora esse método possa eliminar certos trabalhos repetitivos, ele nem sempre corresponde aos casos de uso de negócio, não atendendo, portanto, sempre às necessidades específicas dos usuários finais.
A gestão de dados como um produto: uma alternativa inovadora
A alternativa a essas estratégias tradicionais é gerenciar os dados como um produto. Ao adotar essa abordagem, as empresas podem obter valor a curto prazo de seus investimentos em dados enquanto preparam o terreno para um valor crescente no futuro. Um produto de dados é um conjunto de dados de alta qualidade e prontos para uso, facilmente acessíveis e aplicáveis a diferentes desafios de negócio. A constituição desses produtos de dados se baseia em plataformas de dados compartilhadas. Por exemplo, um produto de dados pode fornecer uma visão 360 graus de uma entidade-chave como os clientes, os colaboradores, as linhas de produtos ou as filiais. Ou ainda, poderia oferecer uma capacidade de dados específica, como um gêmeo digital que reproduz o funcionamento dos ativos do mundo real.
Além disso, os produtos de dados são projetados para permitir diferentes tipos de consumo por diversos sistemas de negócio, como aplicações digitais ou sistemas de relatórios. Essa versatilidade permite que os produtos de dados atendam às necessidades de múltiplas aplicações de negócio.
Implementar a abordagem do produto de dados: estratégias e benefícios
A utilização de produtos de dados elimina a necessidade de as equipes perderem tempo buscando dados, transformando-os no formato correto e construindo conjuntos de dados e pipelines de dados personalizados. Isso evita criar desordem arquitetural e desafios de governança.
Para ter sucesso com os produtos de dados, é essencial adotar o modelo operacional correto. Este deve incluir uma gestão e um financiamento dedicados, o estabelecimento de normas e boas práticas, o acompanhamento de desempenho e a garantia de qualidade. Cada produto de dados deve ter um gestor de produto dedicado e uma equipe composta por engenheiros de dados, arquitetos de dados, modeladores de dados, engenheiros de plataformas de dados e engenheiros de confiabilidade do site. Essas equipes, dotadas de recursos suficientes, podem então construir e melhorar constantemente seus produtos para atender a novos casos de uso.
A implementação de normas e boas práticas para a construção de produtos de dados em toda a organização também pode aumentar a eficiência. Para mensurar o valor de seus trabalhos e garantir uma melhoria constante, as equipes de produtos de dados devem acompanhar indicadores de desempenho como o número de usuários mensais de um determinado produto, a frequência de reutilização de um produto em toda a empresa, os scores de satisfação dos usuários de dados e o retorno sobre o investimento dos casos de uso habilitados.
Em resumo, ao tratar os dados como um produto, as empresas podem não apenas maximizar o valor que extraem de seus dados atuais, mas também lançar as bases de uma infraestrutura de dados que será vantajosa no futuro. As vantagens dessa abordagem podem ser significativas, como uma aceleração da entrega de novos casos de uso de negócio, uma redução dos custos totais de propriedade e uma redução dos riscos e encargos de governança de dados.
