Quatro etapas para melhorar os recursos de dados e analytics

As organizações com baixos níveis de maturidade em business intelligence (BI) e analytics geralmente lutam para aproveitar o valor de seus ativos de dados. Os líderes de dados e analytics podem aprimorar os recursos de suas organizações para obter maior impacto nos negócios, executando etapas simples nas áreas de estratégia, pessoas, governança e tecnologia.

 

Principais Desafios
  • Devido ao afastamento dos executivos de negócios, os líderes de dados e analytics em organizações com baixa maturidade de BI costumam ter dificuldade em fazer um planejamento estratégico da empresa como um todo. Eles precisam aprender a consolidar os requisitos de negócios, alavancar recursos e projetar soluções holísticas.
  • As organizações com baixa maturidade em BI geralmente não possuem o orçamento, a equipe, a experiência e a abordagem colaborativa necessárias para aplicar o analytics a requisitos de negócios dinâmicos.
  • Pela falta de uma boa gestão de dados e analytics, as organizações com baixa maturidade em BI lutam para lidar com a má qualidade dos dados, processos inconsistentes, silos de dados e casos de uso de analytics limitados.
  • Muitas empresas demoram para atualizar, aumentar ou explorar suas plataformas de BI e analytics, que são baseadas principalmente em relatórios e não são suficientes para atender aos requisitos das equipes de negócios com agilidade, autonomia, velocidade e usabilidade para permitir análises impactantes e pontuais.
O Gartner recomenda que os líderes de dados e analytics responsáveis pela modernização de analytics e BI devem:
  • Desenvolver estratégias de dados e analytics com visão clara e engajamento proativo dos stakeholders da empresa para definir roteiros de projeto, resultados da empresa e métricas de desempenho ("estratégia").
  • Promover e aprimorar as capacidades de analytics, criando um modelo de trabalho flexível, com recursos de analytics em toda a empresa e treinamento contínuo ("pessoas").
  • Governar a menor quantidade de dados para obter o máximo de impacto nos negócios e promover self-service analytics para uma base de usuários mais ampla ("governança").
  • Criar plataformas de analytics integradas que possam suportar uma ampla gama de casos de uso com as modernas tecnologias de analytics e BI e que permitam uma expansão contínua da funcionalidade à medida que a maturidade aumenta ("tecnologia")

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