Crie um modelo organizacional centralizado e descentralizado para analytics

O modelo organizacional ideal requer uma equipe centralizada trabalhando em colaboração com um número finito de equipes descentralizadas. É uma ideia bastante simples, mas existem inúmeras variantes que os líderes de dados e analytics devem escolher para encontrar o equilíbrio ideal.

 

Principais Desafios
  • Equipes excessivamente centralizadas podem não fornecer a experiência em domínio e a capacidade de resposta que a maioria das organizações exige. Embora a equipe centralizada normalmente faça um bom trabalho ao gerar consistência, governança e melhores práticas compartilhadas, muitas vezes, cria um gargalo com os usuários que estão esperando demais para cumprir seus requisitos.
  • Equipes excessivamente descentralizadas têm o problema oposto. Esse modelo oferece muita experiência em domínio, agilidade e capacidade de resposta, mas luta para criar consistência entre suas fontes de informação e modelos de analytics. Além disso, essa abordagem tem o desafio de compartilhar as melhores práticas.
  • Seja centralizada ou descentralizada, a maioria das empresas não possui habilidades de analytics suficientes para executar as demandas atuais. A pressão competitiva dificulta que as organizações mantenham seus recursos e banco de talentos qualificados.
Criar o modelo organizacional certo é a chave para uma análise bem-sucedida. O Gartner sugere aos líderes de dados e analytics: 
  • Construir um modelo organizacional de duas camadas, com uma equipe centralizada trabalhando em colaboração com equipes descentralizadas distribuídas por toda a empresa.
  • Capacitar cada departamento local com uma equipe multifuncional que tenha experiência em domínio, engenharia de dados e ciência de dados.
  • Comunicar a jurisdição sobre quando as equipes descentralizadas são capazes de criar protótipos de analytics, pilotos ou soluções de produção completa.

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