Pesquisa do Gartner aponta que mais de 87% das organizações tem baixa maturidade em Business Intelligence (BI) e Analytics. Na visão da consultoria, isso cria um grande obstáculo para as companhias que desejam aumentar o valor de seus ativos de dados e explorar novas tecnologias de análise, como o aprendizado de máquina (machine learning).
Organizações com baixa maturidade caem em níveis “básicos” ou “oportunistas” na pontuação de TI do Gartner para Data & Analytics (DA). As organizações no nível básico têm recursos de BI que são, em grande parte, análises baseadas em planilhas ou em extrações de dados pessoais. Empresas com nível oportunista descobrem que as unidades de negócios individuais buscam suas próprias iniciativas de dados e análises como projetos independentes, sem liderança e orientação central.
Entre as características que colocam as empresas na categoria de baixa maturidade, está a infraestrutura de TI antiga; colaboração limitada entre usuários de TI e de negócios; dados raramente ligados a um resultado comercial claramente divulgado; funcionalidade de BI baseada principalmente em relatórios; e gargalos gerados pela equipe de TI, que é responsável pela criação de conteúdo e preparação de modelo de dados.
O Gartner anuncia que há quatro etapas que os líderes de Data & Analytics poderiam seguir nas áreas de estratégia, pessoas, governança e tecnologia para desenvolver as capacidades de suas organizações para um maior impacto nos negócios. São elas:
1. Desenvolva dados holísticos e estratégias de análise com uma visão clara – Organizações com baixa maturidade de BI frequentemente exibem falta de dados e de estratégias de análise com visão clara. As unidades de negócios realizam projetos de Data & Analytics individuais, o que resulta em silos de dados e processos inconsistentes. Os líderes de Data & Analytics devem coordenar-se com os líderes de TI e de negócios para desenvolver uma estratégia holística de BI. Eles também devem ver a estratégia como um processo contínuo e dinâmico, de modo que qualquer negócio futuro ou mudanças ambientais possam ser levados em conta.
2. Crie uma estrutura organizacional flexível, explore recursos de análise e implemente o treinamento de análise contínua – As empresas deveriam ter pessoas, habilidades e estruturas-chave para promover e garantir habilidades. Eles poderiam antecipar necessidades futuras e garantir que as habilidades e funções das organizações sejam desenvolvidas a partir de um trabalho de identificação e análise de informações. Com recursos internos limitados para a análise de dados, os líderes de Data & Analytics deveriam se esforçar para obter um modelo de trabalho flexível, criando “equipes virtuais de BI” que incluam líderes e usuários de todas as unidades de negócios.
3. Implemente um programa de governança de dados – A maioria das organizações com baixa maturidade em BI não possui um programa formal de controle de dados. Essas empresas podem ter pensado sobre a importância desses projetos, mas não sabem por onde começar as implementações. Os líderes de Data & Analytics podem considerar a governança como as “regras do jogo” para apoiar os objetivos de negócios e também permitir que a organização equilibre as oportunidades e os riscos no ambiente digital. A governança também é uma estrutura que descreve os direitos de decisão e os modelos de autoridade que devem ser impostos aos dados e à análise.
4. Crie plataformas analíticas integradas que possam suportar uma ampla gama de usos – Organizações de baixa maturidade geralmente têm infraestruturas de TI primitivas. Suas plataformas de Business Intelligence são mais tradicionais e centradas em relatórios, embutidas em sistemas ERP, ou simples ferramentas de relatórios que suportam diferentes usos. Para melhorar sua maturidade de análise, os líderes de Data & Analytics devem considerar plataformas de análise integradas que ampliem sua infraestrutura atual para incluir tecnologias de análise modernas.
