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Maturidade Informacional de uma organização, autonomia e governança em equilíbrio

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A “maturidade informacional” é um ponto fundamental para as empresas e é determinada pela forma como uma organização lida com os ativos de dados. Para avaliar a maturidade informacional, é preciso fazer um diagnóstico do cenário em ao menos sete diferentes dimensões, sendo elas: estratégia, processos, organização, estrutura, pessoas, governança e informação, garantindo, assim, uma visão 360º sobre o assunto, que invariavelmente envolve aspectos que vão além de uma avaliação focada apenas em tecnologia e ferramentas.

Devido à abrangência deste tipo de transformação por envolver diferentes áreas e disciplinas, é muito comum empresas pegarem alguns “falsos atalhos” com foco restrito apenas na aquisição de novas tecnologias e ferramentas, acreditando que, com isso, a evolução ocorrerá, o que geralmente resulta em investimentos elevados e a certeza de frustração, porque por este caminho o resultado esperado não acontece.

Ferramentas adequadas para o tratamento de dados

Se avaliarmos a evolução das tecnologias e ferramentas voltadas para o tratamento e análise de dados na linha do tempo, podemos perceber não somente uma evolução de funcionalidades, mas uma verdadeira mudança do contexto ao qual estão inseridas. Por exemplo, se ignorarmos por enquanto o Excel como ferramenta de tratamento de dados e considerarmos apenas as ferramentas adequadas para tratamento de grandes volumes de dados, no passado, tínhamos ferramentas desenhadas apenas para uso de profissionais técnicos, de TI.

Neste sentido, hoje, temos ferramentas modernas para a mesma finalidade, entretanto, foram desenhadas para uso de profissionais não necessariamente de TI, com muitas funcionalidades visuais – como o “arrasta e solta”, sem que necessariamente envolva programação ou codificação.

Se fizermos a mesma comparação evolutiva com as ferramentas utilizadas para elaboração de relatórios, percebemos a mesma mudança, ou seja, um relatório que antes precisava de TI para sua construção por demandar muito conhecimento técnico, agora, pode ser construído por um profissional de qualquer área de negócios utilizando as ferramentas modernas de mesma finalidade. Dessa forma, as soluções utilizadas no contexto de dados deixaram de ser pensadas exclusivamente para o uso de TI e passaram a ser construídas para um uso mais simples e intuitivo. Além disso, passou a contar com recursos e funcionalidades muito superiores às ferramentas da geração passada (o Business Intelligence tradicional).

O movimento de descentralização da TI

Justamente devido a essa evolução e mudança de paradigma trazido pelos grandes players de tecnologia e ferramentas, aliado ao aumento da capacidade de processamento de grandes volumes de dados, podemos entender que o caminho da evolução, seguindo o seu fluxo normal, muda obrigatoriamente também o papel da área de tecnologia em um cenário moderno. Antes, a TI era responsável por centralizar, desenvolver e manter relatórios e análises, o que provocava sérios problemas no backlog de demandas, além do “timing” de atendimento em desencontro às necessidades de negócios.

Com isso, o modelo era ineficiente, porém, hoje, o papel de quem manipula, desenvolve e analisa dados passa a ser desempenhado de forma descentralizada diretamente por cada área de negócios. Em uma visão muito simplista, podemos afirmar que o que mudou foi que, atualmente, já existem ferramentas disponíveis e acessíveis muito superiores ao bom e “velho de guerra” Excel.

Consequências da descentralização

Neste contexto, é preciso que alguma área de atuação corporativa faça o papel da governança deste ambiente descentralizado. O departamento de TI deixa de entregar o produto pronto (por exemplo, os dados sumarizados) e passa a entregar os insumos (dados brutos) para que cada área de negócios consiga, de forma ágil, transformar os dados nas informações necessárias.

Para finalizar, evoluir a forma como a empresa lida e extrai valor dos seus ativos de dados sugere descentralização e maior autonomia para o negócio. Por outro lado, não é possível avançar com este modelo sem o mínimo de estrutura e processos de governança de dados para organizar esta jornada de evolução.

Marcos Palmeiro,  founder da DataStrategy.

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