A forma como as empresas lidam com desafios complexos relacionados à coleta, uso e aplicação dos dados pode determinar se elas terão sucesso ou entrarão para as estatísticas de negócios que naufragaram por não conseguirem se adaptar ao momento do mercado. A pressão para mostrar transparência nos processos que garantem a privacidade dos consumidores e a necessidade por insights valiosos que tragam resultados efetivos fazem com que esses pontos de atenção estejam comumente relacionados a tomada de decisões cada vez mais seguras por meio de dados precisos e confiáveis.
Existem muitas maneiras para se superar essa pressão, mas talvez a melhor delas – e a mais difícil – seja desenvolver habilidades para melhorar a qualidade dos dados gerados e ao mesmo tempo, manter uma visão analítica. Para que isso aconteça, é preciso criar alternativas para aumentar a confiança na precisão dos dados e ter acesso constante a eles. Segundo a Pesquisa Global de Qualidade de Dados 2019, realizada pela Experian, um terço dos dados gerados é impreciso na maioria das empresas, limitando seu aproveitamento para a geração de melhores resultados de negócios.
Pelos resultados apontados no estudo, há uma série de indícios de que é preciso melhorar as práticas de infraestrutura e gerenciamento dos dados pelas empresas em todo o mundo. Isso porque elas não conseguem dar alternativas aos negócios para lidar com o volume de informação gerado e a quantidade de sistemas coletando dados. A pesquisa aponta que aproximadamente 89% das companhias entrevistadas afirmaram que ainda batalham para chegar em um modelo de gerenciamento eficaz, resultando em atrasos na geração de insights e falta de confiança nos dados subjacentes.
Há um desejo por mudança e talvez a alternativa seja abraçar o modelo de descentralização do gerenciamento dos dados do departamento de Tecnologia de Informação (TI). Este modelo tende a ser eficiente uma vez que, segundo a pesquisa, cerca de 84% das empresas contam com a ajuda da equipe de TI para gerenciar o volume de informação e área responde por apenas 53% dos novos projetos orientados por dados. Nesse cenário, já aparecem à frente dessas iniciativas aqueles que combinam áreas para conduzir o processo (28%) e equipes lideradas por um Chief Data Officer (CDO) (24%), cujo papel principal é cuidar dos dados.
Quem tem medo do CDO? – Pode parecer que o cargo de Chief Data Officer exigirá muito dos negócios, mas na verdade este profissional tem uma função muito mais estratégica do que operacional. Ele não chega para substituir o departamento de TI, mas sim entregar a direção estratégica do uso dos dados, para garantir que as pessoas certas tenham as ferramentas corretas para gerenciar ou ter acesso a dados relevantes no contexto, além de entregar o melhor direcionamento ao negócio. No modelo descentralizado, as regras precisam ser definidas com as áreas de compliance, qualidade de dados, jurídico, segurança, entre outras – um processo que certamente é facilitado nas companhias que contam com um CDO.
Este movimento já acontece em algumas empresas, mas precisa amadurecer. Pelas respostas coletadas pela Experian é possível entender que aqueles 13% dos respondentes que já operam no modelo descentralizado ainda não estão totalmente organizados, e isso pode explicar porque eles parecem vivenciar os mesmos desafios do que aqueles controlados totalmente pela área de TI. Ainda assim, vemos sinais positivos de mudanças em algumas empresas. Quando olhamos para os fatores que influenciam as decisões de compra de tecnologias de gestão de dados, o principal requisito considerado é a facilidade de uso pelas áreas de negócio em 43% dos casos. Isto é um sinal positivo de que dar controle a esses usuários está se tornando um requisito essencial para os participantes, sejam eles da área de TI ou não.
Apostar na figura do CDO já é um sinal claro de que as empresas estão investindo na coleta qualitativa de dados e prontas para criar uma estratégia a partir deles que suportará seus negócios. Caso contrário, mesmo em um modelo descentralizado, outros tomadores de decisão na empresa podem não ter uma visão clara do porquê investir em itens fundamentais, como tecnologia especializada, é a única forma de extrair o valor máximo de análises avançadas.