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Como passar da modernização à rentabilização da Data.

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Como passar da modernização à rentabilização da Data.

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Pedro Peres Martins 2 minutos Partilha

Nos últimos três anos, o nosso estilo de vida, a forma como trabalhamos e o dia-a-dia das empresas mudou radicalmente. Um processo de transformação sem precedentes que continua em curso, à escala global, alavancado em grande parte pela inovação tecnológica.

Uma das áreas tecnológicas que mais tem promovido toda esta mudança tem sido, sem dúvida, a Data & Analytics, e os exemplos dessa realidade são muitos - a ascensão da nuvem pública como o modelo pré-definido para workloads analíticos, o consequente fim do legado on-premises nos grandes ecossistemas de dados e a sua substituição por alternativas nativas em cloud, bem como a ascensão da Inteligência Artificial.

Com o foco e o nível de investimento significativo que tem sido aplicado na modernização dos ecossistemas de dados, seria de esperar um rápido progresso e pouca resistência a este novo paradigma. Porém, a realidade tem sido diferente. A fraca compreensão das implicações desta tecnologia no negócio, a falta de estratégias articuladas, que definam o papel dos dados e que os integrem no ecossistema empresarial, e as lacunas na gestão desta neste processo de mudança mostram que ainda há um longo caminho a percorrer no que toca à democratização dos dados e analítica junto das organizações. 

Apesar de todos estes desafios, existe também uma necessidade crescente de os ultrapassar, para alavancar os ativos de dados. O resultado? Uma exigência cada vez maior das empresas junto das suas equipas de Data & Analytics para utilizar todo este potencial no sentido de melhorar experiências de consumo, desempenhos de portefólio de produtos em diferentes canais e para otimizar as sinergias entre ecossistemas físicos e digitais.

Então, que conselhos podem ser dados às organizações no sentido de criar uma ponte gradual e sustentável entre a modernização e a rentabilização dos dados?

1 – Assumir os resultados de negócio como ponto de partida.

A concretização da estratégia de dados por detrás das iniciativas de monetização trará os casos de uso e o ROI associado, que, mais tarde, será necessário para justificar o investimento em projetos de modernização de dados. 

2 – Criar sintonia entre Equipas de negócio e de TI.

As equipas empresariais liderarão as iniciativas de monetização de dados e as de TI liderarão a componente de modernização, mas é necessário criar uma visão partilhada e um roteiro para fomentar o alinhamento e, em última análise, o sucesso. 

3 – Promover a colaboração interna através do programa de Data & Analytics

São poucas as iniciativas que impactam tantas áreas de uma empresa como a transformação de dados. Se a sua empresa está habituada a trabalhar em silos, esta é uma excelente oportunidade para se juntar e criar uma cultura de colaboração e de partilha de propriedade. 

4 - Medir o progresso continuamente e assumir um início lento.

O arranque do programa implica sempre um esforço inicial maior, devido ao alinhamento de equipas em torno do processo e da estratégia definida. Para acompanhar o progresso e para não ceder à frustração inicial, é essencial ser consistente e, acima de tudo, perseverante.

O processo de transformação centrada de dados está a acelerar, mas continua numa fase embrionária em muitas empresas. Toda a colaboração necessária para que ele aconteça aumenta a complexidade, mas também cria um potencial enorme de transformação positiva das estruturas internas das organizações, transformação essa que ajudará depois a alavancar a riqueza de dados que as empresas acumularam, através da modernização das respetivas plataformas e de estratégias avançadas.

Um fenómeno verdadeiramente revolucionário dentro do ecossistema empresarial, que poderá trazer vantagens incalculáveis às empresas e ajudar a destacá-las da concorrência, desde que seja implementado corretamente.

Pedro Peres Martins

Head of Data & Analytics at NTT DATA Portugal.

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