Se a sua empresa é como muitas organizações hoje, ela já possui algumas ferramentas e procedimentos de gestão de dados em funcionamento. Ela é capaz de coletar, processar, analisar e reportar dados de diversos tipos para embasar decisões de negócios mais informadas.
Mas, se sua empresa também se parece com muitas organizações atualmente, suas práticas de gestão de dados ainda estão longe da perfeição. Elas podem ser boas, mas não são excepcionais, e você gostaria que fossem melhores.
Então, como fazer isso? Como transformar a gestão de dados de algo apenas “bom o suficiente” em algo realmente excepcional? Não existem respostas simples, mas existem passos pragmáticos que as organizações podem adotar para otimizar a gestão e a análise de dados, como explica este artigo.
Defina o que é uma gestão de dados excepcional
Começo com algo que pode parecer óbvio, mas que é fácil de ignorar: o significado de uma gestão de dados “excepcional” varia bastante.
Afinal, existem muitas maneiras de ser excepcional. Talvez otimizar a produtividade dos seus analistas de dados, porque você tem uma equipe pequena e sobrecarregada, seja o que tornaria seus resultados em gestão de dados excepcionais. Talvez melhorar a qualidade dos dados, devido a fontes inconsistentes ou de difícil acesso, seja a principal prioridade. Ou talvez o foco esteja em aumentar a precisão dos relatórios de business intelligence, e assim por diante.
O ponto aqui é que o primeiro passo para decidir como otimizar a gestão de dados é definir exatamente o que você deseja otimizar. Existem muitos objetivos possíveis, e eles variam de uma organização para outra.
Principais estratégias para melhorar sua gestão de dados
Dito isso, as estratégias centrais para melhorar a gestão de dados tendem a ser consistentes, independentemente do tipo de melhoria que você busca alcançar. Veja algumas dessas práticas.
1. Busque mudanças incrementais
Muitas vezes, quando os resultados da gestão de dados não são tão bons quanto a empresa gostaria, a reação imediata é querer mudar tudo de uma vez. A empresa pode, por exemplo, trazer um novo gerente ou diretor com o objetivo de reformular completamente a abordagem da organização para coletar, processar e analisar seus dados.
Isso raramente gera mudanças mensuráveis e duradouras. Na prática, é mais provável que substitua um conjunto de práticas subótimas por outro,com o agravante de gerar frustração entre analistas e engenheiros de dados, que geralmente não gostam de ouvir que tudo o que estão fazendo está errado.
2. Quantifique o tempo investido
Uma abordagem melhor é implementar mudanças de forma incremental. Meça seus processos atuais de gestão de dados, identifique quais deles você deseja atualizar, implemente as mudanças e continue medindo para confirmar se elas realmente produziram melhorias. Um progresso lento e consistente é o que leva à verdadeira otimização.
Seguindo a mesma lógica, saber exatamente quanto tempo leva para executar diferentes tarefas dentro dos fluxos de trabalho de gestão de dados é fundamental. Isso não apenas ajuda a identificar quais atividades estão levando mais tempo do que deveriam, mas também permite definir cronogramas mais precisos para novos projetos.
Por isso, não peça simplesmente que seus engenheiros estimem quanto tempo gastaram em processos como preparação de dados ou construção de infraestrutura de dados. Acompanhe continuamente esse esforço para ter dados detalhados e quantificáveis.
Vale observar que engenheiros normalmente não gostam de ter seu tempo monitorado de forma muito rígida, e isso é compreensível, já que, em geral, as pessoas não gostam de se sentir constantemente observadas. Para reduzir esse atrito, enfatize como a quantificação do tempo beneficia os próprios engenheiros, ajudando líderes a evitar sobrecarregar um profissional enquanto outro fica ocioso. Quando bem implementada, a gestão cuidadosa do tempo beneficia tanto os colaboradores quanto a empresa como um todo.
3. Reduza o tempo de planejamento
De modo geral, a maior parte do tempo da equipe dedicada à gestão de dados deveria ser direcionada à execução, e não ao planejamento do que será executado. Se seus engenheiros e analistas passam a maior parte do dia em reuniões planejando sprints (unidades de trabalho que pretendem concluir dentro de um prazo definido) ou projetos, eles não conseguem gerar o maior valor possível, o que resulta em um processo de gestão de dados menos eficiente.
Nesse sentido, reduzir o tempo de planejamento e maximizar o tempo de execução é uma forma eficaz de otimizar fluxos de trabalho e resultados em gestão de dados. Por exemplo, se o planejamento de sprints está levando mais tempo do que deveria, considere dividir os sprints em unidades menores de trabalho. Isso torna os sprints mais fáceis de gerenciar e planejar, permitindo que a equipe foque mais em executar o trabalho do que apenas em discutir sobre ele.
4. Adapte-se e desvie dos planos quando necessário
A última prática essencial para otimizar a gestão de dados é não ter medo de se afastar de playbooks ou procedimentos fixos. Mesmo para os padrões do setor de TI, que já não é exatamente simples, o universo da gestão de dados é especialmente inconsistente e complexo.
Cada projeto é diferente porque cada conjunto de dados é diferente. Além disso, variáveis como a impossibilidade de prever a qualidade dos dados antes de começar a processá-los e analisá-los podem gerar desafios impossíveis de antecipar.
Por esse motivo, é importante não se prender rigidamente a um conjunto específico de ferramentas ou processos de gestão de dados. Adapte-se e desvie dos planos padrão quando necessário. É perfeitamente aceitável, e em muitos casos necessário, tratar cada projeto como um caso particular. Isso pode significar que você não terá processos totalmente padronizados e consistentes, mas ainda assim vai otimizar seus resultados, porque poderá aplicar os métodos mais adequados para cada projeto.
Extraia o máximo da sua gestão de dados
Não existe uma abordagem única que funcione para todos quando se trata de gestão de dados. No entanto, existe um ideal compartilhado por praticamente todas as organizações: tornar a gestão de dados o mais eficiente e eficaz possível.
O que isso significa exatamente vai variar de acordo com os objetivos e prioridades da sua organização, além dos desafios específicos que ela enfrenta. Mas, ao adotar práticas como uma abordagem equilibrada de gestão de mudanças, acompanhamento cuidadoso do tempo e um playbook de gestão de dados altamente flexível, sua organização se posiciona para alcançar uma gestão de dados otimizada, seja qual for a forma que isso assuma no seu contexto.
