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Se sua empresa for como muitas organizações atuais, ela possui algumas ferramentas e procedimentos de gerenciamento de dados. Ela é capaz de coletar, processar, analisar e gerar relatórios sobre dados de vários tipos para tomar decisões comerciais informadas.
Mas se você também for como muitas empresas hoje, seu processo de gerenciamento de dados está aquém da perfeição. Eles podem ser bons, mas não são excepcionais - e você gostaria que fossem melhores.
Como, exatamente, você pode fazer isso? Como transformar o gerenciamento de dados de "bom o suficiente" em "excepcional"? Não há respostas simples. Mas há etapas pragmáticas que as organizações podem adotar para otimizar o gerenciamento e a análise de dados, como explica este artigo.
Definir um gerenciamento de dados excepcional
Vou começar dizendo algo que pode parecer óbvio, mas que é fácil de ignorar: O significado de gerenciamento de dados "excepcional" varia muito.
Afinal de contas, há muitas maneiras de ser excepcional. Talvez otimizar a produtividade dos seus analistas de dados, por ter uma equipe pequena e sobrecarregada, seja o que tornaria os resultados do seu gerenciamento de dados excepcionais. Talvez melhorar a qualidade dos dados devido a fontes de dados inconsistentes ou inacessíveis seja uma prioridade máxima. Talvez seja melhorar a precisão dos relatórios de business intelligence. E assim por diante.
O que quero dizer com isso é que a primeira etapa para decidir como otimizar o gerenciamento de dados é determinar para que exatamente você deseja otimizar. Há muitas metas possíveis, e elas variam de uma organização para outra.
Principais estratégias para aprimorar seu gerenciamento de dados
Dito isso, as principais estratégias para melhorar o gerenciamento de dados são consistentes, independentemente dos tipos de melhorias que você esteja buscando. Aqui está uma olhada em várias dessas práticas.
1. Esforce-se para obter mudanças incrementais
Muitas vezes, quando os resultados do gerenciamento de dados não são tão bons quanto uma empresa gostaria que fossem, a reação automática é mudar tudo. A empresa pode trazer um novo gerente ou diretor, por exemplo, com o objetivo de reformular a abordagem da organização para coletar, processar e analisar seus dados.
Isso raramente resulta em mudanças mensuráveis e de longo prazo. É mais provável que substitua um conjunto de práticas abaixo do ideal por outro, com a desvantagem adicional de criar ressentimento entre os analistas e engenheiros de dados, que normalmente não gostam que lhes digam que tudo o que estão fazendo está errado.
Uma abordagem melhor é implementar a mudança de forma incremental. Avalie seus processos atuais de gerenciamento de dados, identifique quais deseja atualizar, atualize-os e, em seguida, continue avaliando para confirmar se as alterações realmente moveram a agulha na direção certa. Uma abordagem lenta e constante é o que leva à otimização real.
2. Quantificar os gastos com tempo
Na mesma linha, é fundamental saber exatamente quanto tempo leva para executar várias tarefas nos fluxos de trabalho de gerenciamento de dados. Isso não apenas ajuda a determinar quais tarefas estão demorando mais do que deveriam, mas também ajuda a estabelecer cronogramas precisos para novos projetos.
Por esse motivo, não peça simplesmente aos engenheiros que estimem quanto tempo gastaram em um processo como a preparação de dados ou a criação de uma infraestrutura de dados. Acompanhe continuamente o esforço deles para ter dados detalhados e quantificáveis.
Vale a pena observar que os engenheiros geralmente não gostam de ter seu tempo monitorado de perto (e você não pode culpá-los, pois os seres humanos em geral não gostam de ser observados constantemente). Para aliviar esse atrito, enfatize como a quantificação dos gastos com tempo beneficia os engenheiros individualmente, ajudando os líderes a evitar a atribuição excessiva de tarefas a um engenheiro enquanto outro fica ocioso. Quando bem feito, o gerenciamento cuidadoso do tempo beneficia os funcionários e a empresa como um todo.
3. Minimizar o tempo de planejamento
Em geral, a maior parte do tempo gasto pelo pessoal no gerenciamento de dados deve se concentrar na implementação, e não no planejamento do que implementar. Se os engenheiros e analistas passarem a maior parte do dia em reuniões planejando sprints (ou seja, unidades de trabalho que pretendem concluir dentro de um cronograma fixo) ou projetos, eles não conseguirão agregar o máximo de valor, o que resultará em um processo de gerenciamento de dados abaixo do ideal.
Para isso, trabalhar para reduzir o tempo de planejamento e maximizar o tempo de implementação é uma maneira de otimizar os fluxos de trabalho e os resultados do gerenciamento de dados. Por exemplo, se o planejamento de sprints estiver demorando mais do que deveria, considere dividir os sprints em unidades menores de trabalho. Isso torna os sprints mais fáceis de gerenciar e mais simples de planejar, permitindo que sua equipe se concentre em realmente fazer o trabalho em vez de apenas falar sobre ele.
4. Adaptar-se e desviar-se dos planos
A última prática recomendada fundamental para a otimização do gerenciamento de dados é não ter medo de se desviar dos manuais ou procedimentos fixos. Mesmo para os padrões do setor de TI em geral, que ninguém chamaria de simples, o mundo do gerenciamento de dados é especialmente inconsistente e complexo.
Cada projeto é diferente porque cada conjunto de dados é diferente. Além disso, variáveis como a incapacidade de prever a qualidade dos dados antes de começar a processá-los e analisá-los podem levar a desafios impossíveis de prever com antecedência.
Por esse motivo, é importante não se prender a um conjunto específico de ferramentas ou processos de gerenciamento de dados. Adapte e desvie-se dos planos padrão quando necessário. Não há problema - e, de certa forma, é necessário - tratar cada projeto como um caso especial. Isso significa que você não conseguirá estabelecer processos altamente consistentes e padronizados, mas, mesmo assim, otimizará seus resultados porque poderá seguir os processos ideais para um determinado projeto.
Obtenha o máximo de seu gerenciamento de dados
Para usar uma frase clichê, não existe uma abordagem única para o gerenciamento de dados. Mas há um ideal de gerenciamento de dados que praticamente todas as organizações compartilham: O objetivo de tornar o gerenciamento de dados o mais eficiente e eficaz possível.
O que isso significa exatamente varia de acordo com as metas e prioridades de sua organização, bem como com os desafios específicos que ela enfrenta. No entanto, quando você adota práticas como uma abordagem saudável para o gerenciamento de mudanças, controle cuidadoso do tempo e um manual de gerenciamento de dados altamente flexível, você prepara sua organização para um gerenciamento de dados otimizado, independentemente do que isso signifique no caso da sua empresa.
Este artigo foi publicado originalmente no The CTO Club em 5 de dezembro de 2024, com o título '4 Best Practices to Optimize the Data Management Process'.
Sobre a Indicium
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