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Data de publicação
Os produtos de dados são essenciais para que as empresas transformem as informações em um ativo estratégico, desbloqueiem vantagens competitivas distintas e acelerem a tomada de decisões precisas. Duas abordagens complementares impulsionam o sucesso a longo prazo: a pilha de dados moderna para a sustentabilidade técnica e uma abordagem de produtos de dados para enfrentar os desafios reais dos negócios. A sustentabilidade técnica e as soluções de dados com foco nos negócios trabalham em conjunto para criar produtos de dados resilientes e de alto impacto que aumentam a eficiência, impulsionam a tomada de decisões mais inteligentes e proporcionam um valor comercial mensurável.
Na Indicium, acreditamos que as soluções de dados bem-sucedidas devem ser tecnicamente sustentáveis e estrategicamente alinhadas aos objetivos de negócios. Nossa abordagem integra a pilha de dados moderna para a sustentabilidade técnica com uma estratégia de produto de dados projetada para resolver desafios de negócios que geram impacto e escala. Essa combinação equipa as organizações com a agilidade e a inteligência necessárias para transformar os dados em um poderoso ativo comercial.
Defina o valor: O que torna um produto de dados?
O conceito de produtos de dados foi definido pela primeira vez por DJ Patil, ex-Chief Data Scientist dos Estados Unidos, em seu livro Data Jujitsu: The Art of Turning Data into Product (A arte de transformar dados em produtos), de 2012. Ele descreveu um produto de dados como "um produto que facilita um objetivo final por meio do uso de dados". Zhamak Dehghani expandiu essa ideia em seu influente artigo, How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Meshpara enfatizar que as equipes de dados de domínio devem tratar os dados como um produto. Ela defendeu a aplicação do pensamento de produto aos ativos de dados, considerando os consumidores de dados - como cientistas de dados, engenheiros de machile learning e engenheiros de dados - como clientes.
Um exemplo prático: A Netflix é um produto de dados?
Não, a plataforma da Netflix em si não é um produto de dados. No entanto, o algoritmo de recomendação de conteúdo da Netflix é um produto de dados. O mecanismo de recomendação ajuda os usuários a atingir uma meta específica - selecionar um filme ou série - por meio do uso de dados, incluindo histórico de visualização, similaridade de conteúdo e previsões algorítmicas.
Princípios-chave de produtos de dados eficazes
Para maximizar o valor, os produtos de dados devem aderir a vários princípios fundamentais:
- Descobríveis - Os produtos de dados devem ser facilmente localizados em um catálogo centralizado que forneça metadados, detalhes de propriedade e linhagem. Um catálogo de dados bem organizado ajuda a evitar a redundância e garante a consistência em toda a organização.
- Endereçável - Cada produto de dados deve ter um identificador exclusivo e padronizado que permita o acesso programático. Convenções claras de nomenclatura reduzem o atrito e facilitam a localização e o uso dos dados corretos por diferentes equipes.
- Confiável - Dados confiáveis são essenciais para a tomada de decisões. Os produtos de dados devem manter alta qualidade, garantindo que reflitam com precisão eventos e percepções do mundo real.
- Seguro e governado - Mecanismos robustos de controle de acesso devem ser implementados para reforçar a segurança dos dados e a conformidade normativa. Os produtos de dados individuais devem ter políticas de acesso claramente definidas para proteger as informações confidenciais.
- Gerenciado por equipes multifuncionais - A criação e a manutenção de produtos de dados exigem a colaboração entre disciplinas. Equipes eficazes incluem gerentes de produtos de dados que se concentram no valor comercial, bem como engenheiros de dados, especialistas em IA e profissionais de análise que garantem a sustentabilidade técnica.
Na Indicium, vamos além desses princípios fundamentais para desenvolver produtos de dados que proporcionem aos nossos clientes uma vantagem competitiva. Nossa metodologia incorpora práticas recomendadas adicionais projetadas para melhorar a usabilidade, a escalabilidade e o impacto nos negócios.
Design com os usuários em mente
Acreditamos que o desenvolvimento de produtos de dados deve colocar os usuários e consumidores de dados no centro da discussão. As preocupações das equipes de desenvolvimento de dados devem ir além de perguntas como:
- "Quais tabelas devemos integrar?"
- "Como podemos criar modelos incrementais com mais eficiência?"
Em vez disso, eles devem se concentrar em:
- "Que processo comercial gera esses dados?"
- "Quais são os desafios que os tomadores de decisão enfrentam em relação a esse processo de negócios?"
- "Quem são os usuários/personas que vão interagir com o produto de dados e qual é o nível de conhecimento técnico deles em dados?"
- “Quais são os principais pontos de dor e limitações no formato atual de consumo de dados?”
Temos orgulho de contar com uma equipe multidisciplinar de especialistas e programas de treinamento próprios que nos diferenciam no mercado. Nossa experiência abrange carreiras como:
- Gerentes de produtos de dados
- Designers de experiência em dados
- Consultores de dados
- Engenheiros de IA
- Engenheiros de dados
- Analistas de dados
- Cientistas de dados
Faça a ponte entre tecnologia e negócios com a equipe certa
Acreditamos que as equipes de dados devem apoiar o negócio na tomada de decisões para gerar resultados. Produtos de dados precisam estar integrados às operações do dia a dia para se alinhar aos objetivos da empresa e gerar impacto mensurável. Equipes multidisciplinares são essenciais nesse processo, pois conectam expertise técnica com as necessidades do negócio. Seu papel vai além da construção de pipelines e dashboards. Elas criam soluções de dados que orientam decisões em toda a organização. Sem esse alinhamento, mesmo os produtos mais avançados não geram valor real para o negócio.
Para garantir que os produtos de dados ofereçam valor real, aplicamos a estrutura PDCA (Planejar, Fazer, Verificar, Agir/Ajustar):
- Planejar - Estabelecer metas e objetivos comerciais.
- Fazer - Implementar soluções de dados alinhadas com essas metas.
- Verificar - Monitorar indicadores de negócio e medir a performance.
- Agir/Ajustar - Refinar estratégias com base em feedbacks e insights do mundo real.
O design centrado no usuário e a experiência multidisciplinar criam produtos de dados que são tecnicamente robustos, práticos e alinhados com as necessidades comerciais para gerar um impacto mensurável.
Impulsionar a adoção. Garantir o impacto nos negócios.
A criação e a manutenção de produtos de dados exigem recursos substanciais, desde a infraestrutura e a engenharia até o refinamento contínuo e a adoção pelo usuário. A adoção determina o sucesso de um produto de dados. Os produtos de dados fornecem valor comercial somente quando os usuários se envolvem ativamente com eles. As organizações devem acompanhar as métricas de uso, como o envolvimento do usuário, a frequência de acesso e os recursos mais e menos utilizados. O acompanhamento da adoção fornece insights que ajudam as equipes a refinar o acesso, a usabilidade e a apresentação dos dados. Isso garante que os tomadores de decisão recebam dados relevantes e acionáveis e mantenham o alinhamento com as necessidades da empresa.
Para maximizar a adoção e a efetividade, as organizações precisam de uma abordagem estruturada para o desenvolvimento de produtos de dados. A Indicium aplica experiência prática comprovada, com mais de 300 produtos de dados entregues a 60 clientes. Nossa metodologia 4D oferece uma base validada para criar soluções escaláveis e de alto impacto, alinhadas aos objetivos estratégicos. Uma metodologia sólida garante adaptabilidade, alinhamento com o negócio e sucesso mensurável em um mundo orientado por dados.
- Templates e Aceleradores de Migração do dbt: Templates pré-configurados agilizam tarefas comuns, enquanto os aceleradores de migração facilitam os principais processos de transformação.
- Ferramentas de qualidade e auditoria de dados: Testes automatizados durante toda a migração para garantir a qualidade dos dados, reduzir os riscos e aumentar a confiabilidade.
- Suporte à infraestrutura: Suporte abrangente para minimizar a interrupção, para uma transição perfeita.
Quais são os tipos de produtos de dados?
Os produtos de dados seguem princípios fundamentais que podem ser categorizados em cinco tipos:
- Dados brutos: produtos que envolvem a coleta de dados brutos com o mínimo de transformação ou limpeza. Eles exigem que os usuários se esforcem para gerar valor.
- Dados derivados: produtos em que os dados são transformados, limpos e enriquecidos antes de serem entregues ao usuário. Os exemplos incluem modelagem de esquema em estrela ou enriquecimento de dados operacionais com modelos de segmentação de clientes.
- Algoritmos: produtos de dados que processam dados por meio de algoritmos computacionais e retornam novos dados ou percepções.
- Suporte à decisão: produtos que ajudam os usuários a tomar decisões sem tomar decisões por eles, como painéis e outras ferramentas de visualização.
- Tomada de decisão automatizada: sistemas que tomam decisões de forma autônoma com base em dados, como veículos autônomos e drones.
Interfaces de produtos de dados
Além dos requisitos funcionais, é importante categorizar as interfaces com as quais os usuários interagem para gerar valor.
Os produtos de dados podem ter uma única interface ou uma combinação, adaptada a usuários técnicos ou comerciais:
- Interface de programação de aplicativos (API): uma interface técnica para integrar produtos de dados a outros sistemas.
- Visualização: painéis de controle e relatórios adaptados ao conhecimento técnico do usuário.
- Aplicativos: aplicativos que fornecem valor diretamente aos usuários finais, simplificando a complexidade dos dados e algoritmos subjacentes.
Categorias de produtos de dados
A combinação de tipos de produtos com interfaces dá origem a várias categorias de produtos de dados. Aqui estão alguns exemplos:
- Um painel de BI para visualizar os KPIs da empresa é um produto de dados de suporte à decisão com uma interface de visualização.
- Um data warehouse combina dados brutos, dados derivados e suporte a decisões, com uma interface de API (por exemplo, SQL, ODBC).
- Um modelo de grupo de negócios fornecido por empresas de Big Data é uma combinação de coleta de dados brutos, construção de dados derivados e algoritmos proprietários, normalmente acessados via API.
- Um aplicativo de dados para planejamento de coleta aproveita os algoritmos por meio de uma interface de aplicativo para facilitar melhores decisões.
- Um carro autônomo usa a Tomada de Decisão Automatizada, sendo o aplicativo o próprio veículo.
- Tabela que categoriza tipos de produtos de dados com interfaces como API, Visualização de dados e Aplicativos, apresentando exemplos como Data Warehouse (DW), Modelo de grupo, BI, Planejador e Carro autônomo.
Desenvolva uma estratégia de produto de dados que produza resultados
De acordo com a Gartneros produtos de dados são uma das principais tecnologias que estão sendo adotadas ou serão adotadas em um período de 12 meses pelas principais empresas do mundo.
Uma estratégia sólida de produtos de dados requer uma abordagem estruturada entre pessoas, organização e dados. Na Indicium, aplicamos nossa estrutura de Pessoas, Organização e Dados (POD) para garantir que os produtos de dados criem um valor comercial real.
Pessoas
Uma estratégia de sucesso começa pela geração e disseminação de conhecimento entre os colaboradores para fortalecer a expertise técnica relacionada a produtos de dados. As organizações devem formar equipes multidisciplinares que combinem habilidades técnicas e de negócio, incorporando funções não tradicionais como product managers de dados, designers de experiência em dados e analistas de produtos de dados. Revisar e otimizar a estrutura dos times de dados garante colaboração fluida e alinhamento com os objetivos do negócio.
Organização
As organizações devem promover uma cultura de produtos de dados, fomentando a reutilização de dados e incentivando a colaboração entre os departamentos. Uma liderança forte desempenha um papel fundamental no apoio e no patrocínio de iniciativas de produtos de dados para garantir o alinhamento com as metas estratégicas. Orçamentos dedicados ao desenvolvimento e à manutenção de longo prazo permitem a sustentabilidade e o crescimento dos produtos de dados.
Dados
O estabelecimento de uma sólida governança de dados garante a segurança, a conformidade e a qualidade dos dados. As organizações devem implementar processos estruturados para ingestão, transformação, orquestração e catalogação de dados, mantendo a observabilidade. O fornecimento de ferramentas intuitivas de autoatendimento melhora a acessibilidade e incentiva a adoção mais ampla de produtos de dados.
Uma estratégia de produto de dados bem executada conecta os dados aos objetivos comerciais, aprimorando a tomada de decisões e a eficiência operacional.
Transforme dados em resultados comerciais
Os produtos de dados proporcionam às organizações uma vantagem competitiva, transformando informações brutas em insights acionáveis. A Indicium é especializada em projetar e implementar soluções adaptadas às necessidades das empresas. Nossa experiência no fornecimento de mais de 300 produtos de dados nos permite criar soluções escaláveis e de alto impacto que geram um sucesso mensurável.
Pronto para maximizar o potencial de seus dados? Nossa equipe pode te ajudar a desenvolver uma estratégia que alinhe tecnologia, objetivos comerciais e impacto.
Sobre a Indicium
A Indicium é líder global em serviços de dados e inteligência artificial, criada para ajudar empresas a resolver o que importa agora e se preparar para o que vem depois. Com um investimento de 40 milhões de dólares e um time com mais de 400 profissionais certificados, entregamos soluções ponta a ponta ao longo de todo o ciclo de vida dos dados. Nosso framework proprietário, o IndiMesh, impulsionado por inteligência artificial, orienta cada entrega com inteligência coletiva, expertise comprovada e controle de qualidade rigoroso. Líderes de mercado como PepsiCo e Bayer confiam na Indicium para transformar desafios complexos de dados em resultados duradouros.
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