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Descubra a maturidade analítica do seu negócio e oriente sua estratégia Data Driven

  • Os projetos de dados da sua empresa estão falhando e você não sabe por quê?

  • Quer implementar uma cultura data driven no seu negócio, mas não sabe por onde começar?

  • As decisões da sua empresa ainda não são baseadas em dados?

Tenha seu negócio avaliado de ponta a ponta e receba orientação de especialistas para tornar sua empresa realmente data driven no curto, médio e longo prazo.

O que é a maturidade analítica e por que ela é essencial para o seu negócio

Maturidade analítica é o desempenho de uma organização diante de sua capacidade de processar e analisar os dados do seu negócio. Na iMaps nos inspiramos na metodologia de Gartner, mundialmente renomada, para desenvolver os escores e as análises. Há diferentes níveis.

Nível 1: Inconsciente

Nesse nível, BI e análises ocorrem de acordo com o acaso. A empresa não possui processos ou práticas formais de tomada de decisões.

Nível 2: Oportunista

Nesse nível, as unidades de negócios realizam projetos de BI ou Data & Analytics de forma individual, para otimizar um processo ou para ajudar a tomar decisões táticas.

Nível 3: Padrões

Nesse nível, pessoas, processos e tecnologias começam a se tornar coordenados em toda a empresa. Gerentes de processos e líderes de TI supervisionam projetos em vários processos de negócios que precisam compartilhar análises e decisões.

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Nível 4: Entreprise

Nesse nível, os altos executivos tornam-se os patrocinadores do programa. A empresa definiu uma estrutura de métricas de desempenho que vincula vários processos aos objetivos da empresa.

Nível 5: Transformador

Nesse nível, BI e análises tornaram-se uma iniciativa estratégica, administrada em conjunto pela organização de negócios e TI e apoiada e administrada nos níveis mais altos da organização.

Como descobrir seu nível de maturidade analítica e melhorá-lo

Conheça o Assessment

Ao longo de mais de 15 anos de atuação, nossos especialistas desenvolveram um método que avalia a estrutura e processos de Data & Analytics das empresas de ponta a ponta.

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O que é analisado para determinar a maturidade analítica do negócio?

D&A vai muito além da entrega de um projeto. Deve ser encarado como uma esteira contínua de entrega de produtos de dados.

Ciclo Virtuoso de Dados

Ciclo de Decisão

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Negócio
TI

Data      Data      People

Informação (dados)    Decisão    Ação

O assessment investiga a existência de práticas ou possibilidades de melhorias nas 3 dimensões do Ciclo Virtuoso de Dados (People, Data e Analytics) e em 4 níveis (Estratégia, Produtos de dados, Papéis e Tecnologias), resultando em 12 quadrantes.

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Como funciona o Assessment?

Para responder a todas essas perguntas, o processo de Assessment inclui um mergulho profundo nos processos e métodos da empresa para entender como ela se relaciona com Data & Analytics, do catálogo de dados ao relacionamento entre o time. São três etapas de projeto:

1. Levantamento

entrevistas e análise de "ferramentas"

2. Análise

conclusões e documentação

3. Apresentação dos resultados

reuniões e entrega de relatório

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Entregáveis:

Com base em análises e entrevistas, temos alguns entregáveis:

People

  • Identificação da cultura de dados: As lideranças valorizam a tomada de decisão baseada em dados, há processos de consumo de dados, a comunicação é fluida, há confiança nos dados.

  • Identificação dos principais usuários: Identificação dos principais usuários de analytics nas áreas chaves e a relação dos mesmos com os produtos de dados, como são envolvidos na preparação, como recebem os produtos finalizados, como são envolvidos em atividades de auto-atendimento.

 

  • Comitês de Data & Analytics: Identificação de existência e mecânica de funcionamento de comitês de definição de demandas em Data & Analytics.
       

Data

  • Governança  de dados: Identificação da forma com que são tratados e eventuais gaps em Governança e gestão de dados, com especial atenção aos itens que mais afetam a área de dados para análises, quais sejam, Modelos de área de interesse, Modelos conceituais corporativos e Governança de metadados.

Analytics

  • Governança de analytics: Identificação da forma com que são tratados e eventuais Gaps em Governança de Analytics, com especial atenção aos itens de Gestão de demandas de produtos de dados e  padrões de desenvolvimentos de produtos de dados.

  • Metodologia para criação de projetos de dados: Identificação das metodologias em uso e eventuais gaps de entendimento das demandas de produtos de dados com especial atenção as estratégias de centralização e descentralização das demandas.

  • Portfólio existente de Produtos de dados: Identificação dos principais produtos de dados existentes incluindo coleções de dashboards, relatórios, macro-conjunto de indicadores, algoritmos em produção bem como eventuais dificuldades identificadas na geração desses produtos.

People, Data e Analytics

  • Descrição dos papéis para consumo e criação de produtos de dados:Há a clareza de papéis para analistas de dados, desenvolvedores de bI, UX, Engenheiros de dados, arquitetos de dados, Cientistas de dados entre outros?

  • Descrição das tecnologias consumo e criação de produtos de dados: Quais as tecnologias utilizadas para coleta, engenharia, armazenamento, disponibilização de dados; construção de dashboards, relatórios, alertas e algoritmos; Auto-atendimento em Business Intelligence, Preparação de dados, machine learning;

O que falam sobre o Assessment

SLC Agricula

“A entrega do Assessment cumpriu com o esperado para o projeto. Nós queríamos ter uma visibilidade de tecnologia, de produtos que poderíamos entregar de dados para o futuro da companhia”

Rafael Rosa, Gerente de Tecnologia 
da Informação da SLC Agrícola

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