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> Maturity Assessment
Descubra a maturidade analítica do seu negócio e oriente sua estratégia Data Driven
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Os projetos de dados da sua empresa estão falhando e você não sabe por quê?
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Quer implementar uma cultura data driven no seu negócio, mas não sabe por onde começar?
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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: Caótica
Data & Analytics ocorrem reativamente. Análises são criadas de forma independente e os dados são organizados para cada resposta com amplo uso de planilhas.
Nível 2: Oportunista
Análises são organizadas em um padrão de tecnologia predominantemente descritiva em Dashboards e Reports em projetos independentes.
Nível 3: Padronizada
Análises seguem padrões compartilhados entre os departamentos. Governança de dados embrionária.
Nível 4: Corporativo
Dados são vistos como um ativo governado. 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.
Identificamos os fatores que têm travado sua estratégia de Data & analytics.
Montamos um plano de ação para corrigir as falhas e potencializar os aspectos positivos.
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
Negócio
TI
• People • Data • Analytics
• 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.
Estratégia
Identificação do nível de Governança e gestão de dados
Essa etapa inclui Metadados, Qualidade de dados e Dados Mestres. Investiga-se a existência de um catálogo corporativo, data owners identificados e o status frente à LGPD.
Produtos de dados
Identificação de portfolio de dados
Avaliação da utilização de IOT e de dados externos além do catálogo de dados N1 e N2.
Papéis
Times de dados dedicados
Identificação da existência de clareza dos papéis dentro da equipe; entre eles: arquiteto de dados e engenheiro de dados. Avaliação do conhecimento do time de dados sobre o negócio.
Tecnologias
Mapeamento das Tecnologias
Para ingestão, transformação, armazenamento, catalogação e distribuição de dados, incluindo tecnologias de ETL, ELT, Streaming, Catálogo de dados, Virtualização de dados etc.
Estratégia
Identificação do nível de Governança e gestão de analytics
Avaliação da gestão de demandas, aplicações e indicadores. Investiga-se a construção centralizada vs descentralizada, a forma de captação de requisitos, a forma de apoio a self-service, usuários e aplicações.
Produtos de dados
Identificação de portfolio de analytics
Análise de projetos e produtos de dados entregues no formato de analytics, incluindo indicadores, dashboards, reports, modelos preditivos e prescritivos.
Papéis
Times de analytics
Avaliação da clareza nos papéis de analistas de BI, cientistas de dados e analistas de UX, além dos seus conhecimentos sobre o negócio.
Tecnologias
Mapeamento das Tecnologias
Para Business Intelligence, Ciência de dados, Inteligência Artificial e outros tipos de analytics como Process Mining etc.
Estratégia
Data & Analytics Discovery
Identificação da cadeia de valor e das principais decisões que têm potencial de afetar o negócio, incluindo desejo sobre o que os concorrentes fazem e identificação das melhores práticas na indústria em questão. Identificação da cultura: Liderança valoriza a tomada de decisão baseada em dados? Há processos de decisão consumindo dados? A comunicação é fluida?
Identificação do Nível de Alfabetização de Dados: Identificação do nível de conhecimento das pessoas que usam dados para tomar decisões.
Produtos de dados
Interação com pessoas
UX antes > treinamento depois > On boarding > suporte > apoio a Self-service. Avaliação da interação durante metodologias de qualificação de demandas e levantamento de requisitos e ROI.
Papéis
Times de negócio
Avaliação da clareza nos papéis Analistas de dados e Cientistas de dados cidadãos.
Tecnologias
Mapeamento das Tecnologias
Para Self-Service BI e Self-Service Data Preparation.
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
Entregáveis:
Com base em análises e entrevistas, temos alguns entregáveis:
People
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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.
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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.
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Comitês de Data & Analytics: Identificação de existência e mecânica de funcionamento de comitês de definição de demandas em Data & Analytics.
Data
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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
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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.
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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.
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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
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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?
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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
“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