Chief Data Officer (CDO). Se sua empresa ainda não ouviu falar sobre esse termo, é melhor ligar o alerta e começar a se mexer. Essa é basicamente a recomendação feita pelo Gartner, que define o cargo de CDO como essencial no processo de transformação digital das empresas.
A colocação surge em meio à “explosão de dados” e a necessidade de investimentos em data & analytics, tema de conferência realizada pelo Gartner nesta semana em São Paulo (SP). A consultoria, inclusive, classifica 2017 como o ano em que estas tecnologias serão dominantes e o uso delas aumentará substancialmente, gerando valor interno e externo para as organizações que se prepararam para essa mudança.
Os líderes de tecnologia parecem estar de olho nessa tendência e até necessidade. Uma pesquisa realizada pela consultoria com CIOs de todo o mundo mostra que BI e analytics são líderes na lista de prioridades, à frente de itens como cloud, infraestrutura e data center.
“Crescimento e redução de custos estão entre os principais objetivos de CEOs. Onde BI, analytics e big data se encaixam nisso? A resposta é simples: em todos. Sem BI, dados, analytics, o CEO não pode alcançar nada, especialmente estes itens”, comentou Donald Feinberg, VP global do Gartner, durante conversa com jornalistas.
Jornada liderada pelo CDO
João Tapadinhas, diretor de pesquisas do Gartner na área de business analytics e data science, afirma que a jornada do Business Intelligence (BI) tradicional para o data science ainda é um desafio. E a liderança de um CDO capacitado é crucial.
“O BI tradicional foi só o início. Hoje estamos avançando do BI para AI. É um longo caminho e cada etapa traz impacto e valor ao negócio. O desafio é criar toda essa infraestrutura de ferramentas, pessoas e organização. O CDO tem um papel essencial”, diz.
Tapadinhas apresentou um caminho dessa jornada, que inclui diversos passos, como self-service analytics, tipo de solução que permite o usuário final criar e gerar seus próprios relatórios e análise. Todos os passos vão criando uma cultura de analytics na organização, para estar estruturada para o data science. “Cada passo agrega e dá valor para construir toda a infraestrutura para esse processo. Eles adicionam valor e a organização ganha competência para chegar ao analytics avançado.”
No processo, Tapadinhas diz que a atuação do CDO pode ser gradual, ganhando importância ao longo do processo. “Talvez ele possa ter um papel menor no início, reportando a um CIO. À medida que o projeto evolui e traz impactos, talvez possa ganhar mais autonomia, passando a reportar direto para o CEO”, completa.
Passo a passo
Durante o evento, o Gartner apresentou um plano de três passos para alcançar a abundância de dados e analytics. São eles:
1. Repensar a Liderança
As organizações devem começar considerando a criação de um escritório de dados e a CDO. “O aumento da função do CDO reflete a crescente necessidade de liderança aberta de negócios digitais direcionados por dados e para defender o valor dos ativos das informações”, comenta Feinberg. “No entanto, o papel do CDO é mais influente do que o controle. Ainda precisamos habilitar os departamentos descentralizados a desempenhar papéis maiores na estratégia organizacional”.
2. Modernizar a Tecnologia
Após a liderança, uma grande parte da obtenção de abundância analítica é lidar com a escala e a variedade dos dados disponíveis. As abordagens tradicionais de infraestrutura de gerenciamento de dados, como armazéns de dados, fluxos de dados em lote e bancos de dados relacionais, começam a quebrar em face dos requisitos de negócios digitais. As organizações devem adotar rapidamente arquiteturas e tecnologias, como a virtualização de dados, que permitem a integração de dados em tempo real e as necessidades de acesso. “Até 2018, o Gartner prevê que as organizações com recursos de virtualização de dados gastarão 40% menos na construção e gerenciamento de processos de integração de dados para conectar ativos de informação”, diz Feinberg.
3. Maximizar a Contribuição Comercial
Uma das chaves para maximizar a contribuição das empresas e aproveitar esta abundância de poder de computação e expertise analítica é transformar a governança de dados em um facilitador de negócios. Essa gestão precisa mudar de centralizada, de cima para baixo e ditatorial para local, colaborativa, ágil, flexível e orientada para negócios. Ao mesmo tempo, os líderes de dados e Analytics devem ainda alcançar os pontos de vista confiáveis, compartilhados e consistentes de dados de gestão de dados mestre (MDM) e iniciativas de qualidade de dados.
