Decentralizing data analytics

Sofrendo para acionar plenamente a análise de dados? O problema pode ser a descentralização.

Descentralizar a análise de dados está na moda. Mas será que isso é tão bom quanto parece?

É comumente aceito que, se você deseja construir uma cultura orientada por dados, precisa descentralizar a análise de dados e a tomada de decisões. Afinal, as unidades de negócio estão mais próximas do cliente final. Oferecer a elas as ferramentas necessárias para analisar dados e gerar insights por conta própria deve propiciar mais agilidade e maior capacidade de resposta às necessidades do cliente.

Ou, pelo menos, essa é a teoria. Na minha experiência, descentralizar a análise de dados faz mais mal do que bem. Ao fragmentar a infraestrutura, você introduz redundâncias e desconexões que impedem o aproveitamento integral dos dados em todos os níveis.

Em vez de descentralizar por padrão, as organizações devem ponderar se a centralização criteriosa da análise de dados não gerará resultados mais sólidos para seus negócios.

Deixados no escuro pela descentralização

Apesar da tendência dos “dados descentralizados”, poucas organizações descentralizam totalmente suas estruturas de governança de dados. Geralmente, apenas as funções de análise e tomada de decisão é que são distribuídas entre as unidades de negócio, enquanto algumas autoridades centrais, como o Centro de Excelência (CoE), permanecem responsáveis por garantir a integridade e a qualidade dos dados em toda a organização.

No entanto, centralizar a governança não é, por si só, suficiente para evitar a fragmentação. Quando cada unidade de negócio recebe poder para criar equipes, processos e infraestrutura próprias para análise de dados, a visibilidade do CoE sobre como os dados são usados nos departamentos fica prejudicada. Com o passar do tempo, isso cria grandes desconexões.

Da mesma forma, as organizações que descentralizam a análise de dados podem facilmente acabar ricas em dados, mas pobres em insights. Desconectadas de uma estratégia central, as iniciativas de dados conduzidas pelas unidades de negócio carecem de força e não geram resultados. Essa fragmentação também pode dificultar a obtenção de uma imagem clara das métricas empresariais básicas, que podem ser calculadas de maneiras diferentes pelos diferentes departamentos. Por exemplo, antes de eu conduzir a centralização da análise de dados da Rackspace Technology, estávamos monitorando mais de 10 versões diferentes de NPS e de taxa de cancelamento em nossos departamentos.

Essas ineficiências já são suficientemente ruins quando você está tentando executar as tarefas diárias. Mas, se a intenção é criar uma cultura orientada por dados, as organizações precisam desenvolver capacidades de próxima geração, como funções analíticas baseadas na nuvem, além de promover a alfabetização quanto aos dados e facilitar a gestão de mudanças. Esses componentes importantes para o sucesso da estratégia de dados são, muitas vezes, negligenciados quando as organizações se planejam para o futuro — e são muito mais fáceis de atingir quando você harmoniza os dados por meio de uma função centralizada.

Acendendo as luzes com a centralização

Quando você centraliza a análise de dados, é como garantir que cada cômodo receba energia da rede elétrica principal. A luz se espalha pela casa. Mais importante, você pode remodelar o prédio como quiser, pois sabe como a fiação está conectada de um cômodo a outro. A gestão de mudanças fica muito mais fácil, pois você tem um órgão diretor que pode se tornar o catalisador para impulsionar uma cultura orientada por dados.

Na Rackspace Technology, passar do modelo descentralizado para um centralizado aumentou nossa agilidade. Aumentamos a eficiência a ponto de conseguir realizar seis vezes mais trabalho com uma equipe do mesmo tamanho. Centralizar também não significa sacrificar a democratização dos dados. Desde que entrei na empresa há um ano e meio, o número de funcionários que usam dados no trabalho diário aumentou mais de 10 vezes.

A transformação digital não serve igualmente para todos, e pode haver casos em que a descentralização faça mais sentido para a empresa. Mas, na minha experiência, a maioria das organizações se beneficia quando se centralizam análise de dados e tomada de decisões em um escritório de dados central. Caso esteja pronto para fazer a transição, há algumas considerações que você deve ter em mente:

  1. Comece com as metas empresariais. O objetivo final de qualquer iniciativa de dados é atender aos negócios, portanto, identifique as prioridades estratégicas da sua empresa para concentrar seus esforços de centralização. Na Rackspace Technology, nossos principais objetivos eram melhorar a experiência do cliente e reduzir a taxa de cancelamento, e foi por isso que a minha primeira iniciativa de dados se concentrou no NPS.
  2. Organize uma troca de conhecimentos. A próxima etapa é começar a criar uma visão holística de como os dados são usados em toda a organização. Quais métricas estão sendo acompanhadas e como elas são calculadas? Quais as ferramentas usadas por cada departamento? Comece pelos casos de uso que estejam mais intimamente ligados aos objetivos empresariais identificados na primeira etapa.
  3. Centralize a equipe. Planeje reabsorver no seu escritório de dados central os analistas de dados atualmente dispersos entre os departamentos. Conceba as novas funções deles para aproveitar os conhecimentos especializados que adquiriram ao trabalhar em proximidade com as unidades de negócio. Na Rackspace Technology, treinamos muitos desses membros da equipe em visualização e storytelling de dados e os colocamos para trabalhar como consultores que atuam fazendo brainstorming de soluções para problemas de negócio.

Iluminando o caminho dos insights futuros

Ninguém construiria uma casa com a fiação elétrica "descentralizada" e, se o fizesse, não estaria respeitando as normas. Então, por que tantas organizações optam por descentralizar suas análises de dados? Se você está com dificuldade de obter os resultados desejados do seu programa de dados, considere reunir as funções analíticas e de tomada de decisões da organização em um escritório de dados centralizado. Talvez isso seja tudo de que você precisa para finalmente acender todas as luzes — e se beneficiar da maior eficiência e de insights mais rápidos e úteis para todos os departamentos.

 

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About the Authors

Juan Riojas

Chief Information Officer

Juan Riojas

As Chief Information Officer at Rackspace Technology, Juan Riojas is responsible for enterprise-wide data strategy, management, and analytics to meet the need of the business to answer critical questions through time to insight. He has more than 20 years of industry experience successfully migrating data ecosystem across all public clouds, leading to significant business transformation outcomes. Prior to Rackspace, Juan worked for Informatica building their inaugural Data Office and has held various executive leadership roles at Gogo, Dell, Accenture, and Expeditors. A native of Texas, Juan attended Texas A&M International University, where he studied business administration and holds a post graduate degree from Said Business School, Oxford University

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