Suas cadeias de suprimentos de dados provavelmente estão uma bagunça. Veja como corrigi-las.

O gerenciamento de dados tem atormentado as grandes empresas há décadas. Quase todas as empresas gastam muito com TI , mas consideram os resultados insatisfatórios. Embora o problema não pareça estar piorando, resolvê-lo é cada vez mais urgente à medida que os gerentes e as empresas se esforçam para se tornarem mais orientados por dados, aproveitarem a análise avançada e a inteligência artificial e competirem com os dados. Neste artigo, exploraremos uma abordagem poderosa para o gerenciamento de dados por meio das lentes de "produtos de dados" e "cadeias de suprimentos de dados". A maioria das empresas enfrenta alguns problemas comuns, mas significativos, de gerenciamento de dados. Primeiro, as empresas têm se concentrado nos recursos técnicos do gerenciamento de dados, que são controlados pela função de TI e são necessários para adquirir, armazenar e mover dados. Isso não é um feito fácil - construir "tubos" técnicos é um trabalho desafiador. Mas, ao fazer isso, eles se concentraram mais na infraestrutura e muito menos nos resultados: os produtos de dados que são usados para tomar decisões, diferenciar produtos e serviços e satisfazer os clientes. Em segundo lugar, os dados são criados em diferentes partes da organização para atender às necessidades de vários departamentos, não para serem usados posteriormente por outros em produtos de dados, decisões comerciais ou processos. Compare isso com um produto físico, como um carro, em que componentes como o chassi e o motor de arranque são projetados com o produto final em mente. Terceiro, a maioria das organizações não tem uma linguagem de dados comum. Os dados são sutis e matizados e têm significados diferentes para pessoas diferentes em contextos diferentes. Para agravar essa situação, alguns departamentos, ao assumirem a propriedade de "seus dados", podem relutar em compartilhar. Ou, embora estejam dispostos a compartilhar, não reservam tempo para explicar essas nuances para que outros possam usá-los com eficácia. Isso leva outros departamentos a criarem seus próprios bancos de dados "quase redundantes", aumentando a confusão geral. Por fim, as empresas estão cada vez mais interessadas no que acontece fora de seus muros, utilizando dados externos para responder a uma variedade de perguntas. No entanto, os dados externos não são, em grande parte, gerenciados, com pouca qualificação de fornecedores ou avaliação da qualidade dos dados. O gerenciamento da cadeia de suprimentos de dados, com produtos de dados como resultado final do processo, pode ajudar a resolver cada um desses problemas. A TI enfatiza igualmente todas as fases do gerenciamento de dados - da coleta à organização e ao consumo de produtos de dados. A TI é um meio de equilibrar os benefícios de dados comuns com os de dados exclusivos e personalizados em produtos, e é igualmente adequada para dados internos e externos. Relativamente poucas empresas empregam o gerenciamento da cadeia de suprimentos de dados, mas aquelas que o fazem tendem a apresentar melhores resultados. Gerenciamento de processos e fornecedores para produtos de dados As empresas sempre produziram produtos de dados na forma de declarações financeiras, relatórios para órgãos reguladores e assim por diante. Ainda assim, a variedade e a importância de tais produtos estão crescendo. Para muitos, o objetivo é incorporar modelos analíticos e derivados de IA em produtos que atendam a clientes internos e externos. O Next Best Action do Morgan Stanley, o People You May Know do LinkedIn, as diversas ofertas de pesquisa do Google e o SpendingPulse e o Business Locator da MasterCard são bons exemplos. Com os problemas citados acima em plena exibição, "organizar" os dados leva muito mais tempo do que criar o modelo e ainda não resolve todos os problemas. Felizmente, há uma maneira melhor de obter dados de alta qualidade. A TI se baseia nas técnicas de gerenciamento de processos e fornecedores usadas pelos fabricantes de produtos físicos. Em particular, os fabricantes se aprofundam em suas cadeias de suprimentos para esclarecer seus requisitos, qualificar fornecedores, insistir que os fornecedores meçam a qualidade e façam as melhorias necessárias na(s) fonte(s) do(s) problema(s). Isso permite que eles montem os componentes em produtos acabados com o mínimo de "disputa física de produtos", melhorando a qualidade e reduzindo os custos. Uma organização que emprega o gerenciamento da qualidade do fornecedor em sua cadeia de suprimentos de dados é a Altria, fornecedora de produtos de tabaco e produtos antitabagismo com sede nos EUA. A Altria depende de dados de ponto de venda de mais de 100.000 lojas de conveniência diariamente para concluir seus relatórios e análises de mercado. Uma equipe subordinada a Kirby Forlin, VP Advanced Analytics, gerencia essa base. Os requisitos de dados são definidos em contratos, e a equipe visa ajudar as lojas a cumpri-los. Para começar, a Altria se concentrou em seus requisitos mais básicos. A qualidade era baixa, com apenas 58% dos envios diários atendendo a eles. Mas a equipe da Altria trabalhou com paciência, melhorando a qualidade para 98% em três anos. À medida que a pontuação da qualidade básica melhorava, a equipe da Altria adicionou seus requisitos mais avançados à mistura. Como observou Forlin, "este é um trabalho em andamento. A evidência de que podemos confiar cada vez mais nos dados nos poupa muito trabalho em nossa prática de análise e gera confiança em nosso trabalho." Passos em direção a uma cadeia de suprimentos de dados A cadeia de suprimentos de dados pode ser estabelecida em uma empresa seguindo algumas das mesmas etapas usadas no gerenciamento de processos e qualidade para cadeias de suprimentos físicas: Estabelecer responsabilidades gerenciais. Como etapa 1a, o diretor de dados ou o gerente de produtos deve nomear um "gerente da cadeia de suprimentos de dados" de sua equipe para coordenar o esforço e recrutar "partes responsáveis" de cada departamento (incluindo fontes de dados externas) em toda a cadeia de suprimentos. A etapa 1b é colocar os problemas associados ao compartilhamento e à propriedade dos dados em primeiro plano. Descobrimos que a maioria dos problemas desaparece, pois poucos gerentes desejam assumir uma posição dura contra o compartilhamento de dados na frente de seus colegas. Identifique e documente os dados e os requisitos associados de custo, tempo e qualidade necessários para criar e manter produtos de dados. Descreva a cadeia de suprimentos. Desenvolva um fluxograma que descreva os pontos de criação de dados/fontes originais de dados e as etapas realizadas para mover, enriquecer e analisar os dados para uso em produtos de dados. Definir e estabelecer medições. Em geral, a ideia é implementar medições que indiquem se os requisitos foram atendidos. Comece com a precisão dos dados e o tempo decorrido desde a criação dos dados até a incorporação em um produto de dados. As medidas variam de acordo com a cadeia de suprimentos de cada produto de dados. Estabeleça o controle do processo e avalie a conformidade com os requisitos. Use as medidas da etapa quatro para colocar o processo sob controle e determinar se os requisitos da etapa dois foram atendidos e para identificar lacunas. Investigue a cadeia de suprimentos para identificar as melhorias necessárias - em geral e para produtos de dados específicos. Determine onde as lacunas descobertas na etapa cinco se originam no fluxograma da etapa três. Faça melhorias e monitore continuamente. Identifique e elimine as causas-raiz das lacunas identificadas na etapa seis e retorne às etapas anteriores, se necessário. Monitore continuamente os dados de entrada e os produtos de dados, buscando melhorar os produtos e os novos dados e as melhores fontes necessárias para isso. "Qualificar" as fontes de dados. As empresas continuarão a empregar um número cada vez maior de fornecedores externos de dados e é útil identificar aqueles que fornecem dados de alta qualidade de forma consistente. As auditorias de seus programas de qualidade de dados fornecem os meios para "qualificar" aqueles que o fazem e identificar áreas de fraqueza naqueles que não o fazem. O Key Bank, um dos 20 maiores bancos dos EUA em tamanho de ativos, usa um conceito amplo de cadeia de fornecimento de dados para estruturar suas iniciativas de gerenciamento de dados. O TI divide seu processo nas áreas de "captura/organização/consumo" e tenta melhorar a eficiência e a eficácia em cada área. Recentemente, a TI transferiu grande parte de seu armazenamento e análise de dados para a nuvem e constatou grandes melhorias em termos de flexibilidade e velocidade em toda a cadeia de suprimentos. Historicamente, suas atividades de consumo se concentravam nos recursos clássicos de business intelligence, mas agora a TI também tem uma forte função de ciência de dados. Isso exigiu uma mudança na cadeia de suprimentos em direção a uma maior virtualização de dados e à capacidade de construir visões de dados que atravessam diferentes data marts e que também incorporam dados externos. O banco conseguiu usar sua cadeia de suprimentos de dados para desenvolver rapidamente novos produtos bancários que dependem muito de dados. Por exemplo, o TI foi um dos maiores credores de empréstimos do Plano de Proteção da Folha de Pagamento nos EUA e também introduziu recentemente um banco digital nacional para médicos. Mike Onders, o diretor de dados do banco, é efetivamente o gerente da cadeia de suprimentos de dados. Ele e sua equipe avaliaram a capacidade da cadeia de suprimentos de dados do banco para fornecer uma variedade de produtos de dados necessários. Pedimos a todas as empresas que gerenciem agressivamente suas cadeias de suprimentos de dados mais importantes. Os dados são um ativo tão importante para as empresas quanto qualquer outro tipo, e os produtos de dados são cada vez mais tão importantes quanto os produtos físicos. O mesmo pensamento que melhorou as cadeias de suprimentos físicas durante décadas está se mostrando igualmente valioso para os dados.

Suas cadeias de suprimentos de dados provavelmente estão uma bagunça. Veja como corrigi-las.

Resumo.

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