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Entrevista e crítica sobre o livro Data Leadership

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Pontos Principais

  • Muitos programas de gerenciamento de dados falham ao relacionar os esforços a impactos significativos e mensuráveis nos negócios;

  • Liderança de dados está relacionado a como as empresas investem energia para criar recursos de dados que influenciem os negócios;

  • Nada desenvolvido a partir dos dados importa se não estiver relacionado a melhoria do negócio em termos de receita, custo ou gerenciamento de risco;

  • O processo Simple Virtuous Cycle, composto por três atividades (medir, identificar melhorias e melhorar), ajuda no início da governança de dados;

  • O Data Leadership Framework (DLF) é composto de cinco categorias e 25 disciplinas.

O livro Data Leadership, escrito por Anthony Algmin e publicado pela editora DATAVERSITY, cobre o tópico de liderança de dados e como os líderes devem gerenciar e administrar os programas de gestão de dados nas empresas.

Algmin define liderança de dados como a forma como as empresas investem energia para criar recursos de dados que influenciem os negócios. É importante não apenas criar recursos de dados que tenham valor potencial, mas também aplicar os recursos para obter valor real. O valor dos dados pode ser mensurado de três maneiras:

  • Aumento de receita;
  • Redução de custo;
  • Gestão de risco.

O autor discute o tema liderança de dados dividindo-o em três partes no livro.

  • Parte 1. Fundamentos da liderança de dados: Esta parte são abordados os tópicos de valor dos dados, a importância da comunicação entre o pessoal de negócios e de tecnologia e como fazer a ponte entre a TI e as equipes de negócios. O autor também discute a governança de dados, cujo objetivo é ajudar a operação das empresas por meio do uso eficaz dos dados. O processo de Simple Virtuous Cycle (Círculo Virtuoso Simples, no português), que inclui três atividades (medir, identificar melhorias e melhorar), ajuda no início da governança de dados;
  • Parte 2. Data Leadership Framework (conhecido pela sigla DLF, Framework de Liderança de Dados, no português): O framework é composto por cinco categorias (Acessar, Refinar, Adotar, Impactar e Alinhar) e 25 disciplinas. Todas essas atividades são voltadas para a ação e ajudam a estabelecer e manter os programas de gestão de dados nas empresas. Essas cinco categorias cobrem todos os aspectos do ciclo de vida do gerenciamento de dados, incluindo a segurança, arquitetura, os metadados, a curadoria, modelagem e armazenamento, tecnologias emergentes, automação de processos de negócios, monetização de dados, envolvimento dos stakeholders e conformidade regulatória;
  • Parte 3. Liderança dos dados em ação: Nesta última parte, Algmin discute como executar o framework de liderança de dados, como construir equipes de liderança de dados e várias tecnologias relacionadas aos dados com as quais é necessário se familiarizar, como big data, cloud, serverless e orientação a eventos, além dos data lakes.

O Data Leadership Framework fornece uma abordagem estruturada para endereçamento das perguntas relacionadas a dados e a como navegar neste mundo da liderança de dados. O apoio da liderança sênior e a visibilidade executiva são essenciais para um programa de liderança de dados de sucesso.

O autor também discute várias tecnologias e ferramentas emergentes para a gestão dos dados, que os líderes precisam obter alguma familiaridade, porque as tecnologias também são uma parte importante da estratégia. Algumas das tecnologias discutidas no livro são: Big Data, Cloud Pública, Internet das Coisas, Smart Data Lakes, Serverless e a arquitetura orientada a eventos, além das linguagens como Python e R.

O InfoQ conversou com Algmin sobre a liderança de dados e como os líderes de negócios e de TI podem entender melhor o gerenciamento de dados e implantar o Data Leadership Framework discutido no livro.

InfoQ: Qual é o público alvo do livro?

Anthony Algmin: O objetivo do livro é ser algo para que as pessoas que participem de um evento da DATAVERSITY usem e compartilhem com as equipes, para ajudar todos a entender o motivo pelo qual os dados são tão importantes e o que deve ser feito para ajudar os negócios a aproveitar o máximo deles.

InfoQ: Quais são alguns dos desafios atuais dos programas de gerenciamento de dados nas empresas?

Algmin: Frequentemente, em primeiro lugar temos a impressão que os maiores desafios estão em torno da construção de recursos de gerenciamento de dados e, em segundo, na manutenção da dinâmica de trabalho adquirida ao longo do tempo ao invés da mudança total dessa forma de trabalho. A hipótese sobre isso é que muitos programas de gerenciamento de dados falham em relacionar os esforços aos impactos significativos e mensuráveis do negócio, razão pela qual a empresa eventualmente perde o interesse em apoiar essas iniciativas.

InfoQ: A área de gestão de dados é mais crítica do que qualquer outra sob o ponto de vista da colaboração entre negócios e a TI. Qual seria o seu aconselho aos arquitetos de dados, desenvolvedores e DBAs sobre o que precisam ter em mente ao trabalhar com as equipes de negócios?

Algmin: Em primeiro lugar, devemos nos lembrar que nada do que construímos com os dados importa se não estiver de alguma forma melhorando o negócio em termos de receita, custo ou gerenciamento de risco. Devemos encontrar uma forma de trabalho na qual nós, da TI, possamos usar os conhecimentos e habilidades para ajudar a empresa a tomar decisões e desempenhar atividades baseadas nos dados de maneira mais produtiva. Somos agentes de mudança e podemos fazer diferença apenas quando nossos atos estão indo na mesma direção que o negócio.

InfoQ: O DevOps tem recebido mais atenção na área de gestão de dados, ultimamente. Poderia falar sobre esse fenômeno e como as práticas do DevOps, aplicadas no contexto de dados, ajudariam as empresas?

Algmin: A primeira década da minha carreira foi construindo sistemas de dados e tecnologia, e sempre tive que gerenciar as operações do que construí. Aprendi que cuidar da operação é realmente a única forma de obter informações suficientes sobre como torná-la melhor. Então, acho que é hora do DevOps se tornar a norma inclusive no gerenciamento de dados! Acho que focar em mudanças incrementais com mais frequência é uma abordagem muito menos arriscada em comparação a grandes lançamentos. Além disso, acho importante que o pessoal de gerenciamento e governança de dados esteja direta e intimamente ligados na construção dos sistemas de dados. Sempre fico perplexo quando não estão. Só podemos realizar muito se arregaçarmos as mangas e trabalharmos onde os dados estão.

InfoQ: O título do capítulo 5 do livro é "Pare de falar sobre trabalhar e comece a trabalhar", uma posição impactante sobre assuntos atuais na maioria das empresas quando falamos sobre ideias inovadoras que nunca viram a luz da implementação. Poderia falar mais sobre isso e o que as equipes podem fazer para "começar a trabalhar"?

Algmin: Isso remonta ao desafio que tantas iniciativas de gestão de dados parecem ter em permanecer relevantes. Por exemplo, perdi a conta de quantas vezes vi uma empresa decidir criar a governança de dados, e a primeira coisa que faz é ter uma reunião para conversar sobre os dados. Se concentram tanto esforço nas reuniões e nas conversas que esquecem que nada disso importa até que isso ajude a empresa a melhorar o negócio. Precisamos parar de falar e nos concentrar mais em causar um impacto real no negócio.

InfoQ: Poderia falar mais sobre o Data Leadership Framework que definiu no livro e como ele ajuda a atingir os objetivos da arquitetura e da gestão de dados?

Algmin: O Data Leadership Framework está relacionado em primeiro com o reconhecimento da existência de um monte de coisas que uma empresa precisa fazer para aproveitar ao máximo os dados. As cinco categorias DLF são onde avaliamos os recursos dos dados de uma empresa e descobrimos onde estão com problemas em meio à complexidade. As vinte e cinco disciplinas do DLF são onde concentramos as energias (ou seja, investimos os recursos limitados) para obter os melhores resultados. Ao criar um equilíbrio relativo entre as categorias DLF, maximizamos o impacto geral dos nossos esforços nos dados.

Isso é o que precisamos fazer o tempo todo com os dados, mas sem algo como o Data Leadership Framework, os problemas podem parecer grandes e as pessoas podem começar a ter dificuldades para descobrir por onde começar ou o que fazer. Isso é uma realidade para todos, desde arquitetos e desenvolvedores de dados até o CEO. Se pudermos usar o Data Leadership Framework para dar sentido em meio ao caos, as etapas individuais em si são muito menos assustadoras.

InfoQ: Quais novos desenvolvimentos e inovações pode ver surgindo no contexto dos dados nos próximos anos?

Algmin: A competência em dados não é mais um item "bom de se ter". Em todos os setores da indústria, da violações de dados a disruptores orientados a análise, é tão importante para as empresas quanto o fluxo de caixa. Acho que veremos um interesse renovado nos componentes de construção, coisas como gerenciamento de dados e qualidade de dados, porque machine learning e cloud não vão resolver os desafios dos dados básicos e diários para nós. Eles potencializam as habilidades, mas se tivermos conceitos fundamentais ruins, apenas criam problemas cada vez maiores e aumentam as oportunidades perdidas.

Tenho uma opinião muito forte sobre o tema liderança de dados: Para que nossos negócios sobrevivam nos próximos anos, devemos ter sucesso com os dados. É hora de acordar dos sonhos de consertos rápidos e perceber que o alarme está tocando há um tempo e é melhor começarmos a trabalhar logo, antes que seja tarde demais.

Se tem mais interesse sobre o tema liderança de dados, veja a página de podcasts ou a seção sobre o livro no Blog do autor.

Sobre o entrevistado

Anthony J. Algmin é o fundador e CEO da Algmin Data Leadership, uma empresa que ajuda líderes de negócios e tecnologia a transformar o futuro a partir dos dados. Com décadas de experiência em negócios e funções práticas em tecnologia, Anthony oferece melhor gerenciamento de dados para empresas de todos os tipos. Liderou iniciativas de mudança de dados em muitos setores, atuando como gerente de projeto, arquiteto de dados e diretor de dados.

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