Preparação para o big data e maturidade analítica

O referencial avalia a capacidade de uma organização para explorar volumes de dados crescentes de forma a decidir e agir. Abrange a base técnica (ingestão, armazenamento, processamento distribuído, tempo real), a qualidade e documentação dos dados, as competências analíticas disponíveis, o modo como os casos de uso surgem e são priorizados, e o uso real dos resultados nas decisões. Cada domínio é posicionado numa escala de maturidade de cinco níveis, construída segundo o método CMMI: da prática inexistente à prática medida e melhorada continuamente.

Na prática, a maturidade analítica é difícil de gerir porque se distribui entre a direção de sistemas de informação, as áreas de negócio e por vezes uma equipa de dados central, sem um proprietário único. As questões que as direções colocam são concretas. Quantos painéis de indicadores são realmente consultados, e por quem? Os indicadores chave têm a mesma definição de uma unidade de negócio para outra? Um novo caso de uso passa da ideia à produção, ou fica na fase de protótipo apresentado uma vez em comité?

Uma confusão surge com frequência: o equipamento não faz a maturidade. Muitas organizações adquiriram um data lake, um data warehouse na nuvem e ferramentas de visualização, e depois constatam que os usos não acompanham. O que falta quase nunca é a componente técnica: são a propriedade dos dados, a definição partilhada dos indicadores, a capacidade de industrializar um modelo e a disciplina de medir o valor produzido. O referencial distingue explicitamente as capacidades técnicas das capacidades de uso, para evitar que uma base moderna mascare uma gestão fraca.

O diagnóstico de maturidade não responde à questão binária de uma grelha de exigências. Situa cada domínio num nível observável e indica a ação que permite passar ao nível seguinte. Uma pontuação global sem trajetória não ajuda ninguém: é o desvio entre o nível constatado e o nível pretendido que alimenta o plano de ação, que a inteligência artificial agrupa depois num roteiro priorizado, com custo, prazo e impacto esperado na pontuação.

No Datamensio, o referencial está pronto a usar e pertence-lhe. Pode ajustar os domínios, as perguntas e a formulação dos níveis de acordo com o seu setor e a sua organização. A IA refina esses níveis, propõe perguntas complementares ou constrói uma variante a partir dos seus próprios documentos: plano diretor de dados, cartografia aplicacional, nota de enquadramento de um programa de transformação.