O documento discute como empresas podem concretizar sua visão de se tornarem empresas orientadas a dados de forma efetiva. Ele aborda a importância da cultura, organização, mecanismos e execução para transformar dados em valor de negócios. Além disso, fornece princípios orientadores para cada uma dessas áreas para guiar a jornada de transformação em dados.

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Data-driven enterprise:
Going from vision to value
G E O 0 2 7
Jorge Fonseca (he/him)
Senior Solutions Architect
Amazon Web Services

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Usamos dados
desde 18.000 a.C.

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O que mudou?
2021 2022 2023 2024
1991
Mais dados
do que nunca

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O que mudou?
Colocados em prática
como nunca antes

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Empresa orientada a dados
Valor
para o
negócio
Dados
Insights
Ações
Resultados

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No entanto . . .
Embora 99% das 85 empresas líderes de
mercado investem em dados, apenas 24%
relatam ter sucesso na criação de uma
empresa orientada a dados

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Como concretizar a visão de uma
empresa orientada a dados

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Proclame que “dados são o novo petróleo”
Lance iniciativas de Big Data e ML
Acumule o máximo de dados possível
Contrate um diretor de dados (CDO)
Centralize os pedidos de dados no CDO
Repita “estamos no negócio de dados”
Tudo os anteriores
Como concretizar
a visão de uma
empresa
orientada a dados

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Como concretizar a visão de uma empresa
orientada a dados
Mecanismos
Processos que
permitem e
dimensionam o uso
eficaz de dados
Cultura
Crenças, valores e
comportamentos que
criam uma cultura
orientada por dados
Execução
Abordagem e
ferramentas para
acelerar a realização
de valor com dados
Organização
Estrutura e funções
que aceleram os
resultados orientados
por dados

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Cultura
Fatos, não sentimentos
Liberdade para agir, invés de feudos para agradar

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92%
dos desafios para a
adoção de dados
pelas empresas são
culturais
Cultura

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“A resposta à nossa nova campanha
de marketing é fantástica”
“A nossa nova campanha de marketing
resultou em um aumento de 30% na
inscrição de novos clientes”
“Melhorámos significativamente
o desempenho”
“Reduzimos os nossos tempos de
carregamento de páginas em 20%”
“Conquistámos mais
clientes neste trimestre”
“Conquistámos 100 novos clientes
no 4º trimestre de 2021 em comparação
com 75 no 3º trimestre de 2021”
Cultura

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É uma porta de
sentido único ou de
dois sentidos?
Cultura

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Estrutura organizacional
Organize para agilidade, não para controlar

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O que nos trouxe
aqui, não nos vai
levar até lá
Organização

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Organização orientada a dados
Alinhe em torno dos
resultados, não da atividade
As equipes são treinadas para
agir e tomar iniciativas
Construa equipas
multifuncionais autónomas
Opere com uma mentalidade
de “construiu, então executa”
Organização

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Conhecimento de domínio
Propriedade e regulação de dados
Qualidade dos dados
Gerenciamento de meta dados
Executam as prioridades de negócio
Criam análises de negócio
Descobrem dados
Desenvolvem o pipeline de dados
Criam novos insights
O nível de descentralização depende da maturidade e complexidade dos negócios, do
conhecimento de domínio, e do ritmo da mudança tecnológica
Produtores Consumidores
Equipas que desejam compartilhar dados Equipas que desejam usar dados
Catálogo de dados corporativos
Cria controles de segurança
Constrói e executa a plataforma
Simplifica a integração
Treinamento e comunidade
Mercado
Equipa que administra o catálogo corporativo
Data Mesh
A comunidade de dados moderna Organização

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Mecanismos
Mecanismos funcionam
Apenas boas intenções, não

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Medição
Meça as coisas certas
Mecanismos

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Medição
Número de pregos fabricados Peso dos pregos
VS.
“Quando uma medida se torna um alvo, deixa de ser uma boa medida.”
Lei de Goodhart
Mecanismos

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Regulação
Regule para habilitar, não para restringir
Mecanismos

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Exemplos de princípios reguladores
• Faremos do caminho seguro o caminho de menor resistência
• Permitimos que nossos clientes façam as escolhas certas com facilidade
e por padrão
• Se dói, faça mais vezes
• A velocidade não resultará em falta de segurança e conformidade
• Estar seguro e em conformidade não resultará em progresso lento e
baixa proliferação de dados
Mecanismos

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Construa, mas não aparafuse
Mecanismos
Qualidade dos dados

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Automatize insights e
verificações de qualidade
Se entra lixo, sai lixo
Mecanismos
Qualidade dos dados
Incentive melhor
qualidade na fonte
Peça apenas o que
precisa, não tudo

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Melhor qualidade
na fonte
Apenas o que
precisa
Insights e verificações de
qualidade automáticas
Dados
melhores
Melhores
ações
Melhores
insights
Melhores
resultados
O efeito da rede de dados
Mecanismos
Qualidade dos dados

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Execução
Pense em grande, mas execute pequeno

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Receita Despesa
Execução

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Receita
Despesa
Contabilidade
e finanças
Gestão
tributária
Operações
Inventário
Clientes
Marketing
Supply
Chain
Suporte ao
cliente
Gestão de
inventário
Execução
Vendas

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Execução
Não construa um Data Lake que vai para lugar nenhum
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31. © 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
A ferramenta
certa para o
trabalho certo
Non-relational
databases
Machine
learning
Data
warehousing
Log analytics
Big data
Relational
databases
Data lake
1 0 0 1 1
0 0 1 1 0
1 1 0 0 0
Execução

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A ferramenta certa
para o trabalho certo
Amazon
DynamoDB
Amazon
SageMaker
Amazon
Redshift
Amazon
Elasticsearch
Service
Amazon
EMR
Amazon
Aurora
Amazon
Athena
Amazon
S3
Dados em qualquer escala
A melhor relação preço-performance
Integração de dados sem fricção
Regulação unificada
ML para resolver desafios de negócios
Execução

33. © 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
Pense do fim para trás, não dos dados para a frente
Execução

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Hipótese inicial
Oportunidade
impactante, visível,
e relacionada
Construa
a equipa
Traga dados de
forma incremental
e execute análises
Tome uma
atitude
Identifique oportunidades de negócios
impactantes, visíveis, e relacionadas
1
Crie uma hipótese inicial
2
Recrute, eduque, e prepare
as partes interessadas
3
Use a nuvem para trazer dados
relevantes e gerar insights
4
Reaja em conformidade
5
Recolha comentários e peça feedback
6
Feedback
Execução
Pense do fim para trás

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Princípios orientadores
Fatos, não sentimentos; liberdade para agir, invés de feudos para agradar
Cultura
Organize para agilidade, não para controlar
Organização
Mecanismos funcionam; apenas boas intenções, não
Medição | Meça as coisas certas
Regulação | Regule para habilitar, não para restringir
Qualidade dos dados | Construa, mas não aparafuse
Mecanismos
Pense em grande, mas execute pequeno
Não construa um Data Lake que vai para lugar nenhum
Pense do fim para trás, não dos dados para a frente
Execução

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Quer construir uma visão
e estratégia de dados?
ü Crie uma visão organizacional para
inovação baseada em dados, focada
em gerar resultados de negócios
ü Defina o primeiro piloto, aprenda,
e construa
Inicie o círculo
virtuoso de dados
Tem uma estratégia e
quer ajuda na execução?
ü Crie entregas tangíveis para acelerar
bases de dados, análises, e iniciativas
de ML estratégicas
ü Saia com uma arquitetura, um
protótipo funcional, um caminho
para a produção, e conhecimento
mais profundo dos serviços da AWS
Venha com uma ideia,
saia com uma solução
Precisa de orientação a
nível executivo?
ü Modelos mentais e estratégias
baseadas na experiência em primeira
mão de ex-CXOs
ü Obtenha uma caixa de ressonância de
nível CXO, e um parceiro de treino
Inspire e acelere sua
transformação digital
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