Estudo da BMC mostra como aprimorar a maturidade dos dados

A BMC, empresa global de soluções de software para a Empresa Digital Autônoma, divulgou os resultados e análises de sua pesquisa e relatório Putting the “Ops” in DataOps: Success factors for operationalizing data. Esta segunda pesquisa anual com tomadores de decisão de TI fornece insights sobre como as empresas podem avaliar e aprimorar sua estratégia de maturidade de dados e usá-los para obter vantagem competitiva. Uma avaliação complementar da maturidade dos dados também permite que as empresas avaliem seu status e forneça sugestões de próximas etapas.

À medida que as organizações se esforçam para capitalizar seu crescente acervo de dados para dimensionar suas operações e melhorar os resultados de negócios, o estudo descobriu que apenas 17% dos dados ingeridos ou obtidos consistem em tipos de dados emergentes e apenas 9% desses dados são processados ou analisados. Isso sinaliza uma oportunidade significativa de se beneficiar de tipos de dados emergentes críticos para iniciativas como IA generativa, LLMs, FinOps e sustentabilidade.

Para ajudar as empresas a entender e avaliar melhor seus dados e estratégia de DataOps, o estudo definiu quatro níveis de maturidade, incluindo:

Desenvolvimento – fase de descoberta com estratégias em sua infância e práticas e arquitetura não alinhadas aos resultados de negócios.

Funcional – fase de crescimento com estratégias desenvolvidas principalmente e algumas práticas e arquitetura de alta prioridade vinculadas aos resultados de negócios.

Proficiente – fase adolescente que representa uma estratégia totalmente estabelecida com quase todas as práticas e arquitetura vinculadas a resultados críticos de negócios.

Excepcional – fase de inovação com estratégia, práticas e arquitetura perpetuamente otimizadas que geram diferenciação competitiva e valor de negócio.

A estratégia de DataOps está intimamente alinhada com a maturidade do gerenciamento de dados. Dos entrevistados com maturidade Excepcional em gerenciamento de dados, 27% afirmaram que usam metodologias DataOps em toda a organização para dar suporte a todas as atividades orientadas por dados. Em comparação, aqueles com níveis de maturidade Proficientes relataram 19%, e os níveis Funcional e Desenvolvimento declararam 15% e 10%, respectivamente. Mesmo entre as organizações com maturidade de dados Excepcional, apenas 41% relatam ter “alta maturidade” para funções de orquestração de pipeline de dados e fluxo de trabalho de aplicativos.

Maior gerenciamento de dados e maturidade de DataOps estão ligados a uma maior adoção relatada e sucesso com atividades orientadas por dados. Setenta e cinco por cento daqueles com práticas maduras têm um Chief Data Officer, enquanto apenas 54% com práticas menos maduras têm.

Desafios obstruem o fluxo de dados

Vários desafios continuam a impactar o fluxo de dados nas empresas, incluindo aqueles relacionados a pessoas, processos e tecnologia. Isso inclui falta de habilidades (48%), erro humano (43%), limitações de escalabilidade (40%) e falta de automação de tecnologia (43%). A falta de automação pode exacerbar a falta de habilidades, enquanto um uso apropriado da automação pode amplificar as habilidades já disponíveis.

“A IA e os dados estão em uma dança cósmica, e os desafios de dados estão aumentando drasticamente na era da IA”, disse Ram Chakravarti, diretor de Tecnologia da BMC. “Este estudo destaca como as organizações com práticas de dados maduras podem alcançar melhores resultados de negócios. A implementação de metodologias DataOps para melhorar a colaboração e a eficiência operacional, manter a alta qualidade dos dados por meio de investimentos pragmáticos e desenvolver sistemas robustos de orquestração de pipeline de dados pode ajudar a agregar valor em escala”, afirmou.