Carência de recursos de dados atrapalha o sucesso das organizações, revela pesquisa global

Carência de recursos de dados atrapalha o sucesso das organizações, revela pesquisa global

Enquanto os governos de todo o mundo identificaram os dados como um recurso estratégico para impulsionar o progresso econômico e social, A Hewlett Packard Enterprise (NYSE: HPE) divulgou hoje os resultados de uma pesquisa global que mostra que a falta de maturidade de dados impede que o setor público e o privado alcancem resultados importantes, como o aumento das vendas ou o avanço da sustentabilidade ambiental.
 

Conduzida pela YouGov, em nome da HPE, a pesquisa foi feita com mais de 8.600 tomadores de decisão de todos os setores, privado e público, em 19 países, e revela que o nível médio de maturidade de dados das organizações — ou capacidade de criar valor a partir dos dados — é de 2,6 mundialmente, em uma escala de um a cinco, com apenas 3% atingindo o nível de maturidade mais alto. No Brasil, esse nível é de 2,9.
 

“Existe um amplo consenso de que os dados do mundo têm um enorme potencial para aprimorar a maneira como vivemos e trabalhamos — no entanto, liberar esse potencial requer uma mudança nas estratégias de transformação digital das organizações”, disse Antonio Neri, presidente e CEO da HPE. “Devemos passar de ‘nuvem em primeiro lugar’ para ‘dados em primeiro lugar’ como a Estrela Guia (North Star) da transformação digital — o que significa que as organizações alinham suas escolhas estratégicas, organizacionais e tecnológicas com o objetivo abrangente de alavancar os dados como um ativo estratégico.”
 

A carência de recursos de dados atravanca os principais resultados

A pesquisa é baseada em um modelo de maturidade desenvolvido pela HPE que avalia a capacidade de uma organização de criar valor a partir de dados com base em critérios estratégicos, organizacionais e tecnológicos. O nível de maturidade mais baixo (1) é chamado de “anarquia de dados”; nesse nível, os conjuntos de dados são isolados uns dos outros e não são analisados sistematicamente para criar insights ou resultados. O nível mais alto (5) é chamado de “economia de dados”; nesse nível, uma organização utiliza estrategicamente os dados para gerar resultados, com base em um acesso unificado a fontes de dados internas e externas que são analisadas com métodos de analytics avançados e inteligência artificial.
 

A pesquisa revela que no país, 8% das organizações estão no nível de maturidade 1 (“anarquia de dados”), 26% no nível 2 (“relatórios de dados”), 36% no nível 3 (“insights de dados”), 25% no nível 4 (“centricidade de dados”) e apenas 6% estão no nível 5 (“economia de dados”). Mundialmente, os números são 14%, 29%, 37%, 17% e 3%, respectivamente.


 

A carência de recursos de dados, por sua vez, limita a capacidade das organizações de gerar resultados importantes, como aumentar as vendas (Brasil: 31%; mundo: 30%), inovar (Brasil: 36%; mundo: 28%), aprimorar a experiência do cliente (ambos 24%), melhorar a sustentabilidade ambiental (Brasil: 22%; mundo: 21%) e aumentar eficiência (Brasil: 22%; mundo: 21%).
 

As organizações devem preencher lacunas estratégicas, organizacionais e tecnológicas

A pesquisa dá uma visão detalhada das lacunas estratégicas, organizacionais e tecnológicas que as organizações devem preencher para capitalizar os dados ao longo de toda a sua cadeia de valor. Os resultados da amostra incluem:

  • Apenas 13% dos entrevistados (14% no Brasil) dizem que a estratégia de dados de sua organização é uma parte fundamental de sua estratégia corporativa.
  • 28% dos entrevistados (Brasil: 17%) dizem que sua organização não aloca orçamento para iniciativas de dados e 20% afirmam ela que financia apenas ocasionalmente iniciativas de dados por meio do orçamento de TI.
  • Apenas 28% dos entrevistados (Brasil 33%) confirmaram ter um foco estratégico no fornecimento de produtos ou serviços baseados em dados.
  • E quase metade dos entrevistados diz que suas organizações não usam metodologias como machine learning ou aprendizagem profunda (deep learning), mas dependem de planilhas (Brasl: 24%; mundo: 29%) ou inteligência de negócios (business intelligence) e relatórios prontos (Brasil: 23%; mundo: 18%) para análise de dados.

A criação de valor a partir de dados também requer a agregação ou as percepções de dados de diferentes aplicativos, locais ou espaços de dados externos. Por exemplo, a telemetria do sensor de um fabricante de determinado produto vendido pode ajudar o departamento de P&D a alinhar melhor a próxima geração de produtos com as necessidades do cliente — bem como compartilhar insights de dados de pacientes entre hospitais pode avançar no diagnóstico médico.
 

As organizações querem controle entre nuvens e bordas

Uma característica de um baixo nível de maturidade de dados é não haver dados abrangentes e arquitetura analítica, mas dados isolados em aplicativos ou locais individuais. Esse é o caso de 28% dos entrevistados brasileiros (34% no mundo). Por outro lado, apenas 24% (19%, mundo) implementaram um hub ou malha de dados central que fornece acesso unificado a dados em tempo real em toda a organização, e outros 15% (8% no recorte mundial) dizem que esse hub de dados também inclui fontes de dados externas.
 

Considerando que as fontes de dados estão cada vez mais distribuídas em nuvens e bordas, a maioria dos entrevistados no mundo (62%) e quase três quartos dos consultados no Brasil (74%) dizem que é estrategicamente importante ter um alto grau de controle sobre seus dados e os meios para criar valor a partir deles. 53% deles (76%, Brasil) estão preocupados com o fato de os monopólios de dados terem muito controle sobre sua capacidade de criar valor a partir dos dados e 39% (64% no Brasil) estão reavaliando sua estratégia de nuvem devido ao aumento dos custos da nuvem (42% no mundo e 38% no Brasil), preocupações com os dados segurança (37% em ambos os recortes), necessidade de uma arquitetura de dados mais flexível (mundo: 37%; Brasil: 33%) e falta de controle sobre seus dados (32% no mundo e 18% no país).
 

O HPE GreenLake traz a nuvem para os dados com o objetivo de maximizar o controle e os resultados

A estratégia da HPE concentra-se em ajudar as organizações a acelerar os resultados, liberando valor de todos os seus dados, independentemente de onde estejam. A plataforma HPE GreenLake edge-to-cloud permite que os clientes implantem um modelo de nuvem onipresente com a liberdade de escolher o local certo para seus dados e aplicativos, ao mesmo tempo em que fornece um modelo operacional para orquestrar bordas, colocations, data centers e nuvens. Como resultado, os clientes podem controlar seus ativos de dados e industrializar sua cadeia de fornecimento de dados por meio de uma estrutura de dados unificada que possibilita que a análise e a tomada de decisões sejam feitas com rapidez.
 

“Devido ao enorme crescimento de dados na borda, as organizações precisam de arquiteturas híbridas da borda à nuvem (edge-to-cloud), onde a nuvem chega aos dados, e não o contrário. O HPE GreenLake empodera as organizações com a capacidade de acessar, controlar, proteger, governar e revelar o valor dos dados em qualquer lugar, unificados em uma experiência consistente”, acrescentou Neri.
 

Hoje, a HPE reforçou sua liderança em nuvem híbrida ao anunciar novos recursos, análises e serviços de desenvolvedor para HPE GreenLake que permitem que as organizações conduzam uma estratégia de modernização que prioriza os dados para cargas de trabalho (workloads) de produção em ambientes de nuvem híbrida.
 

Metodologia de Pesquisa

Os dados são baseados em uma pesquisa online realizada pela YouGov entre 26 de outubro e 18 de novembro de 2022, entre executivos C-level, unidades de negócios e líderes de função, líderes de departamento e divisão, gerentes de primeira linha e líderes de equipe em todos os setores privados e no setor público. na Austrália (N = 500), Brasil (N = 500), Canadá (N = 500), França (N = 500), Alemanha (N = 500), Índia (N = 500), Itália (N = 500), Japão (N = 400), México (N = 500), Holanda (N = 500), Polônia (N = 500), Cingapura (N = 500), Espanha (N = 200), Coreia do Sul (N = 400), Suécia (N = 200), Suíça (N = 200), Türkiye (N = 200), Reino Unido (N = 500), EUA (N = 1000).

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