14 Agosto 2025
Avaliação da maturidade dos dados empresariais (DMA) para uma multinacional do setor industrial
Avaliação da maturidade dos dados empresariais (DMA) para uma multinacional do setor industrial
Desafio
Uma organização multinacional do setor industrial, com uma estrutura descentralizada, enfrentava o desafio de cada entidade gerir as suas próprias iniciativas de dados de forma independente, sem uma abordagem estratégica consistente.
A equipa central de dados, sem autoridade direta, funcionava essencialmente como prestadora de serviços de dados, navegando num cenário fragmentado e pouco alinhado.
Para desbloquear todo o potencial dos dados da organização e permitir uma tomada de decisão informada em larga escala, tornou-se essencial adotar uma abordagem estruturada que permitisse avaliar e harmonizar os níveis de maturidade entre as diferentes entidades.
A empresa necessitava de uma framework central que não apenas avaliasse as práticas existentes, mas que também atuasse como catalisador de alinhamento cultural e operacional entre as unidades de negócio.
Solução
Foi desenvolvido um Enterprise Data Maturity Framework (DMF) em estreita colaboração com o departamento central de dados e com os principais stakeholders do negócio, com o objetivo de reforçar as disciplinas de dados existentes e introduzir novas áreas, incluindo Riscos de IA, Modelo Operacional de IA, Gestão de Produtos de Dados e IoT. O framework foi concebido para refletir simultaneamente as prioridades estratégicas globais e as realidades operacionais locais, garantindo relevância para todas as entidades.
Um processo de Data Maturity Assessment (DMA) cuidadosamente estruturado assegurou que os participantes pudessem fornecer respostas precisas e refletidas, representando de forma fiel a maturidade das suas organizações. Foram integrados métodos de facilitação de excelência e workshops interativos para promover o envolvimento, alinhar interpretações e fomentar uma compreensão partilhada das capacidades de dados entre equipas técnicas e de negócio.
Para promover clareza e consistência, foi criado um glossário abrangente com mais de 200 termos. Esta linguagem comum reduziu significativamente a ambiguidade, melhorou a comparabilidade dos resultados e lançou as bases para uma cultura de dados unificada, reforçando simultaneamente a literacia de dados.
O framework foi testado e aperfeiçoado através de quatro sessões-piloto, permitindo a melhoria contínua antes da implementação em larga escala. O feedback recolhido nestes pilotos possibilitou o ajuste tanto das perguntas como do modelo lógico subjacente ao DMA, garantindo robustez, escalabilidade e envolvimento executivo. Para assegurar a integridade dos dados e a fiabilidade das conclusões, foi conduzida uma fase dedicada de validação, com revisão de resultados e identificação de potenciais outliers. Realizaram-se sessões de follow-up com os participantes cujas respostas divergiam significativamente da média, para confirmar se refletiam diferenças genuínas de maturidade ou inconsistências de resposta. Este processo reforçou a confiança nos resultados e aumentou a credibilidade das conclusões do DMA.
Benefícios
O processo de diagnóstico revelou insights valiosos para as entidades descentralizadas, tanto durante o envolvimento como através das recomendações personalizadas, servindo de base para futuros Data Roadmaps. Os líderes obtiveram uma visibilidade inédita sobre os pontos fortes e fracos da organização, permitindo uma priorização baseada em dados de iniciativas e investimentos. Foi estabelecido um framework unificado, alinhando as práticas de dados descentralizadas com as capacidades centrais e garantindo consistência em todo o grupo.
Este alinhamento transformou a equipa central de dados de prestadora de serviços para facilitadora estratégica. Em última análise, o DMA tornou-se um pilar da estratégia global de dados da empresa, utilizado para monitorizar a evolução da maturidade, orientar programas de transformação e promover uma visão partilhada de criação de valor através dos dados.
Aplicações Práticas
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Utilizar pontuações de maturidade por função (ex.: Técnica, Negócio) para direcionar programas de capacitação específicos.
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Comparar pontuações por departamento para identificar áreas que necessitam de apoio prioritário.
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Acompanhar o progresso em direção às metas de maturidade nas áreas de Governança de Dados, Tecnologias de Dados e Data-as-a-Service.
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Monitorizar a maturidade por fluxo de trabalho, assegurando desenvolvimento equilibrado entre estratégia, governança, tecnologia e escalabilidade.
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Usar insights de gráficos de radar para identificar lacunas em competências específicas, como Literacia de Dados ou Gestão de Produtos de Dados.
