Olhando para o setor público, obter vantagem competitiva por meio de insights de dados para informar uma tomada de decisão melhor e mais rápida está se tornando rapidamente uma estratégia empresarial imperativa para organizações do setor público, incluindo o Departamento de Defesa dos Estados Unidos. Impulsionado pelos resultados transformadores alcançados na indústria privada, como a duplicação do valor de mercado e o aumento da receita por funcionário em 37%¹, a adoção de um modelo de negócios de ecossistema de dados colaborativo é fundamental para alcançar a ‘vantagem de decisão’² como o Departamento de Defesa dos Estados Unidos prevê em sua Estratégia de Comando e Controle de Todos os Domínios Conjuntos Combinados (CJADC2). Da mesma forma, a Estratégia de Dados Federais destaca “Identificar Necessidades de Dados para Responder às Principais Perguntas da Agência” e “Usar Dados para Orientar a Tomada de Decisão” como práticas-chave.³ No entanto, o setor público está abraçando a cultura e a mudança operacional que se torna uma organização orientada por dados?

Por décadas, as arquiteturas de dados foram implementadas sob a ótica de capturar registros precisos dos resultados transacionais de aplicativos orientados a processos – ‘processo antes dos dados’. Práticas de software modernas são empregadas para automatizar processos de missão ou negócios, e isso melhora o resultado de repositórios de dados mais ricos em conteúdo. Não estamos mais limitados pela falta de imaginação. As oportunidades de sincronizar conjuntos de dados separados estão alimentando a inovação. Agora, a ênfase muda para conectar esses repositórios de dados e alcançar o nirvana da tomada de decisão quase em tempo real, aumentada por máquina, como a capacidade decisiva na competição futura. Portanto, no momento, a automação de processos e a conexão dos dados resultantes ainda são vistas como meios para se chegar a um fim.

No entanto, alcançar a visão de ‘vantagem de decisão’ requer uma mudança ainda mais fundamental, invertendo o paradigma do processo antes dos dados para um em que o compartilhamento colaborativo de dados entre ecossistemas conectados é o negócio¹. Como Steve Jones escreve, “Ecossistemas Conectados não têm a ver com processo, porque fundamentalmente você não está criando um processo entre organizações, você está criando colaborações que são impulsionadas por dados.”⁵ Imaginar essa organização orientada por dados no contexto do objetivo do Departamento de Defesa dos Estados Unidos de “sentir, entender e agir”⁶ com controle distribuído sobre a intenção de toda a empresa de um comandante, por exemplo, é um corolário lógico para a transformação organizacional necessária para o sucesso do CJADC2.

Então, o que define uma organização orientada por dados?

As organizações orientadas por dados têm muito em comum com as equipes modernas de desenvolvimento de software e plataformas de aplicativos. Organizações que estão mudando para práticas de software modernas, como DevSecOps, e estabelecendo equipes de plataforma de aplicativos, descobrem que todas as facetas de seu pessoal e processos se transformam para alavancar a tecnologia de uma nova maneira. Atributos que se aplicam tanto a equipes ágeis de desenvolvimento de software quanto a equipes de plataforma⁷ incluem equipes descentralizadas e capacitadas que utilizam gerenciamento de produto enxuto, design centrado no usuário, contexto delimitado, design orientado a domínio, práticas de engenharia iterativas/adaptáveis como programação extrema (XP) e implementações técnicas altamente automatizadas em arquiteturas abstratas e modulares otimizadas para permitir resultados de negócios repetíveis em escala.

Descentralizar a propriedade dos dados para as próprias equipes que constroem aplicativos e fontes de dados, comumente alinhados em torno dos resultados de negócios e normalizados por um processo de governança colaborativa baseado em práticas modernas de dados e capacitação cultural, são centrais para o ethos de uma organização orientada por dados. Embora este modelo organizacional pareça compatível com a noção de Comando e Controle (C2) distribuído no contexto de operações multidomínio do Departamento de Defesa, as estruturas tradicionais de governança de dados de cima para baixo e burocráticas, que muitas vezes são a norma em organizações do setor público, são antiéticas à cultura, modernidade de processos e capacidades técnicas empregadas por organizações orientadas por dados.

Conforme Souhaib Guitouni relata lições aprendidas com a transformação de dados da BlaBlaCar, ele descreve uma jornada de 18 meses para se tornar uma organização Data Mesh com ‘equipes’ alinhadas ao domínio de negócios e proprietárias de dados, apoiadas por uma ‘equipe de plataforma de dados’ central.⁸ Através de tentativas, tribulações e triunfos, a BlaBlaCar se tornou orientada por dados ao adotar os atributos de pessoas, processos e tecnologia que equipes de desenvolvimento de software e plataforma de aplicativos de alto desempenho empregam.

Então, por que um Data Mesh e o que é? Como Martin Fowler descreve⁹, um Data Mesh é uma abordagem de dados de próxima geração que abraça a descentralização para permitir valor em escala por meio dos princípios de¹⁰:

  • Arquitetura e propriedade de dados distribuída e orientada a domínio
  • Dados como um produto (pensamento de produto)
  • Infraestrutura de dados de autoatendimento como plataforma
  • Governança computacional federada

Os Data Meshes superam o atrito das arquiteturas de data warehouse e big data platform, que seguem o paradigma ‘dados após o processo’ e não permitem o paradigma ‘dados são o negócio’. Especificamente, como Martin Fowler relata, estamos na era de dados onipresentes e proliferação de fontes (não muito diferente do campo de batalha multidomínio previsto pelo Departamento de Defesa)¹¹, e “a capacidade de consumir tudo e harmonizar em um só lugar sob o controle de uma plataforma diminui”.¹² Além disso, Fowler descreve como a necessidade de alavancar inúmeras perturbações de dados para inovações internas de negócios em grande proliferação e demandas externas do consumidor ultrapassa os tempos de resposta possíveis com arquiteturas de dados legadas.¹³

Então, como a VMware pode te encontrar onde você está em sua jornada de modernização de dados com transformações de pessoas, processos e tecnologia para permitir o sucesso organizacional orientado por dados? Leia mais sobre nossa abordagem para Data Mesh como sua camada de dados: Propondo uma arquitetura de Data Mesh para Data Fabric.

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